Veri bilimi Nedir? Bir dizi matematiksel, istatistiksel ve bilgisayar bilimleri tekniklerini kullanarak, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmayı hedefleyen bir disiplindir. Bu amaçla, veri bilimi, verileri toplama, temizleme, analiz etme, görselleştirme ve yorumlama işlemleri yaparak sonuçları yorumlayan bir dizi teknik ve araç kullanır.
Veri bilimi, işletmelerin, devlet kurumlarının, araştırma merkezlerinin ve hatta bireylerin karşılaştığı her türlü veriyle ilgilenir. Veri bilimi, bir şirketin satışlarını, tüketici davranışlarını veya stoklarını analiz edebilir. Aynı zamanda hükümetlerin, sağlık sistemlerinin veya eğitim kurumlarının büyük veri kümelerini analiz ederek, etkinliklerini veya politikalarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.
Veri bilimi, birçok farklı disiplini içeren çok disiplinli bir alandır. İstatistik, matematik, bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi ve veri madenciliği, veri bilimi için önemli disiplinlerdir. Veri bilimciler, bu disiplinlerin tekniklerini kullanarak, verileri anlamlı bilgilere dönüştürmek için bir dizi araç ve yöntemi kullanırlar.
Veri bilimi, verilerin doğru bir şekilde toplanması ve analiz edilmesiyle, organizasyonlar ve bireyler için büyük faydalar sağlar. Örneğin, bir şirket, veri bilimi tekniklerini kullanarak, müşterilerinin davranışlarını anlayarak, pazarlama stratejilerini optimize edebilir ve daha fazla müşteri çekebilir. Ayrıca, bir sağlık sistemi, veri bilimi tekniklerini kullanarak hastalıkların nedenlerini ve tedavilerini anlayabilir ve daha iyi bir sağlık hizmeti sunabilir.
Veri bilimi, modern dünyada büyük bir öneme sahip olan verilerin doğru bir şekilde toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanmasıyla ilgilidir. Veri bilimi, birçok farklı disiplini içeren çok disiplinli bir alan olup, organizasyonlar ve bireyler için büyük faydalar sağlamaktadır.
Veri Bilimi Temelleri
Veri bilimi, büyük ve karmaşık veri setlerini analiz ederek anlamlı bilgiler elde etmek için kullanılan bir disiplindir. Bu süreçte, veri bilimcileri, istatistik, matematik, programlama ve veri tabanı yönetimi teknikleri gibi farklı disiplinleri bir arada kullanırlar.
1. Veri toplama
Veri biliminin temelidir ve doğru veri toplama tekniklerinin kullanılması, veri bilimi projelerinin başarısı için hayati öneme sahiptir. Veri kaynakları, web siteleri, veri tabanları, sensörler, sosyal medya platformları, fiziksel ortamlar ve çevrimiçi formlar gibi farklı kaynaklardan toplanabilir. Veri toplama işlemi, veri bilimcileri için birçok zorluğu beraberinde getirir. Bunlardan biri, hangi veri kaynaklarının kullanılacağının belirlenmesidir. Bir diğeri, hangi veri toplama tekniklerinin kullanılacağının doğru bir şekilde seçilmesidir. Bu seçimler, verinin kalitesini ve doğruluğunu etkiler. Son olarak, veri toplama işlemi, veri gizliliği, güvenliği ve etiği konularında da dikkatli olmayı gerektirir. Veri toplama işlemi, veri bilimi projelerinin başarısını belirleyen önemli bir adımdır ve doğru tekniklerin kullanılması, veri analizinde güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar.
1. Veri İşleme
Toplanan verilerin düzenlenmesi, temizlenmesi ve manipüle edilmesi gibi çeşitli işlemlerin yapılmasını içeren bir süreçtir. Bu işlemler, verilerin daha anlamlı ve kullanışlı hale getirilmesini sağlar. Veri işleme aşaması, veri setindeki hataları gidermek, eksik verileri tamamlamak, yanlış verileri düzeltmek ve verileri farklı formatlarda birleştirmek için kullanılır. Veri işleme, verilerin daha iyi anlaşılmasını ve analiz edilmesini sağlar ve bu nedenle veri bilimi projelerinde önemli bir rol oynar.
