İş Dünyasında Veri Bilimi

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, matematik ve istatistik, bilgisayar bilimi ve alan bilgisinin kesişimidir. Verilerden bilgi ve içgörü çıkarma ve bunları eyleme dönüştürme sürecidir.

Veri bilimciler, değerli içgörüler ve bilgiler elde etmek için verileri kullanır. Kuruluşların tutarlı ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için iş dünyasındaki kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarırlar.

Veri bilimciler, veri kümelerini analiz etmek ve yorumlamak için makine öğrenimi, modelleme ve veri madenciliği tekniklerini kullanır. Ayrıca hem yapılandırılmış (veritabanları gibi) hem de yapılandırılmamış (metin, görüntü ve ses gibi) verilerle çalışabilirler. Dahası, veri bilimciler finans, sağlık, perakende, üretim ve teknoloji gibi çeşitli alanlarda ve sektörlerde çalışabilirler. Bu nedenle alan bilgisi de gereklidir.

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Arasındaki Fark Nedir?

Veri bilimi ve veri analitiği yakından ilişkilidir, ancak aralarında bazı temel farklar vardır:

Veri bilimi, veri analitiğini kapsayan daha geniş bir alandır. Algoritmaların, makine öğrenimi modellerinin ve büyük veri işleme gibi görevlerin analizini ve geliştirilmesini içerir.

Veri analitiği, veri bilimine kıyasla daha dar bir odağa sahiptir. İçgörüler elde eder ve karar vermeyi destekler. Ancak, makine öğrenimini veya tahmine dayalı modellemeyi veri bilimi kadar derinlemesine araştırmaz.

İşletmelerde Veri Biliminin Faydaları Nelerdir?

Veri bilimini iş operasyonlarına entegre etmek, karar verme, verimlilik, müşteri ilişkileri, ürün ve hizmet geliştirme ve genel rekabet gücünün iyileştirilmesi gibi çok sayıda avantaj sağlar.

• Geliştirilmiş karar verme:

  Şirketler verileri analiz ederek daha bilinçli ve verimli stratejiler oluşturabilir. Bu da daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Örneğin, işletmeler trendleri belirleyip takip edebilir ve buna göre özel teklifler duyurabilir.

• Artan verimlilik:

  Veri bilimi, verimsizlikleri ve iyileştirilmesi gereken alanları belirleyerek işletmelerin operasyonlarını optimize etmelerine yardımcı olur. Bu da verimliliği artırır ve para tasarrufu sağlar.

• Ürün ve hizmet geliştirme:

  Veri bilimciler, müşteri verilerini (satın alma geçmişi, çevrimiçi davranış, yorumlar, geri bildirimler) inceledikten sonra müşteri ihtiyaçları ve tercihlerindeki gizli kalıpları ortaya çıkarır. Bu, işletmelerin hedef kitlelerinin ihtiyaçlarını karşılayan ürün ve hizmetler geliştirmesine olanak tanır.

• Geliştirilmiş müşteri deneyimi:

  Veri bilimi, işletmelerin müşterilerin davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamalarına yardımcı olabilir ve bu da genel müşteri deneyimini iyileştirir. İşletmeler, müşteri yorumlarını analiz etmek ve müşterilerin ürünlerden memnun olup olmadıklarını görmek için NLP gibi teknikleri kullanabilir. Bu, müşteri memnuniyetini ve deneyimini anlamalarına yardımcı olur.

• Artan gelir ve karlılık:

  Veri bilimi, işletmelerin müşteri ihtiyaç ve tercihlerini daha iyi karşılayan yeni ürün ve hizmetler geliştirmesine yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket geçmiş satış verilerine dayanarak ürün talebini tahmin edebilir. Sonuç olarak, şirket doğru ürünlere doğru miktarlarda sahip olmasını sağlayabilir, verimliliği artırabilir ve maliyetleri azaltabilir.

Veri Analitiğinde Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?

