AnasayfaBlogVeri Bilimi Nedir? Veri Bilimi Nasıl Yapılır?
Bilim

Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimi Nasıl Yapılır?

20 Ocak 2020
Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimi Nasıl Yapılır?
Veri Bilimi TerimleriAçıklamalarıÖrnekler
Veri BilimiVerilerden bilgi elde etme amaçlı bir bilim dalıdır.Günlük hayatımızdaki problemlerle ilgili verileri kullanma ve çözüm üretme.
Makine ÖğrenmesiVeri biliminde kullanılan bir yöntemdir. Var olan veriye farklı algoritmalar uygulanır.Yapay zeka örneği oluşturma
Veri BilimciGelecekle ilgili tahminleri gelişmiş yazılımlar kullanarak yorumlayan, veri analizi yapabilen kişidir.Başmühendis, kıdemli analist, sistem müdürü gibi unvanlar veri bilimcinin kapsamına girer.
Veri AnaliziToplanan verinin incelenerek bilgi çıkarılması işlemidir.Sağlık, dijital analitik sistemler, pazarlama, enerji, dolandırıcılık tespiti alanlarında kullanılır.
Proje PlanlamasıVeri bilimi projesinin zaman, emek ve maliyet açısından planlamasını sağlayan aşamadır.Ekip ile detayları paylaşma, gerekli verileri çalışma ortamına yüklemek gibi süreçler.
Veri Bilimi YöneticileriVeri bilimi projelerinin yönetildiği kişilerdir. Projeyi takip eder ve denetlerler.Projenin gelişimini ve iş akışını izler. BT yöneticileri ile koordineli çalışır.
Veri Bilimi SüreçleriVeri bilimi projelerinin yönetildiği süreçlerdir.Örneğin projeyi planlama, veri yüklemesi yapma süreci ve test aşaması.
İş YöneticileriProjelerde ortaya çıkan sorunları çözmek için strateji oluşturan kişilerdir.Finans, satış ve pazarlama bölüm yöneticileri olabilir.
Veri GörselleştirmeVeriyi daha anlaşılır hale getirmek için yapılan görsel uygulamadır.Veriye uyumlu görseller yaratma
Veri Bilimi Uygulama ZorluklarıVeri bilimi projelerinin uygulamasında yaşanılan sorunlar ve zorluklardır.İyi çalışmayan araçlar ve yetersiz personel gibi faktörlerle yaşanılan zorluklar.

Veri bilimi, verilerden bilgi elde etmek için, sistemleri, süreçleri, bilimsel yolları kullanarak, veri ile ilgili her türlü konuyu inceleyen bilim dalıdır. Veri bilimi makine öğrenmesi, yapay zeka iş ve toplanan verilerin bir araya getirip bu bütünün hayatımıza etki etmesini sağlar. Veri bilimi ile günlük hayatımızdaki problemlerle ilgili verileri kullanıp bunlara çözümler üretip geleceğe dair bir takım tahminler yaparız. Bunu yapmak için elimizdeki veriye çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ile farklı açılar yükleriz. Sürecin sonunda ürettiğimiz çözümlerle bir yapay zeka örneği oluşturur diyebiliriz.

Veri Bilimi Ne Demek?

Veri bilimi, gelişen teknolojide işletmelerin kusursuz kararlar alması ve bilgiyi faydalı hale getirerek toplum yararına dönüştürmesi için kullanabileceği öngörüleri üretir. Veri, teknoloji ve bilimin toplumsal ve ekonomik yarar sağlayacak şekilde yenilenmesi sürecinin temel unsurudur. Temeli veri uzmanlarının sensörler, müşteriler, akıllı telefon ve tabletler, web siteleri gibi kaynaklardan toplanarak elde edeceği bilgilerden gelir. Son yıllarda veri biliminin karşımıza sıkça çıkmasının nedeni teknolojinin hızla gelişmiş olmasıdır.

Günümüzün en popüler araştırma ve uygulama alanlarının başında gelmektedir. Veri bilimine olan ilgi sayesinde günümüzde üniversitelerde bile bölümü vardır. Modern çağda sistemlere yüklenen veri hacimlerinde artış oldukça veri bilimi her geçen gün önem kazanmaktadır. Veri bilimi kendi içinde çok fazla detay ve branş bulunan bir bilim dalıdır.

