Veri Bilimi
Nedir ve neden önemlidir
Veri bilimi, çıkarımlarda bulunmak için veri kullanımını geniş şekilde tanımlayan çok disiplinli bir alandır. Veri madenciliği veya veri mühendisliği gibi veri ile ilgili uzman alanların aksine veri bilimi, ham verileri kullanılabilir bilgilere dönüştürmenin ve çok çeşitli uygulamalarda üretken amaçlar için uygulamanın tüm yaşam döngüsünü kapsar.
Veri biliminin gelişimi
Veri biliminin kökenine bakıldığında, çoğu kişinin aklına matematikçi John Tukey’in 1962 yılında yayınladığı ufuk açıcı makalesi The Future of Data Analysis’de bu disiplinden bahsettiği gelir. Makalede, veriden bilgi edinmeyi içeren “tanınmayan bir bilim”in varlığından söz etti.
Bununla birlikte, modern dünyada veri bilimini incelemek daha faydalıdır. İşleme ve depolama kapasitelerindeki sıçramalarla mümkün hale gelen büyük verinin ortaya çıkışı, kuruluşların verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarması ve bu içgörüyü karar alma sürecini iyileştirmek için kullanması için benzeri görülmemiş fırsatlar yarattı. Ancak bunu yapmak için öncelikle veri setlerini toplamaları, işlemeleri, analiz etmeleri ve paylaşmaları gerekir. Bu veri yaşam döngüsünü yönetmek veri biliminin özüdür.
Günümüzde veri bilimi, iş dünyasında ve ötesinde her yerde karşımıza çıkıyor. Öyle ki Harvard Business Review, veri bilimcisini 21. yüzyılın en çekici işi olarak nitelendirdi. Veri bilimciler uygulayıcılarsa, veri bilimi de teknikler ve teknolojilerdir.
Bugünün dünyasında veri bilimi
Veri biliminin modern dünyasına göz atın.
Bir veri bilimi kursu seçin
SAS, başlangıçtan ileri seviyeye kadar veri bilimi uzmanlığı için pek çok kurs sunuyor. İster ileri analitik bilgilerinizi tazeleyin ister makine öğrenimine yeni başlıyor olun, veri bilimi eğitmenlerimiz size yardım etmek içi burada.
SAS Academy for Data® Science
SAS’ın kapsamlı eğitim ve uzmanlık sertifikasyonu ile veri bilimcisi olmak için ihtiyacınız olan yetkinliklerinizi geliştirin. 30 günlük denemeden yararlanın.
Data Curation Professional
Veri bilimcileri için tasarlanan bu program, Hadoop ile büyük veri hazırlığı da dâhil olmak üzere veri iyileştirme tekniklerine yönelik SAS konularını kapsar.
Advanced Analytics Professional
Öngörülü modelleme, metin analitiği, deneme ve optimizasyon tekniklerini öğrenerek analitik yetkinliklerinizi geliştirin.
AI & Machine Learning Professional
Bu kapsamlı yetkinlik ile yapay zekâ ve makine öğrenimini iş sorunlarına uygulamayı ve analitik yaşam döngüsünün her adımını anlamayı öğrenin.
SAS® Viya® ile Makine Öğrenimi
14 saatlik detaylı eğitim ve etkileşimli alıştırmalar için SAS yazılımına ücretsiz erişim sağlayarak makine öğrenimi becerileri geliştirin.
SAS® Öğrenim Aboneliği
Kapsamlı eğitim aracımız, SAS öğrenmenize, çalışan bilgilerini geliştirmenize, değerleri ölçmenize ve yeni işe alınanları eğitmenize yardımcı olur. 100’den fazla e-öğrenme kursu ile aradığınız her şey burada!
Spor analitiği, veri bilimi kariyerine ilham veriyor
Olimpiyat Madalyası Sahibi SAS® Certified Veri Bilimci Oldu
Sizin veri bilimi yolculuğunuzda neler var? Kariyer yolunun onu olimpiyatlardan veri biliminde bir kariyere götüren, ilham verici veri bilimci hikayesi hakkındaki videoyu izleyin.
Veri bilimini kim kullanıyor?
Veri bilimini kritik iş fonksiyonlarına dâhil etmeyen bir endüstri bulmakta zorlanırsınız. İşte en ilginç kullanım örneklerinden birkaçı.
Veri bilimi yetkinlikleri açığının kapatılması
Gelişmiş analitik becerilere olan talebin hızla artması, ülkeleri yetenek açığını kapatmak için çabalamaya itiyor. North-West Üniversitesi, SAS® Education Analytical Suite ve SAS® Viya® kullanarak yenilikçi veri bilimi eğitimi sağlamaktadır. Bu, öğrencilerin sorun formüle etme, iş görgü kuralları ve yazma ve değer sunma konularında hayati önem taşıyan ilk elden deneyim kazanmalarına yardımcı olarak Güney Afrika'nın iş gücünü dönüştürüyor.
Veri bilimi çıktıları
Veri biliminin bir kuruluşu etkileyebileceği birçok yolu anlamak için, bazı yaygın veri bilimi hedeflerini ve çıktılarını incelemek yararlı olacaktır.
- Öngörü (bir varlığın ne zaman başarısız olacağı).
- Sınıflandırma (yeni veya mevcut müşteri).
- Tavsiyeler (beğendiyseniz, bunu deneyin).
- Anormallik tespiti (sahte satın alımlar).
- Tanıma (görsel, metin, ses, video vb.).
- Pratik içgörüler (dashboard'lar, raporlar, görselleştirmeler).
- Otomatik işlemler ve karar alma (kredi kartı onayı).
- Puanlama ve sıralama (kredi puanı).
- Segmentasyon (hedef kitle pazarlaması).
- Optimizasyon (üretim iyileştirmeleri).
- Tahminler (satışları ve geliri tahmin etme).
Model seçme, yerleştirme ve yönetme konusunu daha iyi kavrayarak veri bilimi çalışmanızı geliştirmek istiyorsanız, yapay zekâ (AI) ve makine öğreniminde daha fazla eğitim alabilirsiniz. Ronald van Loon Principal Analyst, CEO of Intelligent World
Kompozit Yapay Zekâ (AI)
Günümüzde çoğu yapay zekâ projesi birden fazla veri bilimi teknolojisine dayanmaktadır. Gartner’a göre, en iyi sonucu elde etmek için farklı yapay zekâ (AI) tekniklerinin birleşimini kullanmaya “kompozit yapay zekâ” denir.
Bileşik yapay zeka ile önce problemi belirler, ardından problemi çözmek için doğru veri ve araçları uygularsınız. Bu genellikle makine öğrenimi, istatistik, ileri analitik, veri madenciliği, tahmin, optimizasyon, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve diğerleri dahil olmak üzere veri bilimi tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanmayı içerir.
Bileşik yapay zeka giderek veri bilimi ile eş anlamlı hale geliyor. Bunun nedeni, kullanılacak doğru yapay zeka teknolojisini seçmenin her zaman kolay olmamasıdır. Çözmeye çalıştığınız iş sorununu ve bunu çözmek için mevcut verileri derinlemesine anlamayı gerektirir. İş ve teknoloji uzmanlığının bu birleşimi, veri biliminin özünü oluşturur.
Veri bilimi nasıl çalışır - ve veri bilimi araçları
Veri bilimi projeleri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden anlamlı bilgiler elde etmek için birden fazla araç ve teknolojinin kullanılmasını içerir. İşte veri bilimcilerin ham bilgiyi iş değiştiren içgörülere dönüştürmek için veri bilimi sürecinin bir parçası olarak kullandıkları yaygın uygulamalardan bazıları.
Bilgisayarlı görü, bir resim veya videoda ne olduğunu tanımak için örüntü tanıma ve derin öğrenmeye dayanır. Makineler görüntüleri işleyebildiğinde, analiz edebildiğinde ve anlayabildiğinde, gerçek zamanlı olarak görüntü veya video çekebilir ve çevrelerini yorumlayabilirler.
Veri yönetimi, bir kuruluşun potansiyelini ortaya çıkarmak için verileri yönetme uygulamasıdır. Verileri etkili bir şekilde yönetmek, verilere erişmek, entegre etmek, temizlemek, yönetmek, depolamak ve analitik için hazırlamak için bir veri stratejisine ve güvenilir yöntemlere sahip olmayı gerektirir.
Veri görselleştirme, verilerin iş analistleri ve diğerleri tarafından kolayca anlaşılabilmesi için resimsel veya grafiksel bir formatta sunulmasıdır. Veri görselleştirmeleri, kuruluşların büyük miktarda veriyi analiz etmesine ve çıktılara dayalı iş kararları almasına yardımcı olmada özellikle önemlidir.
Derin öğrenme, yüksek hacimli verilerdeki karmaşık örüntüleri öğrenmek için bilgi işlem gücündeki ilerlemelerden ve gelişmiş eğitim tekniklerinden yararlanarak çok sayıda işlem birimi katmanına sahip devasa sinir ağları kullanır. Yaygın uygulamalar arasında görüntü ve konuşma tanıma yer alır.
Yapay zekanın – bir dalı olan makine öğrenimi – analitik model oluşturmayı otomatikleştirir. Teknoloji, denetimsiz makine öğrenimi modelleriyle, nereye bakılacağı veya ne sonuca varılacağı açıkça programlanmadan verilerdeki gizli içgörüleri bulmak için sinir ağları, istatistik, yöneylem araştırması ve fizikten yöntemler kullanır.
Doğal dil işleme, bilgisayarların konuşma da dahil olmak üzere insan dilini analiz etme, anlama ve üretme yeteneğidir. NLP'nin bir sonraki aşaması, insanların görevleri yerine getirmek için günlük dili kullanarak bilgisayarlarla iletişim kurmasına olanak tanıyan doğal dil etkileşimidir.
Sinir ağı, insan beyninin işleyişinden esinlenen bir tür makine öğrenmesidir. Harici girdilere yanıt vererek bilgiyi işleyen, her birim arasında bilgi aktaran, birbirine bağlı birimlerden (nöronlar gibi) oluşan bir bilgi işlem sistemidir.
Veri bilimi için popüler programlama dilleri
İnsanlar nasıl çok çeşitli diller kullanıyorsa, aynı şey veri bilimcileri için de geçerlidir. Günümüzde yüzlerce programlama dili mevcut olduğundan, doğru olanı seçmek neyi başarmaya çalıştığınıza bağlıdır. İşte en iyi veri bilimi programlama dillerinden bazılarına bir göz atın.
Veri bilimi çözümleri
SAS Viya'nın yetenekleri arasında her kurumda veri bilimini hızlandırmak için güçlü veri yönetimi, görselleştirme, gelişmiş analitik ve model yönetimi yer alır.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme için SAS, şimdi kendi otomatik modelleme API'si ile en karmaşık analitik sorunları tek, entegre, işbirliğine dayalı bir çözümle çözmenizi sağlar.
SAS Visual Analytics, hızlı bir şekilde interaktif raporlar hazırlamanızı, görsel ekranlar aracılığıyla verilerinizi keşfetmenizi ve analizlerinizi self servis olarak gerçekleştirmenizi sağlar.
Bu çözümler ve daha fazlası, SAS'ın modern, ölçeklenebilir, bulut özellikli bir mimari üzerinde çalışan pazar lideri veri bilimi platformu SAS Viya tarafından desteklenmektedir.
