Veri Bilimi Nedir ve Neden Önemlidir?

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, verilerden değer elde etmek için istatistik, bilimsel yöntemler ve veri analizi de dâhil olmak üzere birçok alanı bir araya getiren, disiplinler arası bir yaklaşımdır. Veri bilimiyle uğraşan kişilere veri bilimci denir. Bu kişiler web, akıllı telefonlar, müşteriler, sensörler ve diğer kaynaklardan toplanan verileri analiz ederek iş için anlamlı öngörüler üretirler. Veri bilimi veri madenciliği ve büyük verilerle ilişkilidir.

Veri biliminin işletmeler için avantajları arasında karar verme süreçlerini iyileştirmek, müşteri memnuniyetini artırmak, operasyonel verimliliği sağlamak ve yeni fırsatlar yaratmak sayılabilir.

Veri bilimi süreci genellikle şu aşamalardan oluşur: Veriyi anlama, veriyi hazırlama, veriyi modelleme, model sonuçlarını değerlendirme ve model sonuçlarını sunma. Bu süreçte veri bilimcilerinin Python ve R gibi programlama dillerini, SQL gibi veritabanı sistemlerini, Hadoop ve Spark gibi büyük veri platformlarını ve TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenimi çerçevelerini kullanmaları gerekir.

Veri bilimi alanına girmek isteyenler için birçok kurs, sertifika ve iş pozisyonu bulunmaktadır. Veri bilimcisi olmak için bir üniversite derecesine ihtiyaç duyulmamaktadır ancak temel matematik ve istatistik bilgisine sahip olmak önemlidir. Ayrıca yeni şeyler öğrenmeye açık olmak ve çaba ve zaman ayırmak da gereklidir.

Veri Biliminin Tarihçesi ve Geleceği

Bu sözcük ilk olarak 60’larda istatistik sözcüğü için alternatif bir ad olarak ortaya çıkmıştır. 90’ların sonlarında, bilgisayar bilimi uzmanları terimi resmileştirdi.

Veri bilimi terimi popülerlik kazanmaya başladığında, veri analizi ve veri madenciliği gibi daha önceki alanlardan beslenerek gelişti. Modern kuruluşlar adeta bir veri bombardımanı altında.

Veri biliminin geleceğinde karşılaşabileceği bazı zorluklar ise şunlardır: Verinin kalitesini, güvenliğini ve gizliliğini sağlamak; verinin etik kullanımını gözetmek; verinin paylaşılabilirliğini ve erişilebilirliğini artırmak; verinin standartlaştırılmasını ve uyumlu hale getirilmesini sağlamak; verinin yorumlanmasını ve anlaşılmasını kolaylaştırmak; verinin değerini ölçmek ve artırmak; veriyi eyleme dönüştürmek için uygun stratejiler geliştirmek.

Veri Biliminin Kullanım Alanları ve Avantajları

Veri bilimi, verilerden anlam çıkarmak ve iş için değerli öngörüler üretmek için çeşitli araç, yöntem ve teknolojileri bir araya getiren disiplinler arası bir alandır. 

Veri biliminin kullanım alanları arasında şunlar sayılabilir:

Kalıp (örüntü) tanımlama: Veri bilimi, verilerdeki gizli kalıpları veya ilişkileri ortaya çıkarmak için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bu sayede, müşteri davranışları, pazar trendleri, risk faktörleri veya gelir kaynakları gibi alanlarda daha iyi anlayışlar elde etmek mümkün olur.
Tahmine dayalı modelleme: Veri bilimi, verilerden gelecekteki olayları veya sonuçları tahmin etmek için matematiksel modeller oluşturur. Bu sayede, talep tahmini, fiyatlandırma optimizasyonu, stok yönetimi veya pazarlama kampanyaları gibi alanlarda daha iyi kararlar almak mümkün olur.
Öneri motorları ve kişiselleştirme sistemleri: Veri bilimi, verilerden müşterilerin tercihlerini veya ihtiyaçlarını anlamak için algoritmalar oluşturur. Bu sayede, müşterilere uygun ürünler, hizmetler veya içerikler önermek veya sunmak mümkün olur. Bu da müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırır.
Sınıflandırma ve kategorizasyon: Veri bilimi, verileri belirli kriterlere göre gruplamak veya etiketlemek için yöntemler geliştirir. Bu sayede, metin sınıflandırma, görüntü tanıma, ses tanıma veya yüz tanıma gibi alanlarda daha hızlı ve doğru sonuçlar elde etmek mümkün olur.
Duygu ve davranış analizi: Veri bilimi, verilerden insanların duygu veya davranış durumlarını anlamak için teknikler kullanır. Bu sayede, müşteri memnuniyeti, çalışan bağlılığı, sosyal medya analizi veya duygusal zeka gibi alanlarda daha iyi stratejiler geliştirmek mümkün olur.
Konuşma sistemleri: Veri bilimi, verilerden insanların konuşmalarını anlamak veya üretmek için teknolojiler geliştirir. Bu sayede, sesli asistanlar, chatbotlar, otomatik çeviri veya metinden sese gibi alanlarda daha iyi deneyimler sunmak mümkün olur.
Otonom sistemler: Veri bilimi, verilerden insanların yerine karar alabilen veya hareket edebilen sistemler geliştirir. Bu sayede, otonom araçlar, robotlar, dronlar veya akıllı evler gibi alanlarda daha iyi çözümler sağlamak mümkün olur.

