• Buradasın

    Veri bilimi dünyayı nasıl değiştirdi?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri bilimi, dünyayı çeşitli şekillerde değiştirmiştir:
    • Sağlık Sektörü: Yapay zeka modelleri, hastalık teşhisi koyma ve tedavi önerileri sunma konusunda önemli rol oynamaktadır 13. Örneğin, IBM Watson kanser teşhisinde %93 doğruluk oranına ulaşmıştır 3.
    • Finans Sektörü: Dolandırıcılık tespiti ve piyasa analizi gibi konularda yapay zeka kullanılmaktadır 15.
    • Perakende: Müşteri verilerinden faydalanarak kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri oluşturulmaktadır 1.
    • Akıllı Şehirler: Büyük veri analitiği ile trafik yönetimi, enerji tüketimi optimizasyonu ve kamu güvenliği sağlanmaktadır 1.
    • Tarım: Drone ve uydu görüntüleriyle bitki sağlığı, toprak verimliliği ve hava durumu hakkında bilgi sunulmaktadır 1.
    Ancak, veri biliminin bazı dezavantajları da vardır:
    • Önyargılı Kararlar: Kredi notu tahmin modelleri gibi uygulamalar, eski verilere dayandığı için önyargılı kararlara yol açabilir 3.
    • Etik ve Güvenlik Sorunları: Veri mahremiyeti ve güvenliği önemli bir endişe kaynağıdır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. vizyonistakademi.com
        1
      2. academy.patika.dev
        2
      3. probesto.com
        3
      4. kosefikri.com
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri biliminde hangi kaynaklar kullanılır?

    Veri biliminde kullanılan bazı kaynaklar: Veri setleri: Kaggle, Earthdata, Google Cloud Public Datasets gibi platformlardan çeşitli veri setleri edinilebilir. Çevrimiçi kurslar ve özel eğitim programları: Coursera, edX, Udacity gibi platformlarda veri bilimi kursları ve uzmanlık programları sunulur. Kitaplar: "Data Science for Business", "Python for Data Analysis", "The Data Science Handbook" gibi kaynaklar veri bilimi konularında bilgi sağlar. Etkileşimli platformlar: Kaggle, GitHub veri bilimi projeleri ve kod örnekleri için zengin kaynaklardır. Akademik dergiler ve yayınlar: Journal of Data Science, Big Data & Society gibi dergiler araştırma makaleleri sunar. Topluluklar ve forumlar: Stack Overflow, Reddit gibi platformlar programlama ve veri bilimi ile ilgili sorular için kaynaktır. Görselleştirme araçları: Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset, Metabase gibi araçlarla veriler görselleştirilir.
    5 kaynak

    Veri bilimi konusu ne zaman ortaya çıktı?

    Veri bilimi, uzun bir geçmişe sahip olup, farklı alanlarda yapılan veri analizi çabalarıyla şekillenmiştir. İlk veri analizi çabaları antik çağlardan 19. yüzyıla kadar uzanmaktadır. İstatistiksel devrim 17. ve 19. yüzyıllar arasında gerçekleşmiştir. Bilgisayarlar ve veri işleme 20. yüzyılda önemli bir dönüm noktası olmuştur. Veri bilimi terimi 1970'lerin sonlarında ortaya çıkmıştır. Büyük veri devrimi 2000'li yıllarda başlamış ve internet, sosyal medya, sensörler ve diğer dijital kaynaklar sayesinde büyük miktarda veri üretilmesiyle yeni araçlar ve teknikler geliştirilmiştir.
    5 kaynak

    Veri analizi dünya için neden önemlidir?

    Veri analizi, dünya için önemlidir çünkü: 1. Karar Alma Süreçlerini İyileştirir: İşletmelerin ve kurumların daha bilinçli ve etkili kararlar almasına yardımcı olur. 2. Ürün ve Hizmet Geliştirmede Etkili Olur: Kişiselleştirilmiş öneriler ve yenilikler sunarak müşteri deneyimini artırır. 3. İş Öngörülebilirliğini Artırır: Talep tahmini, stok yönetimi ve finansal analiz gibi alanlarda daha doğru öngörüler elde edilmesini sağlar. 4. Sağlık Sektöründe Önemli Etkiler Yaratır: Hastalıkların yayılmasını takip etmek, teşhis ve tedavi yöntemleri geliştirmek gibi alanlarda kullanılır. 5. Büyüme ve Verimliliği Teşvik Eder: Büyük veri analizi, büyümeyi, yeniliği ve operasyonel verimliliği destekler.
    5 kaynak

    Veri konusu nereden çıktı?

    Veri konusu, dijital teknolojilerin yükselişiyle birlikte ortaya çıktı. Ayrıca, veri analizi ihtiyacı, işletmelerin doğru verileri elde etmesi ve bu veriler ışığında eyleme geçmesi gerekliliğinden doğdu.
    5 kaynak

    Veri bilimi ajansları ne iş yapar?

    Veri bilimi ajansları, büyük veri kümelerini analiz ederek anlamlı bilgiler çıkaran ve bu bilgileri kullanarak şirketlere stratejik kararlar almalarında yardımcı olan profesyoneller olan veri bilimcileri istihdam ederler. Veri bilimi ajanslarının yaptığı işler arasında şunlar yer alır: Veri toplama ve temizleme: Çeşitli kaynaklardan gelen ham verileri toplamak ve analiz edilebilir hale getirmek. Veri analizi ve modelleme: İstatistiksel yöntemler ve algoritmalar kullanarak verilerdeki gizli desenleri ve ilişkileri keşfetmek. Makine öğrenimi uygulamaları: Veriyi kullanarak bilgisayarların öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirmek. Veri görselleştirme ve raporlama: Karmaşık veri analizlerini grafikler ve tablolar kullanarak anlaşılır hale getirmek ve bulguları paydaşlara sunmak. Karar destek sistemleri ve strateji geliştirme: Elde edilen içgörüleri kullanarak işletme stratejileri geliştirmeye yardımcı olmak.
    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

    Veri biliminde görselleştirme neden önemlidir?

    Veri biliminde görselleştirme önemlidir çünkü: Eğilimleri ve kalıpları tanımlamayı kolaylaştırır. Karar vermeyi destekler. Zamandan tasarruf sağlar. Müşteri hizmetlerini iyileştirir. Çalışan katılımını artırır.
    5 kaynak