Merhaba arkadaşlar
Bu yazımda popülerliği günden güne artan çok disiplinli bir araştırma alanı olan Yapay Zeka,Makine öğrenimi ve Derin Öğrenme yöntemlerinin temelinde yer alan Veri Bilimi nedir ve Veri Bilimci nin sahip olması gereken özellikler ,Yapay Zeka Ve Makine öğreniminde bilinmesi gereken programlama dilleri ve tavsiye etiiğim kursları anlatıyor olacağım
Veri Bilimi Nedir?
Büyük Veri’nin (Big Data) hızla artması, veri üzerindeki detaylı analizlerin yapılması için gerekli olan iş gücü ihtiyacının hızla artmasına sebep olmuştur. Her gün biriken veriyi mevcut yöntemlerle, Veri Bilimi olmadan analiz edip doğru çıkarımlarda bulunmak neredeyse mümkün değildir. Bu durum; eldeki veriyi yapılandıran, veri modelleri üreten ve bu modelleri ürün ya da hizmet süreçlerinde ve karar mekanizmalarında kullanabilecek hale dönüştüren Veri Bilimi‘ni ortaya çıkarmıştır. Böylece büyük veri (Big Data) kavramıyla yeni nesil mesleklerden biri olarak yer alan Veri Bilimciliğini (Data Scientist) ortaya çıkarmıştır ve gözde mesleklerden biri olarak varlığını sürdürmektedir.
Veri bilimci kimdir ne iş yapar?
Veri Bilimci; Her şeyden önce, sürekli bir öğrenme arayışı içinde ve meraklı bir doğaya sahip bir kişidir. Çünkü analiz sürecinde çok fazla sayıda ve farklı yapıda veriye sahip olacaktır. Bu süreç içerisinde problemlere iyi bir çözüm bulmaya yönelik büyük bir merakı ve çözümlere ilişkin farklı bakış açısına sahip olmalıdır. Genel olarak bir Veri Bilimci; karmaşık problemleri çözmek için gereken istatistiksel bilgi ve bilgisayar becerilerine sahip olan, bulunduğu ortama dair mevcut durumu tanımlayan, eldeki verileri çeşitli yöntemler kullanarak analiz edip anlamlı sonuçlar çıkaran ve yorumlayan kişilerdir. Farklı araçlar kullanarak eldeki veriyi betimler, değerlendirir ve yorumlar. Daha sonra uygun bir model kurar, modeli test eder ve optimizasyon çalışmalarını gerçekleştirir.
Veriden faydalı bilgi çıkarmakla yükümlü olan veri bilimcinin görev ve sorumlulukları aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir:
- Veriyi nereden alacağını iyi bilmek ve veri analizi yapmak,
- Gelen verinin yapısını çözmek,
- Verinin ne ifade ettiğini doğru kavramak,
- Verideki eksiklikleri tespit etmek,
- Çözmek istediği problem doğrultusunda veriyi şekillendirmek,
- Kümeleyici ve sınıflandırıcı çözümler üretmek,
- Görselleştirme tekniklerini kullanarak çalışmak,
- İstatistiksel araştırma modelleri belirlemek,
- Hipotez geliştirmek ve çıkarımlarda bulunmak,
- Yazılım alanında yeni analitik verileri kullanmak
Veri bilimi için iş tanımları nelerdir?
Veri bilimi birden fazla rol içerir. Bunlar;
Veri Mühendisi (Data Engineer)
Temel görevleri bir sistemdeki büyük boyuttaki veriler için veri tabanı ve veri işleme sistemleri geliştirmektir. Sistem için gerekli veri işleme sistemini kurar, test eder ve bunların devamlılığını sağlar daha sonra alt yapı ve entegrasyonu sağlanmış verileri veri bilimciler için sunuma hazır hale getirir. Eğer ETL, Büyük Veri, Veri Ambarı ve programlama dillerine yatkınsanız, Veri Mühendisliği sizin için uygun olabilir.
Veri bilimci (Data Scientist)
Sunulan veri üzerindeki istatistikleri ve çıkarımları ortaya koyar. Veri dağılımını optimize eder ve eksik veriler ile gürültülü verilerin temizliğini yapar. Verinin modele uygun hale getirilmesi için veri ön işleme ve veri temizliği adımlarını gerçekleştirir. Verileri görselleştirir, model kurar ve hataları gidermek için test aşamasını gerçekleştirir. Veri bilimcilerin bilgisayar bilimi ve uygulamaları, modelleme, istatistik, analitik ve matematik konusunda bilgili olmaları gerekir.
Veri Analisti (Data Analyst)
Veri analisti; şirket kayıtlarında bulunan verileri, bilgisayar aracılığıyla analiz edip yorumlayan ve daha sonra bu verileri raporlayan kişiye verilen mesleki unvandır. İstatistik tespit etme, veri işleme ve analiz etme veri analistlerinin işidir. Eğer araştırmayı ve analiz etmeyi seviyorsanız ve yine istatistik bilgisine sahipseniz, veri analisti olabilirsiniz.
Peki makine öğrenimi veya Veri Bilimi işi yapmak için hangi programlama dili öğrenilmelidir?
