VeriBilimi

Anaconda, Python için gerekli değildir, ancak Python ve R için geliştirilen, bilimsel hesaplamalara yönelik paketlerin yüklü olduğu bir dağıtım sistemidir. Anaconda, özellikle veri bilimi, analiz ve makine öğrenmesi gibi alanlarda Python kullanmak isteyen geliştiriciler için önerilir. Anaconda'yı kullanmak veya kullanmamak, kullanıcının ihtiyaçlarına ve tercihlerine bağlıdır.

Lineer regresyon görselleştirmesi için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Setini Hazırlama: Bağımsız (x) ve bağımlı (y) değişkenleri belirleyin. 2. Grafik Oluşturma: - Scatter Plot: Gerçek değerler ile değişkenler arasındaki ilişkiyi göstermek için scatter plot kullanılabilir. - Regresyon Çizgisi: Lineer regresyon modelini temsil eden bir çizgi ekleyerek, bu çizgi üzerinden tahminlerde bulunulabilir. 3. Görselleştirme Araçları: - Python: Matplotlib veya Seaborn gibi kütüphaneler kullanılabilir. - SPSS: Graphs > Scatter/Dot üzerinden basit doğrusal regresyon analizi yapılabilir. Örnek Kod: Python'da scatter plot oluşturmak için: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X_test, y_test, color='blue') plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='orange') plt.title('Maaş ve Tecrübe') plt.xlabel('Tecrübe Yılı') plt.ylabel('Maaş') plt.show() ``` .

Veri bilimcilerin İngilizce seviyesi, en az orta seviye olmalıdır. Bu seviye, aşağıdaki nedenlerle gereklidir: Kaynaklara Erişim: Veri bilimi ile ilgili en güncel makaleler, blog yazıları ve eğitim materyalleri genellikle İngilizce olarak yayınlanır. İş Başvuruları ve Kariyer İmkanları: Veri bilimi pozisyonları için iş başvuruları ve kariyer fırsatları genellikle İngilizce olarak yapılır. İletişim ve Sunum Becerileri: Veri bilimcilerin, elde ettikleri sonuçları ve analizleri etkili bir şekilde sunabilmeleri ve iş paydaşlarına aktarabilmeleri için iyi bir İngilizce bilmeleri gerekir. Uluslararası İşbirliği: Veri bilimi, uluslararası bir alandır ve İngilizce bilmek, küresel şirketlerde çalışma ve uluslararası projelerde yer alma fırsatlarını artırır.

Evet, Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Veri Bilimi ve Analitiği (İngilizce) bölümüdür. Bu bölümde öğretim dili İngilizce'dir ve programın sonunda ilgili dilde yeterlik sınavını başaranların doğrudan birinci sınıfa kayıtları yapılır.

K-Fold çapraz doğrulama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri kümesinin hazırlanması: Ek açıklamaların YOLO algılama formatında olduğundan emin olun. 2. KFold nesnesinin oluşturulması: `sklearn.model_selection` kütüphanesinden `KFold` sınıfı kullanılarak, `shuffle=True` ve `random_state` parametreleriyle bir nesne oluşturulur. 3. Veri kümesinin bölünmesi: `KFold` nesnesi kullanılarak veri kümesi, `k` sayıda eşit parçaya bölünür. 4. Modelin eğitilmesi: YOLO modeli, oluşturulan her bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Örnek kod: ```python import random from sklearn.model_selection import KFold random.seed(0) # tekrarlanabilir sonuçlar için k = 5 # kat sayısı kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=20) kfolds = list(kf.split(labels_df)) # veri kümesi k parçaya ayrılır ``` Bu yöntem, modelin gerçek dünya verilerindeki performansını daha doğru bir şekilde değerlendirmek için tüm verilerin hem eğitim hem de test verisi olarak kullanılmasını sağlar.

