Veri Geleceğini Tasarlamak İş Zekası Liderleri İçin Bir Oyun Kitabı

II. Veri bilimi nelerdir?

III. Veri bilimi niçin önemlidir?

IV. Veri biliminin uygulamaları

V. Bir veri bilimcisinin becerileri

VI. Veri biliminin araçları

VII. Veri biliminin geleceği

VIII. Veri bilimindeki zorluklar

IX. Veri bilimine iyi mi başlanır

Genel Sorular

Hususiyet	İş Zekası	Veri Bilimi	Veri Görselleştirme	Tahmini Analitik	Büyük Veri
Tarif	İş karar alma süreçlerini iyileştirmek için verilerin kullanması	Verilerden informasyon çıkarmak için ilmi yöntemlerin kullanılması	Verileri iletmek için görsel gösterimlerin kullanması	Gelecekteki neticeleri anlamak için modellerin kullanması	Büyük veri kümelerinin toplanması, depolanması ve analizi
Hedefler	Daha iyi iş kararları almak için	Verilerden içgörü elde etmek için	Verileri müessir bir halde iletmek için	Gelecek hakkındaki tahminlerde bulunmak	Çevremizdeki dünyayı tahmin etmek
Aletler	Veri ambarları, gösterge panelleri, raporlama araçları	Makine öğrenme algoritmaları, istatistiksel çözümleme	Veri görselleştirme yazılımı, infografikler	Makine öğrenimi algoritmaları, tahmine dayalı modeller	Hadoop, Spark, NoSQL veritabanları
Zorluklar	Veri kalitesi, veri ambarları, teknik beceriler	Önyargı, açıklanabilirlik, ahlaki çıkarımlar	Verileri müessir bir halde iletmek, veri okuryazarlığı	Veri eksikliği, aşırı ahenk, model yanlılığı	Veri depolama, veri güvenliği, ölçeklenebilirlik
Faydalar	Geliştirilmiş karar alma, artan üretkenlik, azaltılmış maliyetler	Yeni bakış açıları, daha iyi mamüller ve hizmetler, artan inovasyon	Artan anlak, daha iyi karar alma, gelişmiş haberleşme	Azaltılmış risk, iyileştirilmiş bereketlilik, yeni fırsatlar	Yeni iş modelleri, daha iyi mamüller ve hizmetler, artan inovasyon

II. Veri bilimi nelerdir?

Veri bilimi, bilgili kararlar almak için kullanılabilecek içgörüler elde etmek amacıyla verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, makine öğrenimi, öngörücü çözümleme ve naturel dil işleme dahil olmak suretiyle verilerden kıymet çıkarmak için muhtelif araçlar ve teknikler kullanır.

III. Veri bilimi niçin önemlidir?

Veri bilimi önemlidir bundan dolayı işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilir. İşletmeler veri bilimini kullanarak eğilimleri belirleyebilir, gelecekteki neticeleri tahmin edebilir ve operasyonlarını optimize edebilir. Veri bilimi ek olarak işletmelerin yeni çıkan ürünler ve hizmetler oluşturmasına ve satın alan deneyimlerini iyileştirmesine destek olabilir.

Günümüzün rekabetçi iş ortamında, veri bilimi, eğrinin önünde kalmak isteyen işletmeler için eğer olmazsa olmazdır. İşletmeler, veri bilimini kullanarak rekabet pozitif yanları elde edebilir ve iş hedeflerine ulaşabilirler.

IV. Veri biliminin uygulamaları

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

• Öngörücü analizler
• Dolandırıcılık tespiti
• Satın alan segmentasyonu
• Tavsiye sistemleri
• Organik dil işleme
• Imaj tanıma
• Konferans tanıma
• Makine öğrenimi
• Derin öğrenme

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı olarak yeni uygulamalar geliştirilmektedir. Veriler giderek daha bolca hale geldikçe, veri bilimi her ölçekteki işletme ve kurum için giderek daha mühim hale gelecektir.