Veri biliminin avantajları arasında şunlar sayılabilir:

Karar verme süreçlerini iyileştirmek: Veri bilimi sayesinde kuruluşlar verilere dayalı kararlar alabilir ve sezgisel veya sezgisel kararlardan kaçınabilirler. Böylece kararların doğruluğunu ve etkinliğini artırabilirler.
Müşteri memnuniyetini artırmak: Veri bilimi sayesinde kuruluşlar müşterilerinin ihtiyaçlarını ve beklentilerini daha iyi anlayabilir ve onlara uygun ürünler veya hizmetler sunabilirler. Böylece müşterilerin sadakatini ve tutumunu artırabilirler.
Operasyonel verimliliği sağlamak: Veri bilimi sayesinde kuruluşlar iş süreçlerini optimize edebilir ve kaynak kullanımını azaltabilirler. Böylece maliyetleri düşürebilir ve karlılığı artırabilirler.
Yeni fırsatlar yaratmak: Veri bilimi sayesinde kuruluşlar pazar trendlerini takip edebilir ve yeni iş modelleri veya gelir kaynakları bulabilirler. Böylece rekabet avantajı sağlayabilir ve inovasyon yapabilirler.

Veri Bilimi Süreci ve Aşamaları

Veri bilimi süreci, verilerden değerli bilgiler elde etmek için izlenen adımlar bütünüdür. Veri bilimi süreci, iş sorununu anlamaktan başlayarak, verileri toplamak, hazırlamak, analiz etmek ve sonuçları sunmak şeklinde ilerler. Veri bilimi sürecinin aşamaları şöyle sıralanabilir:

İş sorununu anlamak: Bu aşamada, veri bilimi projesinin amacı ve kapsamı belirlenir. İş sorunu net bir şekilde tanımlanır ve çözüm için ihtiyaç duyulan veriler, araçlar ve teknikler belirlenir. Ayrıca, proje için başarı kriterleri ve performans ölçütleri de tanımlanır.
Ham verileri toplamak ve entegre etmek: Bu aşamada, iş sorununu çözmek için gerekli olan veriler farklı kaynaklardan toplanır ve entegre edilir. Veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir. Verilerin toplanması için web API’leri, RSS feed’leri, web scraping gibi yöntemler kullanılabilir. Verilerin entegrasyonu için SQL gibi veritabanı sistemleri veya Hadoop gibi büyük veri platformları kullanılabilir.
Verileri keşfetmek, dönüştürmek, temizlemek ve hazırlamak: Bu aşamada, verilerin kalitesi ve uygunluğu kontrol edilir. Verilerdeki eksiklikler, hatalar, tutarsızlıklar veya aykırı değerler tespit edilir ve giderilir. Veriler istatistiksel olarak analiz edilir ve görselleştirilir. Verilerin yapısı ve dağılımı incelenir. Veriler dönüştürülür veya ölçeklendirilir. Verilerden yeni öznitelikler türetilir veya mevcut öznitelikler seçilir veya azaltılır.
Verilere dayalı modeller oluşturmak ve seçmek: Bu aşamada, verilerden öngörüler üretmek için matematiksel modeller oluşturulur ve seçilir. Modeller makine öğrenimi veya istatistiksel teknikler kullanılarak geliştirilir. Modellerin tipi ve karmaşıklığı iş sorununa göre değişir. Modellerin oluşturulması için Python veya R gibi programlama dilleri kullanılabilir.
Modelleri test etmek, ayarlamak ve dağıtmak: Bu aşamada, oluşturulan modellerin performansı değerlendirilir ve iyileştirilir. Modeller farklı veri kümelerinde test edilir ve hata oranları ölçülür. Modellerin parametreleri veya hiperparametreleri ayarlanır veya optimize edilir. Modeller uygulama yazılımlarına veya ürünlere konuşlandırılır veya entegre edilir.
Modelleri izlemek, test etmek, yenilemek ve yönetmek: Bu aşamada, konuşlandırılan modellerin performansı sürekli olarak izlenir ve test edilir. Modeller yeni verilerle güncellenir veya yenilenir. Modellerin bakımı ve yönetimi yapılır.
Veri bilimi sürecinin her aşamasında farklı araçlar, teknolojiler ve beceriler gereklidir. Veri bilimi sürecinin başarılı bir şekilde yürütülmesi için veri bilimcilerinin iş analizi, programlama, matematik, istatistik, makine öğrenimi, veritabanı yönetimi, görselleştirme gibi alanlarda yetkin olması gerekir.

