Veri Bilimi (Data Science) Nedir?

Ocak 3, 2021
Veri Bilimi (Data Science) Nedir?

Python programlama dilinin olmazsa olmazlarından olan Veri Bilimi (Data Science), adı üstünde verilere dayanarak bazı tahminler yürüten ve yapılan tahminlerde başarı olasılığını artırmayı amaçlayan bir bilimdir. Tabii ki bu, bir insanın gelecekte ne zaman öleceğini saniyesi saniyesine tahmin etmek gibi bir kapsam alanına sahip değil. Özellikle finans alanında, hem kârlılığı hem de en üst düzey geliri sağlamayı amaçlayan birçok alanda kullanıldığı göze çarpıyor.

Çeşitli veri bilimi teknikleri kullanan bir konum bulma hizmeti konusunda uzmanı olan Foursquare, Chipotle’ın 2016 1. Çeyrek yılındaki gelirinin önceki yıla göre %30 düşeceği yönünde tahminde bulundu (Chipotle, bir ABD fast-food mağazası).

Mali sonuçlar geldiğinde, düşüş %29,7 olarak göze çarptı. Tahminler gerçekle neredeyse birebir aynıydı. Bu, işletmeye yardımcı olmak için kullanılan veri bilimine bir örnektir. Peki ama çeşitli uygulamalarla veri bilimi tam olarak nedir?

Bileşenlerin Bir Kombinasyonu Olarak Veri Bilimi

Bileşenlerin Bir Kombinasyonu Olarak Veri Bilimi

Veri Bilimi, verilerden elde edilen mühendislik değeri eylemidir. Bu eylemin varlığının nedeni, bazı alanlarda onlarca yıldır var olan gözlemlenebilir verilerin çoğalması değil, teknolojinin tüm verileri işleyecek kadar esnek veya yeterince güçlü olmamasıdır. Dahası, medya algıların değiştirilmesinde önemli bir rol oynadı ve bu da veri biliminin bazı bölümlerinin ana önemli hale gelmesine sebep oldu.

Bu, bazı terminolojilerin, veri biliminin bazı bileşenlerine atıfta bulunan ancak aslında bir bütün olarak alana atıfta bulunan adların aşırı kullanımına neden olmuştur; makine öğrenmesinde bu sorun vardı.

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi, bir makineye (bilgisayar olması gerekmez), bir insanın iyi bir şekilde gerçekleştirebileceği bir görevi yerine getirmeyi öğretmeyi amaçlayan bir alandır. Örnek verecek olursak, salatalıkları boyut, şekil ve renge göre veya büyük endüstriyel robotları oldukça yaptıkları görevlere göre sıralamak olabilir.

Daha genel olarak açıklamak gerekirse makine öğrenimi, veriye dayalı bazı süreçleri otomatikleştirme uygulamasıdır. Genellikle insan kaynaklı süreçleri otomatikleştirmek için gereken adımları hesaplamak amacıyla makine öğrenmesi kullanılır. Bunun nasıl genelleştirilebileceğine dair günümüzde sayısız örnek mevcut, Boston Dynamics’in yılbaşı günü dans eden köpeğimsi robotları da bunun örneklerinden yalnızca biri. Ayrıca, önceden sahip olduğunuzdan daha iyi bilgi sağlamak için verileri analiz edersiniz; buna ise analitik denir.

Analitik

Bu, diğer veri bilimi bileşenlerinden daha iş odaklı hale geldi. Ayrıca analitiğin amacının istenen bir sonucu elde etmekten çok bilgi üretmek olmasından kaynaklanmaktadır. Çünkü şirketler doğru kararlar almak için bilgiye ihtiyaç duyar.

Kuruluşlar özünde birer bilgi işlemcilerdir. En iyi verileri kabul edebilen, ayrıştırabilen ve bunlara göre hareket edebilen herkesin doğal bir avantajı olacaktır. Analitik tarafından yönlendirilen verilere dayalı karar verme, bazı şirketleri rakiplerinden daha karlı ve daha üretken olmaya iter.

