Veri bilimi, orjinal adı ile data science, kişilerin yaptıkları işler için kullanacağı karışık ve dağınık verileri, anlamlı hale getirmek amacı ile yapılan çalışma sistemler bütününe verilen addır. Çok büyük miktardaki karışık verileri, matematik, istatistik, bilgisayar programlama ve yapay zeka gibi teknolojileri kullanarak, verilerin analiz edilmesini sağlar. Bu sayede bu verilere ihtiyacı olan kişiler açısından, karmaşık veri kümelerinden, gerekli olan verilerin alınması konusunda çok faydalı bir bilim dalıdır. Düzenlenerek ulaşılması kolay hale gelen veriler, şirketlerin hedeflerini gerçekleştirmesi ve büyümesi için kullanılır. Bu sayede veri bilimi ışığında işlenen verilerin önemi oldukça fazladır. Veri bilimi ne iş yapar sorusuna; yapılan veri analizi sonucunda, elde edilen sonuçlar ışığında, neler yapılabileceği, kullanan şirket sahiplerinin nasıl adım atması gerektiği, anlık ya da uzun vadeli planlamanın nasıl olması gerektiği gibi pek çok soru ve sorunu çözme amacı ile çalışır, cevabı verilir.. Ayrıca şirket ya da iş yeri hakkında alınacak küçük veya büyük kararların alınmasında da veri biliminin önemi büyüktür. Veriler işlenip kullanılmaya hazır hale geldikten sonra bu verileri kullanarak, alınan kararlar sonucunda hangi senaryoların oluşacağını kullanıcılara gösterir. Bu sayede en az riskle karar alarak, şirketin önünü görerek güvenli adım atmasını sağlar. Veri bilimi nedir sorusunun diğer bir cevabı ise gerçekte var olan olayların, toplanan veriler ışığında daha iyi anlayıp analiz etmeye yarayan bilim dalıdır denebilir. Veri bilimi, bir grup veriyi, olayları ve daha büyük veri gruplarından gelen lazım olan verileri, kullanıcının ihtiyacı olan kısma ve miktara ayıklamak, analiz etmek ve işlemek sürecinin tamamını kapsayan olaylar bütününe verilen addır. Bu işlemleri yaparken pek çok yan bilim dalından da yardım alır. Veri bilimi ve yapay zeka sistemleri genel olarak entegre bir şekilde kullanılır. Yapay zekaların yardımı ile verilerin ayıklanma ve analiz edilme işlemleri çok daha kolay hale gelir. Aynı zamanda daha önce yapılan arama ve veri toplama işlemlerini de kaydeden yapay zekalar, sonrasında bu verilere ulaşmak isteyen kullanıcıları için kolaylık sağlamış olur.
Veri Biliminin Önemi Nedir?
