Veri bilimi, görünüşte anlamsız verileri eyleme geçirilebilir bir zekaya dönüştürür. Bugünün dijital dünyası, her dakikada ve her saniyede sosyal medya, sensörler ve çevrimiçi işlemler gibi çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri üretmektedir. Veriye erişim değerlidir, ancak onu akıllıca kullanmak daha iyidir. İşte burada, iş dünyasında veri bilimi devreye girer.

Bu blog yazısında, veri bilimini ve işteki rolünü keşfedeceğiz, veri bilimindeki yapay zeka kullanımını tartışacağız ve veri bilimindeki en iyi işler ile veri bilimcileri ve veri analistleri arasındaki farkları ele alacağız.

Veri Bilimi Nedir?

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

Veri bilimcileri verileri kullanarak değerli içgörüler ve bilgiler elde ederler. Onlar, işletmelerdeki kalıpları ve trendleri ortaya çıkararak organizasyonların tutarlı ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olurlar.

Veri bilimcileri, veri setlerini analiz etmek ve yorumlamak için makine öğrenimi, modelleme ve veri madenciliği tekniklerini kullanır. Ayrıca hem yapılandırılmış (veritabanları gibi) hem de yapılandırılmamış (metin, resim ve ses gibi) veri ile çalışabilirler. Üstelik, veri bilimcileri finans, sağlık hizmetleri, perakende, üretim ve teknoloji gibi çeşitli alanlar ve endüstrilerde çalışabilirler. Bu yüzden alan bilgisi de gereklidir.

Veri Bilimi ile Veri Analitiği Arasındaki Fark Nedir?

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

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

Veri analitiği, veri bilimine kıyasla dar bir odaklanmaya sahiptir. İçgörü elde eder ve karar alma süreçlerini destekler. Ancak, makine öğrenimi veya tahmine dayalı modelleme gibi konuları veri bilimi kadar derinlemesine araştırmaz.

Veri Biliminin İş Dünyasındaki Faydaları Nelerdir?

Veri bilimini iş operasyonlarına entegre etmek, karar verme, verimlilik, müşteri ilişkileri, ürün ve hizmet geliştirme ve genel rekabetçilik gibi birçok avantaj sağlar.

• Geliştirilmiş karar verme:

  Şirketler, verileri analiz ederek daha bilinçli ve verimli stratejiler geliştirebilir. Bu, onlara daha iyi kararlar almaları konusunda yardımcı olur. Örneğin, işletmeler trendleri belirleyip takip edebilir ve buna göre özel teklifler duyurabilir.

• Artan verimlilik:

  Veri bilimi, işletmelerin verimsizlikleri ve iyileştirme alanlarını belirleyerek operasyonlarını optimize etmesine yardımcı olur. Bu, üretkenliği artırır ve para tasarrufu sağlar.

• Ürün ve hizmet geliştirme:

  Müşteri verilerini (satın alma geçmişi, çevrimiçi davranış, yorumlar, geri bildirim) inceledikten sonra, veri bilimcileri müşteri ihtiyaçları ve tercihleri hakkında gizli kalıpları ortaya çıkarır. Bu, işletmelerin hedef kitlelerinin ihtiyaçlarına uygun ürün ve hizmetler geliştirmelerine olanak tanır.

• Geliştirilmiş müşteri deneyimi:

  Veri bilimi, işletmelerin müşterilerin davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamalarına yardımcı olabilir. Bu, genel müşteri deneyimini iyileştirir. İşletmeler, müşteri yorumlarını analiz etmek için NLP gibi teknikler kullanabilir ve müşterilerin ürünlerden memnun olup olmadığını görebilir. Bu, müşteri memnuniyetini ve deneyimini anlamalarına yardımcı olur.

• Artan gelir ve karlılık:

  Veri bilimi, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi karşılayan yeni ürün ve hizmetler geliştirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket, geçmiş satış verilerine dayanarak ürün talebini tahmin edebilir. Böylece, şirket doğru miktarlarda doğru ürünlere sahip olmasını sağlayarak verimliliği artırır ve maliyetleri azaltır.

