Veri Bilimi & Veri Manipülasyonu konusunda geniş çaplı olarak anlatılan konuları kısaca özetlemek gerekirse;
Ver Bilimi Nedir?
Veri bilimi, büyük miktarda yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri işlemesine, verileri inceleyerek aynı yapı temelinde yeni veriler elde edilmesine olanak tanır. Elde edilen yeni verilerle şirketlerin verimliliklerinin artırılmasını, doğacak olan yeni pazar fırsatlarını belirler ve avantajları artırmak için kullanılır.
Artık dijital asistanlar günlük yaşantımıza girmeye başladı, bir bankayı aradığımızda müşteri temsilcisine ulaşmadan da dijital asistanla tüm işlemlerimizi yapabilir hale geldik veya kendi kendine giden arabalar, uçaklar yapılmaya başlandı ve daha da ileriye gidersek NASA'nın geçen yıl Mars'a gönderdiği Perseverance uzay aracı yüzeye iniş yaparken, iniş yapacağı yere kendisinin karar vermesi, gibi tüm bu olayların arkasında yatan yapı olan veri biliminin önemini bize göstermektedir.
Veri Bilimini Anlamak
Veriler, cep telefonları, sosyal medya, e-ticaret siteleri, internet aramaları vb. farklı alanlardan alınmaktadır. Aşğıdaki grafikte dünya çapında 2021 yılında 1 dakikade internetde yapılan işlemleri göstermektedir.
Aşağıdaki grafikte verilerin 2010 yılından 2025 yılına kadar internet ortamında dolanacak olan verilerin değerlerini göstermektedir.
Grafiklerde de görüldüğü dibi verilerde devasa boyutlarda artışlar meydana gelmektedir. Veri biliminin ortaya çıkışı da; bu verileri kendi isteklerine uygun olacak şekilde aytıştırma ve yapılandırma yapmak konusunda ortaya çıkmıştır.
Ver Biliminin Kısa Tarihi
Veri bilimi terimi "bilgisayar bilimi" ile eş anlamlı olarak kullanıldığı 1960'ların başından beri kullanılmaktadır. 2001'de William S.Cleceland, "veri bilimi" terimini ilk kez kullandı.
Ver Bilimi Nasıl Uygulanır?
Veri bilimi, bir veri kümesini toplamak, işlemek ve veri kümseinden öngörüler türetmek, anlamlı veriler çıkartmak, karar verme modelleri geliştirmek amaçları için uygulanır. Veri bilimi alanını oluşturan alanlar; veri madenciliği, istatistik, makina öğrenimi, analitik ve programlamayı içerir.
Veri madenciliği, veri kümesinden yararlı verilerli çıkarmak için veriye bazı algoritmalar uygular.
İstatistik, veri madencisinin çıkardığı verileri geçmişte ne olduğunu görerek gelecekte gerçekleşmesi muhtemel olayları ölçmek için uygulanır.
Makine öğrenimi, bir insanın işleyemeyeceği büyüklükteki verileri arka planında istatistik kullanarak işleyen bir yapay zeka aracıdır.
Analitik, veri analisti tarafından öğrenim aşamasında yapılandırılmiş verileri toplar ve işler. Analist, verileri karar verecek kişilerin anlayacağı şekilde uygun bir hale getirir.
Veri Bilimcileri
Bir veri bilimcisi, şirketlerinde soruları yanıtlamak ve stratejik olarak yönlendirmek için büyük miktarda bilgiyi organize etmek ve sentezlemek için karmaşık algoritmalar oluşturabilen, üst düzey teknik becerilere sahip çok yönlü çalışan ve en önemlisi veri odaklı kişilerdir.