Sizlere, veri bilimi alanına meraklı herkesin heyecanla karşılayacağı bir kaynaklar derlemesi sunmanın mutluluğunu yaşıyoruz: Veri Bilimi Başlangıç Kiti! Eğer verinin büyülü dünyasına adım atmak, veri analizinin gücünü keşfetmek veya veri odaklı becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, doğru yerdesiniz.
Veri bilimi modern dünyanın en önemli ve dinamik alanlarından biridir. İş dünyasından sağlık sektörüne, akademik araştırmalardan günlük yaşama kadar her alanda veri, bize değerli bilgiler sunuyor. Ancak bu bilgileri anlamak, işlemek ve değerli içgörüler elde etmek için bazı araçlara ve bilgilere ihtiyaç duyarız. İşte burada Veri Bilimi Başlangıç Kiti devreye giriyor.
Veri Bilimi
Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alandır. Karmaşık veri kümelerini analiz etmek ve yorumlamak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığı gibi alanlardan teknikleri kullanmayı içerir.
https://bilimma.com/haberler/veri-bilimi-nedir/
Veri Nedir?
Veri deyince herkesin aklında iyi ya da kötü bir şeyler canlanır ve bir fikri vardır. Fakat nasıl tanımlayabiliriz ve Büyük veri dediğimiz kavram nedir?
https://bilimma.com/haberler/veri-nedir/
Veri Görselleştirme Nedir?
Veri görselleştirme, verilerden iç görülerin anlaşılmasına, analiz edilmesine ve iletilmesine yardımcı olmak için verilerin görsel temsillerini oluşturma sürecidir. Hangi veri için hangi görselleştirme yöntemi ve araçları gibi detayları anlattık.
https://bilimma.com/haberler/veri-gorselesti…ir-nasil-yapilir/
Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi nedir? İlk bakışta karmaşık bir konu olarak görünse de sistematik bir yaklaşımla anlaşılması kolaylaşan bir yaklaşımdır. Günümüzün dijital çağında, veri adeta modern dünyanın dili haline gelmiş durumda. Her tıklama, her arama ve her paylaşım, milyarlarca veri noktasını oluşturuyor. Ancak bu muazzam veri denizinde gizlenen anlamlı bilgileri açığa çıkarmak ve geleceği tahmin etmek, sadece insan beyninin işleyebileceği bir noktanın ötesine geçti. İşte tam bu noktada sahneye makine öğrenimi çıkıyor.
Makine öğrenimi bilgisayar sistemlerinin verileri analiz edebilmesi, kalıpları tanımlayabilmesi ve öğrenerek daha iyi sonuçlar üretebilmesi anlamına geliyor. Bu teknoloji sağlık sektöründen finans dünyasına, otomotiv endüstrisinden e-ticaret platformlarına kadar birçok alanda devrim yaratıyor.
https://bilimma.com/haberler/makine-ogrenimi-nedir/
Veri Modelleme
eri modelleme verilerin yapılandırılmış bir temsilini oluşturma sürecidir. Analiz veri kullanımı ihtiyaçlarını desteklemek için verilerin belirli bir şekilde tasarlanmasını ve düzenlenmesini içerir. • İlişkisel model, Hiyerarşik model, Ağ modeli, Nesne yönelimli model, NoSQL modeli gibi yaklaşımlar vardır.
https://bilimma.com/haberler/veri-modelleme-nedir/
Keşifsel Veri Analizi
Keşifsel veri analizi özelliklerini ve modellerini anlamak için bir veri kümesini analiz etme ve özetleme sürecidir. Verilerdeki eğilimleri, anormallikleri tanımlamaya yardımcı olduğundan ve daha fazla analiz ve modellemeye rehberlik edebilecek içgörüler sağlar. Bu yüzden veri analizi sürecinde önemli bir adımdır. Keşifsel veri analizine açınsayıcı veri çözümlemesi (exploratory data analysis) ismi de verilmektedir.
https://bilimma.com/haberler/kesifsel-veri-analizi/
Veri Temizleme Ve Hazırlama Nedir Ve Buna Neden İhtiyacımız Var?
Veri temizleme ve hazırlama, hataları ve tutarsızlıkları tespit edip düzelterek ve verilerin amaçlanan analize uygun formata dönüştürülerek analize hazırlanması sürecidir. Verilerin doğru ve güvenilir olmasını ve kolayca analiz edilebilecek bir formatta olmasını sağlamaya yardımcı olduğu için veri analiz sürecinde önemli bir adımdır.
https://bilimma.com/haberler/veri-temizleme-ve-hazirlama-nedir/
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri keşfetme sürecidir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarının ve istatistiksel tekniklerin uygulanmasını içerir ve genellikle karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanılabilecek iç görüleri keşfetmek için kullanılır.
https://bilimma.com/haberler/veri-madenciligi-nedir/
Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir? Buna Neden İhtiyacımız Var?
