Veri Biliminde Nasıl Uzman Olunur?

Veri biliminde uzman olmak için gereken birçok beceri vardır.

Ancak en önemli şey teknik kavramlara hakim olmaktır. Bunlar, programlama, modelleme, istatistik, makine öğrenimi ve veritabanları gibi çeşitli faktörleri içerir.

Programlama

Programlama, veri bilimine ve çeşitli fırsatlarına girmeden önce bilmeniz gereken birincil kavramdır. Herhangi bir projeyi tamamlamak veya onunla ilgili bazı aktiviteleri gerçekleştirmek için temel düzeyde programlama dillerine ihtiyaç vardır. Yaygın programlama dilleri Python ve R’dir çünkü kolayca öğrenilebilirler. Verileri analiz etmek için gereklidir. Bunun için kullanılan araçlar RapidMiner, R Studio, SAS vb.’dir.

modelleme

Matematiksel modeller, hesaplamaların hızlı bir şekilde yapılmasına yardımcı olur. Bu da önünüzdeki ham verilere dayanarak daha hızlı tahminler yapmanıza yardımcı olur. Hangi algoritmanın hangi problem için daha uygun olacağını belirlemeyi içerir. Aynı zamanda bu modellerin nasıl eğitileceğini de öğretir. Kullanım kolaylığı için alınan verileri sistematik olarak belirli bir modele yerleştirme işlemidir. Ayrıca belirli kurum veya kuruluşların verileri sistematik olarak gruplayarak onlardan anlamlı içgörüler elde etmelerine yardımcı olur. Veri bilimi modellemesinin üç ana aşaması vardır: modellemede birincil adım olarak kabul edilen kavramsal ve verilerin ayrıştırılması ve kolay erişim için tablolar, grafikler ve kümeler halinde düzenlenmesi ile ilgili mantıksal ve fiziksel. bu varlık-ilişki modeli, veri modellemenin en temel modelidir. Diğer veri modelleme kavramlarından bazıları, nesne-rol modelleme, Bachman diyagramları ve Zachman çerçevelerini içerir.

İstatistik

İstatistik, veri bilimi için ihtiyaç duyulan dört temel konudan biridir. Veri biliminin merkezinde bu istatistik dalı yer alır. Veri bilimcilerinin anlamlı sonuçlar elde etmesine yardımcı olur.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, veri biliminin bel kemiği olarak kabul edilir. Başarılı bir veri bilimcisi olmak için makine öğrenimini iyi bir şekilde kavramanız gerekir. Bunun için kullanılan araçlar Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout vb.’dir. Makine öğreniminin sınırlamalarının da farkında olmalısınız. Makine öğrenimi yinelemeli bir süreçtir.

veritabanları

İyi bir veri bilimcisi, büyük veritabanlarının nasıl yönetileceği konusunda uygun bilgiye sahip olmalıdır. Ayrıca veritabanlarının nasıl çalıştığını ve veri tabanı çıkarma sürecini nasıl sürdüreceklerini de bilmeleri gerekir. Bir bilgisayarın belleğinde yapılandırılan ve daha sonra ihtiyaca göre farklı şekillerde erişilebilmesi için saklanan verilerdir. Temel olarak iki tür veri tabanı vardır. Birincisi, ham verilerin yapılandırılmış bir biçimde tablolar halinde depolandığı ve gerektiğinde birbirine bağlandığı ilişkisel veritabanıdır. İkinci tür, NoSQL veritabanları olarak da bilinen ilişkisel olmayan veritabanlarıdır. Bunlar, ilişkisel veritabanlarının aksine, verileri ilişkiler değil, kategoriler aracılığıyla bağlamanın temel tekniğini kullanır. Anahtar/değer çiftleri, ilişkisel olmayan veya NoSQL veritabanlarının en popüler biçimlerinden biridir.

Leave a Comment

Your email address will not be published.