• 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 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

    Uygulamalı veri bilimi ne iş yapar?

    Uygulamalı veri bilimi, teorik veri bilimi kavramlarını pratik çözümlere dönüştürerek çeşitli alanlarda veri analizi ve modelleme yapar. Uygulamalı veri biliminin iş yaptığı bazı alanlar: İş Zekâsı ve Analitik: Şirketlerin karar alma süreçlerini geliştirmek için trendler, müşteri davranışları ve iş performansı hakkında öngörü elde eder. Tahminsel Analitik: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için modeller oluşturur. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ: Görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri ve otonom araçlar gibi alanlarda kullanılır. Pazarlama: Müşteri davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek hedefe yönelik pazarlama kampanyaları ve ürün geliştirme yapar. Sosyal Medya Analizi: İtibar yönetimi, pazarlama ve halkla ilişkiler için sosyal medya platformlarındaki eğilimleri analiz eder. Enerji ve Kamu Hizmetleri: Enerji tüketimini analiz eder, enerji dağıtımını optimize eder ve enerji verimliliğini artırır.
    5 kaynak

    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

    Data ne anlama gelir?

    Data kelimesi, veri anlamına gelir. Data ayrıca şu anlamlara da gelebilir: - Bilgisayar sistemlerinde analiz edilerek anlamlı bilgilere dönüştürülebilen yapılandırılmış veya yapılandırılmamış bilgiler. - Telefonda mobil internet kullanımı. - Ekonomi alanında yönetim biçimi, hukuk düzeni, teknik bilgi ve nüfus ögelerinden her biri.
    5 kaynak

    Data ve bilgi arasındaki fark nedir?

    Data (Veri) ve bilgi arasındaki fark şu şekildedir: Veri, ham ve işlenmemiş gerçek enformasyon parçacığına verilen addır. Bilgi, verilerin işlenmiş ve anlamlı hale getirilmiş formudur.
    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'ın görselleştirmesi nedir?

    Data science'ın görselleştirilmesi (data visualization), karmaşık veri setlerinin grafikler, diyagramlar ve diğer görsel öğeler kullanılarak daha anlaşılır hale getirilmesi sürecidir. Bu süreç, verilerin desenlerini ve ilişkilerini görsel olarak keşfetmeyi sağlar ve aşağıdaki faydaları sunar: - Hızlı kavrama ve anlama: Görsel temsiller, kullanıcıların verileri daha hızlı kavramasını sağlar. - Daha iyi karar alma: Görsel veriler, karar vericilerin bilgiye dayalı kararlar almasını kolaylaştırır. - İletişimi güçlendirme: Teknik olmayan paydaşların da verileri anlamasını sağlayarak organizasyon içi iletişimi geliştirir. Veri görselleştirmesi için yaygın olarak kullanılan araçlar arasında Excel, Tableau, Google Data Studio ve Power BI bulunur.
    5 kaynak