İyi bir veri bilimcisi olmak için, yüksek düzeyde eğitimin yanında iyi bir bilgisayar becerisine sahip olmalısınız. Veri Bilimi projeleri birçok programlama dili ile yapılabilmektedir. Son zamanlarda Python, R, Scala, Java dilleri ön plana çıkmaktadır.
PYTHON
Yapay zeka, derin öğrenme, makine öğreniminde en yaygın kullanılan bir programlama dilidir. Söz diziminin basit olması, veriyi hızla işleyebilecek kütüphaneler sunması ve dev şirketlerin desteğini alması sebebiyle Python yapay zeka için en ideal programlama dillerinden biridir. Google’ın ardından Wikipedia, Yahoo, Cern, NASA gibi kuruluşlar da Python programa dili ile geliştirmeler yapmaya başlamışladılar.
Nesne yönelimli, fonksiyonel ve prosedür yöntemli programlamayı desteklemesi, kolaylıkla verileri analiz edebilme yeteneği ve kullanışlı arayüzü, tercih edilmesinin nedenleri arasındadır.
R Programlama Dili
Veri analizi alanında kullanılan dillerden biri olan R bir çok dilde üretilmiş geniş bir döküman desteğine sahip. Dökümanlara ek olarak, neredeyse ihtiyaç duyulabilecek her konuda bir uygulama paketine sahip olması (ya da kolaylıkla bir kullanıcı tarafından ihtiyaca uygun paket geliştirilmesi / user-generated packages) da R programlama dilini öne çıkaran konulardan biridir.
İstatistiksel hesaplama ve grafikler için R çok tercih edilen bir programlama dilidir. Açık kaynak kodlu ve ücretsiz olması, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi gibi alanlarda yoğun ilgi görmesi sebebiyle kullanıcı kitlesi giderek artmaktadır. Tüm popüler platformlar için R’nin dağılımlarını bulabilirsiniz – bir platformda yazdığınız Windows, Linux ve Mac.R kodu, herhangi bir sorun olmadan kolayca diğerine taşınabilir. R dili de Birçok şirket tarafından kullanılmaktadır.( Google, Microsoft, Ford, New York Times, Ford)
Scala
Scala standları, JVM üzerinde çalışan Java programlama dilinin bir uzantısıdır . Nesneye yönelik bir teknolojinin yanı sıra işlevsel bir programlama dilinin özelliklerine sahip genel amaçlı bir programlama dilidir. Scala’yı büyük bir veri platformu olan Spark ile birlikte kullanabilirsiniz. Bu, Scala’yı büyük hacimli verilerle uğraşırken ideal bir programlama dili haline getirir.
Makine Öğrenimi Yapay Zekâ Ve Veri Bilimi Kapsamında Önerdiğim Kurslar
UDEMY
Mustafa Vahit Keskin Yapay Zeka ve Veri Bilimi için Python Programlama
Datai Team’in Python’dan başlayarak Yapay Zeka’ya uzanan seri şeklinde 7 kursu bulunuyor;
Python Yapay Zeka İçin Python Programlama
(Pyhton – Sıfırdan Uzmanlıga Programlama -1 )
Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi
(Data Science – Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi 2 )
Data Visualization: A’dan Z’ye Veri Görselleştirme
Data Visualization – A-Z’ye veri görselleştirme
Machine Learning ve Python: A’dan Z’ye Makine Öğrenmesi
( Machine Learning ve Python A’dan Z’ye Makine Ögrenmesi)
Deep Learning ve Python: A’dan Z’ye Derin Öğrenme
Deep Learning ve Pyhton – A’dan Z’ye Derin Öğrenme
Statistical & Python : A’dan Z’ye Temel İstatistik Bilimi
İstatistik – Python A’dan Z’ye Temel İstatistik Bilim
Pyton İle Yapay Zeka: A’dan Z’ye Reinforcement Learning
Python ile Yapay Zeka – A’dan Z’ye Reinforcement Learning
Şadi Evren Şeker’in Python İle Makine Öğrenmesi
Coursera
Stanford Üniversitesi – Makine Öğrenmesi
Bu kurs Coursera tarafından verilmektedir ve Google’ın derin öğrenme araştırma biriminin kurucusu Andrew Brain ve Baidu’nun AI başkanı Andrew Ng tarafından verilmektedir.
Turkcell Programlama
Turkcell’in sunmuş olduğu Veri Bilimi, Mobil Programlama,Oyun Programlama,Web Programlama, Dijital Okur Yazarlık gibi birçok eğitime ücretsiz olarak ulaşmanız mümkün.
Başka çeşitli kurslar
Veri Bilimi yolunda ilerlemek isteyenler için IBM tarafından oluşturulan açık eğitim platformunda onlarca ücretsiz eğitime ulaşmanız mümkün. Bu platformda Büyük Veri Temelleri, Scala, Spark, Python, Hadoop Programlama gibi birçok ders mevcut.
Data Science and Cognitive Computing Courses
Diğer yazımda makine öğrenimi ve yapay zeka nedir? Başlıklarını ayrıntılı olarak açıklayıp yavaş yavaş öğrenmemiz gereken temel veri bilimi kavramlarını ayrıntılı olarak irdeliyor olacağım..
İlginizi Çekebilir : Geleceğimiz Otonom Cihazlar