Yapay Zeka Veri Analitiğinde Nasıl Kullanılır?

Veri analitiğinde, Yapay Zeka (YZ) uygulamaları geliştirmek ve genişletmek için kullanılır ve önemli bir rol oynar. YZ, veri analitiğine önemli ölçüde katkıda bulunarak verilerin nasıl analiz edildiği ve yorumlandığını devrim niteliğinde değiştirmektedir. Aşağıda bunlardan 5'i listelenmiştir:

• Veri Görselleştirme:

  YZ, etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmada yardımcı olabilir. Bu tür görselleştirmeler, kullanıcıların karmaşık verileri anlamasını kolaylaştırır.

• Dolandırıcılık tespiti:

  >YZ algoritmaları, sıradışı kalıpları analiz ederek dolandırıcılığı tespit edebilir. Bu süreç, kredi kartı dolandırıcılığı veya siber saldırılar için oldukça önemlidir.

• Müşteri segmentasyonu:

  YZ, işletmelere müşterileri yaş, davranış ve tercihlerine göre gruplandırmasında yardımcı olabilir. Bu, her grup için daha kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirmeye yardımcı olur.

• Tahmine dayalı bakım:

  YZ, sensör verilerini ve geçmiş bakım kayıtlarını analiz edebilir. Böylece, ekipmanın veya makinelerin ne zaman arızalanma olasılığı olduğunu tahmin edebilir. Bu, işletmelerin bakım planlamalarına ve kesintileri en aza indirmelerine olanak tanır.

• Doğal dil işleme:

  YZ, müşteri duygularını anlamak için metin, e-posta ve sosyal medyayı analiz edebilir. Bu, yapılandırılmamış verilerden anlamlı bilgiler çıkarmaya yardımcı olur.

En Popüler 5 Veri Bilimi İşi

En popüler 5 veri bilimi işi veri bilimci, veri analisti, makine öğrenimi mühendisi, veri mühendisi ve iş zekası analistidir. Her birinin ana sorumlulukları ve maaş aralıkları aşağıda açıklanmıştır:

• Veri bilimci:

  Veri bilimcileri, büyük veri setlerini işlemek ve analiz etmekten sorumludur. Verileri inceleyerek organizasyonların veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olan içgörü ve kalıpları keşfederler. Makine öğrenimi, istatistiksel modelleme ve veri madenciliği gibi çeşitli teknikleri kullanırlar.

  Indeed'e göre, ABD'de bir veri bilimcisinin ortalama maaşı yılda yaklaşık 124,109 dolardır.

  

• Veri analisti:

  Veri analistleri, veri toplayıp düzenleyerek analiz etmekten sorumlu olup, karar alma süreçlerini destekleyen trendleri ve kalıpları belirlerler. SQL, Excel ve veri görselleştirme yazılımları gibi araçlar kullanırlar.

  ABD'de bir veri analistinin ortalama maaşı yılda yaklaşık 77,037 dolardır.

  

• Makine öğrenimi mühendisi:

  Makine öğrenimi mühendisleri, karmaşık problemleri çözmek için makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve dağıtmakla sorumludur. Ürün ve hizmetlere makine öğrenimi sistemlerini inşa edip entegre ederler. Veri bilimcileri ve yazılım mühendisleriyle yakın çalışırlar.

  Indeed'in araştırması, ABD'de bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama maaşının yılda yaklaşık 162,699 dolar olduğunu vurgulamaktadır.

  

• Veri mühendisi:

  Veri mühendisleri, bir şirket içinde verilerin akışını sağlayan sistemler inşa edip sürdüren kişilerdir. Verileri verimli ve güvenli bir şekilde depolamak ve işlemekten sorumludurlar.

  Indeed'in araştırması, ABD'de bir veri mühendisinin ortalama maaşının yılda yaklaşık 126,889 dolar olduğunu söylemektedir. 

  

• İş zekası analisti:

  İş zekası analistleri, verileri analiz edip içgörüleri sunmaktan sorumludur. İş karar alma süreçlerini desteklerler. Karmaşık verileri açık ve anlaşılır bir şekilde iletmek için veri görselleştirme yazılımları ve raporlama araçları gibi araçlar kullanırlar.

