Veri Bilimindeki En Temel Tanımlar
Merhaba sevgili okuyucularım,
Bugün sizlerle veri analizi, veri görselleştirme ve makine öğrenmesi konularına giriş yapacağız. Bu konuların günümüz teknolojisi ve iş dünyası için önemini bilmeyenimiz azdır. Önümüzdeki günlerde bu konuları çok tartışacağımız için açık tanımlarını burada vermek istedim. Daha sonra bu tanımlar üzerinden ilerleyip konulara çok daha derinlemesine bakacağız.
Veri Analizi
Veri analizi, doğru bir şekilde yapıldığı zaman, büyük veri setlerinden değerli bilgiler elde etmenizi sağlayan bir süreçtir. Veri analizi, bir dizi matematiksel ve istatistiksel teknik kullanarak verileri inceler ve anlam çıkarır. Bu süreçte, bir sorunun cevabına ulaşmak için verileri anlamak ve uygun yöntemler kullanarak analiz etmek gerekiyor.
Veri analizi, hem iş dünyasında hem de akademik alanda önemli bir rol oynar. İş dünyasında, veri analizi, iş kararlarının alınmasında önemli bir rol oynar. Akademik alanda ise, veri analizi, bilimsel çalışmaların temel bir parçasıdır.
Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, verileri grafikler, tablolar ve haritalar gibi görsel öğeler kullanarak sunma işlemidir. Veri görselleştirme, verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır, paternlerin hızla görülmesini sağlar, ve karar alma sürecinde yardımcı olur. Ayrıca veri görselleştirme yöntemi, verilerin karmaşıklığını azaltarak anlamlı bir hikaye anlatmamızı sağlar.
Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesi, bir bilgisayar programının veri setleri üzerinde öğrenme yeteneği kazanmasını ifade eder. Makine öğrenmesi, programların data içerisindeki paternleri insan müdahalesi olmadan kendi kendine öğrenmesine olanak tanır. Daha sonra da herhangi bir gözlemin bu paternler ışığında nasıl sonuçlanacağını tahminlemeye imkan verir. Makine öğrenmesi, yapay zeka ve robotik gibi teknolojilerin temelini oluşturur. Bu teknolojiler, birçok endüstride kullanılmaktadır, örneğin finans, tıp, otomotiv ve perakende gibi sektörlerde.
Yorumlar
Yorum Gönder