2. Veri Analizi
Verilerin incelenmesi ve anlamlı bilgilerin elde edilmesi için matematiksel ve istatistiksel yöntemlerin kullanıldığı bir süreçtir. Bu yöntemler, verilerin yapısal ve niteliksel özelliklerini analiz etmek, çeşitli ilişkileri ve desenleri ortaya çıkarmak, eğilimleri ve değişimleri belirlemek için kullanılır. Veri analizi, genellikle keşifsel, tanımlayıcı, çıkarımsal ve tahminsel olarak sınıflandırılabilir. Keşifsel analiz, verilerdeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek için kullanılırken, tanımlayıcı analiz, verilerin özelliklerini özetleyerek anlamaya yardımcı olur. Çıkarımsal analiz, verilerdeki özelliklerden yola çıkarak sonuçlar çıkarmayı sağlar ve tahminsel analiz ise gelecekteki olayların tahmin edilmesine yardımcı olur.
3. Sonuçların Sunumu
Veri analizindeki sonuçların etkili bir şekilde paylaşılması ve raporlanmasıdır. Bu, çeşitli veri görselleştirme teknikleri kullanılarak veya yazılı ve sözlü raporlar aracılığıyla yapılabilir. Veri bilimcilerin amaçlarına uygun sunumlar hazırlamaları gerekmektedir ve sunumlar, proje paydaşlarına sunulurken anlaşılabilir ve etkili olmalıdır. Bu nedenle, sonuçların sunumu, verilerin anlamlı bir şekilde sunulmasını ve doğru kararlar alınmasını sağlamak için önemlidir.
Veri bilimi projeleri, bir takım veri bilimi araçları ve teknikler kullanılarak gerçekleştirilir. Bu araçlar, Python, R, SQL ve MATLAB gibi programlama dilleri, veri tabanı yönetim sistemleri, yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları gibi farklı disiplinleri kapsar.
Veri bilimi projeleri, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, pazarlama, sağlık, finans, telekomünikasyon ve e-ticaret sektörleri veri bilimi projelerini sıklıkla kullanırlar. Bu projelerde elde edilen sonuçlar, endüstrilerdeki karar alma süreçlerinde kullanılarak, işletmelerin performansını artırmaya yardımcı olur.
Veri bilimi, büyük veri setlerini anlamlı bilgilere dönüştürmek için farklı disiplinleri bir arada kullanarak veri işleme, veri analizi ve sonuçların sunumu süreçlerinden oluşan bir disiplindir. Veri bilimi projeleri, birçok endüstride kullanılır ve bu projelerin başarısı, veri toplama, işleme, analiz ve sunum aşamalarında doğru tekniklerin kullanılması ile sağlanır.
Veri Bilimi İstatistiksel Analiz
Bir veri setindeki değişkenlerin matematiksel ve istatistiksel tekniklerle analiz edildiği bir süreçtir. Bu analizler, verilerin dağılımı, merkezi eğilimleri, değişkenlikleri, eğilimleri ve ilişkileri gibi özelliklerini ortaya çıkarır. Bu teknikler aynı zamanda, veri setindeki değişkenler arasındaki ilişkileri, korelasyonları, bağımlılıkları ve nedensellikleri de ortaya koyabilir. İstatistiksel analiz, hipotez testleri, güven aralıkları, ANOVA (varyans analizi), regresyon analizi ve t testleri gibi teknikleri içerir. Bu teknikler, verilerin anlaşılmasına, modele uygunluğunun ve keşfinin sağlanmasına, sonuçların yorumlanmasına ve doğru kararların alınmasına yardımcı olur.
Veri Görselleştirme
Verilerin görsel bir biçimde ifade edilmesi sürecidir ve bu süreç, veri biliminde önemli bir yer tutar. Veri görselleştirme, verilerin etkili bir şekilde sunulmasını sağlar ve bu, veri setindeki desenleri, eğilimleri ve ilişkileri daha iyi anlamamıza yardımcı olur. Bu sayede, veri bilimcilerin verileri daha kolay ve anlaşılır bir şekilde analiz etmesi ve sonuçlarını paylaşması mümkün olur. Veri görselleştirme, grafikler, tablolar, haritalar, diyagramlar ve diğer görsel öğelerin kullanılması ile gerçekleştirilebilir.