Veri analitiğinde, uygulamaları geliştirmek ve genişletmek için Yapay Zeka (AI) kullanılır ve çok önemli bir rol oynar. Yapay zeka, verilerin analiz edilme ve yorumlanma biçiminde devrim yaratarak veri analitiğine önemli ölçüde katkıda bulunur. Bunlardan 5 tanesi aşağıda listelenmiştir:

• Veri Görselleştirme:

  AI, etkileşimli veri görselleştirmelerinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Bu tür görselleştirmeler, kullanıcıların karmaşık verileri anlamasını kolaylaştırır.

• Dolandırıcılık tespiti:

  Yapay zeka algoritmaları, olağandışı kalıplar için verileri analiz ederek dolandırıcılığı tespit edebilir. Bu süreç, kredi kartı dolandırıcılığı veya siber saldırılar için oldukça önemlidir.

• Müşteri segmentasyonu:

  AI, işletmelerin müşterileri yaş, davranış ve tercihlerine göre gruplandırmasına yardımcı olabilir. Bu, her grup için daha kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri oluşturulmasına yardımcı olur.

• Kestirimci bakım:

  AI sensör verilerini ve geçmiş bakım kayıtlarını analiz edebilir. Böylece, ekipman veya makinelerin ne zaman arızalanabileceğini tahmin edebilir. Bu, işletmelerin bakım planlamasına ve arıza süresini en aza indirmesine olanak tanır.

• Doğal dil işleme:

  AI, müşteri duyarlılığını anlamak için metinleri, e-postaları ve sosyal medyayı analiz edebilir. Bu, yapılandırılmamış verilerden anlamlı bilgilerin çıkarılmasına yardımcı olur.

En İyi 5 Veri Bilimi İşi

En popüler 5 veri bilimi işi veri bilimcisi, veri analisti, makine öğrenimi mühendisi, veri mühendisi ve iş zekası analistidir. Her biri için maaş aralıklarıyla birlikte temel sorumlulukları aşağıda açıklanmıştır:

• Veri bilimcisi:

  Veri bilimciler büyük veri kümelerini işlemekten ve analiz etmekten sorumludur. Kuruluşların veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olmak için içgörüleri ve kalıpları ortaya çıkarırlar. Makine öğrenimi, istatistiksel modelleme ve veri madenciliği gibi çeşitli teknikler kullanırlar.

  Indeed'e göre, Amerika Birleşik Devletleri'nde bir veri bilimcinin ortalama maaşı yıllık 124.109 dolar civarındadır.

  
• Veri analisti:

  Veri analistleri, karar alma süreçlerini destekleyen eğilimleri ve kalıpları belirlemek için verileri toplamak, düzenlemek ve analiz etmekten sorumludur. SQL, Excel ve veri görselleştirme yazılımı gibi araçları kullanırlar.

  Amerika Birleşik Devletleri'nde bir veri analisti için ortalama maaş yıllık 77.037 $ civarındadır.

  
• Makine öğrenimi mühendisi:

  Makine öğrenimi mühendisleri, karmaşık sorunları çözmek için makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve uygulamaktan sorumludur. Makine öğrenimi sistemleri kurar ve bunları ürün ve hizmetlere entegre ederler. Veri bilimcileri ve yazılım mühendisleriyle yakın işbirliği içinde çalışırlar.

  Indeed'in araştırması, Amerika Birleşik Devletleri'nde bir makine öğrenimi mühendisi için ortalama maaşın yıllık 162.699 dolar civarında olduğunu da vurguluyor.

  
• Veri mühendisi:

  Veri mühendisleri, bir şirket içinde veri akışına yardımcı olan sistemler kurar ve sürdürür. Verilerin verimli ve güvenli bir şekilde depolanması ve işlenmesinden sorumludurlar.

  Indeed'in araştırması ayrıca ABD'de bir veri mühendisinin ortalama maaşının yılda 126.889 dolar civarında olduğunu söylüyor.

  
• İş zekası analisti:

  İş zekası analistleri verileri analiz etmekten ve içgörüler sunmaktan sorumludur. İş karar alma süreçlerini desteklerler. Karmaşık verileri açık ve anlaşılır bir şekilde iletmek için veri görselleştirme yazılımı ve raporlama araçları gibi araçlar kullanırlar.

