VeriBilimi

Tezsiz uzaktan yüksek lisans veri analizi mezunları, veri analitiği alanında çeşitli görevler üstlenebilirler: 1. Şirketlerde Veri Bilimcisi: Pazarlama, finans ve üretim departmanlarında çalışarak büyük verilerin işlenmesi ve anlamlı hale getirilmesi. 2. Proje Yönetimi: Veri analitiği projelerini yöneterek, verilerin toplanması, yorumlanması ve raporlanması. 3. Akademik Araştırmalar: Verilerin istatistiksel analizlerini yaparak, bilimsel makaleler ve tezler hazırlama. Ayrıca, bu mezunlar, karar destek sistemleri geliştirerek iş dünyasına ve kamu sektörüne katkı sağlayabilirler.

Zaman serisi tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Temizleme: Yüksek kaliteli zaman serisi verileri toplanır ve eksik değerler ile aykırı değerler işlenir. 2. Keşifsel Veri Analizi (EDA): Verideki eğilimleri, mevsimselliği ve anomalileri belirlemek için grafikler ve çizelgeler kullanılır. 3. İstasyonarlığın Kontrolü: Çoğu model, sabit ortalama ve varyansa sahip istasyoner veriler gerektirir. 4. Model Seçimi: Verilerin karmaşıklığına ve tahmin ufkuna bağlı olarak ARIMA, Exponential Smoothing, LSTM veya Facebook Prophet gibi uygun bir model seçilir. 5. Eğitim ve Doğrulama: Model, tarihsel veriler kullanılarak eğitilir ve test verileri ile doğruluğu doğrulanır. 6. Tahmin: Eğitilmiş model kullanılarak gelecekteki değerler tahmin edilir. 7. Dağıtım ve İzleme: Model, karar alma süreçleri için iş zekası (BI) panolarına entegre edilir ve periyodik olarak yeniden eğitilir.

DC ve DS farklı anlamlara sahiptir. - DC (Direct Current), tek yönlü yani akış yönü her zaman aynı olan elektrik akımıdır. - DS (Data Science) ise, veri bilimi anlamına gelir ve istatistik, matematik, programlama ve alan uzmanlığını birleştirerek verilerden içgörüler elde etmeyi içerir.

Derin üretici model (deep generative model), büyük ve karmaşık veri setlerinden denetimsiz (unsupervised) bir şekilde örnekler üretebilen, öğrenme yeteneğine sahip bir modeldir. Bu modeller, veri setinin içerdiği özellikleri öğrenerek gerçekçi örnekler oluşturabilirler. Bazı derin üretici model türleri şunlardır: Variational Autoencoder (VAE): Autoencoder'ın geliştirilmiş bir versiyonu olup, gizli uzayda belirsizlik ve olasılık dağılımını modelleme yeteneği ile öne çıkar. Generative Adversarial Networks (GAN): Gerçekçi yeni veriler üretmekte kullanılan, bir üretici (generator) ve bir ayırt edici (discriminator) ağı içeren modeldir.

ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi çizmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kesim Noktalarının Belirlenmesi: Tanı testinin duyarlılık değerlerinin hesaplanması için en iyi kesim noktaları belirlenir. 2. Koordinat Sisteminin Oluşturulması: Y ekseninde tanı testinin gerçek pozitif değeri (duyarlılık), X ekseninde ise yanlış pozitif değeri (1 - özgüllük) yer alır. 3. Noktaların İşlenmesi: Kesim noktalarına karşılık gelen noktalar birleştirilerek ROC eğrisi çizilir. ROC eğrisinin çizimi şu şekilde yorumlanır: - İdeal Eğri: Sol üst köşeyi kucaklayan bir eğri, mükemmel bir sınıflandırıcıyı temsil eder. - Diyagonal Çizgi: Rastgele tahminden daha iyi performans göstermeyen bir sınıflandırıcıyı ifade eder. - Eğrinin Konumu: Diyagonal çizginin üzerindeki bir eğri, rastgele performanstan daha iyi olduğunu gösterir. ROC eğrisinin geçerliliği, eğri altındaki alan (AUC - Area Under the Curve) ile test edilir ve bu alan ne kadar büyükse, tanı testinin ayrım yeteneği o kadar iyidir.

ROC eğrisinde optimum eşik değeri, ROC eğrisinin sol üst köşeye en yakın olduğu nokta olarak seçilir.

