Bu yazımızda Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimi Nerelerde Kullanılır ve Faydaları Nelerdir? konularını ele alacağız. Gün geçtikçe popülarite kazanan ve neredeyse her alanda kullanılan veri bilimine daha yakından göz atalım.

 Veri Nedir?

Veri Nedir?

Veri bir araştırmada, tartışma sonucuna varabilmek için gereken ilk bilgidir. Veriler ölçüm, sayım, deney, gözlem ya da araştırma yolu ile elde edilebilir. Ölçüm ya da sayım yolu ile toplanan ve sayısal bir değer bildiren veriler nicel veriler, sayısal bir değer bildirmeyen veriler nitel verilerdir.

Veri ile ilgili daha detaylı bilgi edinmek için tıklayabilirsiniz!

 Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilimi Nedir?

Verilerden yararlı içgörüler elde etmek için alan bilgisi, programlama yetenekleri, matematik ve istatistik anlayışını birleştiren bir disiplindir. Verilerden değer elde etmek için yapay zeka ve veri analizi dahil olmak üzere birçok alanı birleştirir. Veri ile ilgili her konuyu kapsar. Bu bilim dalı günümüzde makine öğrenmesi, vaka analizi, yapay zeka gibi kavramların endüstri ve teknolojiye uyarlanması ile daha popüler hale gelmiştir. Bu dal ile uğraşan kişilere veri bilimci denir.

 Veri Bilimci Ne İş Yapar?

Veri Bilimci Ne İş Yapar?

Veri bilimci çeşitli araçlar ile elindeki veriyi betimleyen ve çıkarımlar yapabilen kişidir. Veri bilimci veriyi nereden alacağını bilir, yoksa üretir. Verinin yapısını, ne anlam ifade ettiğini, ne gibi eksikleri olduğunu bilir. Betimsel, çıkarımsal, kümeleyici, sınıflandırıcı, tahminsel, öngörücü, önleyici her türden yaklaşımı nerede, ne zaman uygulayacağını bilir.

 Veri Bilimcinin Sahip Olması Gereken Yetenekler Nelerdir?

  • Programlama
  • Matematik, İstatistik, Olasılık, Lineer Cebir
  • Makine Öğrenmesi ( Machine Learning)
  • Derin Öğrenme ( Deep Learning )
  • İstatiksel Öğrenme ( Statistical Learning )
  • Doğru soru sorabilmek
  • Problem çözme yeteneği
  • Etkili iletişim
  • Sunum Kabiliyeti
  • Analitik Bakış Açısı

 Veri Bilimi ile Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi arasındaki fark nedir?

Veri Bilimi ile Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi arasındaki fark nedir?

Bu bilim dalını daha iyi anlamak ve aktif olarak kullanabilmek için bu alandaki diğer terimleri bilmek ve aralarındaki farkı anlamak oldukça önemlidir. Bu terimler günlük hayatta birbirinin yerine sık sık kullanılmaktadır. Ancak aralarında oldukça büyük bir fark vardır. Bu üç terimi özetleyecek olursak:

Yapay Zeka: Bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü bir robotun çeşitli faaliyetleri akıllı canlılara benzer şekilde yerine getirme yeteneği olarak tanımlanabilir.

Veri Bilimi: Yapay zekanın bir alt kümesidir. Verilerden anlamlı bilgi çıkarma, verilerden değer elde etmek üzere bilimsel yöntemleri kullanmak ve içgörü elde etmektir.

Makine Öğrenimi: Yapay zekanın diğer alt kümesidir. Verilere erişebilen ve bunları kendileri için kullanabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanır.

İlginizi Çekebilir: Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

 Veri Bilimi Nasıl Yapılır?

Veri Bilimi Nasıl Yapılır?

