Veri Bilimi

Nedir ve neden önemlidir

Veri bilimi, çıkarımlarda bulunmak için veri kullanımını geniş şekilde tanımlayan çok disiplinli bir alandır. Veri madenciliği veya veri mühendisliği gibi veri ile ilgili uzman alanların aksine veri bilimi, ham verileri kullanılabilir bilgilere dönüştürmenin ve çok çeşitli uygulamalarda üretken amaçlar için uygulamanın tüm yaşam döngüsünü kapsar.

Veri biliminin gelişimi

Veri biliminin kökenine bakıldığında, çoğu kişinin aklına matematikçi John Tukey’in 1962 yılında yayınladığı ufuk açıcı makalesi The Future of Data Analysis’de bu disiplinden bahsettiği gelir. Makalede, veriden bilgi edinmeyi içeren “tanınmayan bir bilim”in varlığından söz etti.

Bununla birlikte, modern dünyada veri bilimini incelemek daha yararlı. İşleme ve depolama yetilerindeki sıçramalarla mümkün kılınan büyük verilerin ortaya çıkışı, kuruluşların verilerdeki gizli paternleri ortaya çıkarmaları ve bu bilgiyi karar alma sürecini geliştirmek adına kullanmaları için benzeri görülmemiş fırsatlar getirdi. Ancak bunu yapmak için önce bu veriyi toplamak, işlemek, analiz etmek ve paylaşmak gerekir. Bu veri yaşam döngüsünü yönetmek, veri biliminin özüdür.

Günümüzde, veri bilimi iş dünyasında ve her yerde mevcuttur. Öyle ki Harvard Business Review, veri bilimciliğini 21. yüzyılın en havalı işi dalı olarak nitelendirdi. Veri bilimciler uygulayıcılarsa, veri bilimi teknikler ve teknolojilerdir.

Üretim

En iyi modeli üretimde kullanıma alma

Global bir inşaat malzemesi üreticisi olarak USG, uygun fiyatlarla yüksek kaliteli ürünler üretmelidir. Alçıpan üreticisi, SAS® Model Manager’ı devreye alarak, ham maddelerin en uygun formülasyonunu belirleyebilir ve bu hedefe ulaşmak için üretim sürecini neredeyse gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir.

Bugünün dünyasında veri bilimi

Veri biliminin modern dünyasına göz atın.

Veri Bilimi Deneyimi

Yurttaş veri bilimcilerinden videolar, makaleler ve isteğe bağlı web seminerleri ile veri biliminin gerçek örneklerini keşfedin.

SAS® ve Açık Kaynaklı Entegrasyon ile Analitik İnovasyonu Yönlendirin

Bu e-kitap, veri biliminde açık kaynaklı yazılımı SAS ile entegre ederek modern kuruluşlarda inovasyon yapmak için rehberlik sunar.

Veri Bilimi ve İkna Sanatı

Harvard Business Review web seminerinin bu özeti, daha başarılı olmak adına veri bilimi ekiplerinin ne yapması gerektiğini ve veri bilimcilerin genel etkinliklerini iyileştirmek için geliştirmeleri gereken yetkinlikleri açıklar.

Veri Bilimi Kaynak Merkezi

Bu kaynak merkezi, veri bilimci olarak eğitiminizi tamamlamak adına ihtiyacınız olan her şeyi sunar. İçinde videolar, makaleler, web seminerleri ve diğer öğrenme materyalleri bulunur. Pratik konular arasında veri hikayesi anlatımı, bilimsel araştırma ve veri bilimi görüşmenizi gerçekleştirme yer alır.

Veri Bilimi için Gartner Magic Quadrant

Çeşitli veri bilimi platformlarının nasıl çoğaldığını merak ediyor musunuz? En iyi 20 teklifi karşılaştırmak adına Gartner’ın Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Platformları için Magic Quadrant’ını keşfedin.

Veri bilimini kim kullanıyor?

Veri bilimini kritik iş fonksiyonlarına dâhil etmeyen bir endüstri bulmakta zorlanırsınız. İşte en ilginç kullanım örneklerinden birkaçı.

Sağlık Hizmetleri

Değere dayalı bakım ve daha hızlı ilaç keşif döngülerine yönelik artan talep, sağlık hizmetlerinde veri biliminin benimsenmesini hızlandırdı. Yalnızca tıbbi görüntüleme alanında, yapay zekâ ve analitik artık tanı doğruluğunu artırmaya, doktor ve radyolog sayısını artırmaya ve hasta bakımını iyileştirmeye yardımcı oluyor.

