Veri Bilimi ve Veri Madenciliği Projeleri için Sahip Olması Gereken Araçlar

Yeni başlıyorsanız, veri bilimi göz korkutucu olabilir. Ancak doğru araçlarla herkes veri bilimi ve veri madenciliği projelerine başlayabilir.

Aşağıda, veri bilimi ve veri madenciliği ile hızlı ve kolay bir şekilde açık çalışmaya başlamanız için ihtiyaç duyduğunuz tüm adımları ele alacağız.

Veri bilimi, istatistiksel yöntemler kullanarak verileri analiz etmeye ve kullanmaya adanmış bir disiplindir. Bilgisayar bilimi, matematik ve mühendislik gibi benzer disiplinlerle ilgilidir.

Bir iş bağlamında, veri bilimi tipik olarak iş sorularını yanıtlamak ve sorunları çözmek için verileri kullanmaya odaklanır.

Veri bilimi pipeline aşağıdaki gibi adımları içerir:

• İş probleminin tanımlanması. Her veri bilimi uygulaması bir sorunu çözmek için tasarlandığından, bu sorunu en baştan netleştirmek önemlidir.
• Veri toplama. Problem tanımlandıktan sonra, veri kaynakları seçilmeli ve toplanmalıdır. Örnekler web siteleri, sosyal medya, fiziksel sensörler, süreç madenciliği verileri ve çok daha fazlasını içerir.
• Veri temizleme. Toplanan veriler genellikle büyük miktarda gürültü içerir. Yani, tüm veriler yararlı değildir. Bazıları yanlış etiketlenmiş olabilir, bazıları hiç etiketlenmemiş olabilir, bazıları uygunsuz olabilir vb.
• Veri madenciliği. Veri madenciliği, verilerdeki kalıpları arama ve bu kalıpları modellere dönüştürme sürecidir.
• Veri modelleme. Bir veri modeli veya veri yapısı, veri noktaları arasındaki bağlantıları göstermek için tasarlanmış verilerin görsel bir temsilidir.
• Veri keşfi. Veriler modellendikten sonra, bu verilerin ilişkileri ve potansiyel öngörüleri araştırılır.
• Yorumlama. Son olarak, veriler yorumlanır ve iş kararlarını bildirmek ve orijinal iş sorununu ele almak için kullanılabilecek bir “hikaye” haline getirilir.

Üst düzey veri bilimi projeleri deneyim ve bilgi gerektirse de başlangıç düzeyindeki projeler gerektirmez.

Bir veri bilimcisi olarak, en kritik işlerinizden biri, veri temizleme gibi diğer adımlardan daha fazla teknik uzmanlık ve içgörü gerektiren veri madenciliğidir.

Veri bilimi ve veri madenciliği ile ciddi bir şekilde ilgileniyorsanız, aşağıdakiler gibi araçlar ve teknolojiler hakkında biraz bilgi sahibi olmanız veya en azından bu konulara ilgi duymanız önemlidir:

• Python. Python, yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi gibi uygulamalar için dünyanın en popüler programlama dilidir. Veri bilimi ve veri madenciliğine yeni başlıyorsanız, Python programlama diliyle başlayın.
• R. R, veri bilimi için faydalı olan başka bir programlama dilidir. En çok istatistik, veri bilimi ve matematik ile ilgili alanlarda kullanılır.
• Java. Java başka bir programlama dilidir. Python kadar öğrenmesi kolay olmasa da endüstriyel ve ticari veri bilimi projeleri gibi yüksek performanslı uygulamalar gerektiren bazı senaryolarda daha kullanışlı olabilir.
• SQL ve MySQL. SQL, Yapılandırılmış Sorgu Dili anlamına gelir. Bu, veri bilimi uygulamaları için kullanılan en yaygın veritabanlarından biri olan ilişkisel veritabanlarında kullanılan bir dildir.
• Talend. Talend, veri hazırlama, entegrasyon, istatistik, temizleme ve daha fazlası için kullanılan açık kaynaklı bir veri entegrasyon aracıdır.
• Mozenda. Mozenda, web verilerini kullanan projeler için veri toplamak için kullanışlı bir web kazıma aracıdır.
• Amazon Redshift. Amazon Redshift, yönetilen bir veri ambarı hizmetidir. Bir bulut hizmeti olarak, kullanım başına ödeme temelinde çalıştırılır, bu da onu hem uygun fiyatlı hem de ölçeklenebilir hale getirir.
• Google BigQuery. Google BigQuery, Amazon Redshift gibi bulut tabanlı, ölçeklenebilir bir veri ambarıdır.
• Microsoft Azure Synapse Analytics. Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift gibi bulut tabanlı, ölçeklenebilir bir veri ambarıdır.
• Snowflake. Snowflake, yönetim gerektirmeyen, çeşitli iş verilerini destekleyen, ölçeklenebilir ve iyi performans gösteren başka bir veri ambarıdır.
• Apache Spark. Apache Spark, verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilen bir analitik motorudur. Python, R, Java ve daha fazlasıyla programlanabilen bir dizi API içeren yüksek performanslıdır.
• BigML. BigML, kullanımı kolay bir grafik ortamıdır. Verileri görselleştirmeyi kolaylaştıran web arayüzleri gibi özellikle iş amaçlı kullanım durumları için yararlı kılan özelliklere sahiptir.
• MATLAB. MATLAB, veri bilimcileri arasında popüler olan sanal bir matematik laboratuvarıdır. Temizlemeden modellemeye kadar tüm veri bilimi hattını kapsayan görevler için kullanılabilir.
• Tableau. Tableau, kodlama yeteneğinizden bağımsız olarak öğrenebileceğiniz bir grafiksel veri bilimi aracıdır. Verileri görselleştirmek, gerçek zamanlı veri analizi yapmak ve veri panoları oluşturmak için idealdir.
• PyTorch. PyTorch, Python için bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Açık kaynaklıdır, kurulumu ve kullanımı kolaydır ve ücretsizdir.
• TensorFlow. TensorFlow, bir Google AI framework’ dur. PyTorch gibi, Python ile kullanılabilecek ücretsiz bir çerçevedir.

Veri bilimi geniş bir alandır. Burada listelenen araçlar, veri bilimine ve veriye dayalı yöntemlere başlamak için kullanabileceğiniz pek çok araçtan yalnızca birkaçıdır. Ancak bu liste, başlamanıza yetecek kadarını sunuyor.