  • Proje planlanması: Projenin gerekli olup olmadığını anlamak için önemli bir aşamadır. Maliyet ve zamanı doğru yönetmeyi sağlar.
  • Doğru yaklaşım
  • Verilerin analizi
  • Ekip ile paylaşım: Verileri doğru analiz edebilmek, geri bildirimler alabilmek için ekip ile tüm veriler paylaşılmalıdır.
  • Verileri sisteme yükleme: Veriler eksiksiz bir şekilde bilgisayara aktarılmalıdır.
  • Verileri görselleştirme
  • Modeli geliştirme
  • Modeli test etme
  • Modeli izleme: Modelin sürekli izlenilmesi gerekmektedir.

Veri görselleştirme ile ilgiliysen bu yazıya tıklayabilirsin!

 Veri Bilimi Neden Önemlidir?

Veri bilimi, iş operasyonlarının ve stratejilerinin neredeyse tüm yönlerinde önemli bir rol oynar. Örneğin, şirketlerin ürün satışlarını artırmak için daha güçlü pazarlama kampanyaları ve hedefli reklamlar oluşturmasına yardımcı olan müşteriler hakkında bilgi sağlar. Üretim tesislerinde ve diğer endüstriyel ortamlarda finansal risklerin yönetilmesine, hileli işlemlerin tespit edilmesine ve ekipman arızalarının önlenmesine yardımcı olur. BT sistemlerindeki siber saldırıları ve diğer güvenlik tehditlerini engellemeye yardımcı olur. Operasyonel bir bakış açısından, veri bilimi girişimleri tedarik zincirlerinin, ürün envanterlerinin, dağıtım ağlarının ve müşteri hizmetlerinin yönetimini optimize edebilir. Daha temel düzeyde, artan verimlilik ve azalan maliyetlere giden yolu gösterirler. Ayrıca şirketlerin müşteri davranışının, pazar eğilimlerinin ve rekabetin bilinçli analizine dayanan iş planları ve stratejiler oluşturmasını sağlar. Onsuz, işletmeler fırsatları kaçırabilir ve hatalı kararlar verebilir.

Veri Biliminin Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir?

 Veri Biliminin Avantajları Nelerdir?

  1. Oldukça talep gören bir bilim dalıdır.
  2. Bu alanda çok fazla pozisyon vardır.
  3. Veri analizini çok kolaylaştırır.
  4. Veri bilimciler çok prestijlidir.
  5. Ürünleri daha akıllı hale getirir.
  6. İş öngörülebilirliğini arttırır.
  7. Gerçek zamanlı istihbarat sağlar.
  8. Veri güvenliğini iyileştirir.
  9. Karmaşık verilerin yorumlanmasına yardımcı olur.
  10. Karar verme sürecini kolaylaştırır.

 Veri Biliminin Dezavantajları Nelerdir?

  1. Çok genel bir terimdir ve kesin bir tanımı yoktur.
  2. Bu alanda ustalaşmak karmaşıktır, imkansıza yakındır.
  3. Çok büyük miktarda alan bilgisi gerekmektedir.
  4. Veriler beklenmedik sonuç verebilir. Kesinlik çoğu zaman yoktur.
  5. Verilerin kötüye kullanılmaması için veriler gizli tutulmaktadır.

 Veri Bilimi Sürecini Kimler Denetler?

BT yöneticileri: Veri bilimi operasyonlarını destekleyecek altyapıdan sorumludur. Veri bilimi, projenin devamlılığı için BT yöneticileri ile sıkı bir çalışma içerisindedir.

İş yöneticileri: Pazarlama, satış veya finans bölüm yöneticileri olabilirler. Bu yöneticiler ile bağlı çalışan bir veri bilimi ekibi bulunur. Sorunu tanımlamak ve soruna bir çözüm üretmek için strateji oluştururlar.

Veri bilimi yöneticileri: Bu yöneticiler veri bilimi ekibini denetler. Projenin gelişimini ve iş akışını sistemli bir şekilde izler.

 Veri Bilimi Ekibinde Kimler Olmalıdır?

  • Veri Mühendisi
  • Veri Analisti
  • Makine Öğrenimi Mühendisi
  • Veri Görselleştirme Geliştiricisi
  • Veri Çevirmeni
  • Veri Mimarı

 Veri Bilimi İçin İş Tanımları Nelerdir?

