Veri Bilimi

Veri Bilimi

 

Veri biliminin basit bir tanımı şudur:

 

Veri bilimi, verilerden değer elde etmek için istatistik, bilimsel yöntemler ve veri analizi de dâhil 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 üzere bir dizi beceriyi bir araya getirir.

 

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

 

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

 

Şöyle özetleyebiliriz:

 

Yapay zekâ bilgisayarın insan davranışını bir biçimde taklit etmesini sağlamak anlamına gelir.

Veri bilimi yapay zekânın 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 zekânın bir diğer alt kümesidir. Bilgisayarların verilerden bir şeyler anlamasını ve yapay zekâ uygulama yazılımları sunmayı sağlayan tekniklerden oluşur.

Ve yararlı bulduğumuz başka bir tanım ekleyelim:

 

Derin öğrenme, 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


Paylaş

Proje Detayları

  • Firma:59 Medya
  • Yazılımlar:

  • Proje URL: