Software Developer
www.metinpolat.net

Veri Bilimi Nedir ?

0 29

Veri bilimi, analitik olarak karmaşık problemleri çözmek için veri çıkarımı, algoritma geliştirme ve teknolojinin çok disiplinli bir karışımıdır. Özünde veri var. Kurumsal bilgi ambarlarına aktarılan ve depolanan ham bilgi hazineleri. Madencilik yaparak öğrenilecek çok şey var. Onunla geliştirebileceğimiz gelişmiş özellikler. Veri bilimi nihayetinde bu verileri iş değeri yaratmak için yaratıcı şekillerde kullanmakla ilgilidir:

I. Veri Deposu

II. Veri Analizinin Keşfi : Yönlendirmeye yardımcı olmak için nicel veri analizi stratejik iş kararları

III. Yönlendirmeye yardımcı olmak için nicel veri analizi, stratejik iş kararları veri ürününün geliştirilmesi ölçekte çalışan üretimde algoritma çözümleri (örneğin öneri motorları)

IV. İş değeri


Verinin Geliştirilmesi

Veri Ürünü : Verileri girdi olarak kullanan ve verileri algoritmik olarak oluşturulan sonuçları döndürmek için işleyen teknik bir varlıktır. Bir veri ürününün klasik örneği, kullanıcı verilerini alan ve bu verilere dayalı kişiselleştirilmiş öneriler yapan bir öneri motorudur. Veri ürünlerine bazı örnekler:

  • Amazon’un tavsiye motorları, algoritmalarına göre satın almanız için öğeler öneriyor. Netflix size film öneriyor. Spotify size müzik öneriyor.
  •  Gmail’in spam filtresi veri ürünüdür. Sahne arkasındaki bir algoritma gelen postayı işler ve bir iletinin önemsiz olup olmadığını belirler.
  • Kendi kendine giden otomobiller için kullanılan bilgisayar görüşü de veri ürünüdür – makine öğrenme algoritmaları trafik ışıklarını, yoldaki diğer arabaları, yayaları vb.

 

Bu, yukarıdaki sonucun belki de daha akıllı bir iş kararı vermesi için bir yöneticiye tavsiyede bulunmak olduğu “veri analizleri” bölümünden farklıdır. Buna karşılık, bir veri ürünü, bir algoritmayı kapsayan teknik işlevselliktir ve doğrudan temel uygulamalara entegre edilecek şekilde tasarlanmıştır. Sahne arkasında veri ürünleri içeren uygulamalara ilişkin örnekler: Amazon’un ana sayfası, Gmail’in gelen kutusu ve otonom sürüş yazılımı. Veri bilimcileri veri ürününün geliştirilmesinde merkezi bir rol oynamaktadır. Bu, algoritmaların oluşturulmasının yanı sıra test, arıtma ve üretim sistemlerine teknik dağıtım da içerir. Bu bağlamda, veri bilimcileri geniş çapta kaldırabilen varlıklar inşa ederek teknik geliştiriciler olarak hizmet vermektedir.

Matematik Uzmanlığı

Madencilik verisi anlayışının ve bina verisi ürününün kalbinde, verileri nicel bir mercek aracılığıyla görüntüleme yeteneği vardır. Matematiksel olarak ifade edilebilen dokular, boyutlar ve korelasyonlar vardır. Verileri kullanarak çözüm bulmak buluşsal yöntemler ve kantitatif tekniğin zeka oyunu haline gelir. Birçok iş sorununun çözümü, sert matematikte yerleşik olan ve bu modellerin altında yatan mekaniği anlayabilmenin, bunları oluştururken başarının anahtarı olduğunu içerir. Ayrıca, bir yanılgı, veri biliminin istatistiklerle ilgili olduğudur. İstatistikler önemli olmakla birlikte, kullanılan tek matematik türü değildir. Birincisi, iki istatistik dalı vardır: Klasik istatistikler ve Bayes istatistikleri. Çoğu kişi istatistiklere atıfta bulunduğunda, genellikle klasik istatistiklerden bahseder, ancak her iki türün bilgisi de yardımcı olur. Ayrıca, birçok çıkarımsal teknik ve makine öğrenme algoritması doğrusal cebir bilgisine dayanmaktadır. Örneğin, bir veri kümesindeki gizli özellikleri keşfetmek için popüler bir yöntem, matris matematiğine dayanan ve klasik istatistiklerle çok daha az ilgisi olan SVD’dir. Genel olarak, veri bilimcilerinin matematik bilgisinde genişlik ve derinliğe sahip olmaları yararlıdır.

Abone Ol
En son haberleri, gelişmeleri ve blog yazılarımı doğrudan gelen kutunuza almak için buradan abone olabilirsiniz.
İstediğiniz zaman abonelikten çıkabilirsiniz

Yorum Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.