Veri Ön İşleme ve Temizleme
Veri bilimi projelerinde en önemli aşamalardan biridir. Bu aşama, toplanan verilerin kalitesini ve doğruluğunu artırmayı hedefler. Veri ön işleme ve temizleme, veri setindeki hataları, eksiklikleri, tutarsızlıkları ve gürültüyü gidererek verilerin analiz edilmesi için hazırlanmasını sağlar.
Veri ön işleme ve temizleme, veri setinin kalitesini artırarak sonuçların güvenilirliğini artırır. Bu aşamada, veriler düzenlenir, eksik veriler tamamlanır, aykırı değerler tespit edilir ve giderilir. Verilerin normalleştirilmesi de veri setinin doğru bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olur.
Bu aşama, veri bilimcilerin doğru kararlar vermesine yardımcı olur ve analiz sürecinde daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlar. Veri ön işleme ve temizleme, veri bilimi projelerindeki verilerin kalitesini artırarak veri bilimcilerinin başarılarını artırır.
Doğal Dil İşleme
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlamalarını ve kullanmalarını sağlayan bir disiplindir. NLP, insanlar arasındaki dil engelini kaldırmak, doğal dildeki metinleri analiz etmek ve anlam çıkarmak için kullanılır. Bu teknoloji, sesli asistanlar, çeviri programları, duygu analizi ve otomatik metin sınıflandırma gibi uygulamalarda kullanılır. NLP, veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak doğal dildeki verileri analiz eder. NLP, metin ön işleme, semantik analiz, sentaks analizi ve dil modelleri gibi teknikleri içerir.
Büyük Veri ve Hadoop
Büyük veri, çok büyük miktarda verinin toplanması, depolanması, yönetilmesi, işlenmesi ve analiz edilmesi için kullanılan bir terimdir. Bu veriler, geleneksel veri işleme araçları ile işlenemeyecek kadar büyük ve karmaşık olabilir. Büyük veri, genellikle yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerden oluşur ve sosyal medya, internet trafiği, sensörlerden alınan veriler, ses ve video dosyaları gibi kaynaklardan elde edilebilir.
Büyük veri, üç V kavramı ile tanımlanır:
- Hacim (volume)
- Çeşitlilik (variety)
- Hız (velocity)
Hacim (Volume)
Büyük veri kavramının en temel alt başlığıdır. Hacim, büyük veri setlerinin boyutunu ifade eder ve terabayt veya petabayt düzeyindeki veri kümelerini kapsar. Bu büyük veri kümeleri, genellikle birçok farklı kaynaktan toplanır ve yapısı belirsiz olabilir. Bu verilerin analizi, geleneksel veri analizi yöntemleri ile işlenmesi mümkün olmayabilir. Hacim alt başlığı, büyük verinin boyutunu ve karmaşıklığını vurgular ve veri bilimcilerin bu büyük veri kümeleriyle çalışırken karşılaştıkları zorlukları belirtir. Bu alt başlık, büyük veri konusunda yapılan çalışmaların, büyük veri setlerinin boyutu ve yapısına uygun olarak ölçeklenebilir ve etkili bir şekilde işlenebilmesini hedefler.
Çeşitlilik (Variety)
Büyük veri, çeşitli kaynaklardan toplanan, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış farklı veri tiplerini içeren büyük hacimli veri kümeleridir. Yapılandırılmış veriler, önceden belirlenmiş bir veri modeli veya şemasına sahip verilerdir ve ilişkisel veritabanları gibi yapısal veri kaynaklarından elde edilebilirler. Yarı yapılandırılmış veriler, yapısal olmayan verilerdir ancak belirli bir yapıya sahip olabilirler, örneğin XML veya JSON gibi belgelere benzerler. Yapılandırılmamış veriler ise yapısal bir formata sahip değildirler ve metin, görüntü, video, sensör verileri gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilirler.
