Veri Simyası Verileri sanat ve bilim ile içgörülere dönüştürme

İi. Veri bilimi nelerdir?

III. Veri bilimi niçin önemlidir?

IV. Veri biliminin değişik alanları

V. Veri Biliminin Araçları ve Teknolojileri

VI. Veri biliminin yararları

Vii. Veri biliminin zorlukları

VIII. Veri Biliminin Geleceği

İx. Veri Bilimine Iyi mi Başlanır

Tip Kıyaslama

Hususiyet	Veri bilimi	Veri Analizi	Veri display	Veri madenciliği	Kılga öğrenimi
Tarif	Verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanması ile alakalı emek verme alanı	Verilerden resimli bölümleme periyodu	Verilerin görsel olarak karşı cazibeli bir halde sunulması	Verilerde kalıpları ve ilişkileri keşfetme periyodu	Verilerden öğrenebilecek algoritmaların geliştirilmesi
Kaynak ve teknolojiler	Kılga öğrenimi algoritmaları, istatistiksel özellik, data madenciliği araçları ve display araçları	Çıncalık notlar, veritabanları, data madenciliği araçları ve display araçları	Veri display yazılımı, lokma yazılımı ve canlılık yazılımı	Veri madenciliği algoritmaları, istatistiksel özellik ve kılga öğrenimi algoritmaları	Kılga öğrenimi algoritmaları, yoğun doğrulama modelleri ve organik açar elişi modelleri
Müracaat	Öngörücü pleonastic, alan kişi segmentasyonu, canavarlık tespiti ve organik açar elişi	İş zekası, alışveriş araştırması ve alan kişi memnuniyeti araştırmaları	Internet analizi, belirti tabloları ve konuşmaya dayalı ilişkiler	önerileri, alan kişi karmaşası takdir edici ve hakim olunan reklamcılık	Kendi haline sorumlu otomobiller, bet teşhis ve bakım kişileştirme
Müşkülat	Peşinfikir, mahremiyet ve ahlaki kaygılar	Veri kalitesi, sonuçların yorumlanması ve detayları kaldırma	Görsel olarak karşı cazibeli ve öğretici görselleştirmeler görüntülemek	Aka data kümeleri ve yüksek sesle verilerle boğuşmak	Becerikli verilere genelleştirilebilen algoritmalar ihya
Faydalar	Vergilendirildi değişmeyen tevdi, baba bereketlilik ve çevik resimli	Müşterilerin, pazarların ve mamüllerin henüz pekiyi anlaşılması	Öncü arama iştirakı ve soğutulmuş değişmeyen tevdi	Belirtilmiş tavsiyeler, hakim olunan reklamcılık ve canavarlık tespiti	Kendi haline sorumlu otomobiller, bet teşhis ve bakım kişileştirme

İi. Veri bilimi nelerdir?

Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanması ile alakalı emek verme alanıdır. İstatistik, kompüter bilimi, cebir ve öteki alanlardan tekniklerden yararlanan oldukça geleneksel fakat alandır. Veri bilimcileri, alan kişi davranışını anlamak, sahtekarlığı saptamak ve yeni çıkan ürünler düzenlemek benzer biçimde reel acun problemlerini deşifre etmek amacıyla data kullanırlar.

III. Veri bilimi nelerdir?

Veri bilimi, verilerin toplanması, analizi ve yorumlanması ile alakalı emek verme alanıdır. İstatistik, cebir, kompüter bilimi ve öteki disiplinlerden tekniklerden yararlanan oldukça geleneksel fakat alandır. Veri bilimcileri, manşet tarif etmek, neticeleri anlamak ve önerilerde olmak benzer biçimde reel acun problemlerini deşifre etmek amacıyla verileri kullanırlar.

IV. Veri biliminin değişik alanları

Veri bilimi, aşağıdakileri zengin oldukça muhtelif mevzuları koaksiyel oldukça geleneksel fakat alandır:

• Veri cem
• Veri Tasfiye
• Veri dikkat
• Veri analizi
• Veri display
• Kılga öğrenimi
• Naturel açar elişi
• Kompüter Görüşü

Veri bilimcileri, verilerle işlemek amacıyla muhtelif uzlaşma ve teknikler kullanırlar:

• İstatistiksel paket
• Kılga Taslak Algoritmaları
• Veri display araçları
• Çubuklar Dilleri

Veri bilimcileri, aşağıdakiler iç bulunmak suretiyle muhtelif sektörlerde meşgul:

• Mal
• Esenlik hizmeti
• Jülide
• Çoğaltma
• Teknoloji

Veri bilimi çabucak etki fakat alandır ve aksiyon piyasasında data bilimcileri amacıyla ali istek vardır. Veri bilimcileri ali fakat aylık kazanabilir ve coşku konu ve sıkıntılı projeler üstünde emek verme fırsatına sahiptirler.

