VeriBilimi

Analiz çeşitleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Açıklayıcı Analiz: "Ne oldu?" sorusuna cevap arar ve veri setlerini düzenleyerek yorumlamaya hazır hale getirir. 2. Teşhis Analizi: "Neden oldu?" sorusuna odaklanır ve verilerin davranış kalıplarını analiz ederek sorunun nedenlerini belirlemeye çalışır. 3. Tahmine Dayalı Analiz: Geçmiş verilere dayanarak gelecekte ne olacağına dair tahminler yapar. 4. Kuralcı Analiz: "Ne yapılmalı?" sorusuna yanıt arar ve yapay zeka girdisi ile olası durumların yorumlanmasını içerir.

Bias yapmak, önyargılı davranmak veya sistematik hata yapmak anlamına gelir. Bu terim, özellikle veri bilimi ve yapay zeka alanlarında, verilerin toplama, işleme veya analiz edilme süreçlerinde yapılan hatalar sonucu ortaya çıkan sapmaları ifade etmek için kullanılır.

Yazılım mühendisleri, geniş bir yelpazede farklı mesleklerde çalışabilirler. İşte bazı örnekler: 1. Mobil Uygulama Geliştiricisi: Akıllı telefonlar ve tabletler için uygulamalar geliştirir. 2. Web Geliştiricisi: İnternet tabanlı uygulamalar ve web siteleri oluşturur. 3. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Mühendisi: Makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri tasarlar ve uygular. 4. Sistem Analisti: Mevcut BT sistemlerini inceler ve geliştirir. 5. Oyun Geliştiricisi: Video oyunları ve eğlence yazılımları geliştirir. 6. Veri Bilimcisi: Büyük veri kümelerini analiz ederek iş süreçlerini iyileştiren çözümler geliştirir. Bu meslekler, yazılım mühendislerinin teknik bilgi ve becerilerini kullanarak çeşitli sektörlerde inovasyon yapmalarına olanak tanır.

Veri bilimi görselleştirme, verilerin grafikler, haritalar, tablolar gibi görsel öğelerle sunulması sürecidir. Veri görselleştirmenin temel amaçları: - Veriyi özetleme: Büyük veri setlerini basitleştirmek. - Karşılaştırma yapma: Farklı veri setleri veya zaman dilimleri arasında karşılaştırmalar gerçekleştirmek. - Trend analizi: Zaman içindeki değişimleri ve eğilimleri izlemek. - Korelasyon analizi: Farklı değişkenler arasındaki ilişkileri görselleştirmek. Yaygın veri görselleştirme yöntemleri: - Çizgi grafikleri: Zaman içindeki değişiklikleri izlemek için kullanılır. - Çubuk grafikleri: Kategorik veriler arasında karşılaştırma yapmak için idealdir. - Pasta grafikleri: Bir bütünün parçalara ayrımını göstermek için tercih edilir. Veri görselleştirme araçları: Tableau, Power BI, QlikView, Python (Matplotlib, Seaborn) gibi yazılımlar bu alanda sıkça kullanılır.

Mustafa Kabul'ün yaptığı işler, farklı alanlarda faaliyet göstermektedir: 1. Aera Technology: Mustafa Kabul, Aera Technology'de Vice President, Data Science Machine Learning and AI olarak çalışmaktadır. 2. SAS: Daha önce SAS şirketinde Data Scientist olarak görev yapmış ve makine öğrenimi ve optimizasyon alanlarında çalışmıştır. 3. Eğitim Sitesi: Ayrıca, "www.mustafakabul.com" adlı bir ilkokul sınav ve etkinlik sitesinin sahibidir. 4. Pazarcılık: Orhangazi Ticaret Rehberi'ne göre, Mustafa Kabul aynı zamanda pazarcılık işiyle de uğraşmaktadır.