Veri Bilimi Teknikleri ve Araçları

Veri bilimi teknikleri, verileri analiz etmek ve öngörüler üretmek için kullanılan yöntemlerdir. Veri bilimi teknikleri, verilerin türüne, boyutuna ve iş sorununa göre değişir. Veri bilimi tekniklerinin bazı örnekleri şunlardır: 

Sınıflandırma: Bu teknik, verileri çeşitli gruplara veya sınıflara ayırmayı içerir. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını sınıflandırmak veya bir müşterinin kredi riskini belirlemek için kullanılabilir. Sınıflandırma için lojistik regresyon, karar ağacı, destek vektör makinesi gibi makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir.
Regresyon: Bu teknik, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modellemeyi içerir. Örneğin, bir evin fiyatını etkileyen faktörleri tahmin etmek veya bir reklam kampanyasının satışlara etkisini ölçmek için kullanılabilir. Regresyon için doğrusal regresyon, çoklu regresyon, polinom regresyon gibi istatistiksel modeller kullanılabilir.
Kümeleme: Bu teknik, verileri benzerliklerine göre alt gruplara ayırmayı içerir. Örneğin, müşterileri segmentlere ayırmak veya verilerdeki anormallikleri tespit etmek için kullanılabilir. Kümeleme için k-ortalamalar, hiyerarşik kümeleme, yoğunluk tabanlı kümeleme gibi makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir.
Derin Öğrenme: Bu teknik, yapay sinir ağları kullanarak karmaşık verilerden özellikler çıkarmayı ve öngörüler üretmeyi içerir. Örneğin, görüntü tanıma, ses tanıma, doğal dil işleme veya takviyeli öğrenme gibi alanlarda kullanılabilir. Derin öğrenme için evrişimli sinir ağları, geriye yayılımlı sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları gibi yapay zeka modelleri kullanılabilir.
Veri bilimi araçları ise veri bilimi sürecini kolaylaştıran ve destekleyen yazılımlar veya platformlardır. Veri bilimi araçları, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve görselleştirilmesi gibi farklı aşamalarda kullanılabilir. Veri bilimi araçlarının bazı örnekleri şunlardır: 

Hadoop: Bu araç, büyük verilerin dağıtık bir şekilde depolanması ve işlenmesini sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Hadoop’un MapReduce adında bir programlama modeli vardır. Bu model sayesinde veriler paralel olarak işlenebilir. Hadoop’un HDFS adında bir dosya sistemi vardır. Bu sistem sayesinde veriler yedekli olarak saklanabilir.
Spark: Bu araç, büyük verilerin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Spark Hadoop ile uyumlu çalışabilir veya bağımsız olarak da kullanılabilir. Spark’ın SQL, MLlib, GraphX ve Streaming adında farklı bileşenleri vardır. Bu bileşenler sayesinde veriler sorgulanabilir, makine öğrenimi modelleri oluşturulabilir, graf analizi yapılabilir veya gerçek zamanlı veriler işlenebilir.
Python: Bu araç, popüler ve güçlü bir programlama dilidir. Python veri bilimi için çok uygun bir dildir. Çünkü çok sayıda kütüphaneye ve modüle sahiptir. Python’un Pandas, NumPy, SciPy gibi kütüphaneleri sayesinde veriler işlenebilir ve analiz edilebilir. Python’un Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneleri sayesinde makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturulabilir.
R: Bu araç, istatistiksel analiz ve görselleştirme için tasarlanmış bir programlama dilidir. R da veri bilimi için çok uygun bir dildir. Çünkü çok sayıda pakete ve fonksiyona sahiptir. R’ın dplyr, tidyr, ggplot2 gibi paketleri sayesinde veriler işlenebilir ve görselleştirilebilir. R’ın caret, kerasR, mxnetR gibi paketleri sayesinde makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturulabilir.

Veri Biliminde Programlama Dilleri ve Çerçeveleri

Veri biliminde programlama dilleri, verileri işlemek, analiz etmek ve öngörüler üretmek için kullanılan yazılım dilleridir. Veri biliminde programlama dilleri, verilerin türüne, boyutuna ve iş sorununa göre değişir. Veri biliminde programlama dillerinin bazı örnekleri şunlardır: 

Python: Bu dil, popüler ve güçlü bir programlama dilidir. Python veri bilimi için çok uygun bir dildir. Çünkü çok sayıda kütüphaneye ve modüle sahiptir. Python’un Pandas, NumPy, SciPy gibi kütüphaneleri sayesinde veriler işlenebilir ve analiz edilebilir. Python’un Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneleri sayesinde makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturulabilir.
R: Bu dil, istatistiksel analiz ve görselleştirme için tasarlanmış bir programlama dilidir. R da veri bilimi için çok uygun bir dildir. Çünkü çok sayıda pakete ve fonksiyona sahiptir. R’ın dplyr, tidyr, ggplot2 gibi paketleri sayesinde veriler işlenebilir ve görselleştirilebilir. R’ın caret, kerasR, mxnetR gibi paketleri sayesinde makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturulabilir.
SQL: Bu dil, yapılandırılmış sorgu dili anlamına gelir. SQL veri bilimi için çok önemli bir dildir. Çünkü veritabanlarından verileri sorgulamak ve almak için kullanılır. SQL ile veriler filtrelenir, gruplanır, sıralanır ve birleştirilir. SQL ile veriler üzerinde istatistiksel fonksiyonlar da uygulanabilir.
Julia: Bu dil, yüksek performanslı sayısal hesaplama için tasarlanmış bir programlama dilidir. Julia veri bilimi için yeni bir dildir. Çünkü 2012 yılında ortaya çıkmıştır. Julia’nın avantajı, Python veya R gibi yorumlanan dillerden daha hızlı çalışmasıdır. Julia’nın DataFrames.jl, Plots.jl, Flux.jl gibi kütüphaneleri sayesinde veriler işlenebilir, görselleştirilebilir ve makine öğrenimi modelleri oluşturulabilir.
Veri biliminde çerçeveler ise veri bilimi sürecini kolaylaştıran ve destekleyen yazılım platformları veya araçlardır. Veri biliminde çerçeveler, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve görselleştirilmesi gibi farklı aşamalarda kullanılabilir. Veri biliminde çerçevelerin bazı örnekleri şunlardır: 

Hadoop: Bu çerçeve, büyük verilerin dağıtık bir şekilde depolanması ve işlenmesini sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Hadoop’un MapReduce adında bir programlama modeli vardır. Bu model sayesinde veriler paralel olarak işlenebilir. Hadoop’un HDFS adında bir dosya sistemi vardır. Bu sistem sayesinde veriler yedekli olarak saklanabilir.
Spark: Bu çerçeve, büyük verilerin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Spark Hadoop ile uyumlu çalışabilir veya bağımsız olarak da kullanılabilir. Spark’ın SQL, MLlib, GraphX ve Streaming adında farklı bileşenleri vardır. Bu bileşenler sayesinde veriler sorgulanabilir, makine öğrenimi modelleri oluşturulabilir, graf analizi yapılabilir veya gerçek zamanlı veriler işlenebilir.
TensorFlow: Bu çerçeve, derin öğrenme modellerinin oluşturulması ve eğitilmesini sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. TensorFlow yapay sinir ağları kullanarak karmaşık verilerden özellikler çıkarmayı ve öngörüler üretmeyi sağlar. TensorFlow’un Keras adında yüksek seviyeli bir API’sı vardır. Bu API sayesinde derin öğrenme modellerinin oluşturulması kolaylaşır.
Scikit-learn: Bu çerçeve, makine öğrenimi modellerinin oluşturulması ve değerlendirilmesini sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Scikit-learn Python programlama diline dayanır ve NumPy ve SciPy kütüphaneleri ile uyumludur. Scikit-learn sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi makine öğrenimi tekniklerini destekler.