Konya Teknik Üniversitesi'nde veri bilimi dersi, Veri Bilimi adı altında sunulmaktadır. Bu ders, öğrencilere veri biliminin temel kavramlarını ve tekniklerini öğretmeyi amaçlamaktadır. Ders kapsamında ele alınan konular arasında: veri analizi, modelleme, veri mühendisliği, veri görselleştirme yer almaktadır. Ayrıca, öğrenciler Python programlama dili ve ilgili kütüphaneler ile pratik uygulamalar yaparak, büyük veri setlerini analiz etme, temizleme, görselleştirme ve modeller oluşturma becerileri kazanacaklardır.

Stéphane Mallat, veri bilimi profesörü olarak Collège de France'da görev yapmaktadır. Araştırma alanları arasında matematik, sinyal işleme ve istatistiksel öğrenme yer almaktadır. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi konularında da çalışmaktadır ve bu alanlarda çeşitli projeler yürütmektedir.

Türk Telekom Veri Mühendisliği Kampı, veri bilimi ve veri mühendisliği alanlarında kariyer hedefleyen gençler için düzenlenen bir eğitim programıdır. Kampın amaçları: - Genç yeteneklerin erken dönem kariyer gelişimine destek sağlamak. - Teknoloji birikimini aktararak yeni istihdam alanları açmak. Kamp detayları: - Tarih: 27 Ocak - 7 Şubat 2025. - Başvuru şartları: Lisans 3. ve 4. sınıf öğrencileri, üniversiteden en fazla bir yıl önce mezun olmuş gençler veya yüksek lisans öğrencileri. - Başvuru adresi: turktelekomkariyer.com.tr.

Yapay zeka yöneticisi olmak için gerekli adımlar şunlardır: 1. Eğitim: Bilgisayar mühendisliği, yapay zeka mühendisliği, veri bilimi veya yazılım mühendisliği gibi alanlarda lisans eğitimi almak. 2. Yüksek Lisans ve Uzmanlık: Yapay zeka ve makine öğrenimi konularında uzmanlaşmak için yüksek lisans eğitimi faydalı olabilir. 3. Sertifikalar ve Kurslar: Çevrimiçi platformlarda sunulan yapay zeka, veri bilimi, makine öğrenimi ve derin öğrenme sertifikaları almak. Coursera, edX, Udemy gibi platformlar bu konuda yardımcı olabilir. 4. Pratik Deneyim: Gerçek projelerde çalışarak teorik bilgileri pratiğe dökmek. 5. Gerekli Teknik Beceriler: Python, R, Java gibi programlama dillerinde uzmanlık, TensorFlow, PyTorch gibi makine öğrenimi araçları bilgisi, veri analitiği ve görselleştirme becerileri. Bu adımları takip ederek, yapay zeka yöneticisi olarak kariyer yapabilirsiniz.

Rebecca McLeod, iki farklı alanda çalışmaktadır: 1. Vita Group Pty Ltd: Rebecca McLeod, bu şirkette Baş Strateji ve İletişim Görevlisi olarak görev yapmaktadır. 2. Harvard Data Science Review (HDSR): Burada Yönetici Direktör olarak, platformun tüm iş, yayın ve program operasyonlarını yönetmektedir.

Veri bilimi eğitimi süresi, programın türüne ve içeriğine bağlı olarak değişir. Genel olarak, veri bilimi eğitim kampları 8 ila 16 hafta arasında sürer. Ayrıca, 5 aylık veri bilimi eğitim programları da bulunmaktadır.

Öbeklenme kelimesi, bir araya gelme veya grup oluşturma anlamına gelir. Bu terim, genellikle istatistik, veri bilimi ve sosyal bilimler gibi alanlarda kullanılır ve benzer özelliklere sahip veri noktalarının bir araya gelerek belirli bir kategori veya grup oluşturması sürecini ifade eder.

Veri manipülasyonu, verilerin daha anlamlı ve anlaşılır bir hale gelmesi için yapılan değiştirme ve düzenleme işlemidir. Bu işlem, aşağıdaki gibi çeşitli teknikleri içerebilir: - Verilerin düzenlenmesi: Farklı kaynaklardan gelen verilerin aynı formatta olması için düzenlenmesi. - Verilerin temizlenmesi: Hatalı, eksik veya gereksiz bilgilerin verilerden çıkarılması. - Verilerin birleştirilmesi: Farklı veri kaynaklarının verilerinin tek bir veri setinde birleştirilmesi. - Verilerin dönüştürülmesi: Verilerin analiz veya işlem yapılabilmesi için uygun formata dönüştürülmesi. - Verilerin filtrelenmesi: Belirli kriterlere göre verilerin filtrelenmesi. Veri manipülasyonu, doğru ve güvenilir verilere dayanarak daha doğru analizler yapılmasını sağlar.

Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma, makine öğreniminde iki ana öğrenme yaklaşımıdır. Denetimli sınıflandırma: - Etiketli bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Amaç, modelin girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenerek yeni, görünmeyen verileri doğru bir şekilde sınıflandırmasıdır. Denetimsiz sınıflandırma: - Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Burada algoritma, herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır.

K-Prototype, hem sayısal hem de kategorik veri türlerini işleyebilen bir kümeleme algoritmasıdır. Çalışma prensibi: 1. Başlangıç: Rastgele olarak k prototipi seçilir. 2. Atama: Her veri noktası, en yakın prototipe atanır. 3. Güncelleme: Prototipler, atanan veri noktalarının ortalamasına (sayısal özellikler için) veya moduna (kategorik özellikler için) göre güncellenir. 4. Iterasyon: Bu süreç, kümeler değişmeyene kadar veya maksimum iterasyon sayısına ulaşana kadar tekrarlanır. Avantajları: - Karışık veri türleriyle başa çıkma esnekliği. - Verimlilik ve yorumlanabilirlik. Dezavantajları: - Başlangıç prototiplerinin seçimi sonuçları etkileyebilir. - Büyük veri setlerinde hesaplama maliyeti artabilir.

Evet, Python veri bilimi için yeterlidir. Python, veri bilimi alanında basitliği, çok yönlülüğü ve kapsamlı kütüphane ekosistemi sayesinde yaygın olarak tercih edilen bir programlama dilidir. Python ile veri bilimi kapsamında aşağıdaki işlemler yapılabilir: - Veri manipülasyonu ve analizi: NumPy ve Pandas gibi kütüphaneler, büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar. - Makine öğrenimi: Scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi kütüphaneler, çeşitli makine öğrenimi görevleri için gerekli araçları sunar. - Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi kütüphaneler ile veriler etkili bir şekilde görselleştirilebilir. - Büyük veri ile entegrasyon: PySpark ve Dask gibi kütüphaneler, Apache Spark kullanarak dağıtık hesaplamayı mümkün kılar. Ayrıca, Python'un geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğu, sürekli geliştirme çabaları ve çapraz platform uyumluluğu da önemli avantajlarıdır.

Colab (Colaboratory), Google tarafından sunulan ücretsiz bir bulut tabanlı Python kodlama ortamıdır. Colab'ın başlıca kullanım alanları: - Makine öğrenimi ve veri bilimi: Büyük veri kümesi işlemleri ve derin öğrenme gibi yoğun hesaplama gerektiren görevler için GPU ve TPU hesaplama kaynaklarına erişim sağlar. - Kod yazma ve yürütme: Tarayıcı üzerinden Python kodunu yazıp çalıştırma ve sonuçları anında görme imkanı sunar. - İşbirliği: Birden fazla kullanıcının aynı Colab not defterini aynı anda düzenleyebilmesine olanak tanır, bu da onu collaborative projeler için uygun hale getirir. - Dosya paylaşımı: Not defterlerini Google Drive ile entegre ederek kolayca paylaşma ve farklı cihazlardan erişim sağlama imkanı sunar.

Veri temizleme yöntemleri şunlardır: 1. Bölme (Split): Verinin yer aldığı dosyada tekrarlayan özelliklere göre bölme işlemi. 2. Kesme (Cut): Bir örüntü oluşturan ve tekrarlayan verinin veri setinden çıkarılması. 3. Çıkarma (Extract): Belirtilen bir örüntüye dayanarak hücre bölümlerinin çıkarılması ve yeni bir sütuna yerleştirilmesi. 4. Düzenleme (Edit): Belirli bir hücredeki değerlerin düzenlenmesi. 5. Doldurma (Fill): Bitişik verilerin belirli bir kural çerçevesinde kopyalanarak çoğaltılması. 6. Silme (Delete): Gereksiz verinin silinmesi ve veri setinden çıkarılması. 7. Birleştirme (Merge): Farklı hücrelerde tutulan bilgilerin belirli bir amaç çerçevesinde birleştirilmesi. 8. Taşıma (Move): İhtiyaç doğrultusunda satırların sütun adlarına taşınması işlemi. 9. Dönüştürme (Convert): Sütunların satırlara veya satırların sütunlara dönüştürülmesi. 10. Kaydırma (Shift): İhtiyaç halinde hücrelerin gerek duyulan yöne kaydırılması. Bazı yaygın veri temizleme araçları: - OpenRefine: Boş hücrelerin temizlenmesi ve benzerliklere dayanan kümeler yaratılması. - R dataMaid Package: Temizlenmemiş verileri değişken bazında değerlendirmek için kullanılan bir R paketi. - TIBCO Clarity: Web üzerinden hizmet sağlayan bir veri temizleme aracı.

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.