Sonuç bulunamadı

Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi.

Aradığınızı bulmanıza yardımcı olmak üzere aşağıdakileri denemenizi öneririz:

  • Anahtar kelime aramanızın yazımını kontrol edin.
  • Yazdığınız anahtar kelimenin eş anlamlılarını kullanın. Örneğin, “yazılım” yerine “uygulama yazılımı” yazın.
  • Aşağıda gösterilen popüler aramalardan birini deneyin.
  • Yeni bir arama başlatın.
Popüler Sorular

Veri Bilimi nedir?

Veri bilimi, verilerden değer elde etmek için istatistik, bilimsel yöntemler, yapay zeka (AI) ve veri analizi dahil olmak üzere birçok alanı bir araya getirir. Veri bilimiyle uğraşan kişilere veri bilimci denir. Bu kişiler web, akıllı telefonlar, müşteriler, sensörler ve diğer kaynaklardan toplanan verileri analiz etmek ve bunlardan eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretmek amacıyla bir dizi beceriyi bir araya getirir.

Veri bilimi; temizleme, toplama ve gelişmiş veri analizine uygun hale getirmek için işleme dahil olmak üzere verileri analiz için hazırlamayı kapsar. Analitik uygulama yazılımları ve veri bilimcileri daha sonra örüntüleri ortaya çıkarmak ve işletme liderlerinin bilinçli içgörüler elde etmelerini sağlamak için sonuçları gözden geçirebilir.

Veri bilimi: Makine öğrenimi için yeterince kullanılmayan bir kaynak

Veri bilimi günümüzün en heyecan verici alanlardan biri. Ama neden bu kadar önemli?

Çünkü şirketler bir veri hazinesinin üzerinde oturuyorlar. Modern teknoloji gittikçe daha fazla miktarda bilginin yaratılmasını ve depolanmasını sağladığı için veri hacimlerinde patlama görüldü. Dünyadaki verilerin yüzde 90'ının son iki yılda oluşturulduğu tahmin ediliyor. Örneğin, Facebook kullanıcıları her saat 10 milyon fotoğraf yüklüyor.

Ancak bu veriler çoğu zaman hala veritabanlarında ve veri göllerinde, çoğunlukla kullanılmadan saklanıyor.

Bu teknolojilerin topladığı ve depoladığı verilerin zenginliği, dünya genelinde kurumlara ve toplumlara dönüşüme yönelik avantajlar sunabilir. Ancak bunun için verileri yorumlayabilmemiz gerekir. Veri bilimi bu noktada devreye girer.

Veri bilimi, işletmelerin daha iyi kararlar almak, daha yenilikçi ürün ve servisler yaratmak üzere kullanabileceği içgörüleri üretir ve trendleri ortaya çıkarır. Belki de en önemlisi, verilerden neler keşfedebileceklerini görmek için genel olarak iş analistlerine güvenmek yerine, makine öğrenimi (ML) modellerinin bunlara yüklenen büyük miktarda verilerden öğrenmelerini sağlar.

Veri inovasyonun temel taşıdır; ancak değeri veri bilimcilerin verilerden elde edeceği bilgilerden ve buna dayalı olarak gerçekleştirilecek eylemlerden gelir.

Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Veri bilimini ve ondan nasıl yararlanacağınızı daha iyi anlamak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi gibi bu alanla ilgili diğer kavramları bilmek eşit derecede önemlidir. Çoğu zaman bu terimlerin birbirinin yerine kullanıldığını göreceksiniz, ancak bazı farklar bulunmaktadır.

Şöyle özetleyebiliriz:

  • Yapay zekâ bilgisayarın insan davranışını bir biçimde taklit etmesini sağlamak anlamına gelir.
  • Veri bilimi yapay zekanın bir alt kümesidir. Daha çok istatistik, bilimsel yöntemler ve veri analizinin örtüşen alanlarını ifade eder. Bunların tümü verilerden anlam çıkarmak ve içgörü elde etmek için kullanılır.
  • Makine öğrenimi yapay zekanın bir diğer alt kümesidir. Bilgisayarların verilerden bir şeyler anlamasını ve yapay zeka uygulama yazılımları sunmayı sağlayan tekniklerden oluşur.
    Ve yararlı bulduğumuz başka bir tanım ekleyelim.
  • Derin öğrenim makine öğreniminin bir alt kümesidir ve bilgisayarların daha karmaşık sorunları çözmesini sağlar.

