Keşif İçin Tasarım Yaratıcı Veri Bilimi Keşfinin Sanatı ve Bilimi

Veri Bilimine

II. Veri Bilimi

III. Veri Biliminin Değişik Alanları

IV. Veri Biliminin Araçları ve Teknolojileri

V. Veri Biliminin Uygulamaları

VI. Veri Biliminin Etiği

VII. Veri Biliminin Geleceği

VIII. Veri Bilimine Iyi mi Başlanır

IX. Veri Bilimcileri için Kaynaklar

En Fazlaca Sorulan Sorular

Veri Bilimi	Veri Araştırması
Veri Bilimine	Verileri Keşfetmek
Veri Bilimi	İçgörüleri Keşfetmek
Veri Biliminin Değişik Alanları	Yeni Fikirler Yaratmak
Veri Biliminin Araçları ve Teknolojileri	Yeni İçgörüler Üretmek
Veri Biliminin Uygulamaları	Veri Biliminin Etiği
Veri Biliminin Geleceği	Veri Bilimine Iyi mi Başlanır
Veri Bilimcileri için Kaynaklar	Sual ve Yanıt

II. Veri Bilimi

Veri bilimi nispeten yeni bir alandır, sadece kökleri bilişimin ilk günlerine kadar uzanmaktadır. 1950’lerde araştırmacılar büyük veri kümelerini çözümleme etmek için istatistiksel teknikler geliştirmeye başladılar. Bu teknikler hava durumu modellerini tahmin etme, ürün verimlerini tahmin etme ve dolandırıcılığı tespit etme benzer biçimde muhtelif sorunları sökmek için kullanıldı.

1960’larda, veri bilimi alanı hızla büyümeye başladı. Bu kısmen ana bilgisayar ve ilişkisel veritabanı benzer biçimde yeni informasyon muamele teknolojilerinin geliştirilmesinden kaynaklanıyordu. Bu teknolojiler büyük oranda veriyi daha bereketli bir halde depolamayı ve çözümleme etmeyi olası kıldı.

1970’lerde veri bilimi popülerliğini artırmaya devam etti. Bu kısmen yeni istatistiksel ve makine öğrenme tekniklerinin geliştirilmesinden kaynaklanıyordu. Bu teknikler, verilerden her zamankinden daha çok içgörü çıkarmayı olası kıldı.

1980’lerde veri bilimi daha geniş bir tatbik yelpazesinde kullanılmaya başlandı. Bu kısmen şahsi bilgisayar ve netin gelişmesinden kaynaklanıyordu. Bu teknolojiler daha çok insanoğlunun verilere erişmesini ve veri bilimi tekniklerini kullanmasını olası kıldı.

1990’larda veri bilimi ehemmiyet kazanmaya devam etti. Bu kısmen netin ve e-ticaret sektörünün büyümesine bağlıydı. Bu sektörler, iş kararlarını iyileştirmek için kullanılabilecek büyük oranda veri üretti.

2000’lerde veri bilimi birçok işletme ve organizasyonun olmazsa olmaz bir parçası halini aldı. Bunun sebebi kısmen verilerin artan kullanılabilirliği ve yeni veri bilimi araçları ve tekniklerinin geliştirilmesidir.

Günümüzde veri bilimi hızla büyüyen bir alandır. İş, sıhhat ve hükümet dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır. Veri miktarı artmaya devam ettikçe, veri bilimcilerine olan talebin de artması planlanıyor.

III. Veri Biliminin Değişik Alanları

Veri bilimi, istatistik, makine öğrenimi, suni zeka ve görselleştirme benzer biçimde oldukca muhtelif mevzuları kapsayan oldukca disiplinli bir alandır. Veri biliminin değişik alanları genel hatlarıyla iki gruba ayrılabilir:

1. Temel Veri Bilimi

Veri biliminin temel alanları, öteki bütün veri bilimi çalışmalarının temelini meydana getiren alanlardır. Bu alanlar içinde istatistik, makine öğrenimi ve suni zeka bulunur.

2. Tatbiki Veri Bilimi

Veri biliminin tatbiki alanları, reel dünya problemlerini sökmek için veri bilimi tekniklerini kullanmaya odaklanan alanlardır. Bu alanlar içinde iş zekası, sıhhat, finans ve marketing yer alır.

Veri biliminin her değişik alanının kendine has zorlukları ve fırsatları vardır. Örnek olarak, istatistik, verilere matematiksel modeller geliştirmek ve uygulamakla ilgilenirken, makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenebilen algoritmalar geliştirmekle ilgilenir.