Bilim ve teknik kitaplarının hangi sırayla okunması gerektiği konusunda kesin bir görüş yoktur. Ancak, bilim okumaya başlamak için bazı öneriler şunlardır: Felsefe ile başlamak: Karl Popper ve Bertrand Russell gibi felsefecilerin eserleri, modern bilimin ne olduğunu ve bilimsel yöntemi anlamak için faydalı olabilir. Kozmoloji: Evrenin oluşum dinamikleri ve yaklaşık 14 milyar yıllık yolculuğu öğrenmek, bakış açısını değiştirebilir. Popüler bilim kitapları: Carl Sagan'ın "Kozmos — Evrenin ve Yaşamın Sırları" gibi popüler bilim kitapları, genel bir bilim bilgisi edinmek için uygundur. Okuma sırası, kişinin ilgi alanlarına ve bilgi seviyesine göre değişebilir.

Derin öğrenmeye uygun olmayan veri türüne örnek olarak yapılandırılmış ve küçük veri kümeleri verilebilir. Derin öğrenme, büyük ve karmaşık veri kümeleri ile eğitilir ve bu veriler üzerinden öğrenir. Ayrıca, derin öğrenme belirli bir görevi çözmek için veri gerektirir; bu kapsamın dışında bir görev gerçekleştirilmesi istenirse derin öğrenme ağları büyük olasılıkla başarısız olur. Derin öğrenmeye uygun olmayan verilere örnek olarak verilebilecek bir diğer veri türü ise etiketlenmemiş verilerdir. Derin öğrenmeye uygun olmayan veri türleri hakkında daha fazla bilgi almak için bir uzmana danışılması önerilir.

Dataset kelimesi Türkçede "veri kümesi" veya "veri seti" anlamına gelir. Ayrıca, HTML'de özel öznitelik eklemek için kullanılan "data-" ön ekiyle başlayan nitelikler de "dataset" olarak adlandırılır.

Zero-shot learning (sıfır örnekli öğrenme), yapay zeka ve makine öğrenimi alanında, eğitim verisi olmadan bilinmeyen sınıfları tanıyabilen modelleri ifade eder. Zero-shot learning'in bazı kullanım alanları: Doğal dil işleme (NLP). Bilgisayarlı görü (computer vision). Otonom araçlar. Çok dilli çeviri. Anomali tespiti. Zero-shot learning, özellikle veri etiketlemenin zor, zaman alıcı veya maliyetli olduğu durumlarda büyük avantaj sağlar.

Matematik bölümü mezunları, çeşitli mesleklerde çalışma imkanına sahiptir: Bankacılık ve finans: Risk analisti, finansal analist, türev işlemler uzmanı. Bilişim ve teknoloji: Veri analisti, yapay zeka uzmanı, yazılım mühendisi. Eğitim: Matematik öğretmeni. Araştırma ve akademik kariyer: Üniversitelerde araştırmacı veya akademisyen. Sigortacılık: Aktüerya, risk analizi ve finansal modelleme. Mühendislik: Elektrik-elektronik, uzay veya havacılık mühendisi. Pazar araştırma: Veri bilimi ve analitik alanlar. Ayrıca, üretim, imalat, telekomünikasyon ve AR-GE şirketlerinde de matematik bilgisine dayalı pozisyonlarda görev alabilirler.

Makine öğrenmesi ders notları için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: kitap.eba.gov.tr sitesinde "Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi" başlıklı ders notları bulunmaktadır. ckk.com.tr sitesinde "Makine Öğrenmesi Algoritmaları" başlıklı bir kitap mevcuttur. medium.com sitesinde "Adım Adım Makine Öğrenmesi Bölüm 1: Makine Öğrenmesi Nedir?" başlıklı bir yazı yer almaktadır. ceng.cu.edu.tr sitesinde makine öğrenmesi ile ilgili ders notları bulunmaktadır. adm.atauni.edu.tr sitesinde "Lojistik Bilgi Sistemleri 12. Hafta Ders Notu" başlıklı bir kaynak mevcuttur. Ayrıca, Python programlama dili kullanılarak makine öğrenmesi geliştirmek için çeşitli çevrimiçi eğitim platformları ve dokümanlar da mevcuttur.

Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.

Karmaşıklık matrisi (confusion matrix), sınıflandırma problemlerinde model performansını değerlendirmek için kullanılan bir araçtır. Karmaşıklık matrisinin bazı kullanım amaçları: Modelin doğruluğunu anlama. Hata türlerini belirleme. Performans ölçütleri hesaplama. Model geliştirme. Karmaşıklık matrisi, özellikle tıbbi teşhis, spam e-posta tespiti ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda model değerlendirmesinde önemli bir rol oynar.

