VeriBilimi

İstinye Üniversitesi SAS Eğitimi, İstinye Üniversitesi ve dünya analitik lideri SAS'ın iş birliğiyle düzenlenen veri bilimi eğitim programıdır. Bu eğitim programı, katılımcılara istatistiksel analizlerden yapay zeka ve makine öğrenimine kadar geniş bir analitik yelpaze sunarak doğrudan iş dünyasında uygulanabilir beceriler kazandırmayı hedeflemektedir. Eğitimin öne çıkan özellikleri: - Başlangıç tarihi: Şubat 2025. - Süre: Üç ay. - Sertifika: Eğitim sonunda "İSÜ-SAS Katılım Sertifikası" verilecektir. - Eğitim dili: İngilizce. - Erişim: SAS'ın "e-learning" platformları aracılığıyla online olarak sağlanacaktır.

Uygulamalı veri bilimi, teorik veri bilimi kavramlarını pratik çözümlere dönüştürerek çeşitli alanlarda veri analizi ve modelleme yapar. Uygulamalı veri biliminin iş yaptığı bazı alanlar: İş Zekâsı ve Analitik: Şirketlerin karar alma süreçlerini geliştirmek için trendler, müşteri davranışları ve iş performansı hakkında öngörü elde eder. Tahminsel Analitik: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için modeller oluşturur. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ: Görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri ve otonom araçlar gibi alanlarda kullanılır. Pazarlama: Müşteri davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek hedefe yönelik pazarlama kampanyaları ve ürün geliştirme yapar. Sosyal Medya Analizi: İtibar yönetimi, pazarlama ve halkla ilişkiler için sosyal medya platformlarındaki eğilimleri analiz eder. Enerji ve Kamu Hizmetleri: Enerji tüketimini analiz eder, enerji dağıtımını optimize eder ve enerji verimliliğini artırır.

Denetimli öğrenme, etiketli verilerle çalışır.

Veri Analisti ve Veri Bilimci aynı mesleği ifade etmez, ancak her ikisi de verilerle çalışan profesyonellerdir. Veri Analisti, belirli iş sorularına veya sorunlarına odaklanır ve verileri kullanarak bu soruları yanıtlamaya çalışır. Veri Bilimci ise daha geniş bir çalışma alanına sahiptir ve veri toplama, veri temizleme, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve deploy etme gibi işlemleri içerir.

Regresyon analizinde kullanılan bazı istatistikler şunlardır: 1. R² (Determinasyon Katsayısı): Modelin bağımlı değişkendeki toplam değişkenliği ne ölçüde açıkladığını gösterir. 2. RMSE (Root Mean Square Error): Tahmin edilen değerlerle gerçek değerler arasındaki ortalama farkın kareköküdür. 3. p-değeri ve t-istatistiği: Regresyon katsayılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir. 4. Aykırı Gözlemler: Modelin dengesini bozabilecek anormal değerlerin tespiti ve işlenmesi. 5. Heteroskedastisite: Hata terimlerinin varyansının sabit olmaması durumunun kontrolü. Bu istatistikler, regresyon modelinin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirmek için kullanılır.

Metin madenciliği ve metin analizi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Metin Madenciliği: Yapılandırılmamış metinlerden önceden bilinmeyen bilgileri keşfetme sürecidir. 2. Metin Analizi: Herhangi bir metindeki anlamları, kalıpları ve ilişkileri bulma yöntemidir. Özetle, metin madenciliği daha çok veri çıkarma ve örüntü bulma odaklıyken, metin analizi daha geniş bir kapsamda metnin içeriğini anlamaya yöneliktir.

Yoğun veri (dense data), veri matrisindeki veya veri setindeki çoğu hücrenin veya alanın dolu olduğu, boş veya sıfır değerlerin minimal düzeyde bulunduğu veri yapılarını ifade eder. Bu tür veriler genellikle şu formatlarda karşımıza çıkar: - tam dolu matrisler; - zaman serisi verileri; - sensör verisi kayıtları; - görüntü verileri (piksel değerleri); - ses verileri. Yoğun veri, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin eğitiminde önemli avantajlar sağlar.

Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan veri noktalarını inceleyerek zaman içindeki trendleri ve desenleri ortaya çıkaran istatistiksel bir yöntemdir. Bu analizin temel amaçları: - Karar verme sürecini geliştirmek: Geçmiş olayları anlamak, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeyi kolaylaştırır. - Mevsimsel değişiklikleri tespit etmek: Düzenli mevsimsel değişimleri ortaya çıkarmak ve düzensizlikleri belirlemek. - Anomalileri tespit etmek: Risk durumlarını en aza indirmek ve yanlış giden olayları erken fark etmek. - Geleceği tahmin etmek: Bütçeleme ve yeniden tedarik gibi konularda gerçekçi tahminler yapabilmek. Zaman serisi analizinde kullanılan bazı bileşenler: - Trend: Verilerin genel hareket yönü. - Mevsimsel değişkenler: Günlük, haftalık, aylık ve yıllık aralıklarda tekrarlayan desenler. - Döngüsel değişkenler: Ekonomik veya iş döngüleriyle ilişkili uzun vadeli dalgalanmalar. - Öngörülemeyen değişkenler: Rastgele ve düzensiz dalgalanmalar.

Karmaşıklık matrisi, makine öğrenimi ve veri biliminde, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir tablodur. Bu matris, gerçek değerleri ve modelin tahmin ettiği değerleri karşılaştırarak dört ana kategoride bilgi sağlar: 1. Doğru Pozitif (TP): Modelin pozitif sınıfı doğru bir şekilde tahmin ettiği örnekler. 2. Doğru Negatif (TN): Modelin negatif sınıfı doğru bir şekilde tahmin ettiği örnekler. 3. Yanlış Pozitif (FP): Modelin pozitif sınıfı yanlış tahmin ettiği örnekler (pozitif olarak etiketlediği, ancak gerçek sınıf negatif olan). 4. Yanlış Negatif (FN): Modelin negatif sınıfı yanlış tahmin ettiği örnekler (negatif olarak etiketlediği, ancak gerçek sınıf pozitif olan). Karmaşıklık matrisi, modelin hata türlerini analiz etmeye ve sınıflandırma performansını daha ayrıntılı bir şekilde anlamaya yardımcı olur.

"Eş anlı veri" ifadesi, aynı anda oluşan veriler anlamına gelir.

Veri bilimi, ekonometri için oldukça faydalıdır. Veri bilimi, ekonometri alanında büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak ve karmaşık ekonomik sorunları çözmek için kullanılır. Veri bilimcileri, matematik, istatistik, programlama ve makine öğrenimi gibi disiplinleri kullanarak ekonomik öngörülerde bulunur ve iş kararlarını desteklerler.

Makine öğrenme modeli eğitimi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Geniş ve temiz bir veri seti toplanır, ardından veri temizleme, eksik verilerin doldurulması ve verilerin normalizasyonu gibi işlemler yapılır. 2. Özellik Seçimi: Modelin doğru sonuçlar verebilmesi için en önemli özellikler seçilir. 3. Modelin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi: Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir ve modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Dağıtımı: Model, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamına entegre edilir. Bu süreç, makine öğrenme modelinin daha etkili ve doğru çalışmasını sağlamak için sürekli izleme ve bakım gerektirir.

Veri bilimci olmak için üniversitede ilgili bir bölümde eğitim almak gereklidir. Ayrıca, Python, Spark, Scala gibi programlama dillerini öğrenmek ve makine öğrenimi algoritmaları konusunda deneyim kazanmak da önemlidir. Online kurslar ve eğitim platformları (Coursera, Udemy, edX) üzerinden de kendi kendine öğrenme yolu tercih edilebilir.

Tekilleştirme, bir veri kümesi içindeki veya birden çok veri kümesindeki tekrarlayan verilerin kaldırılması işlemidir. Bu işlem, verilerin boyutunun küçültülmesine yardımcı olarak depolamayı, iletmeyi ve işlemeyi daha kolay ve hızlı hale getirir. Tekilleştirme yöntemleri arasında: - Bit düzeyinde tekilleştirme: Dosyaların ikili değerlerinin karşılaştırılması; - Blok düzeyinde tekilleştirme: Daha büyük veri bloklarının karşılaştırılması; - Dosya düzeyinde tekilleştirme: Tüm dosyaların karşılaştırılması; - Veri parmak izi alma: Her bir veri parçası için benzersiz bir tanımlayıcı oluşturulması; - Makine öğrenimi tabanlı tekilleştirme: Benzerliklerine göre yinelenenlerin tanımlanması ve kaldırılması bulunur.

Veri bilimci ve veri mühendisi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Görev Alanı: - Veri bilimcileri, verileri analiz eder, model oluşturur ve sonuçları yorumlarlar. - Veri mühendisleri, veri altyapısını tasarlar, oluşturur ve bakımını yaparlar. 2. Beceriler: - Veri bilimcileri, istatistik, makine öğrenimi, veri madenciliği ve veri görselleştirme gibi becerilere sahiptir. - Veri mühendisleri, yazılım mühendisliği, veri yönetimi, veri mimarisi ve bulut bilişim konularında uzmanlaşmıştır. 3. İşbirliği: - Her iki pozisyon da verilerin önemli bir rol oynadığı modern iş dünyasında büyük talep görür ve birbirleriyle sıkı bir işbirliği içinde çalışırlar.

Davranış analizi, kişilerin veya organizasyonların belirli bir süre içinde sergilediği davranışları sistematik bir şekilde incelemeyi içeren bir süreçtir. Amaçları: - İnsanların niçin belli davranışları sergilediğini anlamak; - Davranışların sonuçlarını değerlendirmek; - Müşteri davranışlarını daha iyi anlamak, ürün ve hizmetleri optimize etmek. Kullanım alanları: - Pazarlama: Tüketici alışkanlıklarını ve satın alma davranışlarını analiz etmek; - Eğitim: Daha etkili öğretim yöntemleri geliştirmek; - İş yönetimi: Çalışanların performansını ve etkileşimlerini değerlendirmek. Davranış analizi, psikoloji, veri bilimi ve dijital pazarlama gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan bilimsel bir yöntemdir.

Veri yumuşatma, bir veri kümesindeki gürültüyü azaltmak ve önemli kalıpların öne çıkmasını sağlamak için çeşitli yöntemlerle yapılır. İşte bazı yaygın veri yumuşatma yöntemleri: 1. Hareketli Ortalama (MA): Geçmiş ve son fiyatlara eşit ağırlık vererek fiyat hareketini yumuşatır. 2. Üstel Hareketli Ortalama (EMA): Son fiyat verilerine daha fazla ağırlık verir. 3. Rastgele Yürüyüş Modeli: Hisse senetleri gibi finansal araçların davranışını tahmin etmek için kullanılır ve gelecekteki veri noktalarının son kullanılabilir veri noktasına ve bir rastgele değişkene eşit olacağını varsayar. Ayrıca, veri yumuşatma için aşağıdaki adımlar da izlenebilir: 1. Sistem Kontrolleri: Veri yumuşatma sisteminin doğru ayarlarla çalıştığından emin olun. 2. Düzenli Bakım: Tuz dolumu, reçine yatağı ve tuz tankı temizliği gibi düzenli bakım işlemleri yapın. 3. Uzman Servis Hizmeti: Sistemi işin uzmanına bırakmak, daha etkili ve güvenilir bir bakım süreci sağlar.

Shannon'ın entropisi önemlidir çünkü: 1. Belirsizliği Ölçer: Bir sistemdeki belirsizlik veya rastgeleliği quantifiye eder. 2. Veri İletimini Optimize Eder: Shannon entropisi, veri sıkıştırma ve kodlama tekniklerinde kullanılarak minimum bit sayısıyla veri depolamayı ve iletmeyi sağlar. 3. Makine Öğrenimi ve Sınıflandırma: Özellik seçiminde ve karar ağaçları oluşturmada kullanılarak daha doğru modeller geliştirmeye yardımcı olur. 4. Kriptografi: Kripto anahtarlarının güvenliğini değerlendirir; yüksek entropi, daha karmaşık ve tahmin edilmesi zor anahtarlar anlamına gelir. Bu nedenle, Shannon entropisi, istatistik, veri bilimi ve çeşitli teknolojik alanlarda geniş uygulamalara sahiptir.

Evet, MSE (Ortalama Kare Hata) değerinin düşük olması, bir modelin performansının daha iyi olduğunu gösterir. MSE, tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki ortalama kare farkını ölçer ve bu değerin sıfıra yakın olması, modelin tahminlerinin gerçek değerlere çok yakın olduğunu ifade eder.

Treomind, yapay zeka ve sistem entegrasyonu alanlarında hizmet veren bir şirkettir. Faaliyetleri şunlardır: - Veri Bilimi Hizmetleri: Kendi geliştirdiği teknoloji platformları üzerinden, verinin yolculuğunu uçtan uca adresleyen yapay zeka hizmetleri sunar. - Kârlılık Artışı: Büyük şirketlerin dönüşümlerini hızlandırarak ve orta büyüklükteki işletme sahiplerine gerekli uzmanlık ve yeteneği tek bir kontratla sunarak kârlılıklarını artırır. - İnsan Kaynağı ve Ar-Ge: Yetkin insan kaynağı ve Ar-Ge yatırımları ile her ölçekteki işletmenin yapay zeka dönüşümünü gerçekleştirir. - Ürün ve Hizmetler: Data Governance, Data Lake, AI, GenAI, Hybrid Cloud Teknolojileri ve Network & Security gibi alanlarda hizmet verir.