Bilim

Veri Biliminde Kariyer

Veri bilimi, veri analizi, makine öğrenimi ve istatistik kavramlarını ve yöntemlerini, veri ile ilgili fenomenin anlaşılması ve analizini elde etmek için kullanır. Matematik, İstatistik, Bilgisayar bilimleri ve Bilgi teknolojisi disiplinleri, Veri Bilimi alanının kurulmasında kuramve tekniklerine katkıda bulunur. Veri biliminin bağımsız bir terim olarak kurulması yeni bir olgudur. Daha önce, bilgisayar bilimi terimi için alternatif olarak kullanılmıştır. Verilerin belirli süreçlerle etkileşimi ve çeşitli programlarla verilerin temsili bilgisayar biliminin çalışma alanını oluşturur. Dijital bilgilerin manipülasyonu, depolanması ve iletilmesi için yeterli algoritma kullanımı gerekir. Bilgisayar Bilimleri bu algoritmaların kullanımını kolaylaştırır. Bir Bilgisayar Bilimcisi yazılım sistemleri tasarlamayı öğrenir ve hesaplama teorisi hakkında derinlemesine bilgi kazanır.

Veri bilgisi, uygun soruları sormanıza ve büyük verilerden öngörüler elde etmenizi sağlar, veri kümelerini nasıl manipüle edebilirsiniz öğretir ve kendi bulgularınızı ikna edici bir şekilde görselleştirme becerisi kazanmanızı sağlar. İyi tasarlanmış bir kurs, veri bilimi araçlarını nasıl işleyeceğiniz konusunda sizi eğitir. Temeli oluşturan araçlar Matematiksel araçlar ve hesaplama araçlarıdır. Bu araçların derinlemesine anlaşılması ve bu araçları kullanmadaki yeterliliği, işletmede veri odaklı çözümler önermede yardımcı olur.

Matematiksel ve uygulamalı iki yönü vardır ve veri bilimi öğrenmek için, bir bu yönlerini her ikisi de bir anlayış kazanmak zorundadır. Olasılık, istatistik ve makine öğrenimi Matematiksel yönü kapsamında gelirken, uygulamalı yönler Python, MATLAB, JAVA, SQL içeren veri bilimi, diller hakkında bilgi edinmenize yardımcı olur. Ayrıca, belirli araç kitinin kullanımını anlamanızı sağlar. Uygulanan yönleri gerçek veri dünyasına izin. Veri bilimi kursunda eğitim, büyük verilerin toplanmasının yanı sıra analiz ve temizliği nde de uzmanlık sağlar. Bu seminer, büyük verilerin büyük ölçekte analizini yürütmenize yardımcı olur. Ayrıca, bulgularınızı nasıl ikna edici bir şekilde iletecekleriniz konusunda sizi eğitmektedir.

Veri bilimi ile çok yakın bir ilişki paylaşan terim Makine öğrenmedir. Makine öğrenimi, veri kalıplarını çizmek ve tahminlerde bulunmak için algoritmalarla ilgilenir. Bu amaçla öngörülerde bulunmak ve desenler çizmek için, makine öğrenimi veri modelleme yöntemlerini kullanır. Tahmin yaparken, makine öğrenimi etiketli verileri kullanarak tahmine dayalı modelleri eğitiyor. Zemin gerçeğinin farkındalığı, kendilerini etiketli veri olarak nitelendiren gözlemlere yol açar. Tahmin yapma görevi, etiketlenmiş verilerden bilinmeyen verileri önceden nasıl şekillendireceklerine dair modelleri etkinleştirmek için eğitim almayı içerir. Modellerin eğitimi çeşitli yöntemlerle yapılabilir. Bu yöntemlerden bazıları basit olsa da, gerileme gibi, diğerleri karmaşıktır, sinir ağları gibi. Veri desenleri keşfederken, makine öğrenimi etiketlenmiş verilerin bulunmadığı bir durumda bazı desenler aramaya veya bazı veri çağrışımlarını aramaya çalışır. Makine öğreniminde daha fazla kategori olmakla birlikte, bu ikisi temel kategorilerden oluşur.

Etiketler
Daha Fazla Göster

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı
Kapalı