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), veri madenciliği projeleri için yapılandırılmış bir yaklaşım sağlayan veri bilimi metodolojisidir. CRISP-DM yöntemi altı aşamadan oluşur: 1. İş Anlama: Projenin hedefleri ve başarı kriterleri belirlenir. 2. Veri Anlama: Veri kaynakları belirlenir, veriler toplanır ve ilk analizler yapılır. 3. Veri Hazırlama: Veriler, modelleme aşamasına hazırlanır, eksik veriler düzeltilir. 4. Modelleme: Verilere göre modeller seçilir ve modeller ayarlanır. 5. Değerlendirme: Seçilen modelin performansı test edilir ve değerlendirilir. 6. Dağıtım: Model, canlıya alınır ve yeni veriler üzerinde kullanılır. Bu yöntem, veri madenciliği döngüsüne ilişkin üst düzey bir genel bakış sunar ve projenin her aşamasında esneklik ve iletişim gerektirir.

R programlama dili, çeşitli alanlarda istatistiksel analiz ve veri bilimi için kullanılır. İşte bazı kullanım alanları: Facebook: Durumu ve sosyal ağ grafiğini güncellemek için. Google: Reklam getirilerini hesaplamak ve ekonomik faaliyetleri tahmin etmek için. Twitter: Karmaşık istatiksel modelleme için. Trulia: Ev fiyatlarını ve yerel suç oranlarını tahmin etmek için. ANZ Bank: Kredi risk analizi için. Mozilla: Web etkinliğini görselleştirmek için. New York Times: Verileri sıkıştırmak ve baskıya gitmeden önce grafikleri hazırlamak için. Ulusal Hava Durumu Servisi: Taşkın tahmini grafikleri hazırlamak için. Amazon: Müşterilerine ürün önerilerini geliştirmek için. Ayrıca, R üniversitelerde istatistik ve veri analizi eğitimi için de yaygın olarak kullanılır.

Kaggle'ın temel özellikleri ücretsiz olarak sunulmaktadır. Ancak, bazı ücretli seçenekler de mevcuttur: - Kaggle Pro Üyeliği: Kaggle'ın standart tekliflerinin dışında kalan, belirli yarışmalar veya veriler için gerekli olan bir üyelik türüdür. - GPU/TPU Erişimi: Ücretsiz erişim sınırlı olup, daha fazla kaynak için Google Cloud kredileri veya ücretli hizmetler gerekebilir. - Dış Veri Depolama: Google Cloud ile entegrasyonda, ücretsiz kotayı aşan kullanımlar için ek depolama veya hesaplama gücü ücreti ödenmelidir. - Özel Kullanım: İşletmeler veya kuruluşlar için özel veri setleri ve güvenli bilgi işlem ortamları, Google Cloud AI çözümleri ile sağlanabilir.

Sabancı Üniversitesi'nde Veri Bilimi ve Analitiği Programı, geleceğin meslekleri arasında öne çıkan veri analizi yeteneğine yönelik eğitim vermesi nedeniyle iyi olarak değerlendirilebilir. Ayrıca, Yönetim Bilimleri Fakültesi altındaki İş Analitiği yandal programı da öğrencilere stratejik yönetim ve veri analitiği konularında kapsamlı bir eğitim sunmaktadır.

Time series analizinde train-test split yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Verilerin Düzenlenmesi: Veriler, "Özellikler" (features) ve "Hedef" (target) olarak ayrılır. 2. Zamana Göre Ayırma: Veriler, zaman noktalarına göre ayrılarak geçmiş veriler eğitim setine, gelecek veya daha sonraki veriler ise test setine konur. 3. Modelin Eğitilmesi: Eğitim seti üzerinde model eğitilir. 4. Modelin Test Edilmesi: Test seti üzerinde modelin performansı değerlendirilir. Scikit-learn kütüphanesi kullanılarak train-test split işlemi şu şekilde gerçekleştirilir: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) ``` Burada: - X: Özellik seti. - y: Hedef değişken. - test_size: Test setine dahil edilecek veri oranı (örneğin, %25). - random_state: Rastgele sayı üreteci için tohum, sonuçların tekrarlanabilirliğini sağlamak için kullanılır.

