İstatistik Dersi Veri Bilimi ödevi

1. VERİ BİLİMİ
PROJE ÖDEVİ
Berker Abdullah Fatiibilenoğlu
2022

2. VERİ NEDİR
Yaygın Veri Bilimi
Teknikleri Nelerdir?
Veri Bilimi Yöntemleri
Nelerdir?
İÇİNDEKİLER
01
04
02
03
YAPILANDIRILMIŞ VERİ
YAPILANDIRILMAMIŞ
VERİ

3. Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için bilimsel
yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alandır. Karmaşık
veri kümelerini analiz etmek ve yorumlamak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve alan
uzmanlığı gibi alanlardan teknikleri kullanmayı içerir.
Veri bilimcileri, çeşitli kaynaklardan veri toplamak, işlemek ve analiz etmek için çeşitli araçlar
ve teknikler kullanır. Bu verileri finans, sağlık, perakende ve daha fazlası dahil olmak üzere çok
çeşitli sektörlerde önemli soruları yanıtlamak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için
kullanırlar.
Veri bilimi, toplumun birçok alanında yenilik ve dönüşümü yönlendiren, hızla büyüyen bir
alandır. Güçlü analitik, teknik ve problem çözme becerilerine sahip bireyler için sayısız kariyer
fırsatı sunan heyecan verici bir alandır.
Yapılandırılmış Veri Nedir?
Yapılandırılmış veriler, belirli bir biçimde, tipik olarak bir tablo veya sabit bir şemada
düzenlenen verileri ifade eder. Araması, sıralaması ve analizi kolaydır ve bir veritabanında veya
elektronik tabloda kolayca saklanabilir. Yapılandırılmış veriler tipik olarak sayısal veya
kategorik niteliktedir ve genellikle belirli soruları yanıtlamak veya kararları bildirmek için
kullanılır.
VERİ NEDİR

4. Yapılandırılmış verilere örnek olarak mali kayıtlar, müşteri verileri ve ürün bilgileri verilebilir.
Yapılandırılmış veriler genellikle, önceden tanımlanmış bir formata sahip olmayan ve genellikle
analiz edilmesi ve işlenmesi daha zor olan yapılandırılmamış verilerle karşılaştırılır.
Yapılandırılmamış verilere örnek olarak metin, ses ve video verilebilir.
Veri biliminde, bir sorun veya durum hakkında daha eksiksiz bir anlayış elde etmek için
yapılandırılmış veriler genellikle yapılandırılmamış verilerle birlikte kullanılır. Veri bilimcileri,
modeller oluşturmak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için yapılandırılmış ve
yapılandırılmamış verilerin bir kombinasyonunu kullanabilir.
Yapılandırılmamış Veri Nedir?
Yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış bir formata sahip olmayan ve tipik olarak
yapılandırılmış verilere göre analiz edilmesi ve işlenmesi daha zor olan verilerdir. Genellikle
düzensizdir ve bir tabloya veya elektronik tabloya düzgün bir şekilde sığmaz. Yapılandırılmamış
veriler genellikle metin ağırlıklıdır ve belgeler, e-postalar, sosyal medya gönderileri, ses ve video
kayıtları ve daha fazlası gibi çok çeşitli biçimleri içerebilir.
Yapılandırılmamış veriler genellikle, belirli bir formatta düzenlenen ve genellikle aranması,
sıralanması ve analiz edilmesi kolay olan yapılandırılmış verilerle karşılaştırılır. Yapılandırılmış
veriler genellikle doğası gereği sayısal veya kategoriktir ve genellikle belirli soruları yanıtlamak
veya kararları bildirmek için kullanılır.
Veri biliminde, yapılandırılmamış veriler, bir sorun veya durum hakkında daha eksiksiz bir
anlayış elde etmek için genellikle yapılandırılmış verilerle birlikte kullanılır. Veri bilimcileri,
modeller oluşturmak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için yapılandırılmış ve
yapılandırılmamış verilerin bir kombinasyonunu kullanabilir. Yapılandırılmamış verilerle
çalışmak genellikle yapılandırılmış verilerden daha zordur, ancak yalnızca yapılandırılmış
verileri kullanarak ortaya çıkarılması mümkün olmayabilecek değerli içgörüler sağlayabilir.
YAPILANDIRILMIŞ VERİ
YAPILANDIRILMAMIŞ VERİ

