• Buradasın

    Uygulamalı veri bilimi ne iş yapar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Uygulamalı veri biliminin temel görevi, büyük veri kümelerini analiz ederek değerli bilgiler ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmaktır 12. Veri bilimcileri, bu süreçte aşağıdaki adımları izler:
    • Verileri toplama ve temizleme 12.
    • Veri analizi yapma 12.
    • Makine öğrenmesi modelleri oluşturma ve eğitme 12.
    • Bulguları görselleştirme 12.
    • Elde edilen bilgileri iş dünyası veya bilimsel araştırmalar için değerli hale getirme 3.
    Veri bilimcileri, çalıştıkları sektöre göre farklı görevler üstlenebilir:
    • E-ticaret veya finans sektöründe: Makine öğrenimi modelleri geliştirir ve tahmin modelleri oluştururlar 3.
    • Pazarlama ajanslarında: Şirket stratejilerine yön verirler 3.
    • Sağlık alanında: Yenilikçi çözümler üretirler 3.
    Veri bilimcileri, genellikle teknoloji şirketleri, pazarlama ajansları ve finans sektöründe kariyer yapar 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ssttek.com
        1
      2. cvpro.com.tr
        2
      3. sertifika.karabuk.edu.tr
        3
      4. vodafone.com.tr
        4
      5. okulsecim.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

    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 operasyonları uzmanı ne iş yapar?

    Data operasyonları uzmanı, verilerin yönetilmesi, işlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgili çeşitli görevler üstlenir. Bu görevler arasında: Veri toplama ve depolama: Verilerin toplanması, depolanması ve yönetim sistemlerinin geliştirilmesi. Veri güvenliği: Veritabanlarının güvenliğini sağlamak, erişim kontrolleri ve şifreleme uygulamak. Performans izleme: Veritabanlarının performansını izlemek, darboğazları belirlemek ve çözmek. Yedekleme ve geri yükleme: Verilerin yedeklenmesi ve gerektiğinde geri yüklenmesi. İşbirliği: Geliştiriciler, operasyon ekipleri ve iş paydaşlarıyla birlikte çalışarak veritabanı sistemlerinin kuruluşun ihtiyaçlarını karşılamasını sağlamak. Ayrıca, data operasyonları uzmanları, veri analizi ve modelleme gibi ileri düzey tekniklerle de ilgilenebilirler.
    5 kaynak

    Veri Bilimi ve Yapay Zeka arasındaki fark nedir?

    Veri Bilimi ve Yapay Zeka (YZ) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Odak Noktası: - Veri Bilimi: Büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistik, matematik ve bilgisayar bilimlerini kullanır. - Yapay Zeka: Bilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme, öğrenme, problem çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmesini sağlar. 2. Yöntemler: - Veri Bilimi: Veri toplama, temizleme, analiz, modelleme ve görselleştirme gibi teknikleri içerir. - Yapay Zeka: Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve uzman sistemler gibi yöntemleri kullanır. 3. Uygulama Alanları: - Veri Bilimi: Pazarlama, sağlık, finans, perakende ve ulaşım gibi birçok alanda kullanılır. - Yapay Zeka: Otomasyon, otomatik sürüş, tıp, dil çevirisi gibi geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Bu iki alan birbirini tamamlar; veri bilimi, yapay zekanın eğitilmesi için gerekli verileri sağlarken, yapay zeka da veri biliminin bulgularını uygulamaya döker.
    5 kaynak

    Veri Bilimi öğrenmek zor mu?

    Veri Bilimi öğrenmek zor değildir, ancak uzmanlaşmak için ısrarcı olmak ve sürekli öğrenmek gereklidir. Veri Bilimi öğrenmek için gerekli bazı adımlar: İstatistik ve matematik temeli oluşturmak. Python veya R gibi programlama dillerini öğrenmek. Veritabanları hakkında bilgi sahibi olmak. Veri analiz yöntemlerini öğrenmek. Veri Bilimi araçlarını araştırmak. Veri Bilimi, istatistik, bilgisayar bilimleri, alan bilgisi ve sezginin birleşiminden yararlanır.
    5 kaynak

    Data meslekleri nelerdir?

    Data (veri) ile ilgili bazı meslekler: Veri Mühendisi (Data Engineer). Veri Bilimcisi (Data Scientist). Veri Analisti (Data Analyst). Web Geliştiricisi. Dijital Tasarım ve Veri Görselleştirme Uzmanı. Sosyal Medya Uzmanı. 3D Üretim Mühendisi. Dijital Oyun Tasarımcısı.
    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