Veri Biliminde Örnek Uygulamalar ve Vaka Çalışmaları

Veri biliminde örnek uygulamalar ve vaka çalışmaları, veri bilimi tekniklerinin ve araçlarının gerçek dünyadaki problemleri çözmek için nasıl kullanıldığını gösteren somut örneklerdir. Veri biliminde örnek uygulamalar ve vaka çalışmaları, veri bilimi alanındaki başarı hikayelerini, zorlukları, fırsatları ve öğrenme noktalarını paylaşmak için önemlidir. Veri biliminde örnek uygulamalar ve vaka çalışmaları, farklı sektörlerden, farklı amaçlarla ve farklı metodolojilerle oluşturulabilir. Veri biliminde örnek uygulamalar ve vaka çalışmalarının bazı örnekleri şunlardır:

Önde gelen bir biyofarmasötik şirketi, kullanılmış tıbbi ekipmanın bakım maliyetini tahmin etmek için makine öğrenimi ve yapay zekayı kullanıyor: Sağlık sektöründe veri bilimi uygulamasının bir örneği olarak, bir biyofarmasötik şirketi, kullanılmış tıbbi ekipmanın bakım maliyetini tahmin etmek için makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri geliştirmiştir. Bu modeller sayesinde şirket, ekipmanın performansını izleyebilir, arızaları önceden tespit edebilir ve bakım planlarını optimize edebilir. Bu sayede hem maliyet tasarrufu hem de hasta güvenliği sağlanmıştır.
Netflix, izleyicilerin tercihlerini anlamak ve kişiselleştirilmiş içerik sunmak için veri analizi ve derin öğrenme kullanıyor: Eğlence sektöründe veri bilimi uygulamasının bir örneği olarak, Netflix, izleyicilerin davranışlarını, ilgi alanlarını ve geri bildirimlerini analiz etmek için veri analizi ve derin öğrenme tekniklerini kullanmaktadır. Bu teknikler sayesinde Netflix, izleyicilere kişiselleştirilmiş içerik sunabilir, abonelik oranlarını artırabilir ve içerik üretimini yönlendirebilir.
Starbucks, müşterilerin sadakatini artırmak ve satışları artırmak için veri görselleştirme ve makine öğrenimi kullanıyor: Perakende sektöründe veri bilimi uygulamasının bir örneği olarak, Starbucks, müşterilerin alışkanlıklarını, tercihlerini ve memnuniyetini anlamak için veri görselleştirme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanmaktadır. Bu teknikler sayesinde Starbucks, müşterilere kişiselleştirilmiş teklifler sunabilir, sadakat programlarını iyileştirebilir ve satışları artırabilir.

Veri Biliminde Etik ve Güvenlik Sorunları

Veri biliminde etik ve güvenlik sorunları, veri bilimi uygulamalarının insanlara, toplumlara ve çevreye olan etkilerini değerlendirmek ve olası zararları önlemek veya azaltmak için ortaya çıkan sorunlardır. Veri biliminde etik ve güvenlik sorunları, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi, paylaşımı ve kullanımı gibi farklı aşamalarda ortaya çıkabilir. Veri biliminde etik ve güvenlik sorunlarının bazı örnekleri şunlardır: 