En iyi bilim mesleği, kişisel ilgi alanlarına ve yeteneklere bağlıdır. Ancak, bazı bilim meslekleri şu şekilde sıralanabilir: Astronom. Kimyager. Mikrobiyolog. Biyolog. Fizikçi. Matematikçi. Ayrıca, epidemiyolog, veri analiz uzmanı ve aktüerya uzmanı gibi meslekler de bilimle iç içe olmayı gerektiren meslekler arasında yer alır.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: Etiketli veriler: Denetimli öğrenmede, çıktının nasıl olması gerektiği bilinen etiketli veriler kullanılır. Karmaşıklık: Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmeye göre daha karmaşıktır. Gerçek zamanlı analiz: Denetimli öğrenme, offline (çevrimdışı) analiz yaparken, denetimsiz öğrenme real-time analysis (gerçek zamanlı analiz) kullanır. Sonuçların doğruluğu: Denetimli öğrenme, etiketli veriler kullanıldığından daha doğru ve güvenilir sonuçlar verir. Kullanım alanları: Denetimli öğrenme genellikle regresyon ve sınıflandırma problemlerinde, denetimsiz öğrenme ise kümeleme ve ilişkilendirme problemlerinde kullanılır.

IBM ve SPSS aynı değildir, ancak SPSS, IBM tarafından geliştirilen bir istatistiksel analiz yazılımıdır. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), ilk sürümü 1968 yılında piyasaya sürülmüş bir istatistiksel analiz bilgisayar programıdır. IBM, SPSS'nin yanı sıra IBM SPSS Modeler, Text Analytics Programı ve IBM SPSS Amos gibi farklı istatistiksel analiz yazılımları da geliştirmektedir.

Anaconda, veri bilimi, yapay zeka ve benzeri bilimsel uygulamalar için Python kullanmak isteyen geliştiriciler için hazırlanmış tümleşik bir Python dağıtım sistemidir. Anaconda'nın bazı özellikleri: İçerisinde yapay zeka ve veri bilimi için gerekli birçok açık kaynak paketi ve ortam yöneticisi bulunur. Jupyter Notebook, Spyder gibi geliştirici arayüzlerini barındırır. Multi platformlar (macOS, Linux ve Windows) üzerinde çalışma imkanı sağlar. Proje dosyalarının başka geliştiricilerle paylaşılmasına ve farklı platformlarda projeler geliştirilmesine olanak tanır. Verileri analiz etmek için Numpy, Dask, Pandas gibi araçlar içerir. Elde edilen verilerin görselleştirilmesi için Datashader, Holoviews, Bokeh veya Matplotlib kullanımına izin verir.

Bilkav Eğitim Danışmanlık A.Ş., veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi konularında eğitim, danışmanlık ve yazılım hizmetleri sunan bir firmadır. Başlıca faaliyet alanları: Eğitim: Veri bilimi ve yapay zeka konularında eğitimler verir. Danışmanlık: Bankacılık, telekom, turizm, perakende gibi sektörlerde kurumsal çözümler sunar. Yazılım: Kolay.AI ve xChangewiser gibi ürünler geliştirir. Firma, Amerika'da San Francisco'da kurulu OptiWisdom Inc. ve Türkiye'de Antalya merkezi ile İstanbul Yıldız Teknopark şubesinde faaliyet göstermektedir.

Makine öğrenimi mühendisi, makine öğrenimi modellerinin tasarlanması, oluşturulması ve sürdürülmesinden sorumlu bir profesyoneldir. Başlıca görevleri: Veri ön işleme ve temizleme. Model oluşturma ve eğitim. Model optimizasyonu. Model ölçeklendirme ve dağıtım. İşbirliği ve iletişim. Makine öğrenimi mühendisleri, teknoloji, sağlık, finans ve otomotiv gibi birçok sektörde yüksek talep gören pozisyonlarda çalışabilir.

Kümeleme (clustering), denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biridir ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını aynı gruba (küme) ayırma işlemidir. Kümelemenin amacı: Veri azaltma (data reduction). Doğal kümeler bulma. Olağandışı veri nesneleri bulma (outlier detection). Kümeleme algoritmalarına bazı örnekler: K-Means. Hiyerarşik kümeleme. Fuzzy C-means.