Veri bilimi iş dünyasını nasıl dönüştürüyor?

Kurumlar, ürünleri ve servisleri geliştirerek verileri rekabet avantajına dönüştürmek üzere veri biliminden yararlanır. Veri bilimi ve makine öğrenimi kullanım örnekleri şunları içerir:

  • Çağrı merkezlerinden toplanan verileri analiz ederek müşteri kaybını belirleme, böylece pazarlama ekibi bu müşterileri korumak için harekete geçebilir
  • Lojistik şirketlerinin teslimat hızlarını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için trafik modellerini, hava koşullarını ve diğer faktörleri analiz ederek verimliliği artırması
  • Doktorların hastalıkları daha erken teşhis edip daha etkili tedavi edebilmesi için tıbbi test verilerini ve bildirilen semptomları analiz ederek hasta teşhislerini daha iyi hâle getirme
  • Ekipmanın ne zaman bozulacağını tahmin ederek tedarik zincirini optimize etme
  • Kuşku uyandıran davranışları ve anormal eylemleri tanıyarak finans servislerinde dolandırıcılığı tespit etme
  • Önceki satın alımlara dayalı olarak müşteriler için öneriler oluşturma ve satışları artırma

Pek çok şirket veri bilimine öncelik veriyor ve buna ciddi yatırımlar yapıyor. Gartner tarafından 3000'den fazla CIO ile yapılan son ankete göre ankete katılanlar analitiği ve iş zekasını kendi kurumları için en fazla fark yaratan teknoloji olarak tanımladı. Ankete katılan CIO'lar, bu teknolojileri şirketleri için en stratejik unsurlar olarak görüyor ve buna göre yatırım yapıyor.

Veri bilimi nasıl yapılır?

Verileri analiz etme ve bu temelde hareket etme süreci doğrusal değil, kademeli ilerleyen bir süreçtir. Ancak bir veri modelleme projesi için veri bilimi yaşam döngüsü akışı tipik olarak şu şekildedir:

Planlama:  Bir projeyi ve potansiyel sonuçlarını tanımlayın.

Veri modeli oluşturma:  Veri bilimcileri, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için genellikle çeşitli açık kaynak kitaplıkları veya veritabanı içi araçları kullanır. Kullanıcılar genellikle API'lerin veri alımı, veri profili oluşturma ve görselleştirme veya özellik mühendisliğine yardımcı olmasını isterler. Doğru verilere ve bilgi işlem gücü gibi diğer kaynaklara erişimin yanı sıra doğru araçlara da ihtiyaçları olur.

Bir modeli değerlendirme:  Veri bilimcilerinin, kendilerinden emin biçimde konuşlandırmadan önce modelleri için yüksek bir doğruluk yüzdesi elde etmeleri gerekir. Model değerlendirmesi, model performansını yeni verilere göre ölçmek için genellikle kapsamlı bir değerlendirme metrikleri ve görselleştirme seti oluşturur. Ayrıca üretimde optimum davranışı sağlamak için bunları zaman içinde sıralar. Model değerlendirmesi, beklenen temel davranışı hesaba katmak için ham performansın ötesine geçer.

Modelleri açıklama:  Makine öğrenimi modellerinin ürettiği sonuçların iç mekaniklerini insani anlamda açıklamak her zaman mümkün olmadı ama bu giderek daha önemli hale geliyor. Veri bilimcileri, tahmin oluşturmakta rol oynayan faktörlerin göreli ağırlığı ve önemi hakkında otomatik açıklamaların yanı sıra model tahminleriyle ilgili modele özgü açıklayıcı ayrıntılar istiyor.

Bir modeli konuşlandırma:  Eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini alıp doğru sistemlere yerleştirmek genellikle zor ve zahmetli bir süreçtir. Bu, modelleri ölçeklenebilir ve güvenli API'ler olarak çalıştırarak veya veritabanı içi makine öğrenimi modelleri kullanarak daha kolay hâle getirilebilir.

Modelleri izleme:  Ne yazık ki, bir modeli konuşlandırmak işin tamamlandığı anlamına gelmiyor. Düzgün çalıştıklarından emin olmak için, modellerin konuşlandırmadan sonra sürekli izlenmeleri gerekir. Modelin eğitiminde kullanılan veriler, belirli bir süre sonra gelecekteki tahminler için geçerli olmayabilir. Örneğin, dolandırıcılık tespiti alanında suçlular hesapları ele geçirmek için her zaman yeni yollar buluyor.