Bilginin doğruluğu: Veri bilimi uygulamalarının güvenilirliği ve kalitesi, kullanılan verilerin doğruluğuna bağlıdır. Verilerin yanlış, eksik, taraflı veya manipüle edilmiş olması, yanlış sonuçlar ve kararlar doğurabilir. Bu nedenle veri bilimcileri, verilerin kaynağını, kalitesini ve bütünlüğünü kontrol etmeli ve verilerin doğruluğunu sağlamak için gerekli önlemleri almalıdır.
Özel yaşama ilişkin sorunlar, mahremiyet, kişisel haklar: Veri bilimi uygulamaları, genellikle kişisel veya hassas verileri içerir. Bu verilerin izinsiz veya kötüye kullanılması, kişilerin özel yaşamına, mahremiyetine ve kişisel haklarına zarar verebilir. Bu nedenle veri bilimcileri, verilerin gizliliğini korumak için yasal ve etik kurallara uygun davranmalı ve verilerin toplanması, işlenmesi ve paylaşımı için ilgili kişilerden onay almalıdır.
Bilgisayar suçları: Veri bilimi uygulamaları, siber saldırılara karşı savunmasız olabilir. Siber saldırganlar, verilere erişmek, değiştirmek veya çalmak için çeşitli yöntemler kullanabilir. Bu durum hem veri bilimcilerinin hem de verilerin sahiplerinin zarar görmesine neden olabilir. Bu nedenle veri bilimcileri, verilerin güvenliğini sağlamak için siber güvenlik önlemleri almalı ve siber saldırılara karşı hazırlıklı olmalıdır.
Fikri mülkiyet hakları: Veri bilimi uygulamaları, fikri mülkiyet haklarına tabi olan verileri veya ürünleri içerebilir. Bu durumda veri bilimcileri, fikri mülkiyet haklarını ihlal etmemek için dikkatli olmalı ve ilgili lisanslara veya izinlere sahip olmalıdır.
İşsizlik: Veri bilimi uygulamaları, bazı iş alanlarında insanların yerini alabilir veya gereksiz kılabilir. Bu durum işsizlik sorununu artırabilir veya iş gücü piyasasını değiştirebilir. Bu nedenle veri bilimcileri, veri bilimi uygulamalarının sosyal ve ekonomik etkilerini göz önünde bulundurmalı ve insan faktörünü ihmal etmemelidir.
Sağlık sorunları: Veri bilimi uygulamaları, insan sağlığı üzerinde olumsuz etkilere sahip olabilir. Örneğin, veri bilimi uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte artan radyasyon seviyeleri veya ekran başında geçirilen süreler insan sağlığını tehdit edebilir. Bu nedenle veri bilimcileri, veri bilimi uygulamalarının sağlık üzerindeki etkilerini değerlendirmeli ve sağlıklı bir yaşam tarzını teşvik etmelidir.
Sosyal ilişkiler, ev ofisleri ve aileye ilişkin sorunlar: Veri bilimi uygulamaları, insanların sosyal ilişkilerini de etkileyebilir. Örneğin, veri bilimi uygulamalarının sağladığı esneklik sayesinde ev ofisleri yaygınlaşabilir ancak bu durum hem iş hem de aile hayatını dengede tutmayı zorlaştırabilir. Ayrıca sanal ortamda kurulan ilişkiler gerçek ilişkilerden farklılık gösterebilir. Bu nedenle veri bilimcileri, veri bilimi uygulamalarının sosyal üzerindeki etkilerini dikkate almalı ve sosyal becerilerini geliştirmelidir.
Sanal ortam, sanal ilişkiler: Veri bilimi uygulamaları, sanal ortamlarda yeni deneyimler sunabilir. Örneğin sanal gerçeklik veya arttırılmış gerçeklik teknolojileri ile gerçekliği değiştirmek veya taklit etmek mümkün olabilir. Ancak bu durum hem psikolojik hem de fiziksel riskler taşıyabilir. Bu nedenle veri bilimcileri, sanal ortamların gerçekliği nasıl etkilediğini anlamalı ve sanal ortamları sorumlu bir şekilde kullanmalıdır.
Sayısal bölünme: Veri bilimi uygulamaları, sayısal bölünmeyi derinleştirebilir. Sayısal bölünme; internet erişiminin olmaması veya yetersiz olması, dijital okuryazarlığın düşük olması veya dijital kaynakların eşitsiz dağılımı gibi nedenlerle dijital teknolojilere erişimde yaşanan eşitsizliği ifade eder. Bu durum hem bireysel hem de toplumsal faydayı azaltabilir. Bu nedenle veri bilimcileri sayısal bölünmenin sebeplerini ve sonuçlarını araştırmalı ve sayısallaştırmanın faydalarını herkes için ulaşılabilir kılmalıdır.

