Bu içeriği yapay zeka ile özetle!
Data Science
Veri Bilimi, verileri analiz etmek ve değerli bilgileri çıkarmak için gelişmiş analitik teknikleri ve bilimsel ilkeleri kullanma sürecidir.
Veri bilimi, şirketlere veya kuruluşlara karar verme, ürün geliştirme, trend analizi ve tahmin gibi birden çok amaç için veriler toplamayı, toplanılan verileri işlemeyi, analiz etmeyi ve görsel bir biçimde sunmayı amaçlar.
Bir data scientist (veri bilimci), istatistik ve veri analitiği konusunda uzmandır. Veri bilimi teknikleri, veri madenciliği, büyük veri analizi, veri çıkarma ve veri alımını içerir. Veri bilimi kavramları ve süreçleri, veri mühendisliği, programlama, veri ambarı, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi (NLP) içerir.
Veri Biliminde Gelişen Farklı Teknoloji Alanları
Veri bilimi her geçen gün hızla gelişen bir alan olmakla birlikte sürekli değişim halindedir. En son yapılan keşifler ve trendler onu büyük meslek gruplarına ayırmıştır. Bu alanın sahip olduğu fırsatları anlamak için, veri biliminde geleceği şekillendirecek ortaya yeni çıkan teknolojileri anlamak büyük önem arz etmektedir.
Veri biliminde gelişen en popüler 5 teknoloji alanı:
- Yapay Zeka
- Bulut Hizmetleri
- Artırılmış Gerçeklik / Sanal Gerçeklik
- iOT (Nesnelerin İnterneti)
- Büyük Veri (Big Data)
Veri Bilimci Hangi Becerilere Sahip Olmalıdır?
Veri bilimcileri; veri hazırlama, veri madenciliği, tahmine dayalı modelleme, makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve matematik becerilerinin yanı sıra algoritma ve kodlama becerilerine sahip olmalıdır.
Veri Bilimci (Data-Scientist) Nasıl Olunur?
Veri Bilimci (Data-Scientist) olmak istiyor nereden başlayacağınızı ve hangi teknolojileri öğrenmeniz gerektiğini bilmiyorsanız data-science için hazırladığımız yol haritasına göz atabilirsiniz.
Bu içeriği yapay zeka ile özetle!