Veri bilimine yönelik araçlar

Makine öğrenimi modellerini oluşturmak, değerlendirmek, konuşlandırmak ve izlemek karmaşık bir süreç olabilir. Bu nedenle veri bilimi araçlarının sayısında artış yaşandı. Veri bilimcileri pek çok türde araçtan yararlanır ancak en yaygın olarak aynı ortamda kod yazma ve çalıştırmaya, veri görselleştirmeye ve sonuçları görmeye yönelik web uygulama yazılımları olan açık kaynaklı defterleri tercih ederler.

Jupyter, RStudio ve Zeppelin en popüler defterler arasında yer alır. Defterler analiz yapmak için çok kullanışlıdır ancak veri bilimcilerin ekip hâlinde çalışmasını gerektiren durumlarda çeşitli sınırlamaları söz konusudur. Bu sorunu çözmek üzere veri bilimi platformları geliştirildi.

Hangi veri bilimi aracının size uygun olduğunu belirlemek için aşağıdaki soruları sormanız önemlidir: Veri bilimcileriniz hangi dilleri kullanıyor? Ne tür çalışma yöntemlerini tercih ediyorlar? Ne tür veri kaynakları kullanıyorlar?

Örneğin, bazı kullanıcılar, veri kaynağından bağımsız ve açık kaynaklı kitaplıkları kullanan bir servise sahip olmayı tercih ederler. Başkaları ise veritabanı içi, makine öğrenimi algoritmalarının hızını tercih eder.

Veri bilimi sürecini kim denetliyor?

Çoğu kurumda veri bilimi projeleri, genellikle üç tür yönetici tarafından denetlenir:

İş yöneticileri:  Bu yöneticiler, sorunu tanımlamak ve analiz stratejisi geliştirmek üzere veri bilimi ekibi ile birlikte çalışır. Pazarlama, finans veya satış gibi bir iş kolunun yöneticisi olabilirler ve bu yöneticilere bağlı çalışan bir veri bilimi ekibi bulunur. Projelerin teslim edilmesini sağlamak üzere veri bilimi ve BT yöneticileriyle yakın çalışma yürütürler.

BT yöneticileri:  Kıdemli BT yöneticileri, veri bilimi operasyonlarını destekleyecek altyapı ve mimariden sorumludur. Veri bilimi ekiplerinin verimli ve güven içinde çalışmasını sağlamak üzere operasyonları ve kaynak kullanımını sürekli izlerler. Aynı zamanda veri bilimi ekipleri için BT ortamlarının oluşturulması ve güncellenmesi sorumluluğunu üstlenmiş olabilirler.

Veri bilimi yöneticileri:  Bu yöneticiler, veri bilimi ekibini ve günlük faaliyetlerini gözetir. Ekip gelişimini proje planlama ve izleme ile dengeleyebilecek ekip kuruculardır.

Ancak bu süreçteki en önemli oyuncu veri bilimcidir.

Veri bilimci kimdir?

Veri bilimi bir uzmanlık olarak henüz gençlik döneminde. İstatistiksel analiz ve veri madenciliği alanlarından ortaya çıktı. Data Science Journal ilk kez 2002 yılında Uluslararası Bilim Konseyi tarafından yayımlandı: Bilim ve Teknoloji Verileri Komitesi tarafından yayınlandı. 2008 yılına gelindiğinde veri uzmanı unvanı ortaya çıktı ve kısa süre içinde bu alanda büyük ilerlemeler kaydedildi. Giderek daha fazla sayıda kolej ve üniversitede veri bilimi bölümleri açılmaya başlansa da o zamandan bu yana yeterince veri uzmanı bulunamıyor.

Veri bilimcilerin görevleri arasında verileri analiz etmek için stratejiler geliştirme, verileri analiz için hazırlama, verileri keşfetme, analiz etme ve görselleştirme, Python ve R gibi programlama dillerini kullanarak verilerle birlikte modeller oluşturma ve modelleri uygulama yazılımlarına konuşlandırma sayılabilir.

Veri uzmanları tek başına çalışmaz. Hatta en etkili veri bilimi, ekipler hâlinde yapılır. Bu ekip veri bilimciye ek olarak, sorunu tanımlayan bir iş analistinden, verileri hazırlayan ve verilere nasıl erişileceğini belirleyen bir veri mühendisinden, altta yatan süreçlere ve altyapıya ilişkin gözetim faaliyetlerini yürüten bir BT mimarından ve modelleri veya analiz sonuçlarını uygulama yazılımlarına ve ürünlere konuşlandıran bir uygulama yazılımı geliştiricisinden oluşur.