Ergül Demir'in "R Diliyle İstatistik Uygulamaları" kitabında bahsedilen "R dili", istatistiksel analizler için kullanılan bir programlama dilidir. Bu dil, veri bilimi ve yapay zeka gibi alanlarda, paket program becerilerinin ötesinde, yazılım dilinin etkin bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Araştırma uzmanları, kariyerlerinde çeşitli mesleklere geçiş yapabilirler. Bunlar arasında: 1. Pazar Araştırması Analisti: Araştırma verilerini analiz ederek pazar araştırmaları yapabilirler. 2. Akademik Danışman: Üniversitelerde öğretim üyeliği veya akademik danışmanlık pozisyonlarına yükselebilirler. 3. Veri Bilimcisi: Veri analizi ve stratejik karar alma süreçlerinde uzmanlaşabilirler. 4. E-spor Yöneticisi: E-spor endüstrisinde takımların ve etkinliklerin yönetimi gibi alanlarda çalışabilirler. 5. Siber Güvenlik Uzmanı: Dijital güvenlik ve veri koruma konularında uzmanlaşarak bu alanda çalışabilirler.

Multimodal analiz yöntemleri şunlardır: 1. Metin Analizi: Yazılı metinlerin dilbilgisi, sözcük kullanımı ve anlatım biçimleri açısından incelenmesi. 2. Görsel Analiz: Grafik, fotoğraf veya videoların görsel unsurlarının (renk, kompozisyon, semboller) analizi. 3. Ses Analizi: Ses tonları, müzik veya diğer ses unsurlarının ilettiği anlamların incelenmesi. 4. Hareket Analizi: Vücut dili, yüz ifadeleri ve diğer fiziksel hareketlerin iletişimdeki rolünün analizi. Diğer multimodal analiz yöntemleri ise şunlardır: - Çoklu Doğrusal Regresyon: Bir bağımlı değişken ile iki veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkinin incelenmesi. - Faktör Analizi: Çok sayıda değişkeni daha az sayıda faktör altında toplama tekniği. - Küme Analizi: Benzer gözlemleri bir araya getirme tekniği. - Ayrımcı Analiz: Verilerin sınıflandırılması ve gruplar arasındaki farklılıkların belirlenmesi. - Konjoint Analizi: Tüketicilere ürün veya hizmet özellikleri hakkında sorular sorarak en değerli unsurların belirlenmesi.

En iyi sınıflandırma yöntemi, veri türüne ve iş ihtiyacına bağlı olarak değişebilir. Ancak, üç ana sınıflandırma yöntemi yaygın olarak kabul edilmektedir: 1. İçerik Tabanlı Sınıflandırma: Hassas bilgileri bulmak için dosyaları arar ve yorumlar. 2. Bağlam Tabanlı Sınıflandırma: Hassas bilgileri belirlemek için uygulama, konum veya oluşturucu gibi dolaylı göstergeleri kullanır. 3. Kullanıcı Tabanlı Sınıflandırma: Veri öğelerinin hassasiyetini belirlemek için kullanıcı bilgisine dayanan manuel bir işlemdir. Ayrıca, makine öğrenimi tabanlı sınıflandırma yöntemleri de etkili olabilir, örneğin: - Karar Ağaçları: Hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılır. - Destekçi Vektör Makinesi (SVM): İki sınıf arasındaki ayrımı optimize eder. - Naive Bayes Sınıflandırıcısı: Olasılıklı bir sınıflandırma modelidir.

Yapay zeka arşivi oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Problem Tanımlama: Arşivlenecek verilerin hangi sorunu çözeceği veya hangi görevi yerine getireceği belirlenmelidir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda büyük miktarda veri toplanmalıdır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, yapay zeka modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmelidir. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir yapay zeka modeli seçilmelidir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilmelidir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilmelidir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılarak kullanıcılara sunulur. Ayrıca, yapay zeka arşivi oluştururken aşağıdaki araçlar da kullanılabilir: - Python ve R: Veri bilimi ve yapay zeka için popüler programlama dilleri. - TensorFlow ve PyTorch: Yapay sinir ağları ve derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan kütüphaneler. - Tableau ve Power BI: Veri görselleştirme araçları. - Hadoop ve Spark: Büyük veri işleme ve analizinde kullanılan dağıtık işlem sistemleri.

