Veri bilimi Nedir? Bir dizi matematiksel, istatistiksel ve bilgisayar bilimleri tekniklerini kullanarak, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmayı hedefleyen bir disiplindir. Bu amaçla, veri bilimi, verileri toplama, temizleme, analiz etme, görselleştirme ve yorumlama işlemleri yaparak sonuçları yorumlayan bir dizi teknik ve araç kullanır.

Veri bilimi, işletmelerin, devlet kurumlarının, araştırma merkezlerinin ve hatta bireylerin karşılaştığı her türlü veriyle ilgilenir. Veri bilimi, bir şirketin satışlarını, tüketici davranışlarını veya stoklarını analiz edebilir. Aynı zamanda hükümetlerin, sağlık sistemlerinin veya eğitim kurumlarının büyük veri kümelerini analiz ederek, etkinliklerini veya politikalarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.

Veri bilimi, birçok farklı disiplini içeren çok disiplinli bir alandır. İstatistik, matematik, bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi ve veri madenciliği, veri bilimi için önemli disiplinlerdir. Veri bilimciler, bu disiplinlerin tekniklerini kullanarak, verileri anlamlı bilgilere dönüştürmek için bir dizi araç ve yöntemi kullanırlar.

Veri Bilimi Temelleri

Veri bilimi, büyük ve karmaşık veri setlerini analiz ederek anlamlı bilgiler elde etmek için kullanılan bir disiplindir. Bu süreçte, veri bilimcileri, istatistik, matematik, programlama ve veri tabanı yönetimi teknikleri gibi farklı disiplinleri bir arada kullanırlar.

1.   Veri toplama

Veri biliminin temelidir ve doğru veri toplama tekniklerinin kullanılması, veri bilimi projelerinin başarısı için hayati öneme sahiptir. Veri kaynakları, web siteleri, veri tabanları, sensörler, sosyal medya platformları, fiziksel ortamlar ve çevrimiçi formlar gibi farklı kaynaklardan toplanabilir. Veri toplama işlemi, veri bilimcileri için birçok zorluğu beraberinde getirir. Bunlardan biri, hangi veri kaynaklarının kullanılacağının belirlenmesidir. Bir diğeri, hangi veri toplama tekniklerinin kullanılacağının doğru bir şekilde seçilmesidir. Bu seçimler, verinin kalitesini ve doğruluğunu etkiler. Son olarak, veri toplama işlemi, veri gizliliği, güvenliği ve etiği konularında da dikkatli olmayı gerektirir. Veri toplama işlemi, veri bilimi projelerinin başarısını belirleyen önemli bir adımdır ve doğru tekniklerin kullanılması, veri analizinde güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar.

1.   Veri İşleme

Toplanan verilerin düzenlenmesi, temizlenmesi ve manipüle edilmesi gibi çeşitli işlemlerin yapılmasını içeren bir süreçtir. Bu işlemler, verilerin daha anlamlı ve kullanışlı hale getirilmesini sağlar. Veri işleme aşaması, veri setindeki hataları gidermek, eksik verileri tamamlamak, yanlış verileri düzeltmek ve verileri farklı formatlarda birleştirmek için kullanılır. Veri işleme, verilerin daha iyi anlaşılmasını ve analiz edilmesini sağlar ve bu nedenle veri bilimi projelerinde önemli bir rol oynar.

2.   Veri Analizi

Verilerin incelenmesi ve anlamlı bilgilerin elde edilmesi için matematiksel ve istatistiksel yöntemlerin kullanıldığı bir süreçtir. Bu yöntemler, verilerin yapısal ve niteliksel özelliklerini analiz etmek, çeşitli ilişkileri ve desenleri ortaya çıkarmak, eğilimleri ve değişimleri belirlemek için kullanılır. Veri analizi, genellikle keşifsel, tanımlayıcı, çıkarımsal ve tahminsel olarak sınıflandırılabilir. Keşifsel analiz, verilerdeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek için kullanılırken, tanımlayıcı analiz, verilerin özelliklerini özetleyerek anlamaya yardımcı olur. Çıkarımsal analiz, verilerdeki özelliklerden yola çıkarak sonuçlar çıkarmayı sağlar ve tahminsel analiz ise gelecekteki olayların tahmin edilmesine yardımcı olur.

3.   Sonuçların Sunumu

Veri analizindeki sonuçların etkili bir şekilde paylaşılması ve raporlanmasıdır. Bu, çeşitli veri görselleştirme teknikleri kullanılarak veya yazılı ve sözlü raporlar aracılığıyla yapılabilir. Veri bilimcilerin amaçlarına uygun sunumlar hazırlamaları gerekmektedir ve sunumlar, proje paydaşlarına sunulurken anlaşılabilir ve etkili olmalıdır. Bu nedenle, sonuçların sunumu, verilerin anlamlı bir şekilde sunulmasını ve doğru kararlar alınmasını sağlamak için önemlidir.

Veri bilimi projeleri, bir takım veri bilimi araçları ve teknikler kullanılarak gerçekleştirilir. Bu araçlar, Python, R, SQL ve MATLAB gibi programlama dilleri, veri tabanı yönetim sistemleri, yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları gibi farklı disiplinleri kapsar.

Veri bilimi projeleri, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, pazarlama, sağlık, finans, telekomünikasyon ve e-ticaret sektörleri veri bilimi projelerini sıklıkla kullanırlar. Bu projelerde elde edilen sonuçlar, endüstrilerdeki karar alma süreçlerinde kullanılarak, işletmelerin performansını artırmaya yardımcı olur.

Veri bilimi, büyük veri setlerini anlamlı bilgilere dönüştürmek için farklı disiplinleri bir arada kullanarak veri işleme, veri analizi ve sonuçların sunumu süreçlerinden oluşan bir disiplindir. Veri bilimi projeleri, birçok endüstride kullanılır ve bu projelerin başarısı, veri toplama, işleme, analiz ve sunum aşamalarında doğru tekniklerin kullanılması ile sağlanır.

Veri Bilimi İstatistiksel Analiz

Bir veri setindeki değişkenlerin matematiksel ve istatistiksel tekniklerle analiz edildiği bir süreçtir. Bu analizler, verilerin dağılımı, merkezi eğilimleri, değişkenlikleri, eğilimleri ve ilişkileri gibi özelliklerini ortaya çıkarır. Bu teknikler aynı zamanda, veri setindeki değişkenler arasındaki ilişkileri, korelasyonları, bağımlılıkları ve nedensellikleri de ortaya koyabilir. İstatistiksel analiz, hipotez testleri, güven aralıkları, ANOVA (varyans analizi), regresyon analizi ve t testleri gibi teknikleri içerir. Bu teknikler, verilerin anlaşılmasına, modele uygunluğunun ve keşfinin sağlanmasına, sonuçların yorumlanmasına ve doğru kararların  alınmasına yardımcı olur.