Veri bilimi, büyük miktardaki karmaşık verilere dayanan yararlı bilgiler sağlayan uygulamalı matematik ve istatistik bir alan olarak kabul edilir.
Veri bilimi veya veri odaklı bilim, farklı alanların özelliklerini birleştirerek, karar verme amaçlı karmaşık verileri yorumlamak için hesaplama araçları kullanır.
Veri Biliminin Anlaşılması:
Cep telefonları, sosyal medya, e-ticaret siteleri, sağlık anketleri ve internet aramaları gibi farklı sektörlerden, kanallardan ve platformlardan veri çekilir. Artan veri miktarı, tüm sektörlerde daha iyi işletme araçları yaratmaya katkıda bulunan büyük veri adı verilen devasa veri kümelerinin oluşumuna yol açmıştır.
Veriye sürekli artan erişim, teknolojideki ilerlemeler ve veri toplama teknikleri sayesinde mümkün olmuştur. Bireylerin satın alma alışkanlıkları ve davranışları takip edilebilir ve toplanan bilgilere dayanarak tahminler yapılabilir.
Veri Biliminin Kısa Tarihi:
“Veri bilimi” terimi, 1960’ların başından beri kullanılmaktadır ve “bilgisayar bilimi” ile eş anlamlı olarak kullanılmıştır. Daha sonra, terim, farklı uygulamalarda kullanılan veri işleme yöntemlerinin araştırılması için ayrı bir tanım kazandırılmıştır.
2001 yılında William S. Cleveland, “veri bilimi” terimini bağımsız bir disiplin olarak kullanmıştır.
Harvard Business Review, 2012 yılında yayınladığı bir makalede, veri bilimcinin rolünü “21. yüzyılın en seksi işi” olarak tanımlamıştır.
Veri Biliminin Uygulanması:
Veri bilimi, madencilik, istatistik, makine öğrenimi, analitik ve programlama gibi birden fazla disiplinden araçlar kullanarak bir veri kümesi toplar, işler ve veri kümesinden bilgi çıkarır, anlamlı verileri kümeden çıkarır ve karar verme amaçları için yorumlar. Veri bilim alanını oluşturan disiplin alanları arasında madencilik, istatistik, makine öğrenimi, analitik ve programlama bulunur.
Veri madenciliği, algoritmaları karmaşık veri kümesine uygular ve sonra kümeden kullanışlı ve ilgili verileri çıkarmak için kullanılır. İstatistiksel ölçümler veya öngörücü analizler, bu çıkarılan verileri kullanarak, geçmişte ne olduğuna bağlı olarak gelecekte olası olayları ölçmek için kullanılır.
Makine öğrenimi, insanların bir ömür boyu işleyemeyecekleri veri miktarını işleyen bir yapay zeka aracıdır. Makine öğrenimi, öngörücü analiz altında sunulan karar modelini, bir olayın olma olasılığını tahmin ederek, tahmin edilen zamandaki gerçekleşen olaya eşleştirerek mükemmelleştirir.
Analitik kullanarak, veri analisti algoritmaları kullanarak makine öğrenimi aşamasından yapılandırılmış verileri toplar ve işler. Analist, veriyi yorumlar, dönüştürür ve özetler ve karar verme ekibi anlayabileceği bir bütünlükte veriye dönüştürür. Veri bilimi neredeyse tüm bağlamlarda uygulanabilir ve veri bilimcinin rolü evrildikçe, alan veri mimarisi, veri mühendisliği ve veri yönetimi dahil etmek için genişleyecektir.
Veri Bilimcileri:
Bir veri bilimci, birçok durumda bir şirketin işlemlerini geliştirmek için büyük veri kümelerini toplar, analiz eder ve yorumlar. Veri bilimci uzmanları, veriyi analiz eden ve veri kümelerindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tespit eden istatistiksel modeller geliştirir. Bu bilgi, tüketici davranışlarını öngörmek veya iş ve işletme risklerini belirlemek için kullanılabilir.
Bugün Veri Bilimi
Şirketler, tüketicilere değer sunmak için büyük veri ve veri bilimini günlük faaliyetlere uyguluyorlar. Bankacılık kurumları büyük veriyi dolandırıcılık tespit başarılarını artırmak için kullanıyor. Varlık yönetimi şirketleri, belirtilen bir zamanda bir güvenliğin fiyatının yukarı veya aşağı hareket etme olasılığını tahmin etmek için büyük veriyi kullanıyor.
Netflix gibi şirketler kullanıcılarına hangi ürünleri sunacaklarını belirlemek için büyük veriyi madencilik yapıyor. Netflix ayrıca, kullanıcıların izleme geçmişlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için algoritmalar kullanıyor. Veri bilimi hızla evrimleşiyor ve uygulamaları gelecekte hayatları değiştirmeye devam edecek.
Veri Bilimi Hangi Amaçlar İçin Kullanışlıdır?
Veri bilimi, görünüşte yapılandırılmamış veya ilgisiz verilerden çıkarımlar ve tahminler yapmayı mümkün kılan desenleri tanımlayabilir. Kullanıcı verilerini toplayan teknoloji şirketleri, toplanan verileri kullanışlı veya karlı bilgi kaynaklarına dönüştürmek için teknikler kullanabilirler.
Veri Biliminin Bazı Dezavantajları Nelerdir?
Sosyal medya şirketleri tarafından kişisel verilerin madenciliği ve ticarileştirilme çabaları, Cambridge Analytica gibi birkaç skandal ışığında eleştirilere maruz kalmıştır. Bu skandallarda, kişisel verilerin veri bilimciler tarafından politik sonuçları etkilemek veya seçimleri alt üst etmek için kullanıldığı ortaya çıkmıştır.