Veri bilimi projelerini uygulamanın zorlukları

Veri biliminin vaatlerine ve veri bilimi ekiplerine yapılan büyük yatırımlara rağmen pek çok şirket verilerinin sağladığı değerin tamamından yararlanamıyor. Bazı şirketler yetenekleri işe alma ve veri bilimi programları oluşturma konusunda yarışırken farklı çalışanların birlikte iyi çalışmayan araç ve süreçleri kullandığı verimsiz ekip iş akışlarıyla karşılaştı. Yöneticiler, daha disiplinli ve merkezi bir yönetim olmadan yatırımlarının karşılığını tam olarak alamayabilir.

Bu kaos ortamı beraberinde pek çok zorluğu getirir.

Veri uzmanları verimli çalışamıyor. Veri uzmanları, verilere erişim iznini BT yöneticisinin vermesi gerektiğinden genellikle verileri ve bu verileri analiz etmek için gereken kaynakları uzun süre beklemek zorunda kalıyor. Veri bilimi ekibi eriştikleri verileri farklı ve muhtemelen uyumsuz araçları kullanarak analiz ediyor olabilir. Örneğin, bir uzman R dilini kullanarak model geliştirebilir ancak kullanılacağı uygulama yazılımı farklı dilde yazılmış olabilir. Bu nedenle modelleri kullanışlı uygulama yazılımlarına konuşlandırmak haftalar veya aylar sürebilir.

Uygulama yazılımı geliştiricileri kullanılabilir makine öğrenimine erişemiyor. Bazı durumlarda geliştiricilerin aldığı makine öğrenimi modelleri uygulama yazılımlarında konuşlandırmaya hazır olmayabiliyor. Erişim noktaları sabit olabileceği için modeller tüm senaryolarda konuşlandırılamıyor ve ölçeklenebilirlik uygulama yazılımı geliştiricisine bırakılıyor.

BT yöneticileri desteğe çok fazla zaman harcıyor. Açık kaynak araçların çoğalması nedeniyle BT'nin desteklemesi gereken araçlar listesi gittikçe büyüyebilir. Örneğin, pazarlama bölümündeki bir veri uzmanı, finans bölümündeki bir veri uzmanından farklı araçlar kullanabilir. Ekipler de farklı iş akışlarıyla çalışabilir. Bu da BT ekibinin ortamları sürekli yeniden oluşturmasını ve güncellemesini gerektirir.

İş yöneticileri, veri biliminden fazla kopuk. Veri bilimi iş akışları her zaman iş kararlarını alma süreçlerine ve sistemlerine entegre edilmez ve bu durum, iş yöneticilerinin veri uzmanlarıyla bilgiye dayalı bir işbirliği yapmalarını zorlaştırır. Daha iyi entegrasyon olmadan, iş yöneticileri neden prototipten üretime kadarki sürecin uzun sürdüğünü anlamakta güçlük çekiyor ve çok yavaş olarak gördükleri projelere yatırım yapılmasını destekleme olasılıkları daha düşük oluyor.

Veri bilimi platformu yeni yetenekler sunar

Pek çok şirket entegre bir platform olmadan veri bilimi çalışmalarının yetersiz, güvenilmez ve ölçeklendirilmesinin zor olduğunu fark etti. Bu farkındalık, veri bilimi platformlarının geliştirilmesine yol açtı. Bu platformlar, tüm veri bilimi çalışmalarının merkezinde yer alan yazılım merkezleridir. İyi bir platform, veri bilimini uygulamadaki zorlukların büyük bir kısmını hafifletir, işletmelerin verilerini daha hızlı ve daha verimli bir şekilde içgörülere dönüştürmelerine yardımcı olur.

Veri bilimcileri, makine öğreniminden yararlanan merkezi bir platform sayesinde en sevdikleri açık kaynaklı araçları kullanarak işbirliğine dayalı bir ortamda çalışabilirler. Tüm çalışmaları sürüm kontrol sistemiyle senkronize edilir.