Veri bilimi projeleri, karışık verilerden gerekli anlamları çıkarmak için oluşturulan projelerdir. Bu sayede verilerin kullanılabilir olması sağlanır. Veri bilimi içerisinde yer alan diğer teknolojik araçlar bir araya gelerek, verilerin toplanmasından işlenmesine kadar olan süreci kolaylaştırır. Bu sebeple veri bilimi, çeşitli teknolojileri ve yazılımları da içerisinde barındırır. Bu anlamı ile çok geniş bir kavramdır. Gelişen teknoloji ile birlikte, kurumların işlerine yarayacak olan veriye kendi çabaları ile ulaşması imkansız hale geldi. Kurumlara gelen veriler, gelinen bu noktada çok yüksek sayılara ulaştığı için veri bilimi kullanılması zorunlu bir bilim dalı haline geldi. Veri bilimi programları sayesinde, milyonlarca veri arasından işe yarayan veriler, kolay bir şekilde ayıklanarak, kullanıma hazır hale gelir. Sürekli olarak gelişen teknoloji ve ortaya çıkan yeni iş dalları , veri biliminin de sürekli olarak güncel kalmasını ve sürekli olarak gelişmesini zorunlu hale getirir. Bu özellikleri sayesinde, hemen hemen her iş alanında kendine yer bulan veri bilimi, her geçen gün daha da hayatın içine giren bir bilim dalı haline gelir. Veri bilimi, çok yüksek boyutu olan ve içerisinde ses, görüntü ve video gibi çeşitli verilerin yer aldığı dosyaları da kolay bir şekilde işlenmesini sağlar. Şirketler müşterilerinin verilerini, veri bilimi ışığında kullanarak onların hangi ürünlere ihtiyacı olduğu konusunda bilgi sahibi olur. Bu sayede yeni pazarlara açılarak, iş alanlarını genişletir. Bu genişleme ile beraber hem kalıcı bir müşteri portföyü oluşurken hem de maddi açıdan elde edilen kar miktarları da gözle görülür oranda artar. Aynı zamanda şirketlerin daha stratejik bir şekilde karar almaları için de veri biliminin kullanımı çok önemli bir konudur. Veri bilimi araçlarının ayıkladığı veriler ışığında karar alma mekanizmasında hız ve güven kazanılır. Bu sayede şirketlerin daha doğru kararları hızlı bir şekilde alarak büyümeleri hedeflenir.
Veri Biliminin Gelişimi ve Geleceği
Veri bilimi kavramı, eski zamanlara dayanan bir kavramdır. Eskiden istatistik bilimi için bir alt dal olarak kullanılan bu kavram, günümüzde ise çok daha önemli bir hale gelir. İstatistik biliminin de tamamını kapsayacak şekilde, bir üst kavram haline gelmiştir. Bilgisayar programlama sistemleri ve teknolojik gelişmelerle birlikte, veri bilimi her geçen gün daha da kapsayıcı bir bilim dalı haline gelir. Veri bilimi ve makine öğrenmesi kavramlarının ortaya çıkması ile makinelerin, analiz edilmiş verileri öğrenerek, bunları kullanabilmesi sonucunu doğurur. Bu sayede kullanılan makineler daha da otonom hale gelir. Bunun olumlu sonucu ise işlerin çok daha hızlı ve daha az iş gücü ile gerçekleşebilmesidir. Hem zaman tasarrufu açısından hem de iş gücü yani buna bağlı olarak maddi açıdan da tasarruf sağlanır. Günümüzde teknolojinin geldiği nokta düşünüldüğünde ileride otonom cihazlara olan ihtiyacın artacağı öngörülür. Bu otonom cihazların hayatın içine daha da girmesi ile veri biliminin de kullanım alanı bir o kadar artacaktır. Bu sebeple veri bilimi de bu gelişmelere ayak uydurmak zorundadır. Daha hızlı ve daha otomatik çalışan makineler kişiler tarafından tercih konusu olur. Veri biliminin araçları doğru bir şekilde kullanılarak makinelerin bu şekilde öğrenmesi sağlanır. Daha hızlı öğrenen makineler daha verimli bir şekilde çalışır. Bu da iş hacminin gelişmesi anlamına gelir. Her geçen gün mesleklerin daha da dijitalleşmesi ile beraber veri biliminin de önemi bir hayli arttı. Önemin artması ile beraber, çeşitli alanlarda kullanıma uygun hale gelebilmesi için sürekli olarak kendini güncelleyen sistemlerdir. Bir doktorun hastası hakkındaki verilere çok kısa sürede ulaşabilmesi gerekebilir. Bu gibi durumlarda karışık verilerin arasında bu verilere ulaşmak imkansıza yakındır. Ancak veri bilimi sayesinde, gerekli olan bilgiye, tek bir arama sonucu ile ulaşım sağlanır.
Veri Biliminin Kullanıldığı Alanlar Nelerdir?
