Neler yeni

Hoşgeldiniz Güvenli olmayan internete güvenli olan yeri

Tüm özelliklerimize erişmek için şimdi bize katılın. Kaydolup giriş yaptıktan sonra konu oluşturabilir, mevcut konulara yanıt gönderebilir, diğer üyelerinize itibar kazandırabilir, kendi özel mesajlaşma programınızı edinebilir ve çok daha fazlasını yapabileceksiniz. Aynı zamanda hızlı ve tamamen ücretsizdir, peki daha ne bekliyorsunuz?

Ask question

Ask Questions and Get Answers from Our Community

Answer

Answer Questions and Become an Expert on Your Topic

Contact Staff

Our Experts are Ready to Answer your Questions

Veri bilimi

Lucian

Administrator
Yönetici
Katılım
21 Ocak 2024
Mesajlar
6
Tepkime puanı
0
Puanları
1
Veri bilimi (data science), büyük miktardaki veriyi analiz ederek bilgi ve anlam çıkarma sürecidir. Bu disiplin, çeşitli alanlardan gelen veri setlerini kullanarak problemleri anlamak, öngörmek ve çözmek için istatistiksel, matematiksel ve bilgisayar bilimleri yöntemlerini birleştirir. Veri bilimi, gelişmiş algoritmalar, modelleme teknikleri ve analitik araçlar kullanarak veri içindeki desenleri keşfetmeyi amaçlar. İşte veri biliminin temel bileşenlerinden bazıları:

  1. Veri Toplama ve Temizleme:
    • Veri bilimcileri, çeşitli kaynaklardan veri toplarlar (örneğin, sensörler, kullanıcı etkileşimleri, web trafiği).
    • Toplanan veriler genellikle çeşitli formatlarda olabilir ve eksik, hatalı veya tutarsız olabilir. Bu nedenle, veri bilimcileri veri temizleme adımında veriyi düzenler ve anlamlı hale getirir.
  2. Keşifsel Veri Analizi (EDA):
    • Veri setinin yapısını anlamak ve içindeki desenleri belirlemek için istatistiksel ve görsel yöntemler kullanılır.
    • Dağılım analizi, korelasyon analizi ve özet istatistikler gibi tekniklerle verinin özellikleri incelenir.
  3. Veri Madenciliği ve Modelleme:
    • Veri madenciliği, veri setindeki örüntüleri, ilişkileri ve bilgileri keşfetmeyi amaçlar.
    • Modelleme aşamasında, istatistiksel ve matematiksel modeller oluşturulur. Bu modeller, veriyi açıklamak, öngörmek veya sınıflandırmak için kullanılabilir.
    • Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, bu aşamada yaygın olarak kullanılır.
  4. Model Değerlendirmesi ve Doğrulama:
    • Oluşturulan modellerin performansı değerlendirilir.
    • Modelin genelleme yeteneği test veri setleriyle kontrol edilir ve aşırı uyum (overfitting) veya eksik uyum (underfitting) gibi sorunlar gözlemlenirse düzeltilir.
  5. Sonuçların Sunumu:
    • Elde edilen bulgular ve sonuçlar, karar alıcılar veya ilgili paydaşlar için anlaşılır bir şekilde sunulur.
    • Görselleştirmeler, raporlar ve interaktif arayüzler, veri biliminin sonuçlarını etkili bir şekilde iletmek için kullanılır.
  6. Sürekli İyileştirme:
    • Veri bilimi süreci, sürekli bir döngü halindedir. Modeller ve analitik yöntemler zamanla güncellenir ve geliştirilir.
    • Yeni veri toplandıkça, model performansı değerlendirilir ve geliştirme fırsatları araştırılır.
Veri bilimi, geniş bir uygulama yelpazesi bulunmakla birlikte, finans, sağlık, e-ticaret, pazarlama, enerji, üretim ve daha birçok sektörde çeşitli sorunları çözmek ve geleceği öngörmek için kullanılmaktadır.
 
Üst