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı olarak yeni alanlar ortaya çıkmaktadır. Veriler giderek daha yaygın hale geldikçe, reel dünya problemlerini sökmek için verileri anlayabilen ve kullanabilen veri bilimcilere olan gereksinim artmaya devam edecektir.

4. Keşif İçin Tasarım: Yaratıcı Veri Bilimi Araştırmasının Sanatı ve Bilimi

“Keşif İçin Tasarım: Yaratıcı Veri Bilimi Araştırmasının Sanatı ve Bilimi”ni arayan kişiler muhtemelen veri biliminin yeni içgörüler keşfetmek ve bulmak için iyi mi kullanılacağına dair informasyon arıyorlardır. Verileri keşfetmek için kullanılabilecek değişik teknikler ve yöntemler ve veri biliminin yeni fikirler ve içgörüler üretmek için iyi mi kullanılabileceği ile alakalı daha çok informasyon edinmekle ilgileniyor olabilirler.

V. Veri Biliminin Uygulamaları

Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Öngörücü analizler
• Makine öğrenimi
• Naturel dil işleme
• Bilgisayar görüşü
• Konferans tanıma
• Robotik
• Sanal gerçeklik
• Artırılmış gerçeklik
• Otonom otomobiller

Veri bilimi ek olarak aşağıdakiler benzer biçimde muhtelif sorunları sökmek için de kullanılır:

• Dolandırıcılık tespiti
• Alan kişi kaybı
• Tedarik zinciri optimizasyonu
• Tıbbi teşhis
• Finansal tecim
• Risk yönetimi
• Enerji verimliliği
• Etraf koruma
• Afet yardımı

Veri biliminin uygulamaları, yeni teknikler ve yöntemler geliştirildikçe devamlı olarak genişliyor. Veri bilimi dünyamızda giderek daha mühim bir rol oynuyor ve gelecek yıllarda da büyük bir tesir yaratmaya devam etmesi olası.

6. Keşif İçin Tasarım: Yaratıcı Veri Bilimi Araştırmasının Sanatı ve Bilimi

“Keşif İçin Tasarım: Yaratıcı Veri Bilimi Araştırmasının Sanatı ve Bilimi”ni arayan kişiler muhtemelen veri biliminin yeni içgörüler keşfetmek ve bulmak için iyi mi kullanılacağına dair informasyon arıyorlardır. Verileri keşfetmek için kullanılabilecek değişik teknikler ve yöntemler ve veri biliminin yeni fikirler ve içgörüler üretmek için iyi mi kullanılabileceği ile alakalı daha çok informasyon edinmekle ilgileniyor olabilirler.

Veri bilimi hızla gelişen bir alandır ve verileri keşfetmek için kullanılabilecek giderek artan sayıda enstruman ve teknik vardır. Bu araçlar ve teknikler, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri bulmak, aykırı değerleri belirlemek ve yeni içgörüler üretmek için kullanılabilir.

Yaratıcı veri bilimi keşfinin sanatı ve bilimi, bu araçları ve teknikleri kullanarak verileri hem yaratıcı bununla birlikte içgörülü bir halde keşfetmekle ilgilidir. Bu, verileri keşfetmek için görselleştirme tekniklerini kullanmayı ya da kalıpları ve eğilimleri bulmak için yeni algoritmalar geliştirmeyi içerebilir.

Yaratıcı veri bilimi keşfi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif sorunları sökmek için kullanılabilir:

• Yeni marketing fırsatlarının belirlenmesi
• Alan kişi hizmetlerini iyileştirmek
• Yeni ürün ve hizmetler geliştirmek
• Dolandırıcılığın önlenmesi
• Halk sağlığını iyileştirmek

Veri bilimini kullanarak yeni içgörüler keşfetme ve keşfetme hikayesinde olasılıklar sonsuzdur. Yaratıcı ve yenilikçi teknikler kullanarak, veri bilimcileri işletmelerin ve kuruluşların sorunları çözmelerine ve daha iyi kararlar almalarına destek olabilir.

VII. Veri Biliminin Geleceği

Veri biliminin geleceği parlak. Veriler hacim ve karmaşıklık açısından büyümeye devam ettikçe, veri bilimcilere olan gereksinim da artacaktır. Veri bilimcileri, sıhhat hizmetlerini iyileştirmek, dolandırıcılığı saptamak ve tüketiciler için kişiselleştirilmiş deneyimler kurmak benzer biçimde reel dünya problemlerini sökmek için verileri kullanmaktan görevli olacaklardır.