Veri bilimci, gelecekle ilgili tahminleri gelişmiş yazılımlar kullanarak yorumlayan, bilgi ve çözüm odaklı, farklı araçlar kullanarak veri analizi yapabilen, bunları ayrıştıran kişidir. Veri bilimci, başmühendis, kıdemli analist, sistem müdürü ve benzeri birçok unvanı kapsar. Endüstriyel sistem alanlarını ve yapılarını kapsar. Araştırma teknolojisi, sağlık, dijital analitik sistemler, pazarlama, enerji, dolandırıcılık tespiti, astronomi, sosyal patform ağları, güvenlik, finans, hukuk, telekomünikasyon, hava durumu tahminleri gibi konuları içerir.

Veri Bilimi Nasıl Yapılır?

  • Projenin planlamasını yapın: Başlamadan önce projeye gerçekten ihtiyaç var mı? Size ve kurumunuza nasıl fayda sağlar? Bu adım projenin zaman, emek ve maliyet açısından planlamasını sağlar.

  • Bir yaklaşım belirleyerek hazırlanın: Doğru araçlara, verilere, bilgi kaynaklarına erişimi sağlayın.

  • Ekip ile tüm detayları paylaşın: Takıma dahil olanlarla gerekli bilgi alışverişini yapın. Planlamanız, iş bölümünüz, performansınız, hangi verilere ihtiyacınız olduğu, model yaklaşımınız, ne tür bir yol izleyeceğinizi detaylı olarak paylaşın. Geri bildirimler alın.

  • Gerekli verileri çalışma ortamına yükleyin: Elde ettiğinizi bütün verileri sisteme aktarın.

  • Verileri görselleştirin: Verileri keşfedin, analiz edin.

  • Modelinizi geliştirmeye başlayın: Modelinizi geliştirmek için detaylandırın. Gerekirse kendi algoritmanızı oluşturun. Kodlarınızı sade bir şekilde yazın, bu önemli bir adımdır. Dökümanları iyi tutun. Bu projenin sürekliliğini sağlar. Nerede, ne yaptığınızı bilmeniz ve sizden sonrakilerin kodu kolaylıkla anlayabilmesi için dokümantasyon saklama önemi bir adımdır.

  • Test etmek: Proje geliştirme aşamasında birçok hata ile karşılaşılır. Hataları gidermek için test aşaması yapılmalıdır.

  • Geri bildirim ve görüntüleme yapın: Projenin ne şekilde çalıştığını görmek için yapılır. Doğru çalışıp çalışmadığı geri bildirimlerle kontrol edilir. Probleminin çözümünün kullanılabilir olması için, görüntülerin güvenilir olması gerekmektedir.

Veri Biliminin Uğraşması Gereken İşler

  • Büyük miktarda olan verileri donanım ve yazılımla birlikte işlemek

  • Toplanan bütün veri kaynaklarını birleştirmek

  • Detaylı, farklı veri kaynaklarını bulmak

  • İstatistik ve matematik kaynaklı modeller oluşturmak

  • Tutarlı veri kümeleri sağlamak

  • Veriye uyumlu görseller yaratmak

  • Anlam bulabilmek

  • Bulunan anlamı insanlara anlatabilmek

Veri Bilimi Süreci Kimler Tarafından Yönetilir?

  • Veri bilimi yöneticileri: Proje ile ilgili olarak projenin gelişimini, iş akışını sistemli bir şekilde izleyen ekip kuruculardır. Veri ekibinin günlük faaliyetlerini denetler.

  • BT yöneticileri: Veri bilimi ekiplerinin düzenli ve sistemli çalışmasını sağlamak için sistemlerin güncel olmasını sağlar. Veri bilimi, projenin tamamlanmasını sağlamak için BT yöneticisi ile sıkı bir çalışma yürütür.

  • İş Yöneticileri: Proje ile ilgili ortaya çıkan sorunu çözmek için strateji oluştururlar. Finans, satış ve pazarlama bölüm yöneticileri olabilirler. Projeyi tamamlamak için, veri bilimi ve BT yöneticisi ile birlikte çalışırlar.

Veri Bilimİ Uygulamada Yaşanan Zorluklar

Şirketlerin birçoğu veri bilimine yatırımlar yapmış olmasına rağmen veri biliminden yeterli şekilde faydalanamıyor. İşletmelerin bazıları bu süreçte iyi çalışmayan araçları ve yetersiz çalışanları ile uygulamada zorluklar yaşayabiliyor. İlgili proje için BT yöneticisinin verilere erişim izni vermesi gerekli. BT’nin gerekli erişim iznini vermesi uzun sürebiliyor. Bu nedenle veri uzmanları gerekli veri analizlerini yapmak için uzun süre erişim izni bekliyor. Bazı işlemler de haftalar ya da aylar süren durumlar olabiliyor. Bu da veri uzmanlarının verimli çalışmasını engelliyor.

BT çalışanlarının departmanlara desteği uzun sürüyor. BT farklı departmanlara da destek veriyor. Örneğin finans bölümündeki veri uzmanı, satın alma bölümündeki veri uzmanından değişik araçlar kullanabilir. Değişik iş akışların sahip olabilirler. Bu nedenle BT bölümünün devamlı olarak bu departmanlara destek vermesi ve güncel tutması gerekir. Bu nedenle uzun süreli desteklerde çok fazla zaman harcandığı için veri bilimi uygulamalarında sıkıntılar yaşanabilir.

Yöneticiler veri bilimi iş akışının uzun sürdüğünü düşünebiliyor. Veri bilimi süreçleri, iş uygulama süreçleriyle her zaman uyumlu olmayabilir. Bu durumda yöneticiler veri uzmanlarına destek vermek istemeyebilir. Yöneticiler veri biliminin ilk aşamasından üretime kadar olan iş akış aşamasını çok fazla uzun sürdüğünü düşündükleri veri bilimi projelerine yatırım yapılmasına destek vermek istemiyorlar. Makine öğrenimine erişilemiyor. Bazen makine öğrenimi modellerinin kodlanması gerekebiliyor. Erişim noktaları sabit olduğu için modellerin kodlanmasında sıkıntılar yaşanıyor. Bu durumda ölçeklenebilirliği yazılım geliştiricisi yapmak durumunda kalıyor.

Veri Biliminde İstatistik  

Veriyi tanıyıp anlamlandırabilmek, bir model kurmak, başarılı ve anlamlı sonuçlara ulaşabilmek için en önemli kaynak istatistik. Problemi anlayıp, çözüp bir sonuç elde etmek için aşağıdaki süreçler gerekir:

Veri Toplama: Ulaşmak istediğimiz çalışmaların ilk adımı veri toplama ile başlar. Anket ve gözlem olmak üzere iki şekilde veri toplanabilir. Bazı durumlarda zaman, maliyet, pratiklik gibi nedenlerle gözlem değerlerine ulaşılamayabilir. Bu durumda alt gruplara örneklem, grubun tamamında ana kütle denen gruplara ulaşılır. Örneklem; problemin çözümüne giden, verilerin kaliteli ve tarafsız olarak toplanmasını sağlar. Örneklem üzerinde analiz yaparak ana kütle için neredeyse hatasız olarak bilgi sahibi oluruz.

Betimsel İstatistik: Verinin daha iyi anlaşılabilmesi için çeşitli matematiksel istatistikler çıkarılır. Sayısal bilgiler, çizgi, grafik, korelasyon vs. ile veriler görselleştirilir.

Çıkarımsal İstatistik: Makine öğrenmesi veya farklı metotlar kullanılarak bilgisayar dilleri ile istatiksel model kurulur. Modeller veri ile eğitilir. Tahminler oluşturulur. Tahminlerin problemlere nasıl uygulanacağı, sonuçları ve yararları araştırılır.

Veri Bilimi, Verilerden bilgi elde etme amaçlı bir bilim dalıdır, Günlük hayatımızdaki problemlerle ilgili verileri kullanma ve çözüm üretme, Makine Öğrenmesi, Veri biliminde kullanılan bir yöntemdir Var olan veriye farklı algoritmalar uygulanır, Yapay zeka örneği oluşturma, Veri Bilimci, Gelecekle ilgili tahminleri gelişmiş yazılımlar kullanarak yorumlayan, veri analizi yapabilen kişidir, Başmühendis, kıdemli analist, sistem müdürü gibi unvanlar veri bilimcinin kapsamına girer, Veri Analizi, Toplanan verinin incelenerek bilgi çıkarılması işlemidir, Sağlık, dijital analitik sistemler, pazarlama, enerji, dolandırıcılık tespiti alanlarında kullanılır, Proje Planlaması, Veri bilimi projesinin zaman, emek ve maliyet açısından planlamasını sağlayan aşamadır, Ekip ile detayları paylaşma, gerekli verileri çalışma ortamına yüklemek gibi süreçler, Veri Bilimi Yöneticileri, Veri bilimi projelerinin yönetildiği kişilerdir Projeyi takip eder ve denetlerler, Projenin gelişimini ve iş akışını izler BT yöneticileri ile koordineli çalışır, Veri Bilimi Süreçleri, Veri bilimi projelerinin yönetildiği süreçlerdir, Örneğin projeyi planlama, veri yüklemesi yapma süreci ve test aşaması, İş Yöneticileri, Projelerde ortaya çıkan sorunları çözmek için strateji oluşturan kişilerdir, Finans, satış ve pazarlama bölüm yöneticileri olabilir, Veri Görselleştirme, Veriyi daha anlaşılır hale getirmek için yapılan görsel uygulamadır, Veriye uyumlu görseller yaratma, Veri Bilimi Uygulama Zorlukları, Veri bilimi projelerinin uygulamasında yaşanılan sorunlar ve zorluklardır, İyi çalışmayan araçlar ve yetersiz personel gibi faktörlerle yaşanılan zorluklar
veri bilimi nedir veri bilimi nasıl yapılır veri bilimi süreci kimler tarafından yürütülür veri bilimini uygulamada yaşanan zorluklar veri biliminde istatistik
Uzun, siyah saçlı genç bir kadın mavi ve beyaz çizgili bir gömleğin önünde duruyor. Açık mavi renkteki gömleğin üzerinde hem yatay hem de dikey olarak uzanan beyaz çizgiler var. Saçları başının arkasında topuz yapılmış ve yüzü sol taraftan gelen sıcak bir ışıkla aydınlatılmış. Yüzünde sıcak ve huzurlu bir ifadeyle yana doğru bakıyor. Kollarını göğsünün önünde kavuşturmuş, kendinden emin ve güçlü bir duruş sergiliyor. Yirmili yaşlarının başında gibi görünüyor.
Şule Mikdan
Blog Yazarı

Özel bir şirkette, finans sektöründe 14 yıl boyunca Kıdemli Şef olarak çalıştım. Sermaye Piyasaları ile ilgili her türlü takas ve operasyon işlemleri yaptım. Kendimi geliştirmek adına İstanbul İşletme Enstitüsü tarafından aldığım "İçerik Editörlüğü" eğitimi ile hobi olarak başladığım yazma tutkumu geliştirdim. Ardından Enstitü bünyesinde İçerik Yazarı olarak çalışmaya başladım.

Benzer Yazılar
Doğru ve faydalı bilgiler sağlama konusunda kararlı olan uzman ekibimizle blogumuzu her zaman yeni makaleler ve videolarla güncelliyoruz. Güvenilir tavsiyeler ve bilgilendirici içerikler arıyorsanız, blog sayfamıza mutlaka göz atın.
Bu görsel çevrimiçi bir Python kursuna ait. Kollarını kavuşturmuş, kendine güven ve kararlılık sergileyen bir adam görülüyor. Yüzünün yakın çekimi, odaklanmasını ve öğrenmeye olan bağlılığını ortaya koyuyor. Bir saatin yakın çekimi zaman yönetiminin önemini vurguluyor. Siyah arka plana karşı beyaz harfler, kursun profesyonelliği ve adanmışlığı hakkında bir fikir veriyor. Kıllı kolun yakın çekimi, gerekli olacak sıkı çalışmayı ve çabayı sembolize ediyor. Siyah takım elbiseli adam otorite ve güvenilirlik havası veriyor. Tüm bu unsurlar bir araya gelerek bu kursu olağanüstü bir çevrimiçi Python kursu haline getiriyor. Öğrenciye başarılı olması için gereken bilgi ve becerileri sağlayacağından emin olabilirsiniz.
4.9
(65)

Python Eğitimi

10 Konu5 Saat
Kameranın önünde siyah tişörtlü ve koyu renk saçlı bir adam durmaktadır. Yüz ifadesi ciddi ve duruşu kendinden emin. Gözleri kameraya odaklanmıştır ve kolları iki yanındadır. Güçlü, kaslı bir yapısı var ve siyah tişörtü soluk teniyle tezat oluşturuyor. Koyu renk saçları kısa, düzgün bir kesimle şekillendirilmiş ve yüzünü güzel bir şekilde çerçeveliyor. Kararlı görünüyor ve kararlı ifadesi onu öne çıkarıyor. Karşısına ne çıkarsa çıksın üstesinden gelmeye hazır görünüyor.Hanifi Çetinkaya
1105780
Dokunmatik ekrana dokunan bir parmağın yakın çekimi, parmak ekrana hassas bir şekilde dokunuyor. Kişinin eli görülebiliyor ve hafifçe bronzlaşmış. Ekran mavi beyaz bir tasarımla aydınlatılmış, üzerinde bir logo, bir dolar işareti, bir kilit ve bir anahtar deliği ve bir kurdeleyle sarılmış bir kağıt var. Arka plan farklı renk ve şekillere sahip bir grafiktir ve genel görüntü teknoloji tabanlı bir tasarıma sahiptir. Ekranda bir metin de görülebilmektedir. Görüntü çok ayrıntılıdır ve dokunmatik ekranla etkileşime giren bir kişinin ilginç bir görüntüsünü sunmaktadır.
Bu görüntü, içinde bir insan olan siyah bir daireden oluşuyor. Kişi kollarını iki yana açmış, kameraya dönük bir şekilde durmaktadır. Kişi beyaz bir gömlek ve mavi bir kot pantolon giymektedir. Arka plan gri tonda. Kişinin açık kahverengi gözleri ve kısa siyah saçları var. Daire pürüzsüz, kavisli bir dokuya ve parlak bir yüzeye sahip. Kişi kendinden emin ve güçlü görünüyor. Çemberin ortasında dururken kararlı bir ifadesi var. Resmin atmosferi davetkâr ve sıcak.Ders Eğitmeni
1112411
Bu görsel Excel hakkında bir çevrimiçi kursu tasvir etmektedir. Gözlük takan ve sakallı bir adam, konu hakkında bilgili ve deneyimli olduğunu gösteriyor. Gri arka plan üzerinde Excel Kursu - Excel Öğrenimi yazan metin de bunu doğruluyor. Yüzünün yakın çekimi, konuya olan güvenini gösteriyor. Ayrıca, gri arka plan üzerindeki beyaz metin, kursun kapsamlı ve bilgilendirici olduğunu gösteriyor. Adamın gözlükleri ve siyah gömleği profesyonel olduğunu, burnunun yakın çekimi ise son derece odaklanmış olduğunu gösteriyor. Bu görsel, öğrencinin deneyimli ve bilgili bir eğitmen tarafından verilen kapsamlı ve ilgi çekici bir çevrimiçi Excel kursu alacağını iletir.
4.9
(558)

Excel Eğitimi

10 Konu5 Saat
Bu görüntü bir grafiğin yakın çekimidir. Siyah beyaz ekranlı beyaz bir dizüstü bilgisayarda görüntülenmektedir. Sağ üst köşede siyah metinli dikdörtgen siyah beyaz bir işaret görülmektedir. Grafik, her birinde bir sayı ve yazı tipi bulunan birkaç paralel çizgiden oluşmaktadır. Sayılar ve yazı tipi beyaz zemin üzerine siyah elle yazılmıştır. Grafik beyaz bir arka plan üzerinde görüntüleniyor ve metin net bir şekilde görülebiliyor. Bu görüntü ekran görüntüsü, metin, sayı, yazı tipi, paralel çizgiler, el yazısı ve belge için harika bir örnektir.
5
(8)

Makro Eğitimi

46 Konu12 Saat
Bu görüntü, içinde bir insan olan siyah bir daireden oluşuyor. Kişi kollarını iki yana açmış, kameraya dönük bir şekilde durmaktadır. Kişi beyaz bir gömlek ve mavi bir kot pantolon giymektedir. Arka plan gri tonda. Kişinin açık kahverengi gözleri ve kısa siyah saçları var. Daire pürüzsüz, kavisli bir dokuya ve parlak bir yüzeye sahip. Kişi kendinden emin ve güçlü görünüyor. Çemberin ortasında dururken kararlı bir ifadesi var. Resmin atmosferi davetkâr ve sıcak.Ders Eğitmeni
975537