  ABD'de bir iş zekası analistinin ortalama maaşı yılda yaklaşık 89,657 dolar, Indeed'e göre.

  

Veri Bilimcisi ile Veri Analisti Arasındaki Fark Nedir?

Veri bilimcisi ile veri analisti arasındaki farklar, yaklaşımları, araçları ve hedeflerinde yatmaktadır. Veri bilimcileri, karmaşık verilerden tahmine dayalı modeller oluşturmak için makine öğrenimi dahil olmak üzere ileri matematik, istatistik ve bilgisayar bilimi kullanırlar. Ancak veri analistleri, SQL ve veri görselleştirme yazılımları gibi araçları kullanarak eğilimleri belirlemeye odaklanır ve iş kararlarını bilgilendirmek için tanımlayıcı analitik kullanırlar. Bu ayrımlar, her iki rolün veri odaklı karar alma süreçlerine yaptığı eşsiz katkıları vurgular.

Veri bilimcilerin, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi ileri teknikleri kullandıkları için güçlü bir matematik, istatistik ve bilgisayar bilimi geçmişine sahip olmaları gerekir. Karmaşık verileri anlamaya ve içgörüler ve bilgiler elde etmeye çalışırlar. Veri bilimcileri, karar alma süreçlerini desteklemek için tahmine dayalı modeller geliştiren ve analiz eden karmaşık veri boru hatlarını tasarlama ve uygulama sorumluluğuna sahiptir.

Öte yandan, veri analistleri, veri bilimcilerin yaptığı gibi matematik ve istatistik kullanmaz. İş kararlarını desteklemek için eğilimleri bulmak üzere verileri analiz ederler. SQL, Excel ve Tableau ve Power BI gibi veri görselleştirme yazılımları gibi araçlar kullanırlar. Verileri temizleme, manipüle etme ve sunma işlemlerine sahiptirler, böylece verileri açık ve anlaşılır bir şekilde sunabilirler. Veri analistlerinin odak noktası, tahmine dayalı modelleme yerine tanımlayıcı ve tanılama analitiğidir.

Kısacası, veri bilimi, işletmelere yön veren güçlü bir disiplindir. Veri bilimi teknikleri, daha iyi karar alma, operasyonların optimize edilmesi ve müşteri deneyimlerinin iyileştirilmesi için değerli içgörüler sağlar. Veri odaklı çözümlere talep artarken, veri bilimi profesyonellerine olan ihtiyaç yüksek olacaktır.

İş dünyasında veri bilimine katılmak ve veri becerilerinizi geliştirerek bu heyecan verici alanda başarılı olabilmek istiyorsanız, size yardımcı olacak pek çok harika kaynak bulunmaktadır. Çevrimiçi veri bilimi kurslarından, veri bilimi programlarına, boot camp'lere veya lisans programlarına faydalanabilirsiniz. Veri bilimi becerilerinizi geliştirerek, bu heyecan verici alanda başarı için kendinizi konumlandırabilirsiniz.

SSS

En iyi bilinen veri bilimi sertifikaları nelerdir?

En popüler ve tanınmış veri bilimi sertifikalarından bazıları şunlardır:

• IBM Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası

• Microsoft Sertifikalı: Azure Veri Bilimci Ortaklığı

• 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 YZ araçları nelerdir?

Veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve araştırmacılar, YZ ve makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve kullanmak için genellikle YZ araçlarını kullanmaktadırlar.

En yaygın kullanılan YZ araçlarından bazıları şunlardır:

• TensorFlow

• PyTorch

• Scikit-learn (makine öğrenimi için Python kütüphanesi)

• Keras (açık kaynaklı sinir ağı kütüphanesi)

• Apache Spark'ın MLlib (dağıtık hesaplama için makine öğrenimi kütüphanesi)

• Amazon SageMaker (makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için)

• Microsoft Azure Makine Öğrenimi Stüdyosu (bulut tabanlı makine öğrenimi platformu)