Veri, internetin icadı ile ortaya çıkan ve kuşkusuz yıllar geçtikçe ciddi değer kazanmış somut bir yapı haline gelmiştir. Verinin gelişmesi, kullanılması ve birikmesiyle birlikte big data (büyük veri), veri madenciliği ve veri bilimi gibi kavramlar ortaya çıkmıştır. Bunlar ile alakalı çalışmaların son yıllarda fazlasıyla artmasıyla, dikeysel sektör olarak veri madenciliği, big data gibi kavramları içine alan veri bilimi popülerliğini sürdürmektedir. Peki bu veri bilimi nedir, veri madenciliği nedir, big data nedir kabaca göz atalım!

Veri Nedir?/Data Nedir?

Veri, literatürde ”bir araştırmada, bir tartışmada, bir akıl yürütmede sonuca ulaşabilmek için gereken ilk bilgi” olarak geçmektedir. Veri nedir (data nedir) sorusunu sorduğumuz zaman akıllara ölçülebilen, sayılabilen; deney, gözlem ya da araştırma yolu ile elde edilmiş bilgiler gelebilir. Bilgilerin dijital ya da fiziki ortamda olması verinin somut varlığını değiştirmemektedir. Bu sebeple veri elde edilebilen ve tanımı olan bir kavram olarak bahsedilebilir. Veri bilimi nedir sorusunu tamamlayabilmek için temel yapıtaş olan veriyi iyi anlamak ve özetlemek gerekmektedir.

Veri Madenciliği Nedir | Veri Bilimi Nedir
Veri Madenciliği Nedir | Veri Bilimi Nedir

Veri Türleri Nelerdir?

İlkel türleri de içeren programlama dillerindeki verinin ortak türleri (tam sayı, ondalıklı sayı veya karakterler gibi), tuple’ler, kayıtlar, cebirsel veri türleri, soyut veri türleri, referans türleri, sınıflar ve işlev türleridir. Birçok farklı programlama dilinde aynı mantıkta çalışan veri türlerinin bulunması yanısıra istatistikte nitel veriler ve nicel veriler bulunmaktadır. Bunlar;

Nitel Veriler;

  • Sırasız nitel (nominal)
  • Sıralı nitel (ordinal)

Niceliksel (Sayısal) Veriler;

  • Sırasız niteliksel (sınıflanabilir) ölçekli (nominal)
  • Sıralanabilir ölçekli (ordinal)
  • Aralıklı Ölçekli.
  • Oran ölçekli.

Big Data Nedir?/Büyük Veri Nedir?

”Big Data” (Büyük Veri), yani tüm dijital verilerin bir yerde toplandığı ve sürekli büyümeye devam ettiği kavramın içerisinde olduğu bir havuzdan da beslenmektedir. Bu ilişkilerin tümünde 3V ”Volume, Velocity and Variety” ilkeleri benimsenmektedir. Yani bilgi hacmi, aktarım hızları ve bunların çeşitliliği… (Dijital Pazarlama Nedir?)

Açıklamada da bahsedildiği üzere tüm dijital verilerin bir yerde toplandığı ve büyümeye bir devam eden yapıya ”Big Data” yani ”Büyük Veri” denmektedir.

Big data nedir, büyük veri nedir sorusuna karşılık olarak içerisinde biriken milyarlarca dijital verinin olduğu hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük miktarda veriyi tanımlayan bir terim cevabını vermek mümkün.

Veri Madenciliği Nedir?

Big data ve büyük veriler bütünü veri madenciliği kavramını kendisiyle birlikte getirmiştir. Veri madenciliği, şirketler tarafından ham verileri faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir süreçtir. Şirketler, büyük veri yığınlarında kalıp aramak için yazılım kullanarak daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmek, satışları artırmak ve maliyetleri azaltmak için müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilir.

Bu süreçler ile birlikte hitap edeceği müşteri kimliğini tanıma ve daha iyi analiz etme, demografik yapıları, yaşları, nelerden hoşlandıkları vb. paramatreleri toplayıp yararlı bilgiler haline dönüştürerek stratejiler geliştirmektedirler.

Veri Madenciliği Nedir | Veri Bilimi Nedir
Veri Madenciliği Nedir | Veri Bilimi Nedir

Veri Madenciliği Ardındaki 5 Sır yazımızda da bahsettiğimiz gibi sosyal medya ve internette bulunan reklamlar-çerezler ile birlikte veri madenciliği yapılmakta ve bize fiyat biçilmektedir.