Veri bilimi ve veri programlama dilleri, çok çeşitli meslek alanlarında kullanıma açık sistemler bütünüdür. Özellikle günümüzde sağlık alanında kullanımı oldukça yaygındır. Hastaneye veya kliniğe gelen hasta hakkında alınacak çeşitli kararlar ve uygulanacak tedavilere karar verilebilmesi konusunda, hastanın verileri önem arz eder. Bu verilerin içerisinde yer alan hastanın anatomik bilgileri, önceki hastalıkları, kullandığı ilaç bilgileri, ailesindeki genetik rahatsızlıklar gibi pek çok veri yer alır. Bu sayede doktorun uygulayacağı tedaviler ve operasyonların şekillenmesinde veri bilimi oldukça önemli bir yer edinir. Çoğu zaman hastalara yapılacak acil müdahaleler için hastanın verilerine hızlı bir şekilde erişmek önemli bir konudur. Hasta hakkında uygulanmaması gereken bir tedavinin uygulanması ile ortaya çıkabilecek olan çeşitli olumsuz durumların önüne geçilebilmesi için veri biliminin araçları kullanılır. Veri bilimi sayesinde hasta hakkındaki verilere hızlıca ulaşarak gerekli tedaviler uygulanır. Aynı şekilde eğitim alanında da veri biliminin önemi büyüktür. Eğitim alanında, matematik, istatistik, bilgisayar mühendisliği gibi bölümlerde veri bilimi kendine kullanım alanı bulur. Aynı zamanda veri bilimi sayesinde, öğrencilerin hangi alanlarda daha başarılı olduğu, hangi derslerden kaç aldığı ve öğrencilerin diğer verilerine ulaşmak da çok daha kolay hale gelir. Bu sayede öğrencilere özel programlar ile çalışılan kurumun ve öğrencilerin, başarısı artar. Veri bilimini kullanan kurum bu sayede daha fazla müşteri kazanır ve maddi açıdan kazanç sağlar. Şirket yönetimi ve işletmecilik alanında da veri bilimi oldukça kullanışlıdır. Şirketini büyütmek isteyen şirket sahipleri ve yöneticileri, veri bilimini aktif ve etkin bir şekilde kullanarak bu konuda hız kazanır. Aynı zamanda karşılarına çıkabilecek sorunları ve engelleri de önceden görmüş olurlar. Bu sorunlar hakkında önceden hazırlık yapma şansı bulmalarının yanı sıra, ani kararlar alınması gereken noktalarda, güvenli ve hızlı sonuçlar verir.
Veri Bilimini Kullanmanın Avantajları ve Kullanım Sebepleri Nelerdir?
Python ile veri bilimi, programla dili aracılığı ile verilerin daha kolay anlaşılabilmesi açısından ortak çalışır. Bu ortak çalışmanın sonucunda, veriler çok daha kolay bir şekilde işlenir. Python veri bilimi kullanmanın diğer bir avantajı ise açık kaynak koduna sahip yazılımların geliştirilmesi konusunda kullanılmasıdır. Böylece açık kod yazan kişiler oldukça faydalı bir sistemdir. Çeşitli iş dallarında veri biliminin kullanımı ile veri analizleri hızlı ve kolayca yapılır. Bu hızın getirmiş olduğu iş verimi ile beraber, şirketlerin yaptığı iş hacimleri de buna bağlı olarak artış gösterir. Büyüyen şirketler yapacakları yeni yatırımlar yapar ve buna bağlı olarak yeni pazarlara giriş yapmış olur. Girilen yeni pazarlardaki müşteri çevresinin istek ve taleplerini de öğrenmek için veri biliminden yardım alınır. Bu sayede şirketler global seviyelere ulaşma fırsatı bulur. Şirket ya da işyerlerinin iş hacmi arttıkça şirkete dışarıdan gelen veri miktarı da bununla birlikte artar. Bu verilerin işlenmesi konusunda da yine veri bilimi kullanılır. Yani veri bilimi ile gelişen şirketler gelişmesi ile birlikte veri bilimine olan ihtiyacı artar. Veri biliminin kullanımının ne için kullanılacağı sorusu ise dört başlık altında incelenir. Öncelikli olarak açıklayıcı analizler yapmak için veri analizi kullanılır. Veri ortamlarında yapılan analizler sayesinde çeşitli durumların açıklanmasını sağlar. İkinci olarak tanısal analiz alanında kullanılır. Bir olayın neden vuku bulduğunu en ince detaylara kadar inceleyip ayrıntılı sonuçlar verme konusunda veri bilimi kullanılır. Diğer bir kullanım alanı tahmine dayalı analizlerdir. Geçmişte yaşanmış olayları analiz ederek, gelecekte kişilerin karşılarına çıkabilecek olaylar hakkında bir fikir vererek, bu konularda gerekli tedbirlerin alınmasını sağlar. Bu tahminler sayesinde güvenli ve doğru tahminler elde edilir. Son kullanım alanı ise kurala bağlı analizdir. Bu analiz çeşidinde tahmine dayalı ortaya çıkan sonuçların çözümlerini de ortaya konur. Böylece hem karşılaşılabilecek zorluklar hem de çözümleri ortaya konmuş olur.
