Rehber Veri Bilimi nedir?

Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü elde etmek için bilimsel yöntemler, süreçler, algoritmalar ve sistemler kullanan disiplinler arası bir alandır. Daha basit bir ifadeyle veri bilimi, birçok amaca yönelik içgörüler elde etmek için verilerin elde edilmesi, işlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgilidir.

Veri Biliminin Yaşam Döngüsü​

Veri bilimi yaşam döngüsü, bir veri bilimi projesinin genellikle verilerin toplanmasından, sonuçların ve içgörülerin iletilmesine kadar geçirdiği çeşitli aşamaları ifade eder. Her veri bilimi projesi özgün olmasına rağmen (probleme, uygulandığı sektöre ve ilgili verilere bağlı olarak) çoğu proje benzer bir yaşam döngüsünü takip eder.

Bu yaşam döngüsü, karmaşık verilerin işlenmesi, doğru sonuçlara varılması ve veriye dayalı kararlar alınması için yapılandırılmış bir yaklaşım sağlar.

1. Veri Toplama ve Depolama
Bu ilk aşamada, veritabanlarından, Excel dosyalarından, metin dosyalarından, API'lerden, web kazıma ve hatta gerçek zamanlı veri akışları gibi çeşitli kaynaklardan veriler toplanır. Toplanan verilerin türü ve hacmi büyük ölçüde ele aldığınız soruna bağlıdır.

İlgili veriler toplandıktan sonra daha sonraki işlemler için uygun bir biçimde saklanır. Verilerin güvenli ve verimli bir şekilde saklanması, hızlı erişim ve işleme için önemlidir.

2. Veri Hazırlama
Genellikle en çok zaman alan aşama olarak kabul edilen veri hazırlama, ham verilerin temizlenmesini ve analiz için uygun bir biçime dönüştürülmesi anlamına gelir. Bu aşama eksik veya tutarsız verilerin işlenmesini, tekrarlanan verilerin kaldırılmasını, normalleştirmeyi ve veri türü dönüşümlerini içerir. Amaç, doğru ve güvenilir analitik sonuçlar verebilecek temiz, yüksek kaliteli bir veri kümesi oluşturmaktır.

3. Keşif ve Görselleştirme
Bu aşamada veri bilimciler, kalıplarını, özelliklerini ve potansiyel anormalliklerini anlamak için hazırlanan verileri keşfeder. İstatistiksel analiz ve veri görselleştirme gibi teknikler, genellikle görsel yöntemlerle verinin temel özelliklerini özetler.

Çizelgeler ve grafikler gibi görselleştirme araçları, verileri daha anlaşılır hale getirerek paydaşların veri eğilimlerini ve kalıplarını daha iyi anlamalarını sağlar.

4. Deney ve Tahmin
Veri bilimciler bu aşamada örüntüleri tanımlamak, tahminlerde bulunmak veya içgörüleri keşfetmek için makine öğrenimi algoritmalarını ve istatistiksel modellemeleri kullanır. Buradaki amaç, gelecekteki sonuçları tahmin etmek, verileri sınıflandırmak veya gizli kalıpları ortaya çıkarmak gibi projenin hedefleriyle uyumlu verilerden önemli bir şey elde etmektir.

5. Veri Hikayesi Anlatımı ve İletişim
Son aşama, veri analizinden elde edilen sonuçların yorumlanmasını ve iletilmesini içerir. İçgörülere sahip olmak yeterli değildir; bunları açık, özlü bir dil ve ilgi çekici görseller kullanarak etkili bir şekilde iletmeniz gerekir. Amaç, bu bulguları teknik olmayan paydaşlara karar verme sürecini etkileyecek veya stratejik girişimleri yönlendirecek şekilde aktarmaktır.

Bu yaşam döngüsünü anlamak ve uygulamak, veri bilimi projelerine daha sistematik ve başarılı bir yaklaşım sağlar.

Veri Bilimi Ne İçin Kullanılır?​

Veri bilimi, müşteri davranışlarını tahmin etmekten iş süreçlerini optimize etmeye kadar bir dizi uygulama için kullanılır. Veri biliminin kapsamı çok geniştir ve çeşitli analitik türlerini kapsar.

• Tanımlayıcı analiz: Mevcut durumu anlamak ve eğilimleri belirlemek için geçmiş verileri analiz eder. Örneğin, bir perakende mağazası bunu son çeyreğin satışlarını analiz etmek veya en çok satan ürünleri belirlemek için kullanabilir.
• Teşhis analizi: Belirli olayların neden meydana geldiğini anlamak için verileri araştırır, kalıpları ve anormallikleri tanımlar. Bir şirketin satışları düşerse, buna düşük ürün kalitesinin mi, artan rekabetin mi yoksa diğer faktörlerin mi neden olduğu belirlenir.
• Tahmine dayalı analiz: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için istatistiksel modeller kullanır. Finans, sağlık ve pazarlama alanlarında yaygın olarak kullanılır. Bir kredi kartı şirketi, müşteri temerrüt risklerini tahmin etmek için bunu kullanabilir.
• Kuralcı analiz: Gelecekteki sorunları azaltmak veya gelecek vaat eden trendlerden yararlanmak için diğer analiz türlerinden elde edilen sonuçlara dayalı eylemler önerir. Örneğin, mevcut trafik koşullarına göre en hızlı rotayı öneren bir navigasyon uygulaması.

