Analitikte Sanat: Büyük Veri Zanaatında Ustalaşmak, Cathy O'Neil'in büyük veri analitiğine kapsamlı bir genel bakış elde eden bir kitabıdır. Kitap veri bilimi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme benzer biçimde mevzuları kapsıyor. O'Neil ek olarak büyük veri analitiğinin ahlaki neticelerini ve bunun karar alma periyodunu iyileştirmek için iyi mi kullanılabileceğini tartışıyor.
Kitap, iş liderlerinden veri bilimcilere kadar geniş bir kesime yöneliktir. O'Neil, kompleks kavramlara ait net ve kısa açıklamalar sağlıyor ve vurgulamak istediği noktaları açıklamak için reel dünyadan örnekler kullanıyor.
Analitikte Sanat: Büyük Veri Zanaatında Ustalaşmak, büyük veri analitiği ile alakalı daha çok informasyon edinmek isteyen hepimiz için kıymetli bir kaynaktır. Kitap iyi yazılmış ve bilgilendiricidir ve bu mühim alanı tahmin etmek için sağlam bir temel sağlar.
| Antet | Özellikler |
|---|---|
| Büyük Veri Analitiği |
|
| Veri Bilimi |
|
| Makine öğrenme |
|
| Veri goruntuleme |
|
II. Veri Bilimi
Veri bilimi, verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır. İstatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve öteki alanlardaki tekniklerden yararlanan oldukca disiplinli bir alandır. Veri bilimcileri bu teknikleri, bilgili kararlar vermek için kullanılabilecek verilerden içgörüler elde etmek için kullanır.
Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve iş piyasasında veri bilimcilerine yüksek bir istek vardır. Veri bilimcileri esenlik, finans ve perakende dahil olmak suretiyle muhtelif sektörlerde çalışabilirler. Ek olarak devlet kuruluşlarında ya da yeni kurulan şirketlerde de çalışabilirler.
Veri bilimi sıkıntılı fakat bununla beraber ödüllendirici bir alan. Veri bilimcileri, mühim sorunları sökmek için verileri kullanarak dünya üstünde reel bir tesir yaratma fırsatına haiz.
III. Makine öğrenme
Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları veriler üstünde eğitilir ve ondan sonra tahminlerde bulunmak ya da kararlar almak için kullanılabilirler. Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Satın alan davranışını kestirmek
- Dolandırıcılığın tespiti
- Müşterileri segmentlere ayırma
- Önerileri kişiselleştirme
- İş süreçlerini optimize etme
Makine öğrenimi, muhtelif iş problemlerini sökmek için kullanılabilecek kuvvetli bir araçtır. Sadece makine öğrenimi algoritmalarının muhteşem olmadığını unutmamak icap eder. Hata yapabilirler, ön yargılı olabilirler. Makine öğrenimi algoritmalarını üretimde kullanmadan ilkin sınırlamalarını tahmin etmek önemlidir.
4. Kitap neyle alakalı?
Analitikte Sanat: Büyük Veri Zanaatında Ustalaşmak, reel hayattaki sorunları sökmek için büyük veri analitiğini iyi mi kullanacağınızı öğreten bir kitaptır. Veri biliminin temellerinden makine öğrenimi ve derin öğrenme benzer biçimde ileri tekniklere kadar her şeyi kapsar. Kitap aleni ve öz bir dille yazılmış olup, mevzuyu öğrenmenize destek olacak pek oldukca misal ve antreman içermektedir.
Büyük veri analitiği ile alakalı daha çok informasyon edinmek istiyorsanız ya da reel hayattaki sorunları sökmek için büyük veriyi kullanmaya yönelik ergonomik bir klavuz arıyorsanız bu kitaba göz atmanızı şiddetle öneririm.
V. İşletmeler için Büyük Veri Analitiği Nasıl Kullanılır?
Büyük veri analitiği, iş operasyonlarını muhtelif şekillerde iyileştirmek için kullanılabilir. Mesela, büyük veri analitiği şu amaçlarla kullanılabilir:
- Yeni pazar fırsatlarını belirleyin
- Satın alan hizmetlerini iyileştirin
- Maliyetleri azaltmak
- Verimliliği artırın
- Daha iyi kararlar alın
İşletmeler büyük veri analitiğini kullanarak müşterilerini, ürünlerini ve rakiplerini daha iyi anlayabilir. Bu bilgiler ondan sonra işletmenin büyümesine ve başarı göstermiş bulunmasına destek olacak bilgili kararlar vermek için kullanılabilir.
İş operasyonlarını iyileştirmek için büyük veri analitiğinin iyi mi kullanılabileceğine dair birtakım spesifik örnekler:
- Bir perakendeci, satın alma olasılığı en yüksek olan müşterileri belirlemek için büyük veri analitiğini kullanabilir. Bu bilgiler ondan sonra bu müşterileri muayyen marketing kampanyalarıyla hedeflemek için kullanılabilir.
- Bir banka, kredilerini ödeyememe riskiyle yüz yüze olan müşterileri belirlemek için büyük veri analitiğini kullanabilir. Bu bilgiler ondan sonra bu müşterilerin temerrüde düşmesini önlemek için adımlar atmak için kullanılabilir.
- Bir üretim firması, üretim süreçlerini iyileştirmenin yollarını belirlemek için büyük veri analitiğini kullanabilir. Bu bilgiler ondan sonra maliyetleri azaltmak ve verimliliği çoğaltmak için kullanılabilir.
Büyük veri analitiği, işletmelerin operasyonlarını iyileştirmelerine ve hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler büyük veri analitiğini kullanarak rekabet pozitif yanları elde edebilir ve başarı şanslarını artırabilir.
VI. Veri Bilimine Nasıl Başlanır?
Veri bilimi hızla büyüyen bir alan ve veri bilimcilerine yüksek istek var. Veri bilimine adım atmak ilginizi çekiyorsa yapabileceğiniz birkaç şey var.
Ilk olarak veri biliminin temellerini öğrenmeniz icap eder. Bu, veri toplama, veri temizleme, veri hazırlama, veri analizi ve veri görselleştirme ile alakalı öğrenmeyi ihtiva eder. Çevrimiçi kurslar, kitaplar ve öğreticiler de dahil olmak suretiyle veri bilimini öğrenmenize destek olacak birçok kaynak bulunmaktadır.
Veri bilimi hikayesinde temel bir anlayışa haiz olduğunuzda becerilerinizi reel hayattaki sorunlara uygulamaya başlayabilirsiniz. Veri bilimi projelerine başlamanın birçok değişik yolu vardır. Veri bilimi yarışmalarını çevrimiçi olarak bulabilir ya da kendi projeleriniz üstünde çalışabilirsiniz.
Veri bilimi projeleri üstünde çalışırken tecrübe ve beceriler kazanacaksınız. Ek olarak değişik veri kaynakları ve araçlarıyla iyi mi çalışılacağını da öğreneceksiniz. Ne kadar oldukca tecrübeniz var ise, bir veri bilimci olarak o denli kıymetli olmuş olursunuz.
Veri bilimi alanında kariyer yapmayı düşünüyorsanız birçok değişik iş fırsatı mevcuttur. Bir şirkette veri bilimcisi olarak çalışabilir ya da kendi veri bilimi danışmanlık işinizi kurabilirsiniz.
Veri bilimi sıkıntılı ve ödüllendirici bir alandır. Veri ve analitik hikayesinde tutkuluysanız veri bilimi sizin için muhteşem bir kariyer olabilir.
VII. Makine Öğrenimi Nasıl Uygulanır?
Makine öğrenimi, alan kişi kaybını tahmin etmekten dolandırıcılığı tespit etmeye kadar muhtelif sorunları sökmek için kullanılabilecek kuvvetli bir araçtır. Sadece makine öğrenimi modellerinin uygulanması kompleks ve vakit alıcı bir süreç olabilir. Bu kısımda, makine öğrenimi modellerinin üretimde iyi mi uygulanacağına ait adım adım bir klavuz sağlanmaktadır.
Makine öğrenimi modelini uygulamanın ilk adımı verilerin toplanması ve hazırlanmasıdır. Veriler pak ve modelin anlayabileceği biçimde yapılandırılmış olmalıdır. Veriler hazırlandıktan sonraki adım modeli eğitmektir. Bu, verilerin modele beslenmesini ve istenen kararı doğru bir halde tahmin edene kadar modelin parametrelerinin ayarlanmasını ihtiva eder.
Model eğitildikten sonrasında üretime dağıtılabilir. Bu, tahminlerde bulunabilmeleri için modelin kullanıcılara sunulmasını ihtiva eder. Makine öğrenimi modellerini dağıtmanın aşağıdakiler dahil muhtelif yolları vardır:
- Ağ hizmetleri
- Mobil uygulamalar
- Toplu işleme
Bir makine öğrenimi modelini dağıtmanın en iyi yolu, muayyen kullanım senaryosuna bağlıdır.
Model dağıtıldıktan sonrasında performansını takip etmek ve gerektiğinde ayarlamalar yapmak önemlidir. Bu, modelin doğruluğunun izlenmesi ve beklendiği benzer biçimde performans göstermediği alanların belirlenmesi yöntemiyle yapılabilir. Modelin performansını izleyerek doğru tahminler sağladığından ve kullanıcılarınızın gereksinimlerini karşıladığından güvenilir olabilirsiniz.
Makine öğrenimi modellerini icra etmek kompleks ve vakit alıcı bir süreç olabilir sadece muhtelif sorunları sökmek için kullanılabilecek kuvvetli bir araçtır. Bu bölümdeki adımları takip ederek makine öğrenimi modellerini üretimde başarıyla uygulayabilir ve işletmenizi geliştirmek için kullanabilirsiniz.
Veriler Nasıl Görselleştirilir?
Veri görselleştirme, verileri anlaşılmasını kolaylaştıracak görsel bir sunuma dönüştürme işlemidir. Bu, çizelgeler, grafikler ve haritalar benzer biçimde muhtelif yöntemlerle yapılabilir. Veri görselleştirme, detayları firma yöneticilerinden bilim insanlarına ve genel kamuoyuna kadar geniş bir kesime iletmek için kullanılabilir.
Veri görselleştirmeyi kullanmanın birçok faydası vardır. Birincisi, verilerin daha erişilebilir ve anlaşılması daha basit hale getirilmesine destek olabilir. Veriler görsel bir formatta sunulduğunda kalıpları ve eğilimleri belirlemek ve değişik veri kümeleri içinde kıyaslama yapmak daha kolaydır. İkincisi, veri görselleştirmesi bilginin daha müessir bir halde iletilmesine destek olabilir. İyi tasarlanmış bir görselleştirme, dikkat çekmeye ve ilgiyi canlı tutmaya destek olabilir ve insanların gördükleri detayları hatırlamasını kolaylaştırabilir.
En son, veri görselleştirme karar verme periyodunu desteklemeye destek olabilir. Veri görselleştirme, kalıpları ve eğilimleri belirlemeyi kolaylaştırarak karar vericilerin daha iyi kararlar almasına destek olabilir.
Veri görselleştirme yöntemini seçerken dikkate katılması ihtiyaç duyulan bir takım değişik unsur vardır. En mühim unsur, görselleştirmeye çalıştığınız veri türüdür. Değişik veri türleri değişik görselleştirme şekilleri gerektirir. Mesela, kategorik veriler (cinsiyet ya da ırk benzer biçimde) en iyi biçimde çubuk grafikler ya da pasta grafikler kullanılarak görselleştirilirken, devamlı veriler (ısı ya da satışlar benzer biçimde) en iyi biçimde çizgi grafikler ya da dağılım grafikleri kullanılarak görselleştirilir.
Göz önünde bulundurulması ihtiyaç duyulan öteki faktörler içinde görselleştirmenizin hedef kitlesi, haiz olduğunuz veri miktarı ve kullandığınız yazılım yer alır.
Veri görselleştirme hikayesinde yeniyseniz başlamanıza destek olacak muhtelif kaynaklar mevcuttur. Size veri görselleştirmenin temellerini öğretebilecek birçok çevrimiçi öğrenim ve kursun yanı sıra kitap ve yazılım paketleri de bulunmaktadır.
Veri görselleştirmenin temellerini öğrendikten sonrasında değişik metot ve teknikleri denemeye başlayabilirsiniz. Ne kadar oldukca ergonomik yapmış olursanız, müessir veri görselleştirmeleri oluşturma hikayesinde o denli iyi olmuş olursunuz.
IX. Büyük Verinin, Veri Biliminin ve Makine Öğreniminin Geleceği
Büyük verinin, veri biliminin ve makine öğreniminin geleceği parlak. Bu teknolojilerin halihazırda işletmeler ve camia üstünde büyük bir tesiri var ve gelecek yıllarda daha da mühim hale gelecekler.
Büyük verinin, veri biliminin ve makine öğreniminin gelecekte dünyayı değiştirmesinin beklendiği yollardan bazıları şunlardır:
- Tüketiciler için daha kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmak için büyük veriler kullanılacak.
- Veri bilimi, hastalıklara yönelik yeni ilaçlar ve tedaviler geliştirmek için kullanılacak.
- Makine öğrenimi, görevleri otomatikleştirmek ve karar almayı geliştirmek için kullanılacak.
- Yeni sanat ve eğlence biçimleri yaratmak için büyük veri, veri bilimi ve makine öğrenimi kullanılacak.
İmkanlar sonsuzdur. Büyük veri, veri bilimi ve makine öğrenimi dünyanın en acele problemlerinden kimilerini sökmek için kullanılabilecek kuvvetli araçlardır. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe bunların hepimiz için daha iyi bir gelecek yaratmak amacıyla kullanıldığını görmeyi bekleyebiliriz.
S: Büyük veri nelerdir?
C: Büyük veri, işletmeler, kuruluşlar ve bireyler tarafınca üretilen büyük ve devamlı büyüyen veri hacmini tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ve sensörler benzer biçimde muhtelif kaynaklardan gelebilir.
S: Veri bilimi nelerdir?
C: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır. Veri bilimcileri, bilgili kararlar vermek için kullanılabilecek verilerden içgörüler elde etmek için muhtelif çalgı ve teknikler kullanır.
S: Makine öğrenimi nelerdir?
C: Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesine imkan tanıdığı olan suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları veriler üstünde eğitilir ve ondan sonra tahminlerde bulunmak ya da kararlar almak için kullanılabilirler.
0 Yorum