Perakende

Dünyanın Amazon’larıyla rekabet edebilmek adına perakendeciler, tahmine dayalı analitik gibi veri bilimi teknolojilerini kullanarak müşteri ihtiyaçlarını hızla karşılayabilmelidir. Bu, talep seviyelerini tahmin etmeye, dalgalı talepleri yönetmeye ve tedarik zinciri boyunca trendler ve ilişkiler arasında korelasyonlar kurmaya yardımcı olabilir.

Kamu Sektörü

Hükümetler arasında kararların hacmi ve karmaşıklığı arttıkça, kurumlar bu kararların doğruluğunu, adilliğini ve hızını artırmak için veri bilimine yöneliyor. Dünyanın dört bir yanındaki hükümetlerin her gün milyonlarca hayati kararı almak için analitiği nasıl kullandığını öğrenin.

Bankacılık

Bankalar için veri bilimi bir trendden fazlası, bu onların hayatının bir parçası. Suistimal tespitinden müşteri istihbaratı ve risk yönetimine kadar çok sayıda kullanım örneğiyle veri bilimi artık kritik iş kararlarının ardındaki itici güç ve kitlelere sahip bir finansal ortamda rekabetçi farklılaştırıcıdır.

Veri bilimi çıktıları

Veri biliminin bir kuruluşu etkileme yöntemlerini anlamak için bazı ortak veri bilimi hedeflerini ve sonuçlarını incelemek yararlı olur. 

  • Öngörü (bir varlığın ne zaman başarısız olacağı).
  • Sınıflandırma (yeni veya mevcut müşteri).
  • Tavsiyeler (beğendiyseniz, bunu deneyin).
  • Anormallik tespiti (sahte satın alımlar).
  • Tanıma (görsel, metin, ses, video vb.).
  • İşlenebilir bilgiler (panolar, raporlar, görselleştirmeler).
  • Otomatik işlemler ve karar alma (kredi kartı onayı).
  • Puanlama ve sıralama (kredi puanı).
  • Segmentasyon (hedef kitle pazarlaması).
  • Optimizasyon (üretim iyileştirmeleri).
  • Tahminler (satışları ve geliri tahmin etme).

Model seçme, yerleştirme ve yönetme konusunu daha iyi kavrayarak veri bilimi çalışmanızı geliştirmek istiyorsanız, yapay zekâ (AI) ve makine öğreniminde daha fazla eğitim alabilirsiniz. Ronald van Loon Principal Analyst CEO of Intelligent World

Kompozit Yapay Zekâ (AI)

Günümüzde çoğu yapay zekâ projesi birden fazla veri bilimi teknolojisine dayanmaktadır. Gartner’a göre, en iyi sonucu elde etmek için farklı yapay zekâ (AI) tekniklerinin birleşimini kullanmaya “kompozit yapay zekâ” denir.

Kompozit yapay zekâ ile bir sorunla başlar ve ardından sorunu çözmek için doğru verileri ve araçları uygularsınız. Bu genellikle makine öğrenimi, istatistik, ileri analitik, veri madenciliği, tahmin, optimizasyon, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve diğerleri dahil olmak üzere veri bilimi tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanmayı içerir. 

Kompozit yapay zekâ (AI), veri bilimi ile giderek eş anlamlı hâle geliyor. Bunun nedeni kullanılacak doğru yapay zekâ (AI) teknolojisini seçmenin her zaman kolay olmamasıdır. Çözmeye çalıştığınız iş sorununu ve onu çözmek için mevcut verileri detaylıca anlamayı gerektirir. Bu iş ve teknoloji uzmanlığının birleşimi veri biliminin özüdür. 

Veri bilimi nasıl çalışır

Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden anlamlı bilgiler elde etmek için birden fazla araç ve teknolojinin kullanımını içerir. Veri bilimciler tarafından ham bilgileri iş değiştiren bilgilere dönüştürmek için kullanılan yaygın uygulamalardan bazıları şunlardır.

Veri yönetimibir kuruluşun potansiyelini ortaya çıkarmak adına verileri yönetme uygulamasıdır. Verileri etkin şekilde yönetmek, bir veri stratejisine ve verilere erişmek, entegre etmek, temizlemek, yönetmek, depolamak ve analitik için hazırlamak adına güvenilir yöntemlere sahip olmayı gerektirir. 

Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştirir. Denetimsiz makine öğrenimi ile teknoloji, nereye bakılacağı veya neyin sonuçlanacağı açıkça programlanmadan verilerdeki gizli bilgileri bulmak için sinir ağlarından, istatistiklerden, yöneylem araştırmasından ve fizikten yöntemler kullanır.

