E-Tabloların Ötesinde Veri Bilimindeki Anlam Katmanlarını Ortaya Çıkarmak

Veri bilimi, verilerden data çıkarmayla ilgilenen emek harcama alanıdır. İstatistik, makine öğrenimi, suni zeka ve öteki alanlardan teknikler kullanan oldukca disiplinli bir alandır. Veri bilimcileri, gelecekteki vakaları tahmin edebilen, eğilimleri belirleyebilen ve bilgili kararlar alabilen modeller geliştirmek için bu teknikleri kullanırlar.

Veri Bilimi Nelerdir?

Veri bilimi nispeten yeni bir alandır, sadece hızla iş ve teknolojideki en mühim alanlardan biri halini aldı. Büyük verinin büyümesi, verileri çözümleme etmenin ve anlamanın yeni yollarına gerekseme duyulmasına niçin oldu. Veri bilimcileri, işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilecek içgörüler geliştirmek için bu büyük veri kümelerini kullanabilirler.

Verilerdeki Anlam Katmanları

Veri bilimcileri çoğunlukla “verilerdeki anlam katmanları”ndan bahseder. Bu, verilerin kullanıldığı bağlama bağlı olarak değişik şekillerde yorumlanabileceği gerçeğine atıfta bulunur. Sözgelişi, satış sayılarından oluşan bir veri kümesi, satış eğilimlerini kovuşturmak, satın alan tercihlerini belirlemek ya da gelecekteki satışları kestirmek için kullanılabilir. Verilerin yorumlanma şekli, veri bilimcisinin hedeflerine bağlı olacaktır.

E-Tablolar ve Veri Bilimi

E-tablolar veri analizi için yaygın bir araçtır sadece birtakım sınırlamaları vardır. Sözgelişi, e-tablolar büyük veri kümelerini ya da karmaşa veri ilişkilerini ele almada pek iyi değildir. Veri bilimcileri çoğu zaman veri analizi yapmak için hususi yazılımlar kullanırlar.

E-Tabloların Sınırlamaları

E-tablolar kuvvetli bir araçtır, sadece birtakım sınırlamaları vardır. Bu sınırlamalar şunları ihtiva eder:

• E-tablolar büyük veri kümelerini işlemede pek iyi değildir.
• Elektronik tablolar karmaşa veri ilişkilerini ele almada pek iyi değildir.
• Elektronik tablolar veri analizi görevlerini otomatikleştirmede pek iyi değiller.

Veri Biliminin Yararları

Veri bilimi, işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan satın alan memnuniyeti
• Azaltılmış maliyetler
• Artan inovasyon

Veri Bilimine Iyi mi Başlanır

Veri bilimine adım atmak istiyorsanız yapabileceğiniz birkaç şey var:

• İstatistik ve makine öğreniminin temellerini öğrenin.
• Hususi veri bilimi yazılımlarını tanıyın.
• Veri bilimi becerilerinizi reel hayattaki veri kümeleri üstünde uygulayın.

Veri Bilimini Öğrenmek İçin Kaynaklar

Veri bilimini öğrenmek için kullanabileceğiniz oldukca sayıda kaynak bulunmaktadır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Çevrimiçi kurslar
• Kitaplar
• Eğitimler
• Konferanslar

Veri bilimi, oldukca muhtelif uygulamalara haiz, hızla büyüyen bir alandır. Veri bilimcilerine olan istek yüksektir ve bu alanda kariyer yapmak isteyenler için birçok fırsat vardır.

Hususiyet	Tarif
Veri Bilimi	Verilerden data çıkarılmasıyla ilgilenen emek harcama alanı.
Makine Öğrenmesi	Bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın alt alanı.
Büyük Veri	İşletmeler, hükümetler ve öteki kuruluşlar tarafınca artık üretilen büyük ve karmaşa veri kümelerini tarif etmek için kullanılan terim.
Tahmini Analitik	Gelecekteki vakalar hakkındaki tahminlerde bulunmak için verilerin kullanılması.
Organik Dil İşleme	Suni zekanın insan dilini anlamayla ilgilenen alt dalı.

II. Veri Bilimi Nelerdir?

Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır. İstatistik, makine öğrenimi, suni zeka ve öteki alanlardan teknikler kullanan oldukca disiplinli bir alandır. Veri bilimcileri, daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek verilerden içgörüler çıkarmak için bu teknikleri kullanır.

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve muhtelif sektörlerde veri bilimcilere olan istek yüksektir. Veri bilimcileri finans, esenlik, marketing ve hükümet dahil olmak suretiyle muhtelif alanlarda iş bulabilirler.

Veri biliminin amacı, daha iyi kararlar almak için verileri kullanmaktır. Veri bilimcileri, verilerden içgörüler çıkarmak için muhtelif teknikler kullanır, bunlar içinde şunlar bulunur:

• İstatistikler
• Makine öğrenimi
• Suni zeka

Veri bilimcileri bu teknikleri verilerdeki kalıpları bulmak, eğilimleri belirlemek ve tahminlerde bulunmak için kullanırlar. Ek olarak karar almak için kullanılabilecek modeller geliştirmek için verileri kullanırlar.

Veri bilimi, muhtelif sektörlerde karar vermeyi iyileştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, veri bilimini kullanarak kaynakları iyi mi tahsis edecekleri, marketing kampanyalarını iyi mi hedefleyecekleri ve yeni çıkan ürünler iyi mi geliştirecekleri hikayesinde daha iyi kararlar alabilirler.

III. Verilerdeki Anlam Katmanları

Veri yalnızca sayıların bir koleksiyonu değildir. Çevremizdeki dünyayı kestirmek için kullanılabilecek varlıklı bir data deposudur. Veriler eğilimleri belirlemek, tahminlerde bulunmak ve sorunları deşifre etmek için kullanılabilir.

Verilerde üç değişik anlam katmanı vardır:

• The ham tabaka verinin kendisi, özgün haliyle. Bu veri yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış olabilir.
• The tertipli tabaka temizlenmiş, düzenlenmiş ve yapılandırılmış verilerdir. Bu verilerle çalışmak ve çözümleme etmek daha kolaydır.
• The yorumlanmış tabaka anlamlandırılmış veridir. Bu veri soruları cevaplamak, tahminlerde bulunmak ve sorunları deşifre etmek için kullanılabilir.

Veri bilimcileri, verilerle çalışmak ve onlardan anlam çıkarmak için muhtelif araçlar ve teknikler kullanır. Bu araçlar şunları ihtiva eder:

• Makine öğrenimi algoritmaları
• Organik dil işleme
• İstatistiksel çözümleme
• Veri görselleştirme

Veri bilimcileri bu araçları kullanarak kuruluşların daha iyi kararlar almasına, operasyonlarını iyileştirmesine ve yeni ürün ve hizmetler oluşturmasına destek olabilir.

IV. Elektronik Tablolar ve Veri Bilimi

E-tablolar veri analizi için yaygın bir araçtır, sadece birtakım sınırlamaları vardır.

• E-tablolar büyük veri kümeleri için tasarlanmamıştır.
• Elektronik tablolar karmaşa veri ilişkilerini ele almada iyi değildir.
• E-tablolar istatistiksel çözümleme yapmada iyi değildir.

Veri bilimi, veri analizi için elektronik tablolardan daha kuvvetli bir araçtır.

• Veri bilimi araçları büyük veri kümelerini işleyebilir.
• Veri bilimi araçları karmaşa veri ilişkilerini ele alabilir.
• Veri bilimi araçları istatistiksel analizler gerçekleştirebilir.

Veri bilimi, verileri çözümleme etmek ve bilgili kararlar almak isteyen hepimiz için kıymetli bir araçtır.

V. E-Tabloların Sınırlamaları

E-tablolar veri analizi için kuvvetli bir araçtır, sadece birtakım sınırlamaları vardır.

• E-tablolar büyük veri kümelerini işlemede iyi değildir.

• Elektronik tablolar karmaşa hesaplamaları yapmada iyi değildir.

• E-tablolar verileri görselleştirmede iyi değildir.

• E-tablolar verileri başkalarına iletmede iyi değildir.

Bu sınırlamalara karşın, elektronik tablolar hala veri analizi için kıymetli bir araçtır. Kullanması kolaydır ve temel hesaplamaları ve görselleştirmeleri süratli bir halde gerçekleştirmek için kullanılabilir. Sadece, daha karmaşa veri analizi için, veri bilimi platformu şeklinde daha kuvvetli bir enstruman kullanmak önemlidir.

6. Sorular ve Cevapları

* Veri bilimi nelerdir?
* Makine öğrenimi
* Büyük veri
* Tahmine dayalı analizler
* Organik dil işleme

VII. Veri Bilimine Iyi mi Başlanır

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve başlamanın birçok değişik yolu vardır. İşte birkaç ipucu:

• Bir veri bilimi kursu alın. Başlangıç ​​seviyesinden ileri seviyeye kadar birçok çevrimiçi ve çevrimdışı kurs mevcuttur.
• Veri bilimi hakkındaki kitaplar ve makaleler okuyunuz. Çevrimiçi ve kütüphanelerde oldukca sayıda data mevcuttur.
• Veri bilimi topluluğuna katılın. Öteki veri bilimcileriyle irtibat kurabileceğiniz ve onlardan öğrenebileceğiniz birçok çevrimiçi forum ve randevu vardır.
• Ergonomik yap, ergonomik yap, ergonomik yap! Veri bilimini öğrenmenin en iyi yolu, ellerinizi kirletmek ve reel dünya veri kümeleri üstünde çalışmaktır.

Veri bilimi hakkındaki daha çok data edinmekle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek olacak birçok kaynak mevcuttur. Aşağıdakiler, mevcut birçok kaynaktan bir tek birkaçıdır:

Birazcık çabayla, veri bilimcisi olma yolculuğunuza hızla başlayabilirsiniz. Hal böyle olunca ne bekliyorsunuz? Bugün başlayın!

Veri Bilimini Öğrenmek İçin Kaynaklar

Veri bilimini öğrenmek için bir takım kaynak mevcuttur. Bunlara çevrimiçi kurslar, kitaplar ve öğreticiler dahildir.

En popüler çevrimiçi kurslardan bazıları şunlardır:

Veri bilimini öğrenmenize destek olabilecek bir takım kitap da bulunmaktadır. En popüler kitaplardan bazıları şunlardır:

En son, veri bilimini öğrenmenize destek olabilecek bir takım çevrimiçi tahsil mevcuttur. En popüler eğitimlerden bazıları şunlardır:

Bu kadar oldukca kaynak mevcutken, veri bilimini öğrenmemek için hiç bir mazeretiniz yok. Bu kaynaklardan yararlanarak, bir veri bilimcisi olmak için gerekseme duyduğunuz becerileri süratli ve basit bir halde edinebilirsiniz.

IX.

Bu kitapta, verilerdeki anlam katmanlarını ve veri biliminin bu anlamı çıkarmak için iyi mi kullanılabileceğini inceledik. Elektronik tabloların veri analizi için ne kadar kuvvetli bir enstruman bulunduğunu, sadece bununla beraber sınırlamaları bulunduğunu da gördük. Veri bilimi terimini tanıttık ve faydalarını ve uygulamalarını tartıştık. Ek olarak veri bilimi hakkındaki daha çok data edinmek için kaynaklar sağladık.

Bu kitabın, veri bilimi hakkındaki daha iyi bir anlayışa haiz olmanızı ve bunun reel dünya sorunlarını deşifre etmek için iyi mi kullanılabileceğini anlamanızı sağlayacağını umuyoruz.

S: Veri bilimi nelerdir?
A: Veri bilimi, bilgili kararlar almak için kullanılabilecek içgörüler elde etmek amacıyla verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır.

S: Elektronik tabloların sınırlamaları nedir?
A: Elektronik tabloların büyük veri kümelerini işleme, karmaşa hesaplamalar yapma ve verileri görselleştirme kabiliyetleri sınırlıdır.

S: Veri biliminin yararları nedir?
A: Veri bilimi, işletmelerin verimliliğini artırmalarına, daha iyi kararlar almalarına, yeni çıkan ürünler ve hizmetler yaratmalarına destek olabilir.