Dolayısıyla analitik, verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme sürecidir. Bu, işe alma gibi yeni bir süreçler kadar basit olabilir veya tamamen yeni bir iş sektörü veya yan ürün olabilir.

Ancak kaliteli içgörüler oluşturmak için kaliteli verilere ihtiyaç vardır. Ayrıca analitiğin iyi olmadığı bir alan da hangi verilerin önemli olduğuna karar vermektir.

Büyük Veri (Big Data)

Büyük veri nedir? Bu aslında en kolay olanıdır; çok fazla veri var. Ancak hepsi aynı seviyeye ve büyüklüğe sahip değil. Geleneksel olarak veriler, toplu işlem benzeri bir süreçte toplanır ve inanılmaz derecede yavaş olan büyük ilişkisel veritabanlarında depolanır.

Teknolojiler, bir bahçe hortumu gibi verileri doğrudan karar motorları, analiz araçları ve hızlı dağıtılmış veritabanları gibi çeşitli havuzlara akıtacak kadar ilerlemiş durumda ve bu muazzam veri hacmiyle, bazı eski teknikler artık çok anlam ifade ediyor; örneğin “derin öğrenme” gibi.

Derin Öğrenme (Deep Learning)

Derin öğrenme tamamen akademik bir alan olarak başladı ve beyindeki işlem birimleri olan nöronların karar fonksiyonları için kullanılabileceği fikrini kullandılar. Bu nöronlar, girdi ve çıktılarla bağlı basit matematiksel işlevlerdi ve hala öyle olmaya devam ediyor.

Güzel yanı, karmaşık kararlar almak için nöron yapıları oluşturabilmenizde yatıyor. Kötü yanı ise, “akort etmenin” zor olmasıydı; bir girdi ve beklenen çıktı verildiğinde, en iyi sonucu elde etmek için matematiksel fonksiyonların parametrelerini değiştirmek oldukça zordu.

Derin öğrenmenin ulaştığı seviye inanılmaz ve bazı konularda insanları geride bırakıyor bile diyebiliriz. Ancak bu, bilgisayarların tehlikeli olduğu veya gerçekten düşünebildiği anlamına gelmez.

Yapay Zeka (Artificial Intelligence)

Veri Bilimi Yüksek Lisans Dersi

Yapay zeka veya AI, muhtemelen yutturmacanın galibi. Bu, zekayı sentezlemenin çok farklı bir seviyesi. En zor kısım ise zekanın ne olduğunu tanımlamaktır.

Bir bilgisayar, bir görevi bir insandan daha iyi yapabiliyorsa, bu onu akıllı yapar mı? ATM’nin doğru para miktarını vermesi, onun akıllı olduğunu mu gösterir? Peki ya kendi kendine gidebilen bir araba, hızlanmayı ve çevresini birkaç kamerayla kontrol eden bir makine insanlar kadar akıllı mı? Hangi kitapta yazıyor? Değiller elbette!

Görüleceği üzere zeki görülen çoğu makine; arkasındaki teknolojiyi anladığınızda, yalnızca ek paketlerde bir araya getirilmiş bir dizi algoritmadan oluşan bir makine. Bu nedenle yapay zeka, teknik bir terimden çok bir pazarlama terimi olarak kullanılır.

Veri Madenciliği (Data Mining)

Tersine, veri madenciliği onlarca yıldır endüstriyel uygulamalara sahip. “Veri bilim” tanımı gereği yalnızca verilere sahipseniz mümkündür. Ve doğru veriyi bulmak, bir veri bilimi uygulamasında zamanın çoğunu alan uygulamadır.