“Aldığınız bir hizmet karşılığında ücret ödemiyorsanız, muhtemelen ürün sizsinizdir.”

İnternette ”free” olarak gezdiğimiz tüm sitelerde, çerezler aracılığıyla dijital anatomimizi teslim etmekte ve yazılım şirketlerinin, kendini alakasız uygulamaların perde arkasına koyarak veri madenciliği yapmasına sebek olmaktayız.

Veri Bilimi Nedir Ne Yapar? Data Science Ne İş Yapar?

Şimdi genel olarak veri nedir ve veri madenciliği nedir sorularına karşılık kaba cevaplar üreterek ısınma yaptığımıza göre yazımızın asıl konusu olan veri bilimi nedir ne yapar sorusunu konuşabiliriz.

Veri bilimi, verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için uzmanlığını, programlama becerilerini ve matematik-istatistik bilgilerini birleştiren çalışma alanıdır diyebiliriz.

Big Data Nedir | Veri Bilimi Nedir
Big Data Nedir | Veri Bilimi Nedir

Veri bilimi, kuruluşlar tarafından toplanan ve oluşturulan büyük ve sürekli artan veri hacimlerinden (big data-büyük veri) eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmaya yönelik bir yaklaşımdır. Veri bilimi, verileri analiz ve işleme için hazırlamayı, gelişmiş veri analizi gerçekleştirmeyi ve kalıpları ortaya çıkarmak ve bilinçli sonuçlar çıkarılmasını sağlamak için sonuçları sunmayı kapsamaktadır.

Veri Bilimi Bileşenleri Nelerdir?/Veri Bilimi Süreci Nasıl İşler?

Veri bilimi bileşenleri
  • Machine Learning (Makine Öğrenmesi),
  • Deep Learning (Derin Öğrenme),
  • Artifical Intelligence(Yapay Zeka)
  • Cognitive Servisleri (Bilişsel Servisleri)
olarak sıralanabilmektedir. Sürecin devamlılığı ve sürdürülebilirliği için mutlaka bu bileşenlere ihtiyaç duymaktayız.
Bu bileşenlerinde içerisinde bulunduğu süreç kabaca şu şekilde işlemektedir;
Data Science Nedir | Data Science Cycle | Veri Bilimi Nedir
Data Science Nedir | Data Science Cycle | Veri Bilimi Nedir
Günümüzde ticari olarak varlık gmsteren tüm işletmeler binlerce, milyonlarca hatta milyarlarca veriye sahip olmaktadırlar. Bu verilerin bütünlüğünün yanı sıra anlamlandırılması ve analiz edilmesi ile birlikte uygun satış ve müşteriye karşılık verebilecek stratejiler geliştirilmesi gerekmektedir.
Veri bilimi süreci içerisinde bir işletmeyi anlamak en önemli adımlardan birisidir. İşletmenin içerisinde bulunduğu sektöre göre neler yaptığı, yani ürün ve hizmet farketmeksizin ne ürettiği, ne sattığı, neyi amaçladığı önemlidir. İşletmenin içinde bulunduğu bu duruma göre sistemi anlamak, diğer adımların düzgün ilerlemesi adına hayati bir önem taşır.
Kuruluşun yaptığı işe göre, geriye dönük olarak data toplama ya da belli bir aralık içerisinde sistem içerisinde işletmenin verilerini elde etme bir diğer önemli adımdır. Burada elimizde veri olması, analiz yapılması ve bunun işlenmesi adına dikkate alınması gereken bir durumdur. Veri süreç içerisinde en temel rolü oynamaktadır.
Elde edilen verilere göre modelleme yapılması, elimizdeki dataya göre parametreler nelerdir, ne tür veriler elimizde ve bunların birbiri ile ilişkisi yani ”korelasyon” analizi yapılmaktadır.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Veri analizi, big data, veri bilimi ve veri madenciliğini ilgilendiren en önemli kavramlardan birisidir. Elde edilen her veriyi anlamlandırmak ve kullanabiliyor olmak için bir analiz yapılması ve bunların eşleştirilmesi gerekmektedir.

Veri analizi veri görselleştirilmesi ile birlikte yapılan ve yorumlanma amacı ile yapılır. Mesela bir işletmenin, hangi aylar arasında ne tür müşterilere hangi tür satışları oluyor, ne tür stratejiler izlenir ise bu dönemdeki satışlar artar gibi analiz sonuçlarını elde etmek kritik anlama sahiptir.

