Veri bilimi, verilerden içgörü ve bilgi çıkarmak için istatistiksel ve hesaplama tekniklerinin kullanılmasını içeren bir alandır. Verileri analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için bilgisayar bilimi, istatistik ve alana özgü bilgi unsurlarından yararlanan çok disiplinli bir alandır.
Veri bilimindeki kilit görevlerden biri veri temizleme ve hazırlamadır. Bu, ham verilerin alınmasını ve analize hazır hale getirilmesini içerir. Bu, eksik değerlerin doldurulması, verilerin analiz edilebilecek bir biçime dönüştürülmesi ve aykırı değerlerin kaldırılması gibi görevleri içerebilir.
Veriler hazırlandıktan sonra, veri bilimcileri onu keşfetmek ve analiz etmek için çeşitli teknikler kullanır. Bu, ortalamaları ve standart sapmaları hesaplama gibi tanımlayıcı istatistiklerin yanı sıra makine öğrenimi ve tahmine dayalı modelleme gibi daha gelişmiş teknikleri içerebilir.
Makine öğrenimi, verilerdeki kalıpları otomatik olarak öğrenmek ve tahminler yapmak için algoritmaların kullanılmasını içeren bir veri bilimi alt alanıdır. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme dahil olmak üzere çeşitli farklı türde makine öğrenimi algoritmaları vardır.
Denetimli öğrenme algoritmaları, amaç bir dizi girdiye dayalı olarak belirli bir çıktıyı tahmin etmek olduğunda kullanılır. Örneğin, bir müşterinin kredi geçmişine dayalı olarak bir krediyi temerrüde düşürme olasılığını tahmin etmek için denetimli bir öğrenme algoritması kullanılabilir.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, amaç, akılda belirli bir çıktı olmadan verilerdeki kalıpları keşfetmek olduğunda kullanılır. Bu, benzer veri noktalarının birlikte gruplandığı kümeleme veya verilerin daha düşük boyutlu bir temsile dönüştürüldüğü boyut azaltma gibi görevler için kullanılabilir.
Takviyeli öğrenme algoritmaları, amaç bir aracıyı bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda eylemde bulunmak üzere eğitmek olduğunda kullanılır. Bu genellikle robotik ve oyunlarda kullanılır.
Veri görselleştirme de veri biliminin önemli bir yönüdür. Veri bilimcileri, çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi verilerin görsel temsillerini oluşturmak için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır. Bu görselleştirmeler, içgörüleri ve bulguları paydaşlara iletmek ve verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
Veri bilimi, çok çeşitli uygulamalarla hızla büyüyen bir alandır. Veri odaklı kararlar almak ve operasyonları iyileştirmek için finans, sağlık, pazarlama ve ulaşım gibi sektörlerde kullanılır. Günümüzde üretilen çok büyük miktarda veri ile veri bilimi, her büyüklükteki işletme ve kuruluş için önemli bir araç haline geldi.
Genel olarak, veri bilimi, verilerden içgörü ve bilgi çıkarmak için istatistiksel ve hesaplama tekniklerinin kullanılmasını içeren bir alandır. Verileri analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için bilgisayar bilimi, istatistik ve alana özgü bilgi unsurlarından yararlanan çok disiplinli bir alandır.