V. Veri Biliminin Araçları ve Teknolojileri

Veri bilimi çabucak artan fakat alandır ve data bilimcileri tarafınca yapıştırılan uzlaşma ve teknolojiler devamlı değişmektedir. Hem de, rastgele fakat data bilimcisi amacıyla lüzumlu olan bir takım esas enstruman ve teknoloji vardır. Kendileri şunları ihtiva eder:

• Çubuklar Dilleri: Veri bilimcilerinin Yılan, R ya da Parti benzer biçimde minimum fakat çubuklar dilinde kanaatkar olmaları icap eder.
• Veri dikkat ve idare sistemleri: Veri bilimcilerinin aka oranda veriyi depolayabilmesi ve yönetebilmeleri icap eder. Saygı duyulan data dikkat ve idare sistemleri içinde Hadoop, Hive ve Badinage bulunur.
• Veri analizi araçları: Veri bilimcilerinin kalıpları ve manşet tarif etmek amacıyla verileri çözümleme edebilmeleri icap eder. Saygı duyulan data çözümleme araçları içinde SAS, SPS ve Tableau bulunur.
• Kılga öğrenimi algoritmaları: Veri bilimcilerinin görevleri motorlaştırmak ve şifre çözer akdetmek amacıyla kılga doğrulama algoritmaları geliştirebilmeleri ve kullanabilmeleri icap eder. Saygı duyulan kılga doğrulama algoritmaları içinde aslan ağzı evrim, lojistik evrim ve değişmeyen ağaçları bulunur.
• Display araçları: Veri bilimcilerinin bulgularını başkalarına çattırmak amacıyla verileri görselleştirebilmeleri icap eder. Saygı duyulan display araçları içinde D3.JS, Tableau ve GGPLOT2 bulunur.

Işte esas araçlara ve teknolojilere ayrıca, data bilimcilerinin üstünde çalışmış oldukları muayyen görevlere asılı karşı muhtelif öteki enstruman ve teknolojiler dahi kullanmaları gerekebilir. Mesela, esenlik sektöründe okul müdürü data bilimcilerinin bakım yer amacıyla enstruman kullanımı gerekebilirken, mali Senozoyik sektöründe okul müdürü data bilimcilerinin mali şekillendirme amacıyla enstruman kullanmaları gerekebilir.

Veri biliminin araçları ve teknolojileri devamlı gelişmektedir ve data bilimcilerinin verimli eğlenmek amacıyla son olarak gelişmelerden olmaları gerekmektedir. Veri bilimcileri muhtelif enstruman ve teknolojilerde kanaatkar karşı çalışmalarında henüz etken muhtemelen ve acun üstünde henüz aka fakat tesir yaratabilirler.

VI. Veri Biliminin Yararları

Veri bilimi, para amacıyla aşağıdakiler iç bulunmak suretiyle bir dizi yarar sağlayabilir:

• Vergilendirildi değişmeyen tevdi
• Öncü bereketlilik
• Birkaç zarar
• Vergilendirildi Alan kişi Deneyimi
• Saflık amacıyla çevik fırsatlar

Veri bilimini kullanarak para, menfi takdirde erişemeyecekleri operasyonlarına ait resimli kazanabilirler. Işte, henüz pekiyi kararlar vermelerine, verimliliğini artırmalarına ve maliyetlerini azaltmalarına destek muhtemelen. Veri bilimi, işletmelerin müşterilerini henüz pekiyi anlamalarına ve onların henüz belirtilmiş fakat tecrübe sunmalarına destek muhtemelen. En son, data bilimi işletmelerin bekâret ve gelişme amacıyla çevik fırsatlar belirlemelerine destek muhtemelen.

Günümüzün verimli aksiyon ortamında, data bilimi yavaşyavaş henüz mühim ağıl bağlanma. Veri bilimini zat yararlarına kullanabilen para başarı göstermiş bulunmak amacıyla pekiyi konumlandırılacaktır.

Vii. Veri biliminin zorlukları

Veri bilimi oldukça çevik fakat alandır ve bibi aşılması ihtiyaç duyulan birnice güçlük vardır. Işte müşkülat şunları ihtiva eder:

Veri biliminin tipik fakat tanımının olmaması. Işte, değişik yaklaşımları ve neticeleri karşılaştırmayı zorlaştırır.
Aka oranda data ihtiyacı. Birnice data bilimi tekniği, etken olabilmek amacıyla aka oranda data gerekir. Işte, bilhassa aka data kümelerine erişimi sıfır para amacıyla fakat güçlük muhtemelen.
Kabiliyetli data bilimcilerine mahsus gereksinim. Veri bilimcileri ali istek görüyor ve işte pozisyonları dolduracak nitelikli insanların sıkıntısı mevcut. Işte, işletmelerin data bilimi projelerini yürütmek amacıyla gereksinim duydukları kabiliyeti bulmasını zorlaştırabilir.
Ahlaki data bilimi uygulamalarına mahsus gereksinim. Veri bilimi pekiyi ya da fenalık amacıyla fena. Veri bilimi amacıyla ahlaki yönergeler düzenlemek önemlidir, neden ona engel yüklemek adına topluma yarar keşfetmek amacıyla fena.
Veri bilimini düzenleyen düzenlemelere mahsus gereksinim. Veri bilimi henüz mühim ağıl geldikçe, verilerin iyi mi toplandığını, kullanıldığını ve paylaşıldığını tedvir etmek amacıyla düzenlemelere gereksinim vardır. Işte enfeksiyon gizliliği korumaya ve verilerin görevli bir halde kullanılmasını elde edecektir.

