Veri bilimi (Data Science); karakter, sayı gibi nesneler aracılığıyla veri üzerine sorulan soruları cevaplamaya çalışan bir bilim dalıdır.

Verinin büyük miktarlarda üretildiği ve veri akışının oldukça fazla olduğu bir teknoloji çağında yaşıyoruz. Sürekli verilerin çok önemli olduğundan bahsediliyor. Peki veriler neden bu kadar önemli ve biz neden verilere ulaşmak istiyoruz?

• Verilerle beraber hem geçmiş hakkında bilgi sahibi olmayı hem de gelecek hakkında tahminler toplamayı sağlayabiliyoruz.
• Verileri sınıflandırarak daha önceden karşılaştırmadığımız bir veri olursa eğer onu anlamlandırıp verileri sınıflandırma işlemine devam ediyoruz.

Kısaca veri biliminin ne demek olduğuna dönecek olursak, verilerden faydalı bilgi çıkartma işlemine veri bilimi denir. Veri bilimci ise, bu süreci yöneten kişidir, veri kaynaklarından bilgi çıkartan kişidir.

Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Yapay Zeka (Artificial Intellengence) da veri bilimi gibi son zamanların oldukça popüler olan konuları arasında yer almaktadır. İş sektöründe çok büyük değişiklikler yaratacağı düşünülüyor. Peki, yapay zeka nedir? Kısaca açıklayalım.

Verilen görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden kendi hatalarını iyileştirebilen makine ya da sistemlere denir.

Yapay zekayı, makine öğrenimi ve derin öğrenmeden ayrı düşünmek mümkün değildir.

Günlük hayatımızda karşılaştığımız yapay zeka örneklerine bakacak olursak,

• Kullanıcıların teknoloji ile ilgili yaşadığı sorunlara çözümler geliştirmek
• Güvenlik sorunlarına çözümler sunmak
• Müşteri yaşam döngüsünü incelemek( Müşterinin yaptığı harcamaları, hangi sitelerden alışveriş yaptığını incelemek gibi.)
• Müşterilere yönelik fiyat listesi hazırlama
• Kanser için görüntü tanımlama özelliğini kullanarak analiz etmek

gibi örnekler verilebilir.

Veri Bilimini Meydana Getiren Unsurlar

• Matematik- İstatistik( Temel matematik, hipotez testleri, …)
• Bilgisayar bilimi (Programlama, Python, R, Veritabanı Yönetim Sistemleri)
• İş sektör bilgisi (E-ticaret, perakende sektörü, know-how, yaratıcılık, yenilikçilik, hikayeleştirme gibi.)

Hepsinin birleşimiyle veri bilimi ortaya çıkmaktadır.

Veriden Bilgi Çıkarma İşlemi Nasıl Gerçekleşir?

1-Betimleyici Analitik (Descriptive Analytics)

Mevcut durumun neler içerdiğine bakarız. Mod, medyan, standart sapmasını bularak mevcut durumunu görselleştirmeye çalışırız. Bu kavramlara istatistik dersinde oldukça rastlanır.

Veri biliminde tanımlayıcı nitelikleri ortaya koymayı amaçlar.

2-Teşhis Analitiği (Diagnostic Analytics)

Veri madenciliği, örüntü, korelasyon gibi teknikleri kullanarak verileri teşhis edebiliriz. Verilerdeki sorunlara bakmamızı sağlar.

Örneğin verilerdeki düşüklük neden olmuş, neden uç değerleri fazla gibi incelemelerde bulunabiliriz. Gerçek hayatta ise; verimlilik düşüşü, üretimdeki yavaşlamayı örnek verebiliriz.

3-Tahminsel Analitik (Predictive Analytics)

Geleceğe dair tahminlerde bulunmaya işe yarar. İstatistik derslerinde tahmin edici olarak tanımlanan kavramın kullanılmasını sağlar. Zaman serisi analizi, regresyon, çok değişkenli istatistik gibi teknikler kullanılır.

Gerçekleşmemiş durumlara göre tahminler yapmaya çalışır. Örneğin şu anda nisan ayındayız. Mayıs, haziran, temmuz aylarındaki üretim ne olacak? Bu sorular tahminsel analitiği oluşturur.

Bu verileri bulmayı diğer yazılarımızda öğreneceğiz.

4-Yönergeli Analitik (Prescriptive Analytics)

Yönergeli analitik, kuralcı ileri analitik tekniğidir. Tanımlar belirlendikten, tahminler oluşturduktan sonra eyleme geçme adımıdır. Graph teorisi, simülasyon, sezgisel yöntemler, sinir ağları ve makine öğrenmesi kullanılabilir.

Örneğin üretim nasıl artar gibi sorularla ilgileniriz. Çünkü üretim artarsa satış artacak, satış artarsa da şirketin geliri artacak. Yani tahminsel analitikte bulduğumuz verileri nasıl arttıracağımızı bulmaya çalışırız. Neler yaparsak satışlar artar?

Verilerden faydalı bilgiler çıkarttığımızda;

• Gerçek olmayan videolar,
• E-spor analitiği,
• Doğal afet modelleme çalışmaları,
• Şirketlerin gelir tahminlerinin belirlenmesi,
• Otomatik fotoğraf etiketlemeleri
• Hedefli ürün pazarlama
• Otomatik mesaj tamamlama
• Tavsiye sistemleri
• Olmayan insanlar yaratmak
• Arkadaş önerileri

gibi uygulamalar yapabiliriz.

Bilgi, güçtür.

Kaynaklar: kod5.org