Veri Bilimi Nedir?
Veriler etrafımızda ve dünya internet ile daha fazla etkileşim olarak sürekli artan bir yolda çalışıyor. Endüstriler artık verilerin arkasındaki muazzam gücü fark etti ve bunun sadece iş yapma biçimini değil, aynı zamanda olayları anlama ve deneyimleme şeklimizi de nasıl değiştirebileceğini anlamaya çalışıyorlar. Veri Bilimi, belirli bir veri kümesinden bilgileri çözme bilimi anlamına gelir. Genel olarak, Veri Bilimciler ham verileri toplar, veri kümelerine dönüştürür ve istatistiksel modeller ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanırlar. Bunu yapmak için aşağıdakilere ihtiyaçları var:
-
Hadoop gibi veri toplama çerçevesi ve devamı ve sorguları yazmak için SAS gibi programlama dilleri.
-
Python, R, Excel, Minitab vb. gibi veri modelleme araçları
-
Regresyon, Kümeleme, Karar Ağacı, Destek Vektör Mekaniği vb. gibi makine öğrenme algoritmaları
Veri Bilimi Projesinin Bileşenleri
- Kavramlar Çalışma: İlk adım, paydaşlarla toplantı yapmayı ve sorunları, mevcut kaynakları, ilgili koşulları, bütçeyi, son tarihleri vb. çözmek için birçok soru sormayı içerir.
- Veri Araştırma: Çoğu zaman veriler belirsiz, eksik, gereksiz, yanlış veya okunamayan olabilir. Bu durumlarla başa çıkmak için, Veri Bilimciler örneklere bakarak ve boşlukları doldurmanın veya fazlalıkları kaldırmanın yollarını deneyerek verileri keşfederler. Bu adım, Veri dönüşümü, Veri Entegrasyonu, Veri temizleme, Veri azaltma gibi teknikleri içerebilir.
- Model Planlama: Model, istatistiksel veya makine öğrenimi modeli gibi her türlü model olabilir. Seçim bir Veri Bilim cisinden diğerine değişir ve aynı zamanda eldeki soruna göre değişir. Bir regresyon modeli ise, o zaman bir regresyon algoritmaları seçebilirsiniz, ya da sınıflandırma hakkında ise, o zaman Karar-ağaç gibi sınıflandırma algoritmaları istenilen sonucu üretebilir.
Model Oluşturma, modeli gerektiği yerde dağıtılabilmek için eğitmek anlamına gelir. Bu adım esas olarak Numpy, pandalar, vb gibi Python paketleri tarafından gerçekleştirilir. Bu yinelemeli bir adımdır yani bir Veri Bilimcisi modeli birden çok kez eğitmek zorundadır.
- Iletişim: Bir sonraki adım, sonuçları uygun paydaşlara iletmektir. Bu, problemin keşfini ve önerilen çözümlerini gösteren kolay grafikler ve grafikler hazırlanarak yapılır. Tableau ve Power BI gibi araçlar bu adım için son derece yararlıdır.
- Test ve işletim: Önerilen model kabul edilirse, o zaman a / b testi gibi bazı üretim öncesi testler yoluyla yönlendirilir, hangi hakkında kullanarak, eğitim için modelin% 80 demek, ve ne kadar iyi çalıştığını istatistikleri kontrol etmek için dinlenme. Model testleri geçtikten sonra, üretim ortamında dağıtılır.
Veri Uzmanı Olmak İçin Ne Yapmalısınız?
Data Science, 21. İş zorlu ve kullanıcıların sonuna kadar yaratıcılıklarını kullanmanızı sağlar. Endüstriler, ürettikleri veriler üzerinde çalışmak için yetenekli profesyonellere büyük ihtiyaç duyuyorlar. İşte bu yüzden bu kurs öğrencileri Veri Bilimi alanında dünyaya liderlik etmeye hazırlamak üzere tasarlanmıştır. Saygın fakülteler tarafından detaylı eğitim, birden fazla değerlendirme, canlı projeler, web seminerleri ve diğer birçok tesis, öğrencileri endüstriyel ihtiyaclarına göre şekillendirmek için mevcuttur.