Veri Biliminin İşleyiş Prensibi
Veri bilimi kullanımına genel olarak şirketlerde çıkan sorunlar sonucu başlanır. Sorun tanımlama ve çözüm aşamalarında veri bilimi kullanılır. Öncelikle verileri edinme aşaması ile başlanır. Bu aşamada internet ortamlarından toplanan veri depoları, sisteme indirilerek analiz etmeye hazır hale gelir. Bu veri depoları haricen satın alınabileceği gibi sosyal medya gibi yerlerden de bulunabilir. İkinci adım olarak, veri temizleme işlemi yapılır. Elde edilen verilerin formatlanarak gereksiz olan verilerin atılması işlemi burada yapılır. Hatalı ya da eksik olan veriler bu aşamada ayrılarak silinir. Hataların düzeltilmesi açısından önemli bir aşamadır. Diğer bir adım ise verileri keşfetme aşamasıdır. Gelecekte kullanılacak olan veri stratejilerinin planlamasını yaparken kullanılan öngörülerin oluştuğu aşamadır. Bu aşamada verilerin görselleşmesiyle anlaşılması daha kolay hale gelir. Diğer bir aşama verilerin modellenmesi aşamasıdır. Daha detaylı veri öngörüleri elde etmek ve sonuçları önceden tahmin ederek, bunlara dayalı olarak hareket planları hazırlanmasını sağlayan aşamadır. Bu modelleme işlemi sırasında, ilişkilendirme, sınıflandırma gibi çeşitli yöntemler kullanılır. Bu aşamada elde edilen veriler test edilebilir. Daha iyi sonuçlar almak için defalarca ince ayarların yapılması bu aşamada mümkün hale gelir. Son veri işleme aşaması da ortaya çıkan sonuçların yorumlandığı aşama olan sonuç yorumlama aşamasıdır. Ortaya çıkan verilerin, grafikler, algoritmalar, tablolar ve çizelgeler şeklinde ayırarak kolay bir şekilde kullanılması sağlanan aşamadır. Bu aşamadan sonra elde edilen sonuçların, iş ortakları ve diğer şirket çalışanları ile paylaşılması çok daha kolay hale gelir. Bu sayede herkesin şirket verilerine ulaşma imkanı doğmuş olur. Şirketin sahip olduğu verilere ve gelecek planlarına dair daha çok bilgi edinen çalışanlar bu amaçların gerçekleşebilmesi için çalışma şekillerini değiştirebilir.
