• Buradasın

    Big data ve veri bilimi arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Büyük veri (big data) ve veri bilimi (data science) arasındaki temel farklar şunlardır:
    • Kapsam: Büyük veri, hacim, hız ve çeşitlilik açısından geleneksel veri işleme yöntemleriyle analiz edilemeyecek kadar büyük veri kümelerini ifade eder 14. Veri bilimi ise bu büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarma sürecini kapsar 35.
    • Amaç: Büyük veri, daha verimli olmak, piyasaları anlamak ve rekabet gücünü korumak için kullanılırken, veri bilimi bu verilerden tüm değerli bilgileri çıkarmayı hedefler 1.
    • Yöntemler: Veri bilimi, istatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve veri analizi gibi farklı alanlardan yararlanır 45. Büyük veri ise dağıtık bilgi işlem, analitik ve teknoloji araçlarında kullanılır 1.
    • Odak Noktası: Büyük veri, belirli bir hedef veya sorunla sınırlı değildir; veri bilimciler belirli bir soru veya hedef doğrultusunda verileri analiz eder 1.
    Bu iki kavram birbiriyle ilişkili olsa da, büyük veri genellikle veri biliminin bir parçası olarak değerlendirilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. hakosoft.com.tr
        1
      2. bulutistan.com
        2
      3. iienstitu.com
        3
      4. akdenizdergi.com
        4
      5. getmidas.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Data Science ne iş yapar?

    Data Science (Veri Bilimi), verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması süreçlerini kapsayan çok disiplinli bir alandır. Data Science'ın yaptığı işler şunlardır: Veri toplama: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri çeşitli kaynaklardan toplamak. Veri temizleme: Toplanan verileri standartlaştırmak, hataları düzeltmek, eksik değerleri doldurmak ve tutarsızlıkları gidermek. Veri analizi: İstatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak verilerdeki desenleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak. Modelleme: Tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için veri modelleri oluşturmak. Görselleştirme: Verileri grafikler ve tablolar aracılığıyla görselleştirerek daha anlaşılır hale getirmek. İletişim: Analiz sonuçlarını raporlar ve diğer veri görselleştirmeleri şeklinde iş analistleri ve karar vericilere sunmak. Data Science, sağlık, finans, pazarlama ve çevre araştırmaları gibi birçok sektörde etkin karar verme süreçlerine katkıda bulunur.
    5 kaynak

    Veri Analisti ve veri bilimci aynı mı?

    Hayır, veri analisti ve veri bilimci aynı değildir. Veri analisti, kurumların mevcut verilerini anlamlı hale getirerek yöneticilerin doğru kararlar almasına yardımcı olur. Veri bilimci ise büyük veriyi analiz ederek geleceğe yönelik tahminler ya da sınıflandırmalar yapar ve bu tahminleri ile veriyi karar alma motoruna dönüştürür. Her iki meslek de veri odaklı karar almanın temel taşlarıdır ancak teknik yetkinlik seviyesi, kullanılan araçlar ve problem çözümündeki yaklaşımlar açısından birbirlerinden ayrılırlar.
    5 kaynak

    Data nedir?

    Data (veri), işlenebilir duruma getirilmiş, anlamlı bilgiler içeren sayısal veya elektronik bilgilerdir. Data, birçok farklı kaynaktan gelir ve metin, görüntü, ses, video veya sayılar gibi çeşitli formatlarda olabilir. Data, işletmeler için önemli bir varlıktır çünkü doğru şekilde kullanıldığında, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, müşteri ihtiyaçlarını anlamasına, operasyonlarını optimize etmesine ve daha pek çok alanda fayda sağlamasına olanak tanır. Data, aynı zamanda bireyler için de önemli bir varlıktır.
    5 kaynak

    Big Data analisti olmak için hangi bölüm okunmalı?

    Büyük Veri Analisti olmak için aşağıdaki bölümlerden mezun olunabilir: Bilgisayar Mühendisliği; İstatistik; Endüstri Mühendisliği; Yönetim Bilişim Sistemleri; Matematik; Enformatik. Ayrıca, online sertifika programlarına katılmak veya yüksek lisans eğitimi almak da bu alanda uzmanlaşmak için faydalı olabilir. Büyük Veri Analistliği bölümü, genellikle 4 yıllık bir lisans programıdır ve bu süre boyunca öğrencilere büyük veri analizi, istatistik, programlama, veri görselleştirme gibi konularda eğitim verilir.
    5 kaynak

    Veri analizi mi daha zor veri bilimi mi?

    Veri bilimi, veri analizine göre daha zor kabul edilir. Bunun nedenleri arasında veri bilimcilerinin, veri analistleriyle aynı sorumluluklara sahip olmasının yanı sıra, problemi kendi başlarına formüle etmek gibi daha karmaşık görevlerinin bulunması yer alır. Ayrıca, veri bilimcilerin ileri programlama, makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme gibi daha karmaşık beceriler kullanması gerekir.
    5 kaynak

    Uygulamalı veri bilimi ne iş yapar?

    Uygulamalı veri biliminin temel görevi, büyük veri kümelerini analiz ederek değerli bilgiler ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmaktır. Veri bilimcileri, bu süreçte aşağıdaki adımları izler: Verileri toplama ve temizleme. Veri analizi yapma. Makine öğrenmesi modelleri oluşturma ve eğitme. Bulguları görselleştirme. Elde edilen bilgileri iş dünyası veya bilimsel araştırmalar için değerli hale getirme. Veri bilimcileri, çalıştıkları sektöre göre farklı görevler üstlenebilir: E-ticaret veya finans sektöründe: Makine öğrenimi modelleri geliştirir ve tahmin modelleri oluştururlar. Pazarlama ajanslarında: Şirket stratejilerine yön verirler. Sağlık alanında: Yenilikçi çözümler üretirler. Veri bilimcileri, genellikle teknoloji şirketleri, pazarlama ajansları ve finans sektöründe kariyer yapar.
    5 kaynak

    Data Analyzer ve data scientist farkı nedir?

    Data Analyst (Veri Analisti) ve Data Scientist (Veri Bilimcisi) arasındaki temel farklar şunlardır: Görev ve Yaklaşım: Data Analyst, mevcut verileri analiz ederek geçmişe yönelik bilgi sunar ve işletmenin mevcut durumunu anlamaya odaklanır. Data Scientist, büyük ve karmaşık veri setlerini işleyerek geleceğe yönelik tahminler yapar ve makine öğrenimi modelleri oluşturur. Beceriler: Data Analyst, SQL, Python, R, Excel ve veri görselleştirme araçları gibi becerilere sahiptir. Data Scientist, ileri düzeyde istatistik ve matematik bilgisi, makine öğrenimi yöntemleri ve programlama (Python, R) konusunda uzmandır. Eğitim: Data Analyst, genellikle lisans derecesine sahiptir. Data Scientist, genellikle yüksek lisans veya doktora derecesine ihtiyaç duyar. Sorumluluklar: Data Analyst, veri toplama, temizleme, analiz etme ve sonuçları görselleştirme gibi görevlere odaklanır. Data Scientist, veri kalitesi kontrolü, model oluşturma, veri görselleştirme ve ekip için öneriler hazırlama gibi sorumlulukları vardır.
    5 kaynak