VeriBilimi

Veri bilimcilerin en az B2 (Orta Üstü Seviye İngilizce) bilmesi önerilir.

Ultra veri bilişim ifadesi, doğrudan bir meslek veya iş tanımı belirtmemektedir. Ancak, veri bilimi ve bilişim teknolojileri alanlarında çalışan profesyonellerin yaptığı işler hakkında genel bilgiler verilebilir. Veri bilimcileri, büyük veri kümelerini analiz ederek değerli bilgileri ortaya çıkarırlar. Bu kişiler, aşağıdaki görevleri yerine getirirler: - Veri toplama ve temizleme: Ham verileri toplayıp, eksik ve hatalı bilgileri düzelterek analiz edilebilir hale getirirler. - Veri analizi ve modelleme: İstatistiksel yöntemler ve algoritmalar kullanarak verilerdeki desenleri ve ilişkileri keşfederler. - Makine öğrenimi uygulamaları: Veriyi kullanarak bilgisayarların öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirirler. - Veri görselleştirme ve raporlama: Analiz sonuçlarını grafikler ve tablolar şeklinde sunarak karar vericilere iletirler. Bilişim teknolojileri ise, bilgiye erişim, işleme, depolama ve paylaşım süreçlerini düzenleyen teknolojileri kapsar.

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 görselleştirme için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Seti Yükleme ve İnceleme: Pandas kütüphanesi kullanılarak veri seti yüklenir ve `info()` ve `describe()` fonksiyonları ile genel bir inceleme yapılır. 2. Veri Görselleştirme: Seaborn kütüphanesinin `pairplot` ve `heatmap` fonksiyonları, veriler arasındaki korelasyonu görselleştirmek için kullanılır. 3. Model Oluşturma ve Eğitim: Sklearn kütüphanesinin `LinearRegression` metodu ile model oluşturulur ve `fit` fonksiyonu ile veriler modele eğitilir. 4. Tahmin ve Görselleştirme: `predict` fonksiyonu ile yeni veriler için tahminler yapılır ve bu tahminler, orijinal veri seti ile birlikte doğrusal fit edilmiş çizgi olarak görselleştirilir. 5. Metric Değerleri: `mean_absolute_error` ve `mean_squared_error` gibi istatistiksel metrikler kullanılarak modelin performansı değerlendirilir.

K-fold çapraz doğrulama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Kümesi Bölme: Veri kümesi, 'k' eşit boyutlu alt kümeye veya katlamaya bölünür. 2. Yinelemeli Eğitim ve Değerlendirme: Model, 'k' kez eğitilir ve her yinelemede farklı bir katlama doğrulama seti olarak kullanılır, geri kalan katlamalar ise eğitim için kullanılır. 3. Performans Değerlendirmesi: Her yinelemeden sonra modelin performansı, seçilen bir ölçüm (örneğin doğruluk, kesinlik, geri çağırma) kullanılarak doğrulama kümesinde değerlendirilir. 4. Metriklerin Toplanması: Modelin performansının genel bir değerlendirmesini sağlamak için her yinelemedeki performans ölçümlerinin ortalaması alınır veya birleştirilir. K değerini seçme: Genellikle 5 veya 10 gibi değerler yaygın olarak kullanılır, çünkü bu değerler hesaplama verimliliği ile güvenilir performans tahmini arasında bir denge kurar.

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.

Bilim ve teknik kitaplarını okuma sırası, kişinin ilgi alanlarına ve bilgi seviyesine göre değişebilir. Ancak, veri bilimi ve genel bilim konularında temel olarak önerilen bazı kitaplar şunlardır: 1. "Python for Data Analysis" - Wes McKinney. Python programlama dilini kullanarak veri analizi yapmayı öğrenmek için idealdir. 2. "Introduction to the Theory of Statistics" - Alexander M. Mood. Temel istatistik teorilerine odaklanır ve istatistiksel analizlerin ilkelerini öğrenmek için uygundur. 3. "Pattern Recognition and Machine Learning" - Christopher M. Bishop. Makine öğrenimi ve desen tanıma konularında derinlemesine bilgi sunar. 4. "The Elements of Statistical Learning" - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, ve Jerome Friedman. Regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi konuları içeren kapsamlı bir kaynaktır. 5. "Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, ve Aaron Courville. Derin öğrenme konusunda kapsamlı bir giriş sunar. 6. "Cosmos" - Carl Sagan. Kozmik perspektifte bilim ve felsefeyi birleştiren bir kitaptır. 7. "Zamanın Kısa Tarihi" - Stephen Hawking. Evrenin ve teorik kozmolojinin çeşitli yönlerini açıklar. Bu kitaplar, veri bilimi ve genel bilim alanlarında temel kavramları anlamak ve ilerlemek için iyi bir başlangıç noktası oluşturur.