Varyansın yüksek olması, her durumda iyi değildir. Yüksek varyans, bir modelin veri setine aşırı uyum sağladığını (overfitting) ve küçük değişikliklerden bile büyük ölçüde etkilendiğini gösterir. İdeal olarak, bir modelin varyansının düşük olması, yani bir eğitim veri kümesinden diğerine değişiklik göstermemesi istenir.

Veri bilimi, dünyayı çeşitli şekillerde değiştirmiştir: 1. Endüstri Spesifik Uygulamalar: Sağlık, finans, üretim gibi sektörlere özgü veri bilimi uygulamaları daha yaygın hale gelmiştir. 2. Büyük Veri ve İş Zekâsı Entegrasyonu: Büyük veri teknolojileri ile iş zekâsı arasındaki entegrasyon, daha hızlı ve etkili veri analizi sağlar. 3. Yapay Zekâ ve Otomatik Öğrenme: Veri bilimi uygulamalarında yapay zekâ ve otomatik öğrenme entegrasyonu, daha akıllı ve özelleştirilmiş tahminler sunar. 4. Etik ve Güvenlik: Veri kullanımının artmasıyla birlikte, veri mahremiyeti ve güvenliği daha fazla önem kazanmıştır. 5. Nesnelerin İnterneti (IoT) ile Entegrasyon: IoT verilerini analiz ederek, akıllı şehirler, sağlık hizmetleri ve endüstriyel uygulamalarda kullanım artmıştır. 6. Otomasyon ve Hızlı Karar Alma: Süreçlerin otomasyonu ve hızlı karar alma kapasitesi, organizasyonlarda daha etkin çalışma sağlar. 7. Uzaktan Çalışma: Veri bilimi uzmanları arasında uzaktan çalışma ve dağıtık ekipler daha yaygın hale gelmiştir.

Latent Dirichlet Allocation (LDA) nasıl çalışır? LDA, büyük miktardaki metin verisi üzerinde gizli konu yapılarının keşfedilmesine olanak tanıyan bir konu modelleme tekniğidir. İşte LDA'nın çalışma adımları: 1. Kelime-Konusu Dağılımı: Her konu, belirli kelimelerin belirli olasılıklarla göründüğü bir dağılım olarak tanımlanır. 2. Belge-Konusu Dağılımı: Her belge, çeşitli konuların bir karışımından oluşur. 3. Bayesci İstatistikler: LDA, belgelerin ve kelimelerin bu dağılımlarını modellemek için Bayesci istatistiklerden yararlanır. LDA ayrıca, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürerek sınıflandırma gibi başka amaçlar için de kullanılır. Bu süreçte: 1. Sınıfların Anlamlı Ayrılması: LDA, sınıflar arasındaki ayrımı maksimize ederken, her sınıftaki varyansı minimize eder. 2. Eigenvektörlerin Hesaplanması: Veri, en büyük özdeğerlerle ilişkili olan ve sınıflar arasındaki en büyük farklılıkları gösteren doğrusal ayrımcılara (eigenvektörler) göre projelendirilir.

Jaccard ve kosinüs benzerliği arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Türü: Jaccard benzerliği, ikili veya kategorik veriler için kullanılırken, kosinüs benzerliği sayısal vektörler üzerinde çalışır. 2. Ölçüm Odak Noktası: Jaccard benzerliği, iki kümenin kesişiminin birleşimlerine oranını ölçerken, kosinüs benzerliği iki vektör arasındaki açının kosinüsünü hesaplar. 3. Uygulama Alanları: Kosinüs benzerliği, metin analizi, öneri sistemleri ve kümeleme gibi alanlarda daha yaygın olarak kullanılır. 4. Duyarlılık: Kosinüs benzerliği, terim sıklığına duyarlıdır ve vektörlerin yönüne odaklanır.

Koç Üniversitesi Veri Bilimi Yüksek Lisans programı 4 yarıyıl sürmektedir.