Veri Analizi | Big Data | Veri Bilimi Nedir
Veri Analizi | Big Data | Veri Bilimi Nedir

Veri Bilimi İçin Uygulamalar Nelerdir?/Veri analizi Programları Nelerdir?

Veri bilimi yapılırken farklı yazılımlar ve bilim dallarına ihtiyaç duyulmaktadır.

Veri analizi Programları

  • Python (Programlama alanında)
  • Matlab (Programlama alanında)
  • Javascript (Programlama alanında)
  • Microsoft Excel (Veritabanı)
  • SQL (Veritabanı)
  • PowerBI (Veri Görselleştirme)

gibi yazılımlardır.

Bunun yanı sıra istatistik ve olasılık gibi bilim dallarına da ihtiyaç bulunmaktadır.

Veri Madenciği Nedir | Veri Bilimi Nedir
Veri Madenciği Nedir | Veri Bilimi Nedir

Veri Bilimi Uygulamaları Nelerdir?

Veri bilimi uygulamaları geniş perspektifte değişebilmektedir. Farklı şirket yapılarına ve stratejilerine göre değişmesiyle birlikte başlıca uygulamalar;

  • Anomali tespiti
  • Kalıp (örüntü) tanımlama
  • Tahmine dayalı modelleme
  • Öneri motorları ve kişiselleştirme sistemleri
  • Sınıflandırma ve kategorizasyon
  • Duygu ve davranış analizi
  • Konuşma sistemleri
  • Otonom sistemler

olarak verilebilir.

Veri Bilimi Uzmanı Nasıl Olunur?

Veri birçok farklı şekilde analiz edilebilir ve işlenebilir. Tabii ki temel olarak kişilerin veri bilimine ve big dataya olan merakı ön plana çıkmaktadır. Genellikle Veri Bilimi Uzmanı olmak için istatistik okumak, bilgisayar mühendisliği gibi bölümlerde eğitim almak ön plana çıksada, tüm mühendislik dallarından bu mesleğe geçişte o derece olabilir. Sektörleri eğer dikey sütun olarak alırsak, veri bilimi tüm sektörlere ve mesleklere dokunan yatay eksen olarak gözetlenebilir.

Veri Bilimci Ne Kadar Maaş Alır? Data Scientist ne kadar maaş alır?

Kariyer.net verilerine göre bir veri bilimci en düşük 3.370 alırken, bu sayı ortalama 8.380’dir. Tabiiki bu projelerin büyük ölçekli ve şirketlere göre değişken olduğunu düşünürsek, maaşlar ve projeye göre alınacak ücrette o derece değişmektedir.
Günümüzde birçok farklı veri bilimi üzerine çalışan işletme bulunmaktadır ve bu işletmeler aldıkları projelere göre çalışmakta, proje ekipleri ile birlikte çalışmaktadır.

Veri Görselleştirme Ne İşe Yarar?

Veri görselleştirme, toplanan ve analiz edilen verilerin anlamlandırılmasında büyük rol oynamaktadır. Elde edilen binlerce verinin görselleştirilerek rahat bir şekilde yorumlanması ve anlam kazanması için yapılmaktadır.

Genellikle Power BI‘nın kullanıldığı bu görselleştirme de SQL-Excel gibi veritabanlarından veriler gömülerek bunların manuel olarak görselleştirilmesi sağlanmaktadır.

Power BI üzerinden bazı görselleştirilen verileri şu şekilde örnekleyebiliriz;

Power BI | Veri Bilimi Nedir
Power BI | Veri Bilimi Nedir
Power BI | Veri Bilimi Nedir
Power BI | Veri Bilimi Nedir

Data science nedir yani veri bilimi nedir ile alakalı biraz daha geniş bilgiye sahip olmak isterseniz, makale önerisi olarak Full article: 50 Years of Data Science makalesini okumanızı tavsiye edebilirim. Veri bilimi önümüzdeki yüzyılda da sıkça duyacağımız bir terim olacak.


What's Your Reaction?

hate hate
0
hate
confused confused
0
confused
fail fail
0
fail
fun fun
0
fun
geeky geeky
0
geeky
love love
0
love
lol lol
0
lol
omg omg
0
omg
win win
0
win