Veri biliminin geleceğine hazırlanmak için, veri bilimcilerinin gereksinim duyduğu becerileri ve bilgiyi geliştirmek önemlidir. Bu beceriler şunları ihtiva eder:

• Programlama becerileri
• İstatistik ve makine öğrenme becerileri
• İletişim ve öykü anlatma becerileri

Veri bilimcilerin ek olarak eleştirel düşünebilmeleri ve sorunları çözebilmeleri icap eder. Sorulacak doğru soruları belirleyebilmeleri ve bu soruları sökmek için verileri kullanmanın yaratıcı yollarını bulabilmeleri icap eder.

Veri biliminin geleceği olasılıklarla doludur. Veri bilimcileri, mühim sorunları sökmek için verileri kullanarak dünyada reel bir tesir yaratma potansiyeline haizdir. Veri bilimcilerinin gereksinim duyduğu becerileri ve bilgiyi geliştirerek, bu coşku verici alanın bir parçası olabilirsiniz.

Veri Bilimine Iyi mi Başlanır

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve muhtelif sektörlerde veri bilimcilere yönelik yüksek bir istek vardır. Veri bilimine başlamakla ilgileniyorsanız, kendinizi hazırlamak için yapabileceğiniz birkaç şey vardır.

Ilk olarak matematik ve istatistikte kuvvetli bir temele haiz olmanız icap eder. Buna ihtimal, istatistik, doğrusal cebir ve kalkülüs bilgisi de dahildir. Ek olarak Python, R ve Java benzer biçimde programlama dillerine de aşina olmalısınız.

İkincisi, verilerle emek harcama tecrübeniz olması icap eder. Bu, verileri toplayabilmeniz, temizleyebilmeniz ve çözümleme edebilmeniz demektir. Ek olarak verileri görselleştirebilmeli ve bulgularınızı başkalarına iletebilmelisiniz.

Üçüncüsü, eleştirel düşünebilmeli ve sorunları çözebilmelisiniz. Veri bilimcileri çoğunlukla karmaşa sorunlarla yüz yüze bırakılırlar ve yaratıcı çözümler üretebilmeleri icap eder.

Bu becerilere sahipseniz, bir veri bilimcisi olma yolunda iyi bir yol kat etmişsiniz anlamına gelir. Çevrimiçi kurslar, kitaplar ve eğitimler dahil olmak suretiyle veri bilimi ile alakalı daha çok informasyon edinmenize destek olacak bir takım kaynak mevcuttur. Ek olarak, veri bilimcileriyle emek harcama ve onlardan öğrenme fırsatı verecek stajlar ve burslar da bulabilirsiniz.

Lüzumlu becerilere haiz olduğunuzda, veri bilimi alanında iş aramaya başlayabilirsiniz. Veri bilimi işlerini listeleyen oldukca sayıda iş panosu ve internet sayfası bulunmaktadır. Ek olarak iş ilanları ile alakalı informasyon almak için şirketlere direkt ulaşabilirsiniz.

Veri bilimine adım atmak sıkıntılı olabilir, sadece hem de oldukca ödüllendiricidir. Veri bilimcileri, sorunları sökmek ve insanların hayatlarını iyileştirmek için verileri kullanarak dünyada reel bir tesir yaratma fırsatına haizdir.

IX. Veri Bilimcileri için Kaynaklar

Veri bilimcilerin yararlı bulabileceği birtakım kaynaklar şunlardır:

Bu çevrimiçi kurslara ayrıca, veri bilimcilerin yararlı bulabileceği bir takım kitap ve yazı de bulunmaktadır. Veri bilimi üstüne en popüler kitaplardan bazıları şunlardır:

En son, veri bilimcilerin birbirleriyle irtibat kurabileceği ve düşünce paylaşabileceği bir takım çevrimiçi camia ve forum bulunmaktadır. En popüler topluluklardan bazıları şunlardır:

S: Veri bilimi nelerdir?

A: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır. Veri bilimcileri, bilgili kararlar almak için kullanılabilecek verilerden içgörüler çıkarmak için muhtelif araçlar ve teknikler kullanır.

S: Veri biliminin değişik alanları nedir?

A: Veri biliminin birçok değişik alanı vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Makine öğrenimi
• Naturel dil işleme
• Bilgisayar görüşü
• Büyük veri
• Veri görselleştirme

S: Veri biliminin uygulamaları nedir?

Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Sıhhat hizmeti
• Finans
• Perakende
• Üretme
• Marketing