V. Bir veri bilimcisinin becerileri

Veri bilimcilerinin aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif becerilere haiz olması icap eder:

• Teknik beceriler: Veri bilimcilerin Python, R ve Scala benzer biçimde programlama dillerinde uzman olmaları icap eder. Ek olarak veri yapıları ve algoritmalar hakkındaki kuvvetli bir anlayışa haiz olmaları icap eder.
• İş becerileri: Veri bilimcilerinin çözmeye çalışmış oldukları iş problemlerini anlayabilmeleri icap eder. Ek olarak bulgularını paydaşlara aleni ve öz bir halde iletebilmeleri icap eder.
• İletişim becerileri: Veri bilimcilerinin, hem teknik bununla birlikte teknik olmayan personel dahil olmak suretiyle öteki insanlarla müessir bir halde çalışabilmeleri icap eder.
• Yaratıcılık: Veri bilimcilerin sorunları deşifre etmek için yeni fikirler ve yaklaşımlar ortaya koyabilmeleri icap eder.
• Eleştirel düşünme becerileri: Veri bilimcilerin, veriler hakkındaki eleştirel düşünebilmeleri ve en mühim içgörüleri belirleyebilmeleri icap eder.

Veri bilimcilere olan istek oldukça yüksek ve gereksinim duydukları beceriler devamlı olarak gelişiyor. Bu becerileri geliştirerek, kendinizi veri biliminde başarıya ulaşmış bir kariyere hazırlayabilirsiniz.

VI. Veri biliminin araçları

Veri bilimcileri, verileri toplamak, temizlemek, çözümleme etmek ve görselleştirmek için muhtelif araçlar kullanır. En yaygın araçlardan bazıları şunlardır:

* Veri toplama araçları:Bu araçlar internet sayfaları, toplumsal medya ve sensörler benzer biçimde muhtelif kaynaklardan veri toplamak için kullanılır.
* Veri temizleme araçları:Bu araçlar veri kümelerindeki hataları ve tutarsızlıkları gidermek için kullanılır.
* Veri analizi araçları:Bu araçlar veri kümeleri üstünde istatistiksel analizler yapmak için kullanılır.
* Veri görselleştirme araçları:Bu araçlar, grafikler ve çizelgeler benzer biçimde verilerin görsel sunumlarını kurmak için kullanılır.

Veri bilimcileri ek olarak veri bilimi modellerini geliştirmek ve dağıtmak için muhtelif programlama dilleri kullanırlar. En yaygın programlama dillerinden bazıları şunlardır:

* piton
* R
* Cava
* C++

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı olarak yeni araçlar ve teknolojiler ortaya çıkmaktadır. Netice olarak, veri bilimcilerinin eğrinin önünde kalabilmek için devamlı öğrenmeleri ve ahenk sağlamaları icap eder.

VII. Veri biliminin geleceği

Veri biliminin geleceği parlak. Mevcut veri miktarı artmaya devam ettikçe, veri bilimcilerine olan istek de artacaktır. İşletmelerin topladıkları verileri anlamlandırmalarına ve daha iyi kararlar almak için kullanmalarına destek olmak için veri bilimcilerine gereksinim duyulacaktır.

Veri bilimcilerin ek olarak verilerle çalışmak için yeni araçlar ve teknikler geliştirmeleri gerekecektir. Veri bilimi alanı geliştikçe, yeni zorluklar ortaya çıkacak ve veri bilimcilerin bu tarz şeyleri ele almak için yaratıcı yollar bulması gerekecektir.

Veri biliminin geleceği potansiyelle doludur. Veri bilimcileri dünyada reel bir ayrım yaratma gücüne haizdir ve birçok işletmenin başarısı için eğer olmazsa olmazdır.

Veri bilimindeki zorluklar

Veri bilimi nispeten yeni bir alandır ve veri bilimcilerinin karşılaşmış olduğu bir takım güçlük vardır. Bu zorluklar şunları ihtiva eder:

• The veri kullanılabilirliğiVeri bilimi yapmak için verilere erişiminiz olması icap eder. Sadece, bütün veriler mevcut değildir ve birtakım verilere erişim zor olabilir.
• The veri kalitesi. Verilere erişiminiz olsa bile, bunlar iyi kalitede olmayabilir. Veriler noksan, yanlış yahut taraflı olabilir.
• The veri karmaşıklığıVeriler fazlaca karmaşa olabilir ve anlaşılması ve yorumlanması zor olabilir.
• The veri biliminin maliyetiVeri bilimi, hem vakit bununla birlikte ihtiyaç duyulan kaynaklar açısından pahalı olabilir.
• The yetenek eksikliğiVeri bilimi yapabilecek becerilere haiz insan açığı var.