Büyük veri, bu çeşitliliği nedeniyle işlenmesi ve analizi için özel teknolojiler ve araçlar gerektirebilir. Verileri toplamak, depolamak, işlemek, analiz etmek ve sonuçlarını çıkarmak için geleneksel veri yönetimi teknikleri yetersiz kalabilir. Bu nedenle, büyük veri teknolojileri ve platformları geliştirilmiştir. Verilerin doğru şekilde işlenmesi ve analiz edilmesi, işletmeler ve kuruluşlar için daha akıllı kararlar verme ve rekabet avantajı sağlama konusunda önemli bir faktördür.
Hız (Velocity)
Büyük verinin hızı, veri kümelerinin anlık olarak oluşması, güncellenmesi ve dağıtılması gibi hızlı ve sürekli değişen veri akışlarını kapsar. Bu veri akışları, sosyal medya, IoT cihazları, sensörler ve mobil cihazlar gibi birçok kaynaktan gelir. Bu tür verilerin analizi ve işlenmesi, zamanında ve anlık veri alışverişini gerektirir.
Büyük veri kavramını ve büyük veri analizinin önemini daha iyi anlamamıza yardımcı olabilecek diğer başlıklar
Değer
Büyük verinin son bileşeni, verilerin içerdikleri bilgi ve değerlerdir. Büyük veri, birçok kaynaktan toplanan verilerin işlenmesi ve analizi yoluyla önemli bilgiler elde edilmesine olanak sağlar. Veri analizi, iş zekası ve makine öğrenimi gibi araçlar kullanılarak, büyük veri kümelerindeki desenler, eğilimler ve ilişkiler keşfedilir. Bu keşifler, bir şirketin iş sonuçlarını, kararlarını ve müşteri deneyimlerini artırmak için kullanılabilir.
Örneğin, bir perakende şirketi, müşterilerinin alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek, daha iyi stok yönetimi ve müşteri memnuniyeti sağlayacak stratejiler geliştirebilir. Benzer şekilde, bir finansal kuruluş, büyük veri analizi kullanarak müşteri risklerini değerlendirebilir ve daha iyi bir müşteri hizmeti sunabilir.
Doğruluk
Büyük veri, verilerin doğruluğu ve bütünlüğü açısından da önemlidir. Doğru veriler, güvenilir sonuçlar elde etmek için önemlidir. Verilerin doğru olmaması, yanlış kararların alınmasına veya hatalı sonuçlara yol açabilir. Verilerin bütünlüğü de önemlidir çünkü bu, verilerin eksiksiz ve tutarlı bir şekilde saklandığından emin olmayı sağlar.
Veri bütünlüğü, verilerin hasar görmesini veya değiştirilmesini engelleyerek veri setlerinin doğru bir şekilde yorumlanabilmesine yardımcı olur. Veri doğruluğu ve bütünlüğü, verilerin doğru bir şekilde toplandığı, doğru bir şekilde işlendiği ve doğru bir şekilde saklandığından emin olmak için gereken süreçleri içerir.
Karmaşıklık
Büyük veri, veri setleri açısından hacim, çeşitlilik, hız, değer ve doğruluk gibi çeşitli özellikler taşıyabilir. Bunlar, büyük verinin karmaşıklığına da katkıda bulunabilirler. Büyük veri, genellikle çok sayıda kaynaktan toplanan verilerden oluşur ve bu verilerin çeşitliliği, yapısı belirsiz olabilme durumu, büyük hacimli veri setlerinde işleme ihtiyacı ve sürekli veri akışlarına maruz kalabilme durumu, veri yönetimi açısından büyük zorluklar yaratabilir.
Büyük veri işleme, sıradan veri işleme tekniklerinin ötesine geçer ve özellikle büyük hacimli ve hızlı veri akışları ile uğraşmak için tasarlanmış özel teknolojiler kullanır. Büyük veri işleme teknikleri, ölçeklenebilir veri depolama ve işleme sistemleri olan Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Apache Cassandra, Apache Storm, Apache Kafka gibi açık kaynaklı yazılım çözümleri gibi bir dizi özel araçlar içerir.
