Veriler aslında ne anlama gelir? "Veri" hepimizin kullanmaya alışkın olduğu ama çoğu zaman ne anlama geldiği konusunda kafa karışıklığı yaşadığımız bir sözcüktür.

Veriler, karar vermeye yardımcı olmak için toplanan ve analiz edilen dünya ve bireyler hakkındaki bilgilerdir. Veriler günümüzde genellikle grafikler ve infografikler gibi yararlı veri görselleştirmeleriyle ilişkilendirilse de, bunların tarihsel gelişimini anlamak önemlidir.

MÖ 3200'e döndüğümüzde, yazının Mezopotamya'da ilk geliştirildiği dönemde, kâtiplerin muhasebe ve tarım sistemlerini geliştirebilmek için günlük yaşamdan vergi ve mahsul bilgileri gibi verileri kaydetmeleri gerekti.

Doğa bilimleri ilerlemeye devam edip gelişen teknolojiyle birleştiğinde matematiksel istatistikler veri bilimi gibi daha güçlü bir şey haline geldi.

Veri bilimi, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve bunu yapmanın yeni yollarını bulmak için geleneksel istatistik ve bilgisayar bilimi olarak bildiğimiz alanları birleştirir.

Veri analitiği, verileri modellemek için bir istatistik dersinden matematiksel bilgilerini kullanırken, veri bilimi temelde bilgi çıkarmak ve büyük miktarda veriden yeni içgörüler elde etmek için başvurulan bir disiplindir. Veri bilimini öğrenmek için edinmeniz gereken temel istatistik kavramları ve becerilerden bazıları şunlardır:

  • Matematik I ve II
  • Lineer Cebir
  • Olasılık teorisi
  • Mathematica İstatistikleri
  • Bilgisayar Bilimi

Bu temel becerileri öğrenmeye veya geliştirmeye başlamanıza yardımcı olabilecek birçok online kaynak vardır.

Programlama sayılar
Veri bilimi alanında kariyer konusunda ciddiyseniz, birtakım programlama dilini öğrenmeniz gerekecektir. | Kaynak: Pexels

Superprof da her alanda olduğu gibi istatistiksel matematik ve veri odaklı bilgisayar bilimleri konusunda da size ders vermeye hazır birçok nitelikli öğretmene sahiptir! Veri bilimi eğitimi almak için hemen sitemizi ziyaret edebilirsiniz...

En iyi öğretmenler müsait
İlk ders ücretsiz!
Esra
5
5 (9 yorum)
Esra
₺55
/saat
İlk ders ücretsiz!
Fatih
5
5 (2 yorum)
Fatih
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Şule
5
5 (3 yorum)
Şule
₺100
/saat
İlk ders ücretsiz!
Binnur
5
5 (2 yorum)
Binnur
₺75
/saat
İlk ders ücretsiz!
Elif
5
5 (26 yorum)
Elif
₺70
/saat
İlk ders ücretsiz!
Volkan
5
5 (19 yorum)
Volkan
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Timur
5
5 (20 yorum)
Timur
₺180
/saat
İlk ders ücretsiz!
Doğukan
5
5 (6 yorum)
Doğukan
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz!
Eyüp
5
5 (10 yorum)
Eyüp
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Mustafa
5
5 (21 yorum)
Mustafa
₺350
/saat
İlk ders ücretsiz!
Hakan
5
5 (5 yorum)
Hakan
₺150
/saat
İlk ders ücretsiz!
Dilara
5
5 (6 yorum)
Dilara
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Giorgi
5
5 (5 yorum)
Giorgi
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz!
Esra
5
5 (9 yorum)
Esra
₺55
/saat
İlk ders ücretsiz!
Fatih
5
5 (2 yorum)
Fatih
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Şule
5
5 (3 yorum)
Şule
₺100
/saat
İlk ders ücretsiz!
Binnur
5
5 (2 yorum)
Binnur
₺75
/saat
İlk ders ücretsiz!
Elif
5
5 (26 yorum)
Elif
₺70
/saat
İlk ders ücretsiz!
Volkan
5
5 (19 yorum)
Volkan
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Timur
5
5 (20 yorum)
Timur
₺180
/saat
İlk ders ücretsiz!
Doğukan
5
5 (6 yorum)
Doğukan
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz!
Eyüp
5
5 (10 yorum)
Eyüp
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Mustafa
5
5 (21 yorum)
Mustafa
₺350
/saat
İlk ders ücretsiz!
Hakan
5
5 (5 yorum)
Hakan
₺150
/saat
İlk ders ücretsiz!
Dilara
5
5 (6 yorum)
Dilara
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Giorgi
5
5 (5 yorum)
Giorgi
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz>

Büyük Veri (Big Data) ve Büyük Veri Analitiği nedir?