Derin öğrenmeye uygun olmayan veri, genellikle yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş verilerdir. Ayrıca, az miktarda veri veya belirli bir kaynakla sınırlı kalan veriler de derin öğrenme için uygun olmayabilir, çünkü modeller genelleme yapamaz ve yeterli öğrenimi gerçekleştiremez.

Zero-shot learning (sıfır atış öğrenimi), makine öğrenimi modellerinin daha önce hiç karşılaşmadığı görevleri veya sınıfları eğitim verisi olmadan öğrenebilmesini sağlar. Zero-shot learning'in işe yaradığı bazı alanlar: Sağlık sektörü: Nadir veya daha önce görülmemiş tıbbi durumların teşhisinde kullanılır. İlaç endüstrisi: Var olmayan bileşiklerin etkinliğini tahmin etmek için kullanılır. Doğal dil işleme (NLP): Yeni argo veya bireysel sorunları ele alırken, modellerin insan benzeri çıkarımlar ve genellemeler yapmasını sağlar. Bilgisayarlı görü ve robotik: Gerçek dünyada karşılaşılabilecek her görüntüyü eğitmek mümkün olmadığından, yeni görüntüleri tanımak ve onlarla ne yapılacağını belirlemek için kullanılır. Eğlence ve yaratıcı endüstriler: Benzersiz oyun karakterleri oluşturmak veya sanat eserleri üretmek için kullanılır.

"Dataset" kelimesinin Türkçe karşılığı "veri kümesi" veya "veri seti" olarak çevrilebilir.

Matematik, çeşitli mesleklerde temel bir hazırlık sağlar ve aşağıdaki alanlarda özellikle önemlidir: 1. Veri Bilimi ve Analitiği: Büyük veri analizi ve makine öğrenimi için ileri düzeyde matematiksel bilgi gereklidir. 2. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi ve uygulanması güçlü bir matematiksel temel gerektirir. 3. Mühendislik: Elektrik, mekanik ve yazılım mühendisliği gibi disiplinler karmaşık matematiksel modeller ve hesaplamalar içerir. 4. Finans ve Ekonomi: Finansal analiz, risk yönetimi ve ekonomik modelleme matematiksel beceriler gerektirir. 5. Sağlık ve Biyomedikal Araştırmalar: Epidemiyoloji ve genetik araştırmalar gibi alanlarda matematiksel modelleme kullanılır. 6. Çevre Bilimleri ve Sürdürülebilirlik: İklim değişikliği ve doğal kaynak yönetimi gibi konular matematiksel analizler ve simülasyonlar gerektirir. Ayrıca, matematik eğitimi, öğretmenlik, akademisyenlik, yazılım geliştirme ve fotoğrafçılık gibi alanlarda da kariyer fırsatları sunar.

Makine öğrenmesi ders notları genel olarak aşağıdaki konuları içerir: 1. Makine Öğrenmesinin Temel Prensipleri: Verilerin düzenlenmesi, model oluşturma, eğitim süreci ve performans değerlendirmesi gibi temel kavramlar. 2. Makine Öğrenmesi Türleri: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı öğrenme türleri ve bunların uygulama alanları. 3. Veri Hazırlama ve Ön İşleme: Veri toplama, veri temizleme ve ön işleme süreçleri, veri normalizasyonu ve eksik verilerin tamamlanması gibi adımlar. 4. Algoritmalar ve Model Eğitimi: Uygun algoritma seçimi, model eğitimi, test veri setleri ve çapraz doğrulama yöntemleri. 5. Değerlendirme Metrikleri: Modellerin başarısını ölçmek için kullanılan performans göstergeleri, karışıklık matrisi, ROC eğrisi ve AUC değeri gibi ölçütler. 6. Endüstriyel Uygulamalar: Finans, sağlık, pazarlama ve otomotiv gibi sektörlerde makine öğrenmesinin kullanım örnekleri.

Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.

Karışıklık matrisi (confusion matrix), makine öğrenimi ve veri biliminde bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir araçtır. Bu matris, modelin tahmin ettiği değerler ile gerçek değerleri karşılaştırarak aşağıdaki bilgileri sağlar: - Doğru pozitifler (TP): Gerçekte pozitif olan ve model tarafından doğru şekilde pozitif olarak sınıflandırılan örnekler. - Yanlış pozitifler (FP): Gerçekte negatif olan ancak model tarafından pozitif olarak sınıflandırılan örnekler. - Yanlış negatifler (FN): Gerçekte pozitif olan ancak model tarafından negatif olarak sınıflandırılan örnekler. - Doğru negatifler (TN): Gerçekte negatif olan ve model tarafından doğru şekilde negatif olarak sınıflandırılan örnekler. Bu sayede, modelin kesinlik, doğruluk, özgüllük ve hatırlama gibi metrikleri analiz edilebilir ve modelin nasıl çalıştığına dair daha eksiksiz bir resim elde edilebilir.

IBM SPSS ve SPSS aynı yazılımı ifade eder, ancak farklı bağlamlarda kullanılırlar. SPSS, Statistical Package for the Social Sciences'ın kısaltmasıdır ve ilk olarak 1968 yılında piyasaya sürülmüştür. IBM SPSS ise, SPSS'nin IBM tarafından geliştirilen ve desteklenen güncel versiyonudur.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel fark, kullanılan veri türü ve modelin çalışma şeklidir: 1. Denetimli Öğrenme: Etiketli bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir. 2. Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir.

En iyi bilim mesleği olarak değerlendirilebilecek bazı meslekler şunlardır: 1. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uzmanı: Yapay zeka ve makine öğrenimi, birçok sektörde önemli bir yer ediniyor ve bu alanda uzmanlaşmak yüksek kariyer fırsatları sunuyor. 2. Veri Bilimcisi: Büyük veri setlerini analiz ederek anlamlı bilgiler çıkaran ve bu bilgileri iş stratejilerine dönüştüren veri bilimcileri, günümüzde oldukça talep görüyor. 3. Sürdürülebilirlik Uzmanı: Çevresel sorunlar ve iklim değişikliği, sürdürülebilirlik uzmanlarına olan ihtiyacı artırıyor. 4. Sağlık Teknolojileri Uzmanı: Sağlık sektöründeki teknolojik gelişmeler, tele-tıp, giyilebilir sağlık cihazları ve genetik mühendislik gibi alanlarda uzmanlaşmayı gerektiriyor. 5. Robotik Mühendisi: Endüstriyel ve hizmet robotları tasarlayan ve geliştiren robotik mühendisleri, geleceğin önemli mesleklerinden biri olarak kabul ediliyor.

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, veri bilimi, büyük veri, veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zeka konularında uzmanlaşmış bir eğitim ve danışmanlık şirketidir. Şirketin sunduğu hizmetler arasında: - Kurumsal eğitim. - Yazılım çözümleri. - Proje geliştirme. Bilkav'ın Türkiye'de İstanbul ve Antalya'da, ayrıca ABD'de San Francisco ve Delaware'de ofisleri bulunmaktadır.

PCA (Principal Component Analysis) ve clustering (kümeleme) arasındaki ilişki, PCA'nın kümeleme süreçlerini kolaylaştırmak için veri boyutunu azaltmada kullanılmasından kaynaklanır. PCA'nın kümeleme ile ilişkisi şu şekillerde ortaya çıkar: - Gürültü azaltma: PCA, veri içindeki gürültüyü azaltarak kümelerin daha net ayırt edilmesini sağlar. - Hesaplama maliyetinin düşürülmesi: PCA, özellik sayısını azaltarak kümeleme algoritmalarının daha hızlı çalışmasını sağlar. - Özelliklerin daha iyi ayrılması: PCA, veri noktalarını kümeler arasında daha iyi ayıracak şekilde yeniden düzenler. Bu nedenle, PCA, yüksek boyutlu verilerin kümelenmesini daha verimli ve anlamlı hale getirmek için önemli bir ön işleme adımı olarak kabul edilir.