Sinir ağı insan beyninin çalışmasından ilham alan bir tür makine öğrenimidir. Birbirine bağlı birimlerden (nöronlar gibi) oluşan ve harici girdilere yanıt vererek bilgileri işleyen ve her bir birim arasında bilgi aktaran bilgi işlem sistemidir.

Derin öğrenmebüyük miktarda verideki karmaşık kalıpları öğrenmek için bilgi işlem gücündeki ilerlemelerden ve iyileştirilmiş eğitim tekniklerinden yararlanarak birçok işlem birimi katmanına sahip devasa sinir ağlarını kullanır. Yaygın uygulamalar arasında görüntü ve konuşma tanıma bulunur.

Bilgisayarlı Görü, bir resim veya videoda ne olduğunu tanımak için patern tanıma ve derin öğrenmeye dayanır. Makineler görüntüleri işleyebildiği, analiz edip anlayabildiği zaman, görüntüleri veya videoları gerçek zamanlı olarak yakalayabilir ve çevrelerini yorumlayabilir.

Doğal dil işleme, bilgisayarların konuşma da dâhil olmak üzere insan dilini analiz etme, anlama ve oluşturma yeteneğidir. Doğal dil işlemenin bir sonraki aşaması, insanların görevleri gerçekleştirmek için günlük dili kullanarak bilgisayarlarla iletişim kurmasını sağlayan doğal dil etkileşimidir.

Veri görselleştirme, verilerin kolayca analiz edilebilmesi için resim veya grafik biçiminde sunulmasıdır. Bu, kuruluşların veri bilimi çabalarının çıktılarına dayalı olarak iş kararları vermelerini sağlamak için özellikle önemlidir. 

Veri bilimi için popüler programlama dilleri

İnsanların çok çeşitli dilleri kullanması gibi aynı şey veri bilimcileri için de geçerlidir. Bugün mevcut yüzlerce programlama dili ile doğru olanı seçmek, sonuçlandırmaya çalıştığınız şeye bağlıdır. En iyi veri bilimi programlama dillerinden bazılarına göz atabilirsiniz. 

Python, dinamik anlambilim ile yorumlanan, nesne yönelimli, üst düzey bir programlama dilidir. Dinamik yazım ve dinamik bağlama ile birleştirilmiş üst düzey yerleşik veri yapıları, onu hızlı uygulama geliştirme ve mevcut bileşenleri bağlamak adına bir komut dosyası veya yapıştırıcı dil için çok cazip kılar.

R, R Foundation for Statistical Computing tarafından desteklenen istatistiksel hesaplama ve grafikler için ücretsiz bir yazılım ortamıdır. R dili, istatistik yazılımları ve veri analizi geliştirmek için istatistikçiler ve veri madencileri arasında yaygın olarak kullanılır.

SQL, programlamada kullanılan ve ilişkisel veri tabanı yönetim sisteminde (RDBMS) tutulan verileri yönetmek adına veya bir ilişkisel veri akışı yönetim sisteminde (RDSMS) akış işleme için tasarlanmış alana özgü bir dildir. Yapılandırılmış verilerin, yani varlıklar ve değişkenler arasındaki ilişkileri içeren verilerin işlenmesinde özellikle yararlıdır.

SAS, dünya çapında yüz binlerce veri bilimcisi tarafından güvenilen bir programlama dilidir. SAS Viya platformu, daha iyi analitik model geliştirme ve düzenleme için kuruluşunuzdaki her teknoloji sisteminin ve programlama dilinin faydalarını birleştirmenize olanak tanır. SAS Viya’nın modelleme noktanızı daha akıllı iş kararlarına dönüştürmenize nasıl yardımcı olabileceğini okuyun.

Sonraki Adımlar

Veri bilimi öğrenmek istiyorsanız SAS’ta öğrenin

Veri bilimi çözümleri

SAS Viya veri bilimi teklifleri, herhangi bir kuruluşta veri bilimini hızlandırmak için güçlü veri yönetimi, görselleştirme, gelişmiş analitik ve model yönetimi yetileri sunar.

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, kendine ait otomatikleştirilmiş modelleme uygulama programlama arayüzü ile en karmaşık analitik problemleri tek, tümleşik, iş birliğine dayalı bir çözümle çözmenizi sağlar.

SAS Görsel Analitik, raporları interaktif olarak hızlı bir şekilde hazırlamanıza, görsel ekranlar aracılığıyla verilerinizi keşfetmenize ve self servis olarak analizlerinizi gerçekleştirmenize olanak sağlar.

Bu çözümler ve daha fazlası, SAS’ın modern, ölçeklenebilir, bulut özellikli bir mimaride çalışan piyasa lideri veri bilimi platformu SAS Viya tarafından desteklenmektedir. 

Connect with SAS and see what we can do for you.