Kategori: veribilimi

Veri bilimi, iş için anlamlı öngörüler ayıklamak amacıyla veriler üzerinde gerçekleştirilen çalışmaların adıdır. Büyük miktardaki verileri analiz etmek için matematik, istatistik, yapay zