Veri Bilimi (Data Science) Nedir?

Veriler oldukça geniş bir alanı kaplamaktadır. İnsanoğlu farkında olmasa da binlerce veri üretmeye devam etmektedir. Google aramalarıyla yapılan her tıklama ve hatta her yeni beğeni bile veri üretilmesine neden olmaktadır. Şu anda bu kadar çok veri bulunurken bunların en verimli şekilde kullanılması da önemli bir noktadır. Tam da bu aşamada veri bilimi devreye girmektedir.

Data Science kavramının Türkçe karşılığı olan veri bilimi, matematik, yapay zeka, istatistik, bilgisayar mühendisliği gibi konuları bir araya getirmektedir. Bununla birlikte işletmeler için daha anlamlı iç görü elde etmeyi amaçlamayan bir alandır. Bu iç görüler şirketlerin bir şeyin nasıl olduğu, ilerleyen dönemlerde nasıl olacağı gibi konularda fikir edinmesini sağlamaktadır. Şirketlerin pazardaki trendlere hazırlanmasına, yeni trendler hazırlanmasına da katkısı vardır.

Merak edilen konulardan birisi de Big Data nedir şeklindedir. Büyük veri anlamına gelmekte olan Big Data, geleneksel veri işleme teknikleri kullanarak işlenmeyen ya da analiz edilemeyen karmaşık veri kümelerini ifade etmektedir. Büyüklüğü, çeşitliliği gibi seçeneklerle karakterize edilmektedir. Değer elde edilmesi için ise gelişmiş bilgi işlem teknolojilerinden yararlanılmaktadır.

Büyük verilerin önemi, işletmelerin ve kuruluşların daha iyi kararlar almasını sağlaması, verimliliğin arttırılması gibi detaylara yardımcı olmasıdır. İşletmeler, çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek müşteri davranışları, pazar eğilimleri konusunda bilgi sahibi olmaktadır. Bu uygulamalar kuruluş fırsatları, risklerin değerlendirilmesi gibi konularda karar almayı sağlamaktadır.

Veri Bilimi Projelerinin Uygulama Zorlukları Nelerdir?

Veri bilim projelerinin uygulama zorlukları birden fazladır. Bunlardan bahsetmek gerekirse bazıları yazımızda belirttiğimiz şekilde karşınıza çıkmaktadır.

1.      Çoklu Veri Hatası

Veri bilimciler genel olarak çeşitli platformlar üzerinde birden fazla veri üreten, farklı türde uygulamalarla çalışmaktadır. Tüm verilerin temizlenmesi, hazırlanması zaman almaktadır. Programlama dilleri genel olarak bu konuda destekleyicidir. Ancak tüm farklı yönlerden gelmekte olan verilerin yönetimi daha zordur.

2.      İletişimsizlik

Veri bilimcilerin önüne çıkan en yaygın engellerden birisi de işletmenin yapılmasını istediği şey ile gerçekte başarılabilecek şey arasındaki farklılıktır. İş operasyonlarında bulunan pek çok kişi teknoloji ve diğer süreçleri anlamak konusunda zorluk yaşarken birçok veri bilimci şirketlerin hedeflerini anlamakta zorluk yaşamaktadır.

3.      Makine Öğrenimi Önyargısı

Veri bilimcilerin sıkça karşılaşmakta olduğu zorluktan birisi de makine öğrenimi hakkındaki önyargılardır. Bunun sonucunda da genel olarak yanlış sonuçlar ortaya çıkmaktadır. Örnek vermek gerekirse bir algoritma belirli şirketlerden iletilen verilerle eğitilmiş olsun. Böyle bir durumda işlenecek olan yeni verilerin listesi verildiğinde daha az doğru bir sonuç ortaya çıkmaktadır. Bundan ötürü veri bilimciler sürekli olarak önyargının nerede olacağını, sonucu nasıl etkilediğini araştırmaktadır. Bu başlangıçta kolay gibi görünse de aslında hiç de kolay değildir.

4.      Fazla Veri

Geçmiş dönemde karşılaşılan zorluklar arasında veri ihtiyacı yer almaktaydı. Bu sorunun büyümesi şirketlerin daha çok loT cihazı geliştirmesine yol açmıştır. Bu şekilde veri toplama sorunu çözülmeye çalışılmıştır. Sonucunda ise artık veri toplamak bir sorun değildir. Ancak bu aşamada ortaya çıkan yeni sorun ise verilerin çok fazla olmasıdır. Çünkü çok fazla veri içerisinde arananın bulunması da zordur.

Veri Bilimi Platformları Nelerdir?

Veri bilimi platformları, büyük hacimli hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerin madenciliğini temel oluşturmaktadır. Aynı zamanda bu verilerin analiz işlemlerine de temel oluşturduğu bilinmektedir. Bu şekilde söz konusu verilerin eyleme dönüştürülebilir iç görüleri oluşturmasını sağlamaktadır. Söz konusu platformlar veri bilimi ve makine öğrenimi uygulamalarına yönelik talepleri karşılamaktadır. Bunun için de çeşitli gelişim ve yazılım araçlarından destek alınmaktadır. Yazımız içerisinde yer verdiğimiz listede günümüz işletmelerinin ihtiyaçlarının karşılanması amacıyla hazırlanan veri bilimi platformları yer almaktadır. Yazımızı okumaya devam ederek veri bilimi platformları hakkında bilgi alabilirsiniz.

·         IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics platformu, tahmine dayalı modelleme ve gelişmiş istatistiksel analiz için kullanılan bir araçtır. Büyük küme verilerinin sıralanması, düzenlenmesi amacıyla önemli bir destekleyicidir. Kullanıcı dostu bir ara yüze sahiptir. Buna benzer daha pek çok özelliği sayesinde veri bilimcileri tarafından en sık tercih edilen seçenekler arasında yer almaktadır.

·         Alteryx Designer

Alteryx Designer, kod gerektirmeyen araçların veri harmanlama, raporlama gibi yeteneklerle birleştirilerek kullanılmasını sağlamaktadır. Kullanıcı dostu bir veri analitiği şeklindedir. Otomasyon özellikleri analitik süreçlerin kolaylaşmasını sağlarken iç görüleri hızlandırmaktadır. Bu da operasyonel verimliliğin artması anlamına gelmektedir.

·         Dataiku DSS

Dataiku DSS, veri bilimcilerin geliş analitik ve projeler sürdürmesinde derin iç görülerin oluşmasını sağlamaktadır. Veri işbirliği için merkezi bir platform görevi görmektedir. Böylece birden farklı sektör içerisinde makine öğreniminin sorunsuz bir şekilde uyumlu hale gelmesini sağlamaktadır.

·         H20 Driverless Al

H20 Driverless Al, veri bilimcilerin model ayarlama ve dağıtımı gibi makine öğrenimi görevlerinin hızlandırılması amacıyla kullanılan bir teknolojidir. Geliştirilebilir platforma sahiptir. Bu sayede esneklik ve ölçeklendirilme gibi fırsatlar sunmaktadır. Bu da pek çok kurumsal uygulamaya aynı anda hitap edebilmesini sağlamaktadır.

·         MATLAB

MATLAB güçlü matematiksel fonksiyonlarıyla tanınan başarılı bir sayısal hesaplama platformu olarak tanınmaktadır. Bilimsel uygulamalarda yaygın şekilde kullanılmaktadır. Bunun yanında verilerin görselleştirilmesi, sinyal işlemesi ve makine öğreniminde önemli bir yere sahiptir. Bu da veri bilimcilerin vazgeçilmez platformlarından biri olmasını sağlamaktadır.

Veri Bilimci Nasıl Olunur?

Veri bilimciler verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması konusunda uzmanlık sahibi olan kişilerdir. Kendileri sahip oldukları becerileri işletmeleri için daha iyi kararlar almak, operasyonları iyileştirmek amacıyla kullanmaktadır. Ayrıca veri bilimciler genel olarak matematik, bilgisayar bilimleri gibi güçlü geçmişlere sahiptir. Bu bilgiler, veri setlerinin analiz edilmesi, eğilimlerin bulunması amacıyla kullanılmaktadır. Ek olarak veri bilimciler verilerin toplanması ve depolanması için de yeni yollar geliştirmektedir. Pek çok kişinin merak ettiği konulardan birisi ise veri bilimci nasıl olunur şeklindedir.

Veri bilimci olmak için öncelikli olarak ilgili programlama dillerinin bilinmesi, öğrenilmesi gerekmektedir. Lisans derecesi sizlere bu konuda teorik bir anlayış kazandırmaktadır. Aynı zamanda R, SAS, SQL ve Python gibi programlama dillerini öğrenmeniz önemli bir noktadır. Büyük veri kümeleriyle çalışacağınız zaman temel dillere hâkim olmanız gerekir.

Farklı dilleri öğrenmenin yanında ilgili becerileri de öğrenmeniz beklenir. Veri bilimcilerin veri görselleştirme, büyük veriler için farklı araçlarla çalışma konusunda bilgi sahibi olmalısınız. Büyük veri kümeleriyle çalışırken veri kümelerinin nasıl işleneceğini biliyor olmak, bunları temizlemek ve analiz etmek oldukça önemlidir.

Dikkat edilmesi gereken noktalardan birisi de stajdır. Yapmak istediğiniz işin tam olarak ne olduğu, neler gerektirdiği ancak uygulamalı şekilde öğrenilebilir. Bunun için staj yapmak iş zekâsı analisti, veri analisti ve veri mühendisi gibi işlerde staj yapabilirsiniz. Stajınız bittiği zaman aynı şirkette çalışmaya devam edebilirsiniz. Bunun dışında veri bilimcileri, veri mühendisleri gibi pozisyonlarda giriş seviyesinde bir işe başlayabilirsiniz. Bu şekilde işinizde deneyim sahibi olabilir, becerilerinizi geliştirerek üst pozisyonlara ulaşabilirsiniz.