Veri analisti, makine öğrenim mühendisi, veri bilim uzmanı, veri mühendisi.

 Veri Biliminin Uygulandığı Alanlar Nelerdir?

Veri Biliminin Uygulandığı Alanlar Nelerdir?

Sağlık alanı: Günümüzde klinik vakalardaki büyük veri yığınları içinden değerli verilerin kullanılmasına yönelik modeller geliştirilmektedir.

İşletmecilik: Perakende satış ve pazarlama için veri madenciliği kullanılmaktadır. Satın alma ve işlem geçmişlerinin tanımları gibi verilerden yararlanarak müşterileri sınıflandırmak için kullanılır.

İlginizi Çekebilir: Veri Madenciliği Nedir? 

Eğitim: Eğitim için kullanılan bilgi ve iletişim teknolojileri ile üretilen verileri analiz ederek anlamlı bilgilere dönüştürülmesini sağlar.

Eğlence: Veri bilimi, akış hizmetlerinin kullanıcıların ne izlediğini, izlemesini ve analiz etmesini sağlar ve bu da ürettikleri yeni TV şovlarını ve filmlerini belirlemeye yardımcı olur.

Finansal hizmetler: Bankalar ve kredi kartı şirketleri, hileli işlemleri tespit etmek, krediler ve kredi limitleri üzerindeki finansal riskleri yönetmek ve satış fırsatlarını belirlemek için müşteri portföylerini değerlendirmek için verileri araştırır ve analiz eder.

Sağlık hizmeti: Hastaneler ve diğer sağlık hizmeti sağlayıcıları, X-ray analizini otomatikleştirmek ve doktorların hastalıkları teşhis etmelerine ve önceki hasta sonuçlarına dayalı tedavileri planlamalarına yardımcı olmak için makine öğrenimi modellerini ve ek veri bilimi bileşenlerini kullanır.

Perakende: Perakendeciler, kişiselleştirilmiş ürün önerilerini ve hedefli reklam, pazarlama ve promosyonları yönlendirmek için müşteri davranışlarını ve satın alma modellerini analiz eder. Ayrıca veri bilimi, ürünleri stokta tutmak için ürün envanterlerini ve tedarik zincirlerini yönetmelerine yardımcı olur.

Toplu taşıma: Teslimat şirketleri, yük taşıyıcıları ve lojistik hizmet sağlayıcıları, teslimat rotalarını ve programlarını ve ayrıca gönderiler için en iyi taşıma modlarını optimize etmek için veri bilimini kullanır.

Yolculuk: Rotaları, ekip planlamasını ve yolcu yüklerini optimize etmek için uçuş planlamasında hava yollarına yardımcı olur. Algoritmalar ayrıca uçuşlar ve otel odaları için değişken fiyatlandırmaya neden olur.

 

7 Comments

  1. Damla Uncu Reply

    Çok bilgilendirici ve açıklayıcı bir yazı olmuş, yazarın ellerine sağlık.

  2. Ömer F. Özcan Reply

    Gayet faydalı, açık ve akıcı bir yazı olmuş. Ortaya çok güzel bir iş çıkmış, yazarın ellerine sağlık.

  3. Ahmet Başak Reply

    Eline sağlık harika bi yazı olmuş

  4. Oğuzhan Zengin Reply

    Gayet açıklayıcı, bilgilendirici bir yazı olmuş ellerinize sağlıkk

  5. Derya can Reply

    Bilgilendirici bir yazı olmuş Yazarın (Nida gündoğdu) ellerine sağlık

  6. Zeynep durmuş Reply

    Çok faydalı bir çalışma olmuş. Eline, emeğine sağlık.

Bir Cevap Yazın

Yeni içeriklerden haberdar olmak ister misiniz?

Mail adresinizi bırakın ve yeni blog yazılarından haberdar olun!
ABONE OL
KVKK kanununa göre e-posta adresimden iletişime geçilmesine izin verilmiş sayılacaktır
close-link
Blog yazımızı beğendiniz mi?
%d blogcu bunu beğendi: