Veri Başarısı Üretme Verileri Altına Nasıl Dönüştürür

data bilimine

İi. Veri bilimi dönemi

III. Veri Bilimi Araçları ma Teknikleri

IV. Veri Bilimi Uygulamaları

V. Ancak Veri Bilimcisinin Kariyeri

VI. Veri bilimi maaşı ma görünümü

Vii. Veri bilimi etiği ma mahremiyet

VIII. Veri Biliminin Geleceği

İx. Veri Bilimi Öğrenimi amacıyla Kaynakça

Sözde mevzular

Hususiyet	İş zekası	Veri bilimi	Veri reklam	Veri Analizi	Ağabey ilişkiler
Tarif	Henüz pekiyi kararları ahzetmek amacıyla verileri dercetmek, çözümleme buyurmak ma taktim etmek amacıyla hızla gelişen teknolojinin kullanılması.	Verilerin incelenmesi ma problemleri sökmek amacıyla kullanması.	Verileri çattırmak amacıyla görsel olarak temsillerin kullanılması.	Verilerden keskinlik sakatlama dönemi.	Ağabey oranda verilerin toplanması, depolanması ma işlenmesi.
Ekipman	Veri ambarı, data martları, zekası yazılımı, işaret panoları	Kılga Eskiz Algoritmaları, İstatistiksel Çözümleme, Yanıklar Dilleri	Veri reklam yazılımı, hit geçit, hit geçit, infographics	Veri madenciliği, öngörücü totolojik, kılga öğrenimi	Hadoop, Hive, Caprice, MapReduce
Müracaat	Marketing, bey, ameliyat, satın alan hizmetleri	Ayyarlık tespiti, kazanç ihya, satın alan segmentasyonu	Bulduk, verilenler, işaret tabloları, infographics	İş zekası, öngörücü totolojik, değişmeyen tevdi	Kılga öğrenimi, suni suç ortaklığı, endişe bilişim
Müşkülat	Veri kalitesi, data gizliliği, emniyet, arama benimseme	Peşinfikir, yorumlanabilirlik, ölçeklenebilirlik, ahlaki	Veri reklam okuryazarlığı, öykü anlatımı	Veri kullanılabilirliği, data kalitesi, benzer yorumlanabilirliği	Fiyat, ölçeklenebilirlik, data yönetimi
Faydalar	Şüpheli değişmeyen tevdi, büyükbaba ürün, az dezavantaj	Becerikli periyodik yayın, henüz pekiyi mamüller, yatıştırma satın alan hizmetleri	Henüz etken haberleşme, soğutulmuş değişmeyen tevdi	Müşterilerin henüz pekiyi anlaşılması, yatıştırma performansı	Saflık amacıyla cesur fırsatlar, rakiplik pozitif yanları

İi. Veri bilimi dönemi

Veri bilimi dönemi, data cem, tasfiye, keşfetme, şekillendirme ma iletmeyi elden çıkarma rastgele dar süreçtir. Veri bilimi periyodunun amacı, bilgili kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilecek verilerden periyodik yayın hentbol etmektir.

Veri bilimi dönemi aşağıdaki adımlara mobil:

• Veri Cem
• Saflık Verileri
• Verileri Bulmak
• Şekillendirme Verileri
• İletişim Neticeleri

Veri bilimi periyodunun değme adımı umumi projenin başarısı amacıyla gereklidir. Veri dercetmek sürecin evvel adımıdır ma çözmeye çalıştığınız problem amacıyla yakınlık verileri dercetmek önemlidir. Verilerin temizlenmesi dar takip adımdır ma verilerin yanlışlar ma tutarsızlıklar içermediğinden güvenli gezmek önemlidir. Verileri hatırlamak üçüncü taraf adımdır ma verileri kestirmek ma rastgele dar biçim yahut meyil tarif etmek önemlidir. Verilerin modellenmesi {dördüncü} adımdır ma data amacıyla yakınlık modeli kura çekmek ma modeli ilişkiler üstünde terbiyevermek önemlidir. Sonuçların iletilmesi ahir adımdır ma data bilimi projesinin neticelerini paydaşlarla aiguillette ma zemin bir halde benimsemek önemlidir.

Veri bilimi dönemi sık sık dar süreçtir ma cesur içgörüler hentbol edildikçe değişik kanatlar içinde ati köylü müracaatetmek icap eder. Veri bilimi periyodunun amacı, bilgili kararlar amacıyla kullanılabilecek dar benzer oluşturmaktır.

III. Veri Bilimi Araçları ma Teknikleri

Veri bilimi, verilerden periyodik yayın hentbol buyurmak amacıyla sayımbilimi, kılga öğrenimi, suni suç ortaklığı ma öteki alanlardan tekniklerden yararlanan oldukça muhafazakar dar alandır. Veri bilimcilerinin bunu muvaffakolmak amacıyla kullandıkları oldukça muhtelif hazırlık ma teknikler vardır:

İstatistiksel çözümleme: Veri bilimcileri, verilerdeki kalıpları ma grup tarif etmek amacıyla istatistiksel çözümleme kullanırlar. Işte, zil evrim, lojistik evrim ma kümeleme benzer biçimde muhtelif teknikler kullanılarak yapılabilir.
Kılga öğrenimi: Kılga öğrenimi algoritmaları verilerden çapalamak ma çama akdetmek amacıyla mümkün. Işte, bölümlendirme, evrim ma organik kurgu elişi benzer biçimde çalışmalar amacıyla mümkün.
Suni Fedakarlık: Suni suç ortaklığı teknikleri, dünyayla etkileşime girebilen ma insanların yapması cebir yahut olanaksız görevleri adına getirebilen parlak zeka sistemler kurmak amacıyla mümkün. Işte, imaj teşhis, konferans teşhis ma organik kurgu anlayışı benzer biçimde çalışmalar amacıyla mümkün.

Veri bilimcileri, aşağıdakileri elden çıkarma işte teknikleri yürütmek amacıyla muhtelif hazırlık kullanır:

Yanıklar Dilleri: Veri bilimcileri, modellerini ma algoritmalarını uyum sağlamak amacıyla imalı tekrar Eunecte, R ma Bolero benzer biçimde yanıklar dillerini kullanırlar.
Veri reklam araçları: Veri bilimcileri, bulgularını anlamalarına ma iletmelerine destek gezmek amacıyla data reklam araçlarını kullanır. Işte hazırlık, verilerdeki kalıpları ma grup belirlemelerine ma neticelerini âlem amacıyla henüz yakın ağıl getirmelerine destek muhtemelen.
Ağabey data araçları: Veri bilimcileri çoğu zaman ağabey data kümeleriyle çalışırlar ma işte data kümelerini depolamalarına, yönetmelerine ma çözümleme etmelerine destek gezmek amacıyla ağabey data araçları kullanırlar. Işte hazırlık, verileri süratli ma bereketli bir halde işlemelerine ma tanıdık şekilleri kullanarak hatırlamak zorluk derecesi yüksek detayları belirlemelerine destek muhtemelen.

Becerikli durum geliştirildikçe ma cesur teknolojiler bulunan ağıl geldikçe, data bilimcilerinin kullandığı hazırlık ma teknikler devamlı gelişmektedir. Işte, data bilimini daima öğrenilecek cesur dar şeyin olduğu canlı ma coşku konu dar düz haline meşgul.

IV. Veri Bilimi Uygulamaları

Veri bilimi, aşağıdakiler iç gezmek suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Marketing
• Bey
• Uygulamalar
• Para
• Sıhhat hizmeti
• Üretme
• Pejmürde
• Çap
• Popülerlik

Işte uygulamaların değme birinde, data bilimi, satın alan davranışı, ortalık grup ma aktif bereketlilik hakkındaki informasyon vererek değişmeyen vermeyi uyum sağlamak amacıyla mümkün.

Mesela, pazarlamada, data bilimi arz etken marketing kampanyalarını tespitetmek, yakınlık müşterileri yakınlık mesajlarla talep etmek ma marketing kampanyalarının neticelerini kontroletmek amacıyla mümkün.

Satışlarda, data bilimi, dar kazanç yahut bakım satın ahzetmek, bey olasılığını anlamak ma bey stratejilerini özel hale getir buyurmak amacıyla arz olası müşterileri tarif etmek amacıyla mümkün.

Operasyonlarda, data bilimi, istihsal sürecindeki darboğazları belirleyerek, takım arızalarını çama ederek ma demirbaş seviyelerini özel hale getir ederek verimliliği çoğaltmak amacıyla mümkün.

Finansta, data bilimi sahtekarlığı tarif etmek, ortalık eğilimlerini anlamak ma riski tedvir etmek amacıyla mümkün.

Sıhhat hizmetlerinde, data bilimi henüz ilkin rahatsızlıkları tanımlayarak, iyileştirme neticelerini çama ederek ma cesur deva ma tedaviler geliştirerek rahatsız bakımını kaldırmak amacıyla mümkün.

Üretimde, data bilimi nitelik kontrolünü kaldırmak, istihsal süreçlerini özel hale getir buyurmak ma maliyetleri kesmek amacıyla mümkün.

Pejmürde, data bilimi ahzüita deneyimini bağlamak, satın alan talebini anlamak ma demirbaş seviyelerini özel hale getir buyurmak amacıyla mümkün.

Hükümette, data bilimi amme güvenliğini çoğaltmak, sorumluluğu al savaşım ma kaynakları tedvir etmek amacıyla mümkün.

Medyada, data bilimi mazmun önerilerini bağlamak, reklamları talep etmek ma marketing kampanyalarının etkinliğini kontroletmek amacıyla mümkün.

Ikincisi, data biliminin ma camiası uyum sağlamak amacıyla kullanıldığı birnice yolun bir tek dar örneğidir. Raporlar cirim ma kompleks açısından büyümeye bitmeme ettikçe, data bilimi değme türden kuruluşun bilgili kararlar almaları ma hedeflerine intikal etmeleri amacıyla yavaşyavaş henüz mühim ağıl gelecektir.

V. Ancak Veri Bilimcisinin Kariyeri

Veri bilimcileri yüce istek görüyor ma görünümünün gelecek yıllarda büyümeye bitmeme etmesi planlanıyor. Emek verme İstatistikleri Bürosu’na gore, data bilimcileri amacıyla medyan aylık yılda 110.160 dolar. Veri bilimcileri imalı tekrar kompüter bilimi, sayımbilimi yahut alakalı dar alanda alitahsil derecesine haizdir. Ek olarak yanıklar dilleri, data madenciliği ma kılga öğrenimi hikayesinde deneyime sahiptirler.

Veri bilimcileri sıhhat, para ma istihsal iç gezmek suretiyle muhtelif sektörlerde iş yapmaktadır. Becerilerini verileri çözümleme buyurmak ma işletmelerin henüz pekiyi kararlar almasına destek olabilecek periyodik yayın hatırlamak amacıyla kullanırlar. Veri bilimcileri ek olarak cesur data ürünleri ma hizmetleri uyum sağlamak amacıyla bile iş yapmaktadır.

Ancak data bilimcisinin kariyeri sıkıntılı ma biçimlendirici muhtemelen. Veri bilimcilerinin kısmi düşünebilmeleri ma sorunları çözebilmeleri icap eder. Ek olarak bulgularını aiguillette ma zemin bir halde başkalarına iletebilmeleri icap eder.

Veri bilimi alanında dar kariyerle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek kaza bir takım estelik vardır. Veri Bilimi’nde çevrimiçi gündüz okulu, bootcamp ma alitahsil programları bulabilirsiniz. Ek olarak mentorluk programları ma örgü sayı fırsatları hatta bulabilirsiniz.

Ancak data bilimcisinin kariyeri, oldukça artık potansiyele haiz ilerleyen dar alandır. Veri ma totolojik hikayesinde tutkuluysanız, işte sizin amacıyla mükemmel dar davranış muhtemelen.

VI. Veri bilimi maaşı ma görünümü

Glassdoor’a gore, ABD Mürekkep Devletleri’ndeki data bilimcileri amacıyla yaklaşık aylık yılda 110.000 dolar. Aynı zamanda, intikam tecrübe, tahsil ma vaziyet benzer biçimde faktörlere asılı tekrar mühim seviyede değişken. Tasdik beğen data bilimcileri Ma 10 yılı fazla tecrübe yılda 200.000 doların üstünde aylık kazanabilir.

Veri bilimcileri amacıyla görünümü bile oldukça kuvvetli. Emek verme İstatistikleri Bürosu’na gore, data bilimcilerine olan talebin 2024′ 2030’a büyüklüğünde% 28 büyümesi planlanıyor, işte hatta bütün meslekler amacıyla averajdan oldukça henüz süratli. Işte gelişme, işletmelerin toplamış olduğu data miktarı ma işte verileri bilgili kararlar ahzetmek amacıyla çözümleme edebilen ma kullanabilen profesyonellere mahsus ihtiyaçtan meydana gelmektedir.

Veri bilimi alanında dar kariyerle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek kaza bir takım estelik vardır. Veri bilimcisi gezmek amacıyla ihtiyacınız olan becerileri öğretebilecek çevrimiçi gündüz okulu, bootcamp ma alitahsil programları bulabilirsiniz. Ek olarak, verilerle emek harcama deneyimini sağlayabilecek yetişim ma burslar hatta bulabilirsiniz.

Vii. Veri bilimi etiği ma mahremiyet

Veri bilimi, dünyayı uyum sağlamak amacıyla kullanılabilecek kuvvetli dar araçtır, sadece hem de zararı dokunan amaçlarla kullanılma potansiyeline bile haizdir. Veri biliminin ahlaki ma mahremiyet sonuçlarının bilincinde gezmek ma insanların gizliliğini ma haklarını arkalamak amacıyla kanatlar alaşağıetmek önemlidir.

Veri biliminde patlayan ahlaki konulardan farklı şunlardır:

• Peşinfikir: Veri bilimi modelleri, soy, cinslik yahut ilmek benzer biçimde muayyen herif gruplarına alın öznel muhtemelen. Işte, birisinin ırklarına yahut cinsiyetlerine dair dar ödünç yahut işi çürütmek benzer biçimde nahak kararlara yöntem açabilir.
• Mahremiyet: Veri bilimcilerinin modellerini kurmak amacıyla ağabey oranda veriye erişmeleri icap eder. Sadece, işte ilişkiler çoğu zaman isimleri, adresleri ma hatif numaraları benzer biçimde insanoğlu hakkındaki şahsi periyodik yayın ihtiva eder. İnsanların gizliliğini arkalamak ma verilerinin yetkisiz amaçlar amacıyla kullanılmamasını hatırlamak önemlidir.
• Yüzgeç: Veri bilimcilerinin verileri iyi mi kullandıkları ma modellerinin iyi mi değişmeyen verdikleri hikayesinde saydam olmaları gerekmektedir. Işte, data kaynakları, modelleri kurmak amacıyla yapıştırılan durum ma modellerdeki tüketici önyargılar hakkındaki informasyon hatırlamak demektir.

İnsanların data bilimindeki gizliliğini ma haklarını arkalamak amacıyla atılabilecek dar hamle vardır:

• Anonimleştirilmiş verileri kullanarak: Veri bilimcileri, modellerini kurmak amacıyla şahsi tekrar bilinebilir rastgele dar informasyon içermeyen anonimleştirilmiş verileri kullanabilirler. Işte, peşinfikir ma mahremiyet ihlalleri riskini azaltmaya destek muhtemelen.
• Gizliliği korumuş olan teknikleri adaptasyon: Veri bilimi modelleri oluştururken insanların gizliliğini arkalamak amacıyla kullanılabilecek bir takım yöntem vardır. Işte teknikler içinde diferansiyel mahremiyet, homomorfik liste ma emin oldukça partili değişiklik bulunur.
• Şeffaflığı Çıkarmak: Veri bilimcilerinin verileri iyi mi kullandıkları ma modellerinin iyi mi değişmeyen verdikleri hikayesinde saydam olmaları icap eder. Işte, data kaynakları, modelleri kurmak amacıyla yapıştırılan durum ma modellerdeki tüketici önyargılar hakkındaki informasyon hatırlamak demektir.

Veri bilimi, dünyayı uyum sağlamak amacıyla kullanılabilecek kuvvetli dar araçtır, sadece data biliminin ahlaki ma mahremiyet sonuçlarının bilincinde gezmek ma insanların gizliliğini ma haklarını arkalamak amacıyla kanatlar alaşağıetmek önemlidir.

Veri Biliminin Geleceği

Veri biliminin geleceği akpak. Raporlar cirim ma kompleks açısından büyümeye bitmeme ettikçe, kabiliyetli data bilimcilerine mahsus gerekseme bir tek artacaktır. Veri bilimcileri, değme büyüklükteki işletmenin bilgili kararlar almaları, operasyonlarını iyileştirmesi ma cesur kazanç ma hizmetleri yenilemeleri amacıyla lüzumlu olacaktır.

Veri biliminin geleceğini şekillendiren esas eğilimlerden farklı:

Ağabey verilerin büyümesi. Gelir data miktarı katlanarak orak ma bir tek gelecek yıllarda büyümeye bitmeme edecek. Işte gelişme, sensörlerin, Nesnelerin İnterneti ma toplumsal medyanın büyükbaba kullanması tarafınca yönlendirilmektedir.
Suni Zekanın Yükselişi (AI). AI yavaşyavaş henüz kuvvetli ağıl toplantı ma bir tek insanoğlu amacıyla olası olan görevleri mekanize etmek amacıyla kullanılıyor. Işte, data analizi amacıyla cesur hazırlık ma teknikler uyum sağlamak amacıyla kullanıldığından, data bilimi alanı üstünde ağabey dar etkiye haizdir.
Veri okuryazarlığı ihtiyacı. Raporlar henüz mühim ağıl geldikçe, insanların verileri anlayabilmeleri ma kullanabilmeleri yavaşyavaş henüz mühim ağıl gelmektedir. Işte, birleştirme işyerinde bununla beraber umumi popülasyonda data okuryazarlığı becerilerine büyükbaba dar öğrenci yöntem açıyor.

Ikincisi, data biliminin geleceğini şekillendiren eğilimlerden bir tek birkaçı. Raporlar ehemmiyet kazanmaya bitmeme ettikçe, nitelikli data bilimcilerine mahsus gerekseme bir tek artacaktır. Veri bilimcileri, değme büyüklükteki işletmenin bilgili kararlar almaları, operasyonlarını iyileştirmesi ma cesur kazanç ma hizmetleri yenilemeleri amacıyla lüzumlu olacaktır.

İx. Veri Bilimi Öğrenimi amacıyla Kaynakça

Çevrimiçi gündüz okulu, tahminler ma öğreticiler bile iç gezmek suretiyle data bilimi çapalamak amacıyla bir takım estelik vardır. İşte arz sevgili kaynaklardan birkaçı:

• Coursera Veri Bilimi Uzmanlığı: Coursera’dan paraya çevirme işte ihtisas, data sıkılaştırması, kılga öğrenimi ma dip talimat benzer biçimde mevzuları koaksiyel data bilimine integral dar antre sunmaktadır.
• Columbia Üniversitesi Veri Bilimi: Columbia Üniversitesi’nden işte çimke, sayımbilimi, kılga öğrenimi ma data reklam benzer biçimde mevzuları koaksiyel data bilimine dar antre sunmaktadır.
• Makine öğrenimine Udacity Intro: Udacity’barınak paraya çevirme işte çimke, zil evrim, lojistik evrim ma değişmeyen ağaçları benzer biçimde mevzuları koaksiyel kılga öğrenimine tatbiki dar antre ödünç verir.
• Khan Akademisi Makine Öğrenimi: Khan Academy’barınak paraya çevirme işte parasız çevrimiçi estelik, zil evrim, lojistik evrim ma dip talimat benzer biçimde mevzuları koaksiyel kılga öğrenimine integral dar antre ödünç verir.
• Yeni başlayanlar için DataCamp veri bilimi: DataCamp’fecir paraya çevirme işte çimke, data sıkılaştırması, data reklam ma kılga öğrenimi benzer biçimde mevzuları koaksiyel Veri Bilimine cesur başlamış olan dostu dar antre ödünç verir.

Işte çevrimiçi kurslara ayrıca, data bilimi hakkındaki bir takım tezkere hatta bulunmaktadır. İşte arz sevgili kitaplardan birkaçı:

En son, data bilimini öğrenmenize destek olabilecek çevrimiçi bir takım biçimlendirici bile vardır. İşte arz sevgili öğreticilerden birkaçı:

S1: Veri bilimi nelerdir?

A1: Veri bilimi, informasyon ma periyodik yayın hentbol buyurmak amacıyla ilmi durum, süreçler, algoritmalar ma sistemleri kullanan emek harcama alanıdır.

S2: Veri biliminde yapıştırılan değişik enstruman ma teknikler nedir?

A2: Veri biliminde yapıştırılan oldukça muhtelif enstruman ma teknikler vardır:

• Kılga öğrenimi
• Naturel kurgu elişi
• Kompüter Görüşü
• Veri madenciliği
• İstatistiksel çözümleme

S3: Veri biliminin değişik uygulamaları nedir?

A3: Veri bilimi, aşağıdakiler iç gezmek suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Marketing
• Bey
• Uygulamalar
• Para
• Sıhhat hizmeti