Veri Biliminin Faydaları Nelerdir?​

Veri bilimi, verilerini etkin bir şekilde kullanan her işletmeye değer katabilir. İstatistiklerden tahminlere kadar, etkili veri odaklı uygulamalar bir şirketi başarıya giden hızlı bir yola sokabilir.

Veri biliminin kullanıldığı bazı alanlar:

İş süreçlerini optimize etme
Veri Bilimi, bir şirketin lojistik ve tedarik zincirinden insan kaynaklarına ve ötesine kadar çeşitli departmanlardaki operasyonlarını önemli ölçüde iyileştirebilir. Kaynak tahsisinde, performans değerlendirmesinde ve süreç otomasyonunda yardımcı olabilir. Örneğin, bir lojistik şirketi rotaları optimize etmek, teslimat sürelerini azaltmak, yakıt maliyetlerinden tasarruf etmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için veri bilimini kullanabilir.

Ayrıca Veri Bilimi, ilk bakışta görülemeyen gizli kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarabilir. Bu içgörüler şirketlere rekabet avantajı sağlayabilir ve işlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket trendleri ve tercihleri belirlemek için müşteri verilerini kullanabilir ve böylece ürünlerini veya hizmetlerini buna göre uyarlayabilir.

Yenilikçi Ürünlerin ve Çözümler yaratımı
Şirketler, müşteri ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre yenilikler yapmak ve yeni ürün veya hizmetler oluşturmak için veri bilimini kullanabilir. Ayrıca işletmelerin pazar trendlerini tahmin etmesine ve rekabette öne geçmesine olanak tanır. Örneğin, Netflix gibi yayın hizmetleri, izleyici tercihlerini anlamak ve kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için veri bilimini kullanarak kullanıcı deneyimini geliştiriyor.

Veri Bilimi Hangi Sektörlerde Kullanılıyor?​

Veri biliminin etkileri tüm sektörleri kapsıyor ve kuruluşların çalışma ve karar alma biçimlerini temelden değiştiriyor. Her sektör veri bilimini uygulamaktan kazançlı çıksa da, veri bilimi özellikle veri açısından zengin sektörlerde etkilidir.

Finansta Veri Bilimi Uygulamaları
Finans sektörü, veri biliminin gücünden yararlanma konusunda hızlı davranmıştır. Dolandırıcılık tespiti ve algoritmik ticaretten portföy yönetimi ve risk değerlendirmesine kadar veri bilimi, karmaşık finansal işlemleri daha verimli ve hassas hale getirmiştir. Örneğin, kredi kartı şirketleri hileli işlemleri tespit etmek ve önlemek için veri bilimi tekniklerinden yararlanarak yılda milyarlarca dolar tasarruf sağlıyor.

Sağlık Hizmetlerinde Veri Bilimi Uygulamaları
Sağlık hizmetleri, veri biliminin derin bir etkiye sahip olduğu bir diğer sektördür. Uygulamalar, hastalık salgınlarını tahmin etmekten ve hasta bakım kalitesini artırmaktan hastane yönetimini ve ilaç keşfini geliştirmeye kadar uzanmaktadır. Tahmine dayalı modeller doktorların hastalıkları erken teşhis etmesine yardımcı olur ve tedavi planları hastanın özel ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir, bu da hasta sonuçlarının iyileştirilmesine yol açar.

Pazarlamada Veri Bilimi Uygulamaları
Pazarlama, veri biliminin ortaya çıkışıyla önemli ölçüde dönüşüme uğramış bir alandır. Bu sektördeki uygulamalar, müşteri segmentasyonu ve reklamcılıktan satış tahminine kadar çok çeşitlidir. Veri bilimi, pazarlamacıların tüketici davranışlarını daha önce görülmemiş ayrıntılarla anlamalarını sağlayarak daha etkili kampanyalar oluşturmalarına olanak tanır. Tahmine dayalı analiz, işletmelerin potansiyel pazar eğilimlerini belirlemelerine de yardımcı olarak onlara rekabet avantajı sağlayabilir. Kişiselleştirme algoritmaları, ürün önerilerini bireysel müşterilere göre uyarlayabilir, böylece satışları ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

Teknolojide Veri Bilimi Uygulamaları
Teknoloji şirketleri veri biliminin belki de en önemli yararlanıcılarıdır. Öneri motorlarını güçlendirmekten görüntü ve konuşma tanımayı geliştirmeye kadar veri biliminden çok çeşitli alanlarda yararlanılmaktadır.