  Indeed'e göre, Amerika Birleşik Devletleri'nde bir iş zekası analisti için ortalama maaş yıllık 89.657 $ civarındadır.

  

Veri Bilimci ile Veri Analisti Arasındaki Fark Nedir?

Bir veri bilimci ile bir veri analisti arasındaki farklar yaklaşımlarında, araçlarında ve hedeflerinde yatmaktadır. Veri bilimciler, karmaşık verilerden tahmine dayalı modeller oluşturmak için makine öğrenimi de dahil olmak üzere ileri matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerini kullanır. Veri analistleri ise SQL ve veri görselleştirme yazılımı gibi araçları kullanarak eğilimleri belirlemeye odaklanır ve iş kararlarını açıklayıcı analitiklerle bilgilendirir. Bu ayrımlar, her bir rolün veriye dayalı karar alma sürecine yaptığı benzersiz katkıları vurgulamaktadır.

Veri bilimcileri güçlü bir matematik, istatistik ve bilgisayar bilimi geçmişine sahip olmalıdır çünkü makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi gelişmiş yöntemler kullanırlar. Karmaşık verileri anlamaya ve içgörü ve bilgi edinmeye çalışırlar. Veri bilimciler, boru hatlarını analiz ederek ve karar verme süreçlerini destekleyebilecek tahmine dayalı modeller geliştirerek karmaşık verileri tasarlamak ve uygulamaktan sorumludur.

Öte yandan, veri analistleri veri bilimcileri gibi matematik ve istatistik kullanmazlar. İş kararlarına yardımcı olacak eğilimleri bulmak için verileri analiz ederler. SQL, Excel ve Tableau ve Power BI gibi veri görselleştirme yazılımları gibi araçları kullanırlar. Verileri açık ve anlaşılır hale getirmek için temizler, manipüle eder ve sunarlar. Veri analistlerinin odak noktası, tahmine dayalı modellemeden ziyade tanımlayıcı ve teşhis edici analitiktir.

Kısacası, veri bilimi işletmelere rehberlik eden güçlü bir disiplindir. Veri bilimi teknikleri, daha iyi karar verme, operasyonları optimize etme ve müşteri deneyimlerini geliştirme için değerli içgörüler sağlar. Veri odaklı çözümlere olan talep artarken, veri bilimi uzmanlarına olan talep de yüksek olacaktır.

İş dünyasında veri biliminin bir parçası olmak ve veri becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, size yardımcı olacak pek çok harika kaynak mevcuttur. Çevrimiçi veri bilimi kurslarından, veri bilimi programlarından, eğitim kamplarından veya derece programlarından yararlanabilirsiniz. Veri bilimi becerilerinizi geliştirerek kendinizi bu heyecan verici alanda başarı için konumlandırabilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

En iyi bilinen veri bilimi sertifikaları hangileridir?

En popüler ve iyi tanınan veri bilimi sertifikalarından bazıları şunlardır:

• IBM Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası
• Microsoft Sertifikalı: Azure Veri Bilimci Ortağı
• Google Veri Analitiği Profesyonel Sertifikası
• Coursera'nın Veri Bilimi Uzmanlığı
• DataCamp'in Veri Analistleri ve Veri Bilimcileri için Kariyer Sertifikaları
• edX'in Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası

En popüler Yapay Zeka araçları nelerdir?

Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve araştırmacılar, yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve kullanmak için yaygın olarak yapay zeka araçlarını kullanır.

En yaygın kullanılan yapay zeka araçlarından bazıları şunlardır:

• TensorFlow
• PyTorch
• Scikit-learn (Makine öğrenimi için Python kütüphanesi)
• Keras (açık kaynaklı sinir ağı kütüphanesi)
• Apache Spark's MLlib (dağıtık hesaplama için makine öğrenimi kütüphanesi)
• Amazon SageMaker (makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için)
• Microsoft Azure Machine Learning Studio (bulut tabanlı makine öğrenimi platformu)