Örneğin, işletmeler sorunları için veriye dayalı bir çözüm geliştirmeye ilk başladıklarında, genellikle sahip oldukları verilerin nicelik veya nitelik bakımından eksik olduğunu veya tamamen yanlış olduğunu fark ederler. Veri madenciliği, verilerin toplanması, temizlenmesi ve önceliklendirilmesinin toplu adıdır.

İstatistik

Son olarak, istatistikler tüm diğer alt bileşenler arasında ciddi bir ortaklık vardır. Toplanan veriler, tüm veri popülasyonunun bir temsilidir. Bu nedenle, verilerden elde edilen sonuçları yorumlarken dikkatli olmak gerekir.

Dahası, değerli içgörüler, kararlar ve tahminler yalnızca salt istatistiklerden ortaya çıkabilir. İşletmeler için, istatistiksel bilgilerle yönlendirilen kararlar çarpıcı sonuçlar sağlayabilir.

Özetleyecek Olursak

Veri biliminin, verilerin kullanımıyla iş süreçlerini, kararları ve ürünleri iyileştirmeyi amaçlayan bir dizi araçtan oluştuğunu artık biliyorsunuz. Bu araçların uygulanması genellikle birlikte gerçekleşir; derin öğrenme tamamen verilere dayanır, bu nedenle veri madenciliği ve veri bütünlüğü; derin öğrenmenin kendisinden daha önemlidir.

Veri bilimi terimi oldukça önemli bir yere sahip, çünkü gerçek veriye dayalı projelerin abartılar tarafından yönlendirilmediğini kabul eden bir terim. Fırsatlar, koşullara göre değişen yaklaşımlar uygulanmasını gerektirir ve çözümleri değerlendirirken dikkatli olunmalıdır.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir


Daha Fazla Teknoloji

Twitter’ın Çökmesi Sonrasında Şirket Hacklenmenin ‘kanıtı yok’ Diyor

Twitter, Cuma gününün ilk saatlerinde başlayan bir kesinti yaşıyor, dünya çapından çoğu kullanıc…

Fiber Optik İnternet Nedir? ADSL İle Farkları

Genellikle fiber internet veya kısaca “fiber” olarak adlandırılan fiber optik internet, düşük ge…

Avast Secureline VPN Çalışmıyor Mu? Bunları Deneyin

Avast Secureline VPN çalışmıyor sorununu yaşıyorsanız yalnız olmadığınızı belirtmek isteriz. Ava…

10 Popüler Programsız YouTube Video İndirme Sitesi

Günümüzde youtube, birçok şarkının klipleri, filmler, çeşitli içerikler ve yabancı diziler izlem…

Lityum İyon Piller Tarihe mi Karışıyor: Gelecekte Lityum İyonu Geçebilecek 4 Şey!

Lityum iyon piller çok yakında geçmişte kalabilir! Telefonunuz,  laptopunuz veya temelde sa…

Terraform Nedir? Hızlı Bakış

Terraform olayını duymuş olabilirsiniz ancak ne olduğundan tam olarak emin değilsiniz, değil mi?…

Bulut Bilişim Teknolojisi Nedir ve Nasıl Kullanılır

“Bulut nedir? Ne işe yarar ve bu sistemler nasıl kullanılır?” gibi sorular muhtemelen duyduğunuz…

Neuralink’in Beyin-Bilgisayar Arayüzü Hakkında Her Şey!

Türünün tek örneği olan bir etkinlikte teknoloji milyarderi Elon Musk, 29 Ağustos gecesi insan b…

Uzaktan Eğitime Geçişte Neleri Gözden Kaçırdık?

Türkiye’nin ve hatta çoğu gelişmiş Dünya ülkesinin çevrimiçi okula hızlı ve acil geçişi, süreç d…

Arama Motoru ve Tarayıcı Arasındaki Fark Nedir?

Bilgiye erişimin en kolay olduğu çağda yaşıyoruz ve gelişen teknolojiler sayesinde bu durum gide…

Copy link
Powered by Social Snap