5. Veri Bilimi Yöntemleri Nelerdir?
Veri bilimcilerin verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için kullandıkları birçok yöntem ve teknik
vardır. Bazı yaygın veri bilimi yöntemleri şunları içerir:
Veri temizleme ve hazırlama: Veri bilimcileri genellikle verileri analiz için temizlemek ve
hazırlamak için önemli miktarda zaman harcarlar. Bu, eksik değerleri ele alma, aykırı değerlerle
ilgilenme ve verileri kullanılabilir bir biçimde biçimlendirme gibi görevleri içerebilir.
Keşifsel veri analizi: Veri bilimcileri, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri anlamak için istatistiksel ve
görselleştirme teknikleri kullanır. Bu, grafikler ve çizelgeler oluşturmayı, özet istatistikleri
hesaplamayı ve eğilimleri ve anormallikleri tanımlamayı içerebilir.
Veri modelleme: Veri bilimcileri, verilerdeki ilişkileri tanımlamak ve tahminlerde bulunmak için
matematiksel modeller oluşturur. Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve daha
fazlası gibi teknikleri kullanabilirler.
Makine öğrenimi: Veri bilimcileri, verileri analiz etmek ve tahminler yapmak için makine
öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu, bir dizi etiketli veri üzerinde bir model eğitmeyi ve
ardından yeni, görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için modeli kullanmayı içerir.
Veri görselleştirme: Veri bilimcileri, analizlerinin sonuçlarını açık ve çekici bir şekilde sunmak
için görselleştirme araçlarını ve tekniklerini kullanır. Bu, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri
göstermek için çizimler, çizelgeler ve haritalar oluşturmayı içerebilir.
Bunlar, veri biliminde kullanılan birçok yöntem ve teknikten sadece birkaçıdır. Veri bilimcileri,
karmaşık sorunları çözmek ve verilerden değerli içgörüler çıkarmak için genellikle çok çeşitli
araç ve tekniklerden yararlanır.
VERI BILIMI YÖNTEMLERI NELERDIR?

6. Yaygın Veri Bilimi Teknikleri Nelerdir?
Veri biliminde verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için kullanılan birçok teknik vardır. Bazı
yaygın veri bilimi teknikleri şunları içerir:
Veri görselleştirme: Verileri görsel olarak temsil etmek ve kalıpları ve eğilimleri belirlemeye
yardımcı olmak için çizimlerin, çizelgelerin ve haritaların kullanılmasını içerir.
Veri madenciliği: Büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için algoritmalar ve
istatistiksel tekniklerin kullanılmasını içerir.
Makine öğrenimi: Bu, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini ve
tahminlerde bulunmasını sağlamak için algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanılmasını
içerir.
Doğal dil işleme (NLP): Bu, metin ve konuşma verilerini işlemek ve analiz etmek için
algoritmalar ve teknikler kullanmayı içerir.
Tahmine dayalı modelleme: Bu, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak
için istatistiksel modeller oluşturmayı içerir.
Derin öğrenme: Bu, verilerdeki kalıpları ve özellikleri öğrenmek için yapay sinir ağlarının
kullanılmasını içeren makine öğreniminin bir alt alanıdır.
Veri bilimi, günümüzün dinamik dünyasında büyük bir öneme sahiptir. Sürekli gelişen
teknolojiyle yeni ve heyecan verici alanlar ortaya çıkmaktadır. Derin öğrenme ve doğal dil
işleme gibi teknikler, veri bilimi alanında öne çıkan ve büyük bir etki yaratan yaklaşımlardan
sadece birkaçıdır. Derin öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak verilerden otomatik olarak
öğrenme yeteneği sunar ve görüntü tanıma, ses işleme gibi birçok alanda devrim yaratmıştır.
Doğal dil işleme ise, metin verilerini anlama, çeviri, metin üretimi gibi alanlarda kullanılır ve
insan-makine etkileşimini geliştirmede kritik bir rol oynar. Bu tekniklerin öğrenilmesi hem
bireysel gelişim hem de iş dünyasında yeni fırsatlar yakalama açısından son derece önemlidir.
Eğer veri biliminin heyecan verici ve yenilikçi yönleri sizi cezbetmişse, derin öğrenme, doğal dil
işleme gibi teknikleri öğrenmek için pek çok kaynak sizi bekliyor.
Kaynak:
Veri Bilimi Nedir ? https://www.bilimma.com/veri-bilimi-nedir/
YAYGIN VERI BILIMI TEKNIKLERI
NELERDIR?