Veri Biliminin Geleceği

Veri biliminin geleceği akpak. Bulunan data miktarı büyümeye bitmeme ettikçe, data bilimcilerine olan istek yalnız artacaktır. Veri bilimcilerine, sorunları deşifre etmek ve bilgili kararlar ahzetmek amacıyla verileri kullanmanın çevik yollarını bulmaları gerekecektir.

Veri biliminin geleceği etkilemesi muhtemel muayyen yollardan çeşitli şunlardır:

• Esenlik Hizmetlerini İyileştirme: Veri bilimcileri, acılar amacıyla çevik tedaviler düzenlemek, hastalar amacıyla çevik riskleri muayyenetmek ve hizmet planlarını bağlamak amacıyla verileri kullanabilecekler.
• Henüz bereketli alaka sistemleri ilişkilendirme: Veri bilimcileri, gidişgeliş akışını organize et almak, gidişgeliş sıkışıklığını anlamak ve çevik alaka teknolojileri düzenlemek amacıyla verileri kullanabilecekler.
• İklim değişikliğiyle savaşım: Veri bilimcileri, abuhava değişikliğini kovuşturmak, etkilerini modellemek ve tesirini budamak amacıyla çevik uygun düzenlemek amacıyla verileri kullanabilecekler.
• Henüz kabul edilebilir korkusuzluk kaynakları görüntülemek: Veri bilimcileri, çağ ve yel gücü benzer biçimde çevik korkusuzluk teknolojileri düzenlemek ve bulunan korkusuzluk kaynaklarının kullanımını organize et almak amacıyla verileri kullanabilecekler.
• Eğitimi Ihya: Veri bilimcileri, doğrulama deneyimlerini bağlamak, savaşım fail öğrencileri tarif etmek ve işlemek amacıyla çevik uygun düzenlemek amacıyla verileri kullanabileceklerdir.
• Henüz etken davranış görüntülemek: Veri bilimcileri, ihtişam hizmetlerini düzenlemek, henüz pekiyi kararlar yüklemek ve güzide yetkilileri görevli burulmak amacıyla verileri kullanabileceklerdir.

Veri biliminin geleceği olasılıklarla doludur. Veri bilimcileri çevik uzlaşma ve teknikler geliştirmeye bitmeme ettikçe, tedricen daha çok sorunu çözebilecek ve dünyayı henüz pekiyi fakat toprak haline getirebilecekler.

İx. Veri Bilimine Iyi mi Başlanır

Veri bilimine başlamanın birnice değişik yolu vardır. İşte eksik gerekçe:

• Veri biliminin temellerini tahmin edin. Işte, data cem, data tasfiye, data analizi ve data display ile alakalı data edinmeyi ihtiva eder. Işte becerileri öğrenmenize destek olabilecek birnice çevrimiçi çörek ve biçimlendirici vardır.
• Dar data bilimi topluluğuna bağlayın. Öteki data bilimcileriyle irtibat kurabileceğiniz ve onlardan öğrenebileceğiniz birnice çevrimiçi ve çevrimdışı camia mevcut.
• Veri bilimi projeleri üstünde gevşeyin. Veri bilimini öğrenmenin yeryüzü pekiyi yolu bunu yapmaktır. İlgilendiğiniz ve üstünde çalıştığınız fakat data bilimi projesi ayrıntılandırın.
• Veri Bilimi Sertifikası karşı. Mavna işverenlere becerilerinizi göstermenize destek olabilecek bir takım data bilimi sertifikası mevcuttur.

Veri bilimi hikayesinde birtakım esas becerilere haiz olduğunuzda, sahada aksiyon aramaya başlayabilirsiniz. Bulunan birnice değişik data bilimi işi vardır, bu yüzden becerileriniz ve alaka alanlarınız amacıyla müsait olanı bulabilmelisiniz.

Tip Kıyaslama

S: Veri bilimi nelerdir?

C: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve görselleştirilmesi ile alakalı emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, bilgili kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilecek verilerden detayları anlamak amacıyla muhtelif uzlaşma ve teknikler kullanırlar.

S: Veri bilimi niçin önemlidir?

C: Veri bilimi önemlidir, bu sebeple aşağıdakileri zengin muhtelif problemleri deşifre etmek amacıyla fena:

• Alan kişi deneyimini düzenlemek
• İş Süreçlerini Organize et Almak
• Dolandırıcılığı gitmek
• Rahatsızlıkları Belirleme etme
• Becerikli ve Senozoyik görüntülemek

S: Veri biliminin değişik alanları nedir?

A: Veri Biliminin değişik alanları şunları ihtiva eder:

• Veri cem
• Veri elişi
• Veri analizi
• Veri display
• Kılga öğrenimi