Doğal dil işleme (NLP) bilgisayarlar ve insan (doğal) dilleri arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alanıdır. İnsan dilini işlemek, analiz etmek ve anlamak için makine öğrenimi algoritmalarını ve diğer teknikleri kullanmayı içerir. Dil çevirisi, metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi gibi çeşitli görevleri desteklemek için kullanılır.
https://bilimma.com/haberler/dogal-dil-isleme-nlp-nedir/
Tahmine Dayalı Modelleme
Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içeren istatistiksel bir tekniktir. Geçmiş verilerin gelecekteki olaylar hakkında bilinçli tahminler yapmak için kullanılabileceği fikrine dayanmaktadır.
https://bilimma.com/haberler/tahmine-dayali-modelleme-nedir/
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları (YSA)
Derin öğrenme veri analizi ve yapay zeka alanında büyük bir yeri olan bir konsepttir. Karmaşık veri analizi, yapay sinir ağları, öğrenme yeteneği ve uygulamalarıyla derin öğrenme geleceğin teknolojik dünyasında büyük bir rol oynayacak.
https://bilimma.com/haberler/derin-ogrenme-ve…sinir-aglari-ysa/
Lineer Regresyon
Lineer regresyon veri biliminde sıkça kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi en uygun çizgi veya eğri ile açıklama amacını taşır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin tahmin edilmesinde kullanılır. Lojistik regresyondan farklıdır.
https://bilimma.com/haberler/lineer-regresyon-nedir/
Lojistik Ve Linear Regresyon Arasındaki Farklar ve Benzerlikler
Lojistik Ve Linear Regresyon istatistiksel modelleme teknikleri olup, farklı türde problemleri çözmek için kullanılır. Linear regresyon bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılırken, lojistik regresyon ise iki sınıflı sınıflandırma problemlerinde olasılıkları modellemek için tercih edilir. Linear (doğrusal) regresyon tahminleri nicelik ifade ederken, lojistik regresyon tahminleri iki sınıfın olasılıklarını yansıtır.
https://bilimma.com/haberler/lojistik-ve-line…-ve-benzerlikler/
Lojistik Regresyon
Lojistik regresyon istatistiğin temel yaklaşımlarından olup veri biliminde önemli bir araçtır. Lojistik regresyon bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin edilmesine olanak tanır.
https://bilimma.com/haberler/lojistik-regresyon-nedir/
Karar Ağaçları Nedir?
Karar ağaçları sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritması olup veri bilimi için kullanılır. Bir dizi kararın ve bu kararların olası sonuçlarının o gözlemin özelliklerine dayalı olarak yeni bir gözlemin sonucunu tahmin etme amacı ile grafiksel bir temsil sunar.
https://bilimma.com/haberler/karar-agaclari-nedir/
Rastgele Ormanlar ?
Rastgele orman sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu bir topluluk yöntemidir. Yani nihai bir tahmin yapmak için çoklu karar ağaçlarının tahminlerini birleştirirler.
https://bilimma.com/haberler/rastgele-ormanlar-nedir/
K-Ortalamalar Kümeleme Nedir?
K-ortalamalar kümeleme, denetimsiz öğrenme için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Veri noktalarının benzerliğine dayalı olarak verileri önceden tanımlanmış sayıda kümeye (k) kümeleme yöntemidir.
https://bilimma.com/haberler/k-ortalama-kumeleme-nedir/
Support Vectors Machines (SVMs)
Destek Vektör Makineleri (SVM’ler), sınıflandırma, regresyon ve aykırı değer tespiti için kullanılabilen bir tür denetimli öğrenme algoritmasıdır. Farklı sınıfları maksimum düzeyde ayıran yüksek boyutlu bir uzayda bir hiperdüzlem bulma fikrine dayanırlar.
https://bilimma.com/haberler/support-vectors-machines-svms/
Python
Python, veri bilimi alanında yaygın olarak kullanılan üst düzey, genel amaçlı bir programlama dilidir. Veri bilimi topluluğunda popülerdir çünkü geniş ve aktif bir topluluğa, veri analizi ve makine öğrenimi için çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara ve basit ve öğrenmesi kolay bir sözdizimine sahiptir.
https://bilimma.com/haberler/python/
R
R, istatistiksel hesaplama ve veri analizi için bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. İstatistik, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında yaygın olarak kullanılır ve verileri manipüle etmeye, görselleştirmeye ve analiz etmeye yönelik güçlü ve esnek araçlarıyla bilinir.
https://bilimma.com/haberler/r/
SQL Structured Query Language
SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde (RDBMS) depolanan verileri yönetmek ve işlemek için kullanılan standart bir programlama dilidir. Veritabanlarını oluşturmak, değiştirmek ve sorgulamak için geliştirilmiştir ve çeşitli alanlarda ve uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.
https://bilimma.com/haberler/sql/
Excel
Excel veri bilimiyle uğraşsın ya da uğraşmasın hemen her alandan pek çok kişinin kullandığı ve Microsoft tarafından geliştirilen, verileri düzenlemek, depolamak ve analiz etmek için yaygın olarak kullanılan bir elektronik tablo yazılımıdır. Kullanım kolaylığı ve güçlü hesaplama ve görselleştirme araçlarıyla bilinir.
https://bilimma.com/haberler/excel-nedir/
TensorFlow
TensorFlow makine öğrenimi ve yapay zeka için açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır. Google tarafından geliştirilmiştir ve doğal dil işleme, görüntü ve konuşma tanıma ve tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için yaygın olarak kullanılmaktadır.
https://bilimma.com/haberler/tensorflow/
Jupyter
Jupyter kullanıcıların canlı kod, denklemler, görselleştirmeler ve açıklayıcı metin içeren belgeler oluşturmasına ve paylaşmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir yazılım platformudur. Genellikle veri bilimi, bilimsel bilgi işlem ve makine öğrenimi için kullanılır ve özellikle bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanında popülerdir.