• Buradasın

    Data Science ne iş yapar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Data Science (Veri Bilimi), verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması süreçlerini kapsayan çok disiplinli bir alandır 5.
    Data Science'ın yaptığı işler şunlardır:
    • Veri toplama: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri çeşitli kaynaklardan toplamak 4.
    • Veri temizleme: Toplanan verileri standartlaştırmak, hataları düzeltmek, eksik değerleri doldurmak ve tutarsızlıkları gidermek 4.
    • Veri analizi: İstatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak verilerdeki desenleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak 45.
    • Modelleme: Tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için veri modelleri oluşturmak 45.
    • Görselleştirme: Verileri grafikler ve tablolar aracılığıyla görselleştirerek daha anlaşılır hale getirmek 45.
    • İletişim: Analiz sonuçlarını raporlar ve diğer veri görselleştirmeleri şeklinde iş analistleri ve karar vericilere sunmak 2.
    Data Science, sağlık, finans, pazarlama ve çevre araştırmaları gibi birçok sektörde etkin karar verme süreçlerine katkıda bulunur 15.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. seas.harvard.edu
        1
      2. ibm.com
        2
      3. techtarget.com
        3
      4. freecodecamp.org
        4
      5. ekolsoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Data analitiği ne iş yapar?

    Data analitiği, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürerek çeşitli iş alanlarında kararlar alınmasına yardımcı olur. Data analistlerinin yaptığı işler şunlardır: 1. Veri Toplama: Belirli bir amaç doğrultusunda verileri toplamak ve bilimsel yöntemlerle düzenlemek. 2. Veri Depolama: Toplanan verileri dijital alanlarda saklamak ve sınıflandırmak. 3. Veri İşleme: Verileri işleyerek ihtiyaç duyulan çıktılara dönüştürmek, toplu veya gerçek zamanlı olarak işlemek. 4. Veri Temizleme: Tutarsızlıkları gidermek, hataları belirlemek ve mükerrer verileri temizlemek. 5. Veri Analizi: İşlenen verileri analiz ederek raporlar oluşturmak ve sonuçları paydaşlarla paylaşmak. Ayrıca, data analistleri, tahmine dayalı analizler yaparak gelecekteki eğilimleri öngörmeye de katkıda bulunabilirler.
    5 kaynak

    Big data ve veri bilimi arasındaki fark nedir?

    Big data ve veri bilimi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Big Data: Büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. 2. Veri Bilimi: Büyük verinin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgilenen disiplindir.
    5 kaynak

    Data scientist iş elanları nasıl bulunur?

    Veri bilimcisi iş ilanlarını bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. LinkedIn: Binlerce profesyonel ve teknik uzmanla, veri bilimcileri bulmak için LinkedIn'i kullanabilirsiniz. 2. Online iş ilanları siteleri: Indeed, LinkedIn, Naukri, Glassdoor ve Stack Overflow Jobs gibi platformlarda iş ilanları yayınlayabilirsiniz. 3. GitHub ve Stack Overflow: Geliştiricilerin projelerini ve katkılarını inceleyerek, veri bilimcisi adaylarını değerlendirebilirsiniz. 4. Tech konferansları ve meetup'lar: Veri Bilimi ve ilgili etkinliklere katılarak, sektördeki yetenekli geliştiricilerle tanışabilirsiniz. 5. Açık kaynak projeleri: Veri Bilimi ile ilgili açık kaynak projelerinde yer alan ve aktif katkıda bulunan kişileri keşfedebilirsiniz. 6. Online öğrenme platformları: Udemy ve Coursera gibi platformlarda, veri bilimi projelerini ve ödevlerini inceleyerek yetenekli adayları bulabilirsiniz. 7. Referanslar ve çalışan ağları: Mevcut çalışanlarınızdan ve ağınızdan tavsiyeler alarak, veri bilimcisi adayları bulabilirsiniz.
    5 kaynak

    Data Analyzer ve data scientist farkı nedir?

    Veri Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Görev Kapsamı: - Veri Analisti, mevcut verileri analiz ederek iş kararları için içgörüler sağlar. - Veri Bilimcisi, karmaşık ve büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarır. 2. Teknik Beceriler: - Veri Analistleri, SQL, Excel ve temel istatistiksel yazılımlara (R veya Python gibi) odaklanır. - Veri Bilimcileri, programlama, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bulut bilişim gibi daha ileri düzey teknik becerilere sahiptir. 3. Çalışma Ortamı: - Veri Analistleri, genellikle iş birimleri ile yakın çalışarak veri analizlerini iş hedeflerine uyarlar. - Veri Bilimcileri, ürün geliştirme ve yürütme süreçlerine daha fazla dahil olur ve çapraz fonksiyonel projelerde yer alırlar.
    5 kaynak

    Data science stajı nasıl yapılır?

    Veri bilimi stajı yapmak için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olabilir: 1. Temel Becerileri Öğrenmek: Programlama (Python, R), matematik, istatistik, makine öğrenimi ve veri görselleştirme gibi alanlarda kendini geliştirmek önemlidir. 2. Online Kurslar ve Sertifikalar Almak: AAFT gibi platformlardan veri bilimi diploması alarak teorik bilgiyi pekiştirmek mümkündür. 3. Gerçek Projeler Üzerinde Çalışmak: Kaggle gibi sitelerden datasets indirerek küçük projeler yapmak, öğrenilenlerin uygulanmasını sağlar. 4. Portföy Oluşturmak: Kişisel projeler, Kaggle yarışmaları, Jupyter Notebook raporları ve GitHub'da paylaşılan kodlar, staj başvurularında avantaj sağlar. 5. Ağ Kurmak: LinkedIn gibi profesyonel ağ platformlarında diğer veri bilimcilerle bağlantı kurmak, iş fırsatları ve mentörlük için faydalıdır. 6. Staj İlanlarını Takip Etmek: LinkedIn, Indeed, Glassdoor gibi iş ilanı sitelerinde veri bilimi stajlarını aramak ve üniversite kariyer hizmetlerini kullanmak önerilir. Veri bilimi stajı, teorik bilgiyi pratik deneyime dönüştürerek kariyerin başlangıcı için önemli bir adımdır.
    5 kaynak

    Data nedir?

    Data (veri), bilgilerin toplandığı, saklandığı ve işlendiği yapılandırılmış veya yapılandırılmamış parçalardır. Data iki ana türde olabilir: 1. Yapılandırılmış veri: Belirli bir düzen veya format içinde organize edilmiş veridir. 2. Yapılandırılmamış veri: Herhangi bir düzen veya format içermeyen veridir. Data analitiği, istatistiksel ve matematiksel tekniklerin kullanılarak veriyi anlamlı bilgilere dönüştürme sürecidir.
    5 kaynak

    Data meslekleri nelerdir?

    Veri bilimleri alanında çeşitli meslekler bulunmaktadır, bunlar arasında en yaygın olanlar şunlardır: 1. Veri Bilimcisi: Karmaşık veri analizi, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi görevlerden sorumludur. 2. Veri Mühendisi: Veri toplama, depolama ve işleme altyapısını tasarlar ve bakımını yapar. 3. Veri Analisti: Büyük veri setlerini analiz eder, raporlar ve görselleştirmeler oluşturur. 4. Makine Öğrenme Mühendisi: Makine öğrenme modellerini geliştirir ve dağıtır. 5. İş Zekası Analisti: Raporlama ve dashboard oluşturma gibi görevlerle iş kararlarını destekler. Diğer veri bilimleri meslekleri arasında istatistikçi, veri mimarı, veritabanı yöneticisi gibi pozisyonlar da yer alır.
    5 kaynak