Veri Biliminde Kariyer Yol Haritası ve Beceriler

Veri biliminde kariyer yapmak isteyenler için bir yol haritası ve beceriler şöyle özetlenebilir:

Programlama: Veri biliminde programlama, verileri işlemek, analiz etmek ve modellemek için gerekli olan temel beceridir. Veri biliminde en çok kullanılan programlama dilleri Python ve R’dir. Bu dillerin yanı sıra SQL, Java, C++, Scala gibi diller de veri biliminde kullanılabilir. Programlama becerisini geliştirmek için çeşitli online kurslar, kitaplar ve projelerden yararlanılabilir.
Matematik ve İstatistik: Veri biliminde matematik ve istatistik, verilerin anlamını çıkarmak, hipotez test etmek, veri dağılımlarını anlamak ve makine öğrenimi modellerini kurmak için gerekli olan becerilerdir. Veri biliminde matematik ve istatistikten yararlanmak için çoğunlukla lineer cebir, çok değişkenli kalkülüs, olasılık kuramı ve istatistiksel çıkarım gibi konulara hakim olmak gerekir. Matematik ve istatistik becerisini geliştirmek için çeşitli online kurslar, kitaplar ve alıştırmalardan yararlanılabilir.
Veri Analizi: Veri biliminde veri analizi, verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi, görselleştirilmesi ve yorumlanması için gerekli olan beceridir. Veri analizi becerisini geliştirmek için çeşitli araçlar ve kütüphaneler kullanılabilir. Örneğin Python’da Pandas, NumPy, Matplotlib gibi kütüphaneler; R’da dplyr, tidyr, ggplot2 gibi paketler; SQL’de sorgu yazma; Excel’de pivot tablo oluşturma gibi araçlar veri analizi için yararlıdır. Veri analizi becerisini geliştirmek için çeşitli online kurslar, kitaplar ve veri setleriyle çalışmaktan yararlanılabilir.
Makine Öğrenimi: Veri biliminde makine öğrenimi, verilerden öğrenen ve öngörüler üreten algoritmaların tasarlanması ve uygulanması için gerekli olan beceridir. Makine öğrenimi becerisini geliştirmek için çeşitli araçlar ve kütüphaneler kullanılabilir. Örneğin Python’da Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler; R’da caret, kerasR, mxnetR gibi paketler makine öğrenimi için yararlıdır. Makine öğrenimi becerisini geliştirmek için çeşitli online kurslar, kitaplar ve projelerden yararlanılabilir.
İletişim: Veri biliminde iletişim, bulguları ve sonuçları etkili bir şekilde sunmak ve paylaşmak için gerekli olan beceridir. İletişim becerisini geliştirmek için çeşitli araçlar ve teknikler kullanılabilir. Örneğin PowerPoint veya Prezi gibi araçlar sunum hazırlamak için; Tableau veya Power BI gibi araçlar interaktif görseller oluşturmak için; Markdown veya LaTeX gibi araçlar rapor yazmak için yararlıdır. İletişim becerisini geliştirmek için çeşitli online kurslar, kitaplar ve sunum deneyimlerinden yararlanılabilir.
Takım Çalışması: Veri biliminde takım çalışması, farklı disiplinlerden gelen insanlarla ortak bir amaç doğrultusunda çalışmak için gerekli olan beceridir. Takım çalışması becerisini geliştirmek için çeşitli araçlar ve yöntemler kullanılabilir. Örneğin GitHub veya GitLab gibi araçlar kod paylaşmak ve işbirliği yapmak için; Slack veya Discord gibi araçlar iletişim kurmak ve koordinasyon sağlamak için yararlıdır. Takım çalışması becerisini geliştirmek için çeşitli online kurslar, kitaplar ve grup projelerinden yararlanılabilir.
Veri biliminde kariyer yapmak isteyenler bu yol haritasını takip ederek kendilerini geliştirebilirler. Ancak bu yol haritasının kesin veya tek bir yol olduğunu düşünmemek gerekir. Veri bilimi alanı sürekli değişen ve gelişen bir alan olduğu için veri bilimcilerinin de kendilerini sürekli güncel tutmaları ve yeni teknolojileri öğrenmeleri gerekmektedir.