Veri Biliminin Veriyle İlgili Diğer Alanlardan Farkı Nedir?​

Veri bilimi, verilerle çalışan birçok alanla örtüşse de, verilerden içgörülü kalıplar çıkarmak için tasarlanmış benzersiz bir ilke, araç ve teknik karışımı taşır.

Veri bilimi ile bu ilgili alanlar arasında ayrım yapmak doğru kariyer yolunu belirlemede yardımcı olabilir.

Veri Bilimi ve Veri Analizi
Veri bilimi ve veri analizinin her ikisi de verilerden değer elde edilmesinde önemli rol oynar ancak odaklandıkları noktalar farklıdır. Veri bilimi, verilerden içgörü elde etmek için makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz gibi yöntemleri kullanan kapsayıcı bir alandır. Buna karşılık veri analizi, belirli soruları yanıtlamak için mevcut veri kümelerini işlemeye ve bunlar üzerinde istatistiksel analizler yapmaya odaklanır.

Veri Bilimi ve İş Analizi
İş analizi de veri analiziyle ilgilenmekle birlikte, daha çok stratejik iş kararları için verilerden yararlanmaya odaklanır. Genellikle veri biliminden daha az teknik barındırır ve daha çok iş odaklıdır. Veri bilimi, iş stratejilerini bilgilendirebilse de, genellikle programlama ve makine öğrenimi gibi teknik yönleriyle daha derinlemesine inceleme imkanı sunar.

Veri Bilimi ve Veri Mühendisliği
Veri mühendisliği, verilerin temiz ve erişilebilir olmasını sağlayarak veri toplama, depolama ve işleme için altyapı oluşturmaya ve sürdürmeye odaklanır. Öte yandan veri bilimi, iş kararlarını etkileyen değerli içgörüler elde etmek için istatistiksel ve makine öğrenimi modellerini kullanarak bu verileri analiz eder. Özünde, veri mühendisleri veri "yollarını" yaratırken, veri bilimciler anlamlı içgörüler elde etmek için bu yollar üzerinde "ilerler". Her iki rol de veri odaklı bir organizasyonda hayati önem taşır.

Veri bilimi ve Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi, veri biliminin bir alt kümesidir ve makinelerin verilerden öğrenmesini ve verilere dayalı kararlar almasını sağlayan algoritmalar oluşturmaya ve uygulamaya odaklanır. Bununla birlikte, veri bilimi daha geniştir ve verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için makine öğrenimi de dahil olmak üzere birçok tekniği içerir.

Veri Bilimi ve İstatistik
Veri toplama, analiz etme, yorumlama ve düzenleme ile ilgilenen matematiksel bir disiplin olan istatistik, veri biliminin önemli bir bileşenidir ancak veri bilimi, verilerden içgörü elde etmek için istatistiği diğer yöntemlerle entegre ederek onu daha multidisipliner bir alan haline getirir.

​

Temel Veri Bilimi Kavramları​

Başarılı bir veri bilimcinin yalnızca teknik becerilere değil, aynı zamanda alanın temelini oluşturan temel kavramları anlamaya da ihtiyacı vardır. İşte kavranması gereken bazı temel kavramlar:

İstatistik ve Olasılık
Bunlar veri biliminin temelini oluşturur. İstatistik, verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için kullanılırken olasılık, mevcut verilere dayanarak gelecekteki olaylar hakkında tahminler yapmamızı sağlar. Dağılımları, istatistiksel testleri ve olasılık teorilerini anlamak her veri bilimci için çok önemlidir.

Programlama
Programlama, veri bilimcilerin verilerle çalışmasını sağlayan bir araçtır. Python ve R gibi diller, kullanım kolaylıkları ve güçlü veri işleme kütüphaneleri nedeniyle popülerdir. Bu dillere aşina olmak, bir veri bilimcinin verileri etkili bir şekilde temizlemesine, işlemesine ve analiz etmesine olanak tanır.

Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, karmaşık verileri görsel ve kolay anlaşılır bir biçimde temsil etme sanatıdır. Bulguların iletilmesine yardımcı olur ve karmaşık veri setlerinin anlaşılmasını kolaylaştırır. Tableau, Matplotlib ve Seaborn gibi araçlar bu alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Makine Öğrenmesi
Yapay zekanın bir alt alanı olan Makine Öğrenmesi, açıkça programlanmadan tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için veriler üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. Öneri sistemlerinden tahmine dayalı analize kadar birçok modern veri bilimi uygulamasının merkezinde yer alır.

Veri Mühendisliği
Veri mühendisliği, verilerin toplanması, depolanması ve işlenmesi için sistemlerin tasarımı ve yapılandırılması ile ilgilidir. Veri analizi ve makine öğrenimi modellerinin üzerine temel oluşturur.