"Veri bilimi nedir?" sorusunu yanıtlamadan önce, öncelikle büyük verinin ne olduğundan bahsetmemiz gerekir. Büyük verideki ilk ilerleme, Colossus olarak bilinen bilgisayar grubuyla İkinci Dünya Savaşı'na kadar uzanır.

1943-1945 yılları arasında İngiliz kriptograflar tarafından kullanılan yenilikçi çerçeveden, Nazi'ler tarafından kullanılmakta olan kodları deşifre etmek için yararlanılmıştır.

Büyük veri terimi, bu zamandan yaklaşık 50 yıl sonrasında John Mashey tarafından Silicon Graphics'te icat edilmiş ve hem büyük veri hem de bunu karakterize eden büyük veri kümeleri hala aynı şekilde kullanılmaktadır.

Bilgisayar programları ve gelişmiş algoritmalar, değerli kalıpları ve eğilimleri bulmak için son derece büyük miktarda veriyi analiz etmek için uygulanır.

Günümüzde, büyük verilerin analizi bir dizi işlem yazılımı tarafından yapılabilmekte ve kişiler, hükümetler ve şirketler tarafından gerçekleştirilmektedir. 2005 yılında piyasaya sürülen Hadoop, işletmelerin ve perakendecilerin büyük miktarda veriyi depolamak ve müşterilerine daha iyi arama sonuçları sunmak için kullanabilecekleri ilk ücretsiz, açık kaynaklı yazılım olma özelliğini taşır.

Facebook, Twitter, Amazon ve Linkedin dahil internetteki en popüler şirketlerden bazıları da Hadoop kullanmaktadır. Hadoop, büyük veri ve iş analitiği alanında devrim niteliğinde bir ürün olarak görülse de, şu anda Spark gibi eşit derecede güçlü olan bir dizi farklı program bulunmaktadır.

Büyük verinin en bilindik tanımı, Doug Laney tarafından 2001 yılında yapılmıştır ve "üç V" olarak bilinir.

Yani;

  • Volume (Hacim): Şirketlerin ve hükümetlerin sosyal medya ve ticari işlemler de dahil olmak üzere çok sayıda kaynaktan büyük miktarda veri topladığı fikri,
  • Variety (Çeşitlilik): Verilerin metin, ses ve e-postalar dahil çeşitli biçimlerde geldiği fikri
  • Velocity (Hız): Verinin son derece büyük bir hızda aktığı, verimli ve hızlı bir şekilde işlenmesi gerektiği fikri

Bir Veri Bilimcinin İş Tanımı Nedir?

Veri biliminin bir ara Harvard Business Review tarafından "21. yüzyılın en seksi işi" seçildiğini biliyor muydunuz? Bu ifade sadece büyük verinin iş yapıları ve hükümetlerdeki artan rolünden değil, aynı zamanda bunun gerçekten de iyi bir iş olmasından ileri gelir.

Veri bilimci mühendis
Veri bilimci olmak istiyorsanız yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden bilgi ve öngörü elde etmeye hazır olun! | Kaynak: Pexels

Örneğin, Linkedin’in 2018 için yükselen trend içinde gösterdiği 5 meslekten ikisi veri bilimci uzmanlıklarını içeriyordu. Peki o zaman, veri bilimciler gerçekte ne yapıyorlar?

1962'de John Tukey isimli bir istatistikçi, "The Future of Data Analysis" (Veri Analizinin Geleceği) isimli bir kitap yazmıştır. O seneden bugüne veri analizi gerçekten de birçok sektörde kullanılmaya devam etmektedir.

Data analiz kursu ya da özel dersi aracılığıyla data analizi eğitimi alarak bu konuda daha donanımlı hale gelebilirsiniz. Bununa birlikte, veri bilimi alanınında da analizde olduğu gibi kavram karmaşası söz konusudur.

Veri bilimcilerinin tam olarak ne yaptıklarına dair birçok tanım olsa da, en yaygın görevlerini listeleyelim:

  • Genellikle yapılandırılmamış, büyük miktarda verinin toplanması, temizlenmesi ve dönüştürülmesi
  • Bunu yapmak için bilgisayar programlama dillerini kullanmak (çoğunlukla SAS, SPSS, Python, R)
  • Kârı artırmak veya stratejileri geliştirmek için işletmelerin ve hükümetlerin büyük verilerinde kalıplar bulmak ve modellemek
  • Büyük verilerle başa çıkmanın daha iyi yollarını bulmak
  • Bu süreçleri otomatikleştirmek

Birçok işletme, büyük müşteri verilerini kendileri için bir avantaja dönüştürmenin yollarını keşfetmek adına veri bilimcilerini işe alırken, diğer sektörler geleceği yönlendirmek için veri bilimcilerine ihtiyaç duyuyor.

Nasıl Veri Bilimcisi Olunur?

Neyse ki, ister konu hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyin, ister hali hazırda edindiğiniz becerileri geliştirmek istiyor olun, veri bilimcisi olmakla ilgilenen kişilere yardımcı olacak pek çok kaynak var. Yukarıda da altını çizdiğimiz gibi, son zamanların yükselen mesleği olmasının yanı sıra, birçok farklı sektörden ve ülkeden işverenlerin bu mesleği icra eden kişilere duyduğu ihtiyaçtan dolayı bu alanda çalışmaya yoğunlaşmış pek çok insan vardır.

Siz de veri bilimi alanında lisans ya da yüksek lisans mı yapmak istiyorsunuz? Kendinizi yeterince motive olmuş hissediyor ve bu alanda iyi bir kariyer yapmayı mı hedefliyorsunuz? İstatiksel analiz problemlerini rahatlıkla çözebiliyor olmak mı istiyorsunuz? Programları araştırmaya başlamadan önce kendinize sormanız gereken iki soru vardır.

  • Bunlardan ilki, veri bilimi sizin için doğru mu?
  • İkincisi, veri bilimiyle alakalı ne gibi işleri var?

Hangi veri bilimi programının sizin için uygun olduğuna karar verirken, programın her döneminde öğrencilere sunulan dersleri dikkatlice karşılaştırmak önemlidir. Bazı veri bilimi programları ağırlıklı olarak matematik temellidir ve nicel teorik uygulamalarına daha fazla dayanır. Bununla birlikte diğer programlar veri odaklı iş zekasına yönelik olacaktır.

Hangi programın sizin için daha mantıklı olacağına karar vermenize yardımcı olacak pek çok şey tavsiye edebiliriz. Örneğin, veri biliminde size ve ilgi alanlarınıza göre son derece uygun ve heyecan verici iş ilanlarına bir göz atabilirsiniz. Bu ilanların hepsinde, iş için aranan nitelikler ve görev tanımına dair bilgiler bulacaksınız.

İşe kabul edilmek için gerekli becerilerden sürekli karşınıza çıkanları bir kenara not edin ve daha sonra üniversite programlarının ders planında bu özellikleri kazandıracak bir ders olup olmadığına bakın. Bu şekilde, sadece hangi programın sizin için doğru olacağını değil, aynı zamanda hangisinin mezun olduktan sonra bir iş bulmanıza yardımcı olacağını da daha iyi anlayabilirsiniz.

İstatistikçi öğrenciler tahtada formül
Veri bilimi konusunda daha donanımlı olmak istiyorsanız çeşitli yüksek lisans programları araştırabilirsiniz. | Kaynak: Pexels

Hali hazırda bir profesyonelseniz ancak kariyer değişikliği için plan yapıyorsanız, veri biliminin sizin için doğru olup olmadığına karar vermek önemli bir adım olacaktır. Bunu yapmak için, ilginizi çekecek iş ilanlarına bakmak ve hepsinin ortak olarak istediği becerilere yoğunlaşmak yerinde olacaktır.

Unutmayın, bu alanda kariyer yapmak gibi bir hedefiniz varsa, her şeye sıfırdan başlamanız gerekebilir. Ancak önünüzdeki süreç için yeteri kadar motive olursanız ve bu alanda iş bulabilmek için gerekli niteliklerin çoğuna sahip olmak için çabalarsanız, yapamayacağınız hiçbir şey yoktur! İstatistik alanında özel ders almak da iyi bir seçenektir...

Aşağıda veri bilimi dersleri alarak bilgi sahibi olmanız yaygın olarak istenen alanları listeledik:

  • SQL
  • Python
  • Hadoop
  • İstatistik
  • Analitik beceri
  • Veri Hazırlama

Ek olarak istatiksel analiz bilgisinin öneminin de altını çizelim.

İyi çalışmalar!

öğretmenine mi ihtiyacınız var?

Makaleyi beğendiniz mi?

5,00/5 - 1 puan
Loading...

Nazlı Ece

Merhaba! Ben Nazlı. Farklı kültürlere ve dillere ilgi duyan bir çevirmenim. Bununla birlikte Avrupa Çalışmaları alanında da aktif bir sekilde makale yazıyorum ve çeşitli bloglarda içerik üretiyorum. Kısacası yazmak ve çevirmek benim en büyük hobilerimden!