Veri Bilimine Giriş
Veri Bilimi, verileri analiz etmek ve ondan bilgi ve içgörü çıkarmak için istatistik, veri analizi ve makine öğrenimini kullanan birden çok disiplinin birleşimidir.
Veri Bilimi Nedir?
Veri Bilimi, veri toplama, analiz etme ve karar verme ile ilgilidir.
Veri Bilimi, analiz yoluyla verilerdeki kalıpları bulmak ve geleceğe yönelik tahminler yapmakla ilgilidir.
Veri Bilimini kullanarak şirketler şunları yapabilir:
- Daha iyi kararlar (A'yı mı yoksa B'yi mi seçmeliyiz)
- Tahmine dayalı analiz (sırada ne olacak?)
- Model keşifleri (örüntü bulun veya verilerdeki gizli bilgiler olabilir)
Veri Bilimi Nerelerde Gereklidir?
Veri Bilimi bugün dünyada bankacılık, danışmanlık, sağlık ve üretim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.
Veri Biliminin gerekli olduğu yerlere örnekler:
- Rota planlaması için: Gönderilecek en iyi rotaları keşfetmek için
- Uçuş/gemi/tren vb. gecikmeleri öngörmek (tahmini analiz yoluyla)
- Promosyon teklifleri oluşturmak için
- Malları teslim etmek için en uygun zamanı bulmak için
- Bir şirket için gelecek yıl gelirini tahmin etmek
- Eğitimin sağlığa faydasını analiz etmek
- Seçimi kimin kazanacağını tahmin etmek için
Veri Bilimi, verilerin mevcut olduğu bir işletmenin hemen hemen her bölümünde uygulanabilir. Örnekler:
- tüketim malları
- borsalar
- sanayi
- Siyaset
- lojistik şirketleri
- e-ticaret
Veri Bilimcisi Nasıl Çalışır?
Bir Veri Bilimcisi, çeşitli geçmişlerde uzmanlık gerektirir:
- Makine öğrenme
- İstatistik
- Programlama (Python veya R)
- Matematik
- veritabanları
Bir Veri Bilimcisi, verilerdeki kalıpları bulmalıdır. Kalıpları bulmadan önce verileri standart bir formatta düzenlemelidir.
Bir Veri Bilimcisi şu şekilde çalışır:
- Doğru soruları sorun - İş sorununu anlamak.
- Verileri keşfedin ve toplayın - Veritabanından, web günlüklerinden, müşteri geri bildirimlerinden vb.
- Verileri ayıklayın - Verileri standart bir biçime dönüştürün.
- Verileri temizle - Verilerden hatalı değerleri kaldırın.
- Eksik değerleri bulun ve değiştirin - Eksik değerleri kontrol edin ve bunları uygun bir değerle değiştirin (örneğin ortalama bir değer).
- Verileri normalleştir - Değerleri pratik bir aralıkta ölçeklendirin (örn. 140 cm 1,8 m'den küçüktür. Ancak 140 sayısı 1,8'den büyüktür. - bu nedenle ölçekleme önemlidir).
- Verileri analiz edin, kalıpları bulun ve geleceğe yönelik tahminler yapın .
- Sonucu temsil edin - Sonucu, "şirketin" anlayabileceği şekilde yararlı bilgilerle sunun.
Nereden Başlamalı?
Bu derste, verilerin ne olduğunu ve verilerin nasıl analiz edilebileceğini sunarak başlayacağız.
Tahmin yapmak için istatistikleri ve matematiksel fonksiyonları nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.