VeriBilimi

Kaggle, veri bilimcilerin sosyal medyası olarak bilinen, Google bünyesinde faaliyet gösteren bir web sitesidir. Kaggle'ın amacı: - Veri analitiği, makine öğrenmesi ve yapay zeka ile ilgili profesyonelleri ve meraklıları bir araya getirmek. - Kullanıcıların kodlarını paylaşabilecekleri, veri setleri üzerinde çalışabilecekleri ve yarışmalar katılabilecekleri bir platform sağlamak. Kaggle'ın ana bileşenleri: - Veri setleri: Çeşitli kategorilerdeki açık veri setlerine erişim. - Yarışmalar: Ödüllü veri bilimi yarışmaları. - Kod defterleri (Notebooks): Kullanıcıların kodlarını paylaşabileceği interaktif çalışma alanları. - Topluluk: Veri bilimi alanında çalışan kişilerle bilgi alışverişi yapma imkanı sunan forumlar.

Analytic kelimesi, Türkçede "analitik", "çözümsel" gibi anlamlara gelir. Google Analytics ise, web sitesi ve uygulama performansını analiz etmek için kullanılan ücretsiz bir web analizi hizmetidir. Google Analytics ile web sitesi ziyaretçileri hakkında detaylı bilgi edinilebilir, içerik analizi yapılabilir, sosyal medya etkileşimleri izlenebilir ve dönüşüm oranları ölçülebilir.

Preprocessing (veri ön işleme), ham verilerin analiz ve modelleme için uygun hale getirilmesi sürecidir. İşte bu sürecin temel adımları: 1. Gerekli Kütüphanelerin İthal Edilmesi: Pandas, NumPy ve scikit-learn gibi kütüphaneler, veri temizleme ve dönüştürme işlemlerinde kullanılır. 2. Veri Yükleme ve Anlama: Veriler CSV dosyaları, veritabanları veya Excel elektronik tabloları gibi çeşitli kaynaklardan yüklenir ve incelenir. 3. Eksik Verilerin Ele Alınması: Veri setlerinde eksik değerler olabilir ve bu değerlerin doğru şekilde işlenmesi gerekir. 4. Veri Dönüşümü: Verilerin ölçeklendirilmesi, normalleştirilmesi veya kategorik verilerin sayısal forma dönüştürülmesi gibi işlemler yapılır. 5. Veri Entegrasyonu: Veriler farklı kaynaklardan geliyorsa, bu verilerin birleştirilmesi ve tutarlı hale getirilmesi gerekir. 6. Veri Azaltma: Gereksiz özelliklerin çıkarılması veya boyut küçültme teknikleri (PCA gibi) kullanılarak veri seti küçültülür.

Veri bilimi, veri analizine kıyasla daha zor olarak kabul edilir. Bunun nedeni, veri bilimcilerinin daha geniş bir sorumluluk yelpazesine sahip olmasıdır. Ayrıca, veri bilimi daha karmaşık ve otomatikleştirilmiş analiz yöntemleri kullanır, bu da onu daha zorlu bir alan haline getirir.

Anaconda, veri bilimi, yapay zeka ve benzeri bilimsel uygulamalar için Python ve R programlama dillerini kullanan geliştiricilere yönelik hazırlanmış tümleşik bir Python dağıtım sistemidir. Anaconda'nın bazı işlevleri: Paket yönetimi: 1500'den fazla açık kaynak paketi ve conda paket yönetim sistemini içerir. Sanal ortamlar: Farklı projeler için sanal ortamlar oluşturarak paket bağımlılık sorunlarını çözer. Geliştirici araçları: Jupyter Notebook, Spyder ve RStudio gibi IDE'leri içerir. Çoklu platform desteği: MacOS, Linux ve Windows işletim sistemlerinde çalışır. Makine öğrenimi modelleri: Makine öğrenimi için çeşitli modeller sunar. Veri analizi ve görselleştirme: Numpy, Dask, Pandas gibi araçlar ve Datashader, Holoviews, Bokeh veya Matplotlib kullanımı ile veri analizi ve görselleştirme imkanı sağlar.

İFDS iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Institute for Foundations of Data Science (İFDS): Bu, veri biliminin temellerini araştıran bir enstitüdür. 2. International Financial Data Services (İFDS): Bu, finansal hizmetler sektörüne transfer ajansı, dış kaynak kullanımı ve teknoloji çözümleri sunan bir şirkettir.

Anaconda.com, Anaconda dağıtımının resmî web sitesidir. Anaconda, veri bilimi ve benzeri bilimsel uygulamalar için Python kullanmak isteyenlere yönelik, Python ve R programlama dillerinin bilimsel hesaplama kullanımında paket yönetimini kolaylaştıran, ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım dağıtımıdır. Anaconda.com üzerinden: İşletim sistemine ve donanıma uygun Anaconda sürümü indirilebilir. Conda ve Anaconda Cloud gibi paket yönetim hizmetlerine erişim sağlanabilir. Anaconda Navigator ile uygulamalar başlatılabilir, conda paketleri, ortamlar ve kanallar yönetilebilir.

Discrete ve continuous veriler arasındaki temel fark, değerlerin doğası ve ölçüm şekilleridir: - Discrete (ayrık) veriler: Distinct, ayrı değerler içerir ve sayılabilir. - Continuous (sürekli) veriler: Belirli bir aralıkta sonsuz sayıda değer alabilir.

Korelasyon, temel istatistik olarak adlandırılır çünkü iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek ve bu ilişkinin yönü ile gücünü belirlemek için kullanılan temel istatistiksel yöntemlerden biridir. Bu yöntem, veri bilimi, ekonomi ve sosyal bilimler gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılarak, değişkenlerin birbirini nasıl etkilediğini anlamamıza yardımcı olur.

Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü, Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi'nde yer almaktadır.

Sayısal ve kategorik veri, istatistik ve veri biliminde iki temel veri türüdür. Sayısal veri, ölçülebilen, üzerinde aritmetik işlemler yapılabilen ve nümerik olarak ifade edilebilen veri tipidir. Kategorik veri ise sayısal ölçek üzerinde ölçülemeyen, üzerinde sayısal işlem yapılamayan, bir grup içine sınıflandırılan verilerdir.

Temel bilimler (matematik ve bilgisayar bilimleri gibi) okuyan bireyler, geniş bir yelpazede kariyer fırsatlarına sahiptir. Temel bilim mezunlarının yapabileceği bazı işler şunlardır: Yazılım mühendisliği: Yazılım geliştirme projelerinde görev almak, kodlama ve test etme süreçleri. Veri bilimi: Büyük veri setlerini analiz ederek çıkarımlar ve tahminler yapmak, finans ve sağlık gibi sektörlerde çalışmak. Akademik kariyer: Üniversitelerde öğretmenlik yapmak, araştırma projelerine katılmak ve yeni teoriler geliştirmek. Siber güvenlik: Güvenlik alanında uzmanlaşmak ve özel sektörde danışmanlık hizmeti vermek. Modelleme: Bilgisayar şirketleri ve savunma sanayii gibi alanlarda matematiksel modelleme ve tasarım yapmak.

Veri bilimi mühendisi giriş sınavı, veri bilimi ve büyük veri analizi konularında temel ve ileri düzeyde bilgi ve becerileri ölçmek için yapılan bir sınavdır. Bu sınavlar genellikle aşağıdaki konuları kapsar: - Veri toplama ve işleme. - Veri analizi ve makine öğrenimi. - Veri görselleştirme ve proje yönetimi. - Etik, gizlilik ve güvenlik konuları. Sınav formatları ve gereksinimleri, eğitim programına ve sertifikasyon kuruluşuna göre değişiklik gösterebilir.

SageMath ile aşağıdaki aktiviteler ve işlemler gerçekleştirilebilir: 1. Matematik Problemlerini Çözme: SageMath, cebir, geometri ve kalkülüs gibi çeşitli matematik problemlerini çözmek için kullanılabilir. 2. Animasyonlu Grafikler ve İnteraktif Plots: SageMath, animasyonlu grafikler ve interaktif plots oluşturma imkanı sunar. 3. Veri Bilimi ve İstatistik: Python tabanlı olması sayesinde SageMath, veri bilimi ve istatistik alanında da kullanılabilir. 4. Eğitim Amaçlı Kullanım: Üniversite öğrencileri ve eğitimciler için uygun bir çözüm olup, açık kaynaklı ve ücretsizdir. 5. Grafik Hesap Makinesi Fonksiyonları: SageMath Notebook, Jupyter tabanlı bir web-tabanlı not defteri ortamıdır ve grafik hesap makinesi fonksiyonları sunar.

Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.

MSE (Mean Squared Error), karşılaştırmalı bir metrik olarak kabul edilir, çünkü farklı modellerin performansını değerlendirmek için kullanılabilir.

AB onaylı veri bilimi sertifikası almak için aşağıdaki seçenekler değerlendirilebilir: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü (İYTE) PATTERN Projesi: İYTE Kütüphanesi'nin ortağı olduğu bu proje kapsamında, araştırma verilerinin yönetimi üzerine AB onaylı sertifika sunan bir eğitim verilmektedir. Global Enstitü: Bu platform, veri bilimi ve büyük veri analizi alanında uluslararası geçerli sertifikalar sunmaktadır. Sertifika programlarının içeriği ve başvuru koşulları zamanla değişebilir. Güncel bilgiler için ilgili kurumların web sitelerini ziyaret etmek önemlidir.

XGBoost aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Büyük ve karmaşık veri setleri: XGBoost, büyük datasets ve yüksek boyutlu özellik uzaylarını verimli bir şekilde işleyebilir. 2. Zaman serisi tahminleri: XGBoost, zaman serisi verilerindeki karmaşık ilişkileri yakalama yeteneği ile tahminlerde bulunmak için idealdir. 3. Finansal uygulamalar: Kredi riski değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve algoritmik ticaret stratejileri gibi finansal hizmetlerde yaygın olarak kullanılır. 4. Sağlık sektörü: Hastalık teşhisi, hasta tekrar yatış tahmini ve tedavi planlarının optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır. 5. Pazarlama: Müşteri segmentasyonu, müşteri kaybı tahmini ve reklam hedefleme gibi pazarlama görevlerinde kullanılır. 6. Kaggle yarışmaları: XGBoost, yüksek doğruluk ve verimlilik nedeniyle Kaggle gibi veri bilimi yarışmalarında sıkça tercih edilir.

dstk@qnbfinansbank.com adresi, QNB Finansbank'ta Veri Bilimi Takımı veya benzeri bir departmanı temsil eder.

Ridya iki farklı bağlamda iş yapmaktadır: 1. Ridya Silver Jewelry: Bu marka, uygun fiyatlı geleneksel gümüş takılar üretmektedir. 2. Ridya Gupta: Bu kişi, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında çalışan bir profesyoneldir.