Büyük veri analitiği, veri bilimi ve iş zekası tekniklerinin birleşiminden oluşur ve bu teknikler, veri kümesindeki eğilimleri, ilişkileri, örüntüleri ve anlamlı bilgileri keşfetmek için kullanılır. Büyük veri analitiği, genellikle veri görselleştirme, makine öğrenimi ve veri madenciliği tekniklerini kullanır ve veri setleri ile ilgili anlamlı bilgiler sağlar.
Gerçek zamanlı veri analizi, bu veri türlerinin doğru şekilde işlenmesini sağlayarak, işletmelerin hızlı kararlar almasına ve müşteri ihtiyaçlarına anında yanıt vermesine yardımcı olur. Ayrıca, veri analizini ve işlemlerini hızlandırmak için ölçeklenebilir ve paralel veri işleme sistemleri kullanılabilir. Bu sistemler, büyük veri kümelerinin hızlı ve etkili bir şekilde işlenmesine olanak tanır ve işletmelerin verilerden anlamlı bilgiler elde etmesine yardımcı olur.
Büyük veri, işletmeler ve kuruluşlar için büyük fırsatlar ve zorluklar sunar. Veri analizi, öngörüsel modelleme, pazarlama stratejileri ve müşteri davranışlarının anlaşılması gibi birçok alanda kullanılabilir. Ancak, büyük veri aynı zamanda gizlilik, güvenlik ve veri yönetimi zorlukları da yaratabilir. Büyük veri, verilerin güvenliği ve gizliliği açısından da kritik bir konudur ve uygun yönetim, işleme ve depolama yöntemleri gerektirir.
Hadoop, üç ana bileşene sahiptir;
Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce
Yet Another Resource Negotiator (YARN)
HDFS, verilerin farklı düğümler arasında bölünerek depolanması için bir dosya sistemi sağlar. Bu, büyük veri kütlelerinin birden çok düğüm üzerinde depolanmasını sağlar ve veri kaybını önlemek için veri kopyalarının yedeklenmesine izin verir.
MapReduce, büyük veri kütlelerinin işlenmesi için bir programlama modelidir. MapReduce, verilerin paralel olarak işlenmesine izin verir ve bu da büyük veri işleme performansını artırır. MapReduce, her bir düğümün yerel kaynaklarını kullanarak işlem yapar, böylece verilerin ağ üzerinde taşınması gereksiz hale gelir.
YARN, Hadoop kümesinde kaynak yönetimi ve iş yükü yönetimi için bir sistemdir. YARN, büyük veri kütlelerinin işlenmesi sırasında kaynakların optimize edilmesine izin verir ve buna göre verimli bir şekilde işlem yapar.
Hadoop, büyük veri işleme için geliştirilmiş açık kaynaklı bir çerçeve olduğundan, işletmelerin verilerini daha verimli bir şekilde işlemesine ve analiz etmesine yardımcı olur. Hadoop’un üç bileşeni, büyük veri kütlelerini depolama, işleme ve yönetme konusunda öncü bir rol oynamaktadır.
Veri Tabanı Yönetimi
Veri Tabanı Yönetimi (VTY), verilerin etkili bir şekilde saklanması, yönetilmesi, güncellenmesi ve paylaşılması için bir dizi işlemdir. VTY, veritabanlarının tasarlanması, oluşturulması, işletilmesi ve bakımı ile ilgilidir. Veri tabanı yöneticileri, verilerin erişilebilirliği, bütünlüğü ve güvenliği için çalışırlar. VTY, veri depolama yöntemleri, veri modelleri, veri güncelleme ve geri alma işlemleri, veri tabanı güvenliği, veri tabanı yedekleme ve kurtarma işlemleri ve veri tabanı performansı gibi konuları kapsar.
Veri Güvenliği ve Mahremiyeti
Veri güvenliği ve mahremiyeti, verilerin izinsiz erişime karşı korunmasını ve kişisel bilgilerin korunmasını sağlamak için alınan önlemlerdir. Veri güvenliği, verilerin doğruluğunu, bütünlüğünü ve gizliliğini korumak için kullanılır. Bu amaçla, verilerin güvenliği için şifreleme, erişim kontrolleri sağlar.