Veri Biliminde Kullanılan Teknikler
Veri bilimini kullanan uzman kişiler, veri biliminde işleyen süreci izleyebilmek için çeşitli bilgi edinme sitemlerini oluşturup kullanır. Veri bilimi uygulamaları, çeşitli teknikleri kullanılarak ortaya çıkan sistemler bütünüdür. Kullanılan tekniklerden ilki, sınıflandırma tekniğidir. Sınıflandırma, elde edilen verileri belli başlı gruplar ve çeşitli kategoriler altına sokarak düzen içine sokulmasına verilen isimdir. Bilgisayar ve makineler verileri tespit etmek ve sınıflandırmak üzerine programlanır. Elde olan verilerin sınıflandırılması ile bilgisayar üzerinde bu verilerin bulunması ve işlenmesi işlemi çok daha hızlı bir hale gelir. Bu sayede bu veriler ışığında hızlı bir şekilde karar alan sistemler oluşmuş olur. Bu veri kategorizasyonu sayesinde, işe daha çok yarayacak verilerin daha ön plana çıkması sağlanarak, işe yaramayan verilerin incelenmesine gerek kalmaz. Bu sayede yapılacak olan iş açısından hız ve pratiklik kazandırılmış olur. Veri biliminde kullanılan diğer bir teknik ise regresyon tekniğidir. Birbiri ile ilişkisi olmayan iki tane verinin arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmaya çalışan tekniğe regresyon adı verilir. Bu aradaki bağlantılar matematiksel formüller ile gösterilir. Bir grafik şeklinde gösterimle alakasız görünen iki veri arasındaki ortak noktaların görülebilmesi ve kullanılabilmesi sağlanır. Bu verilerden birinin değeri bilindiği takdirde, başkaca bir veri noktasının tahmininde de bu yöntem kullanılır. Veri biliminde kullanılan son yöntem ise kümeleme yöntemidir. Bu yöntem, veriler arasındaki düzenleri ya da normal olmayan veri gruplarını ortaya çıkaran, veri gruplandırma tekniğidir. Bu yöntemi sınıflandırma yönteminden ayıran nokta, verilerin sabit noktalara uygun bir şekilde konumlandırılıyor olmasıdır. Diğer bir anlatımla eldeki veriler, en olağan ilişkileri ele alarak gruplandırma işlemi yapılır. Bu yöntem sayesinde, daha önceden keşfedilmemiş düzen ve veri ilişkileri yakalanabilir. Bu teknikler sayesinde, verilerin işlenmesi ve kullanılması olayları daha kolay hale gelir. Kolaylaşan bu kullanım sayesinde istenmeyen verilerden kurtulurken, işe yarayacak olan veriler anlaşılabilir bir şekilde kullanıcılara sunulma imkanı doğar.
Veri Biliminin Diğer Veri Sistemlerinden Farkı Nedir?
Veri bilimi ne demek sorusuna cevap olarak, çeşitli veri bulutlarından alınan verilerin kullanım sürecini konu alan bilim dalıdır cevabı verilebilir. Veri bilimi ve veri analizi farkı, bu iki kavram çeşitli zamanlarda birbirlerinin yerine de kullanılsa da aralarında bazı farklar vardır. Veri analizi, veri biliminin bir alt dalıdır. Veri bilimi bu analiz sistemlerini de içine alan bir bilim dalıdır. Veri bilimi sürecinin sağlıklı bir şekilde işlenebilmesi için veri analizi yöntemi kullanılır. Veri analizi, matematiği ve istatistiği kullanarak, verilerin analiz işlemini yapar. Bu analiz işleminden sonra veri biliminin diğer aşamalarına geçilir. Veri bilimi bu aşamaların hepsini kapsayan bir üst terim olarak açıklanır. Şirketlerde veri bilimi uzmanları ve analistler entegre bir şekilde ve uyum içerisinde çalışır. Veri analizi, sadece analiz aşaması ile ilgilenirken, veri bilimi, verilerin toplanması, depolanması, değiştirilmesi ve analiz edilmesi aşamalarını kapsar. Veri