Bu zorluklara karşın, veri bilimi oldukça fazla potansiyele haiz büyüyen bir alandır. Bu zorlukların üstesinden gelmiş olarak, veri bilimcileri daha iyi kararlar almaya ve mühim sorunları çözmeye destek olabilir.

IX. Veri bilimine iyi mi başlanır

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve veri bilimcilere olan istek yüksektir. Veri bilimine başlamakla ilgileniyorsanız yapabileceğiniz birkaç şey vardır:

• Veri biliminin temellerini öğrenin. Veri temizleme, veri toplama, veri görselleştirme ve makine öğrenimi benzer biçimde veri biliminin temellerini öğretebilecek birçok çevrimiçi kurs ve tahsil mevcuttur.
• Veri bilimiyle tatbiki tecrübe kazanın. Veri bilimini öğrenmenin en iyi yolu onu uygulamaktır. Veri bilimi becerilerinizi icra etmek için kullanabileceğiniz birçok aleni kaynaklı veri kümesi mevcuttur.
• Çalışmalarınızdan oluşan bir portföy oluşturun. Veri biliminde tecrübe kazandıkça, potansiyel işverenlerle paylaşabileceğiniz çalışmalarınızdan oluşan bir portföy oluşturun. Bu, onlara aradıkları becerilere ve deneyime haiz olduğunuzu gösterecektir.
• Öteki veri bilimcileriyle ağ kurun. Buluşmalara ve konferanslara katılın ve toplumsal medyada öteki veri bilimcileriyle irtibat kurun. Bu, veri bilimindeki son olarak trendler hakkındaki aktüel kalmanıza destek olacak ve ek olarak öteki veri bilimcilerinden öğrenme ve onlarla iş donanması yapma fırsatı verecektir.

Veri bilimine tutkuluysanız ve sıkı çalışmaya gönüllüyseniz, bu alanda başarıya ulaşmış bir kariyere haiz olabilirsiniz.

S: Veri bilimi nelerdir?

A: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, ondan sonra daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek verilerden içgörüler çıkarmak için muhtelif araçlar ve teknikler kullanır.

S: Veri bilimi niçin önemlidir?

A: Veri bilimi önemlidir bundan dolayı işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilir. İşletmeler veri bilimini kullanarak eğilimleri belirleyebilir, satın alan davranışlarını tahmin edebilir ve ürün ve hizmetlerini iyileştirebilir.

S: Veri biliminin uygulamaları nedir?

A: Veri biliminin oldukça muhtelif tatbik alanları vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Satın alan analitiği
• Dolandırıcılık tespiti
• Ürün geliştirme
• Marketing
• Tedarik zinciri yönetimi

S: Bir veri bilimcisinin becerileri nedir?

A: Veri bilimcilerinin muhtelif becerilere ihtiyacı vardır, bunlar içinde şunlar yer alır:

• İstatistikler
• Makine öğrenimi
• Programlama
• İletişim
• İş zekası

S: Veri biliminin araçları nedir?

A: Veri bilimcileri, çalışmalarını gerçekleştirmek için muhtelif araçlar kullanırlar, bunlar içinde şunlar yer alır:

• Hadoop
• Kıvılcım
• Kovan
• Domuz
• R
• piton

S: Veri biliminin geleceği nelerdir?

Veri biliminin geleceği parlak. İşletmeler giderek daha çok veri toplamaya devam ettikçe, veri bilimcilerine olan istek artacaktır. Veri bilimcilerine, işletmelerin verilerini anlamlandırmalarına ve daha iyi kararlar almak için kullanmalarına destek olmak için büyük istek olacaktır.

S: Veri bilimindeki zorluklar nedir?

Veri biliminde bir takım güçlük vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Veri kalitesi
• Ön hüküm
• Çeviri
• Tertip

S: Veri bilimine iyi mi başlayabilirim?

Veri bilimine başlamanın birçok yolu vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Çevrimiçi kurslara katılın
• Kitap oku
• Konferanslara katılın
• Aleni kaynaklı projeler üstünde çalışın
• Veri bilimcisi olarak iş bul