Veri bilimi platformunun avantajları

Veri bilimi platformu, ekiplerin kodu, sonuçları ve raporları paylaşmasına olanak tanıyarak bazı işlemlerin tekrar edilmesini azaltır ve inovasyonu destekler. Yönetimi kolaylaştırarak ve en iyi uygulamaları dahil ederek iş akışındaki darboğazları ortadan kaldırır.

Genel olarak, en iyi veri bilimi platformları şunları hedefler:

  • Modelleri daha hızlı ve daha az hatayla hızlandırıp ve teslim etmelerine yardımcı olarak veri bilimcilerini daha üretken hâle getirme
  • Veri bilimcilerin büyük hacimli ve çeşitli verilerle çalışmasını kolaylaştırma
  • Önyargısız, denetlenebilir ve yeniden üretilebilir, güvenilir, kurumsal düzeyde yapay zekâ sağlama

Veri bilimi platformları uzman veri bilimcileri, vatandaş veri bilimcileri, veri mühendisleri ve makine öğrenimi mühendisleri ya da uzmanları da dâhil olmak üzere çeşitli kullanıcıların iş birliği ile geliştiriliyor. Örneğin, bir veri bilimi platformu veri bilimcilerin modelleri API'ler olarak konuşlandırmasına olanak tanıyarak farklı uygulama yazılımlarına kolayca entegre etmelerini sağlayabilir. Veri uzmanları BT'yi beklemek zorunda kalmadan araçlara, verilere ve altyapıya erişebilir.

Pazarda veri bilimi platformlarına büyük bir rağbet gösteriliyor. Hatta, gelecek yıllarda yüzde 39'dan yüksek bir bileşik yıllık oranla platform pazarının büyümesi ve 2025 yılına dek 385 milyar ABD Doları düzeyine ulaşması bekleniyor.

Veri bilimcilerin platformda ihtiyaç duyduğu özellikler

Veri bilimi platformlarının özelliklerini keşfetmeye hazırsanız göz önünde bulundurmanız gereken bazı temel özellikler şunlardır:

İş birliğini teşvik eden proje tabanlı kullanıcı arayüzü seçin. Platform, çalışanları tasarımdan son geliştirmeye kadar bir model üzerinde birlikte çalışmak üzere donatmalıdır. Her ekip üyesinin veri ve kaynaklara self servis erişim sağlamasına olanak tanımalıdır.

Entegrasyon ve esnekliği önceliklendirin. Platformun en yeni açık kaynaklı araçlara yönelik destek sunmasını; GitHub, GitLab ve Bitbucket gibi yaygın sürüm kontrol sağlayıcılarını içermesini ve diğer kaynaklar ile sıkı entegrasyon sunmasını sağlayın.

Kurumsal sınıf özellikleri dâhil edin. Ekibiniz büyüdükçe platformun işletmenizle ölçeklenebilmesini sağlayın. Platform yüksek düzeyde erişilebilir olmalı, sağlam erişim kontrolleri içermeli ve çok sayıda eşzamanlı kullanıcıyı desteklemelidir.

Veri bilimini daha self servis hâle getirin. BT ve mühendislik ekiplerinin yükünü azaltan, veri bilimcilerin ortamları anında yaratmasını ve tüm çalışmalarını takip etmesini kolaylaştıran, modelleri üretime kolayca konuşlandırmasını sağlayan bir platform arayın.

Daha kolay model konuşlandırması sağlayın. Model konuşlandırma ve çalıştırma, makine öğrenimi yaşam döngüsünün en önemli adımlarından biridir ama genellikle göz ardı edilir. Gerek API sağlar gerekse kullanıcıların modelleri kolay entegrasyona olanak tanıyan bir şekilde geliştirmesini mümkün kılarken seçtiğiniz servisin modelleri çalıştırmayı daha kolay hâle getirdiğinden emin olun.

Bir veri bilimi platformu ne zaman doğru hamledir

Şunları fark ettiyseniz kurumunuz bir veri bilimi platformuna hazır olabilir:

  • Üretkenlik ve iş birliğinde zorlanma belirtileri görülüyor
  • Makine öğrenimi modelleri denetlenemiyor veya yeniden üretilemiyor
  • Modeller üretim aşamasına asla ulaşamıyor

Bir veri bilimi platformu, işletmenize gerçek değer katabilir. Oracle'ın veri bilimi platformu model konuşlandırmayı hızlandırmak ve veri bilimi sonuçlarını daha iyi hale getirmek için tasarlanmış kapsamlı, uçtan uca bir deneyim sağlayan çok çeşitli servisler içerir.