analizi sayesinde, elde olan verileri daha anlaşılır hale getirir. Veri bilimi ise analizi yapacak kişilerin kullanacağı verilerin işlenmesi amacıyla çeşitli yollar bulur. Veri bilimi ile iş analizi arasındaki farklara gelecek olursak, bu iki kavramı ayıran temel unsur teknolojinin etkin kullanımıdır. Veri bilimi ile uğraşan bilim adamları, iş analizi ile uğraşanlara göre teknoloji ile daha fazla etkileşim içindedir. İş analizi yapan kişiler, işte olan olayları açıklar ve diğer ortaklar ile bilgi alışverişinde bulunur. Bu bilgi alışverişi sonucu ise çeşitli çözüm yolları ortaya koyarlar. Veri bilimciler ise işyeri hakkındaki verileri işlerken teknolojinin getirmiş olduğu araç ve kaynaklardan yararlanır. Bu teknolojiden kasıt, çeşitli programlama dilleri, makine öğrenimleri ve çeşitli yazılımlar gibi sistemlerdir. Bu sistemler sayesinde anlık olan sorunları veya gelecekte karşı karşıya kalınabilecek sorunları ortaya koyan veri bilimciler aynı zamanda bu sorunların çözümlerini de bulur. İş analistleri bu ortaya çıkan çözüm modellerini, şirkette çalışan kişilerin anlayabileceği bir dille ifade eder. Bu sayede sorunun çözülmesi konusunda bu iki iş grubu birlikte çalışabilir.
Veri Bilimcilerin Çalışma Şekilleri Nasıldır?Veri bilimi, çalışma şekillerini belirlerken çeşitli araçlardan yararlanır. Bu araçlar sayesinde ortaya çıkan yöntemler ile en uygun çalışma stili bulunur. Kullanılan bu araçlar, veri biliminin uygulanmasını ve yaygınlaşmasını destekleyici özelliğe sahiptir. Bu araçlardan ilki, veri depolama aracıdır. Veri depoları, ilişkili ya da ilişkisiz veri gruplarının depolanarak kullanım için bekletildiği yerlerdir. Bu depolarda veri arama işlemi kolay bir şekilde yapılabilir. Karışık veri sorguları bu depolar aracılığı ile yapılır. Veri analizcileri ve veri bilimi ile uğraşan kişiler bu depolardan yararlanabilir. Bu depolar aracılığı ile verileri yönetmeleri ve bulmaları daha kolay hale gelir. Bu depolar, eldeki tüm verilerin kategoriler altında birleşik bir şekilde saklanmasını sağlar. Aynı zamanda keşfe açık olabilmesi için gerekli olan ayarları ve eklemleri de yapar. Diğer bir araç, makine öğrenimi aracıdır. Makine öğrenimi, bir bilgisayarın ya da makinenin, ne yapacağına karar vermesi sürecinin nasıl işleyeceğine otonom bir şekilde karar vererek herhangi bir dış müdahaleye ihtiyaç duymayacak bir şekilde, öğrenme işleminin bütününe verilen isimdir. Diğer bir anlatımla, makinelerin insanlar gibi öğrenme yeteneği kazandığı teknolojik sistemlerdir. Bu sistemler, kullanıcılarına, veri işleme, düzenleme, makine öğrenim modelleri oluşturma gibi çeşitli olanaklar sağlar. Aynı zamanda, eğitim ve dağıtım işlemleri konusunda da kullanılır. Veri bilimcilerin çalışma şekillerinden bir diğer ve sonuncusu da analizdir. Yapılan veri analizleri doğrultusunda, verileri kullanacakları alanlara analiz etme hususunda bu araç kullanılır. Verileri bu araç olmadan analiz etmek neredeyse imkansızdır. Çünkü, internet üzerinde yer alan veri noktalarının sayısı bir hayli fazladır. Bu verilerin kolay ve pratik bir şekilde işlenebilmesi için analiz araçlarının kullanımı önem arz eder. Veri bilimciler, veri bilimi sürecini ilerletebilmek için çeşitli teknolojik aletleri kullanır. Bu sayede daha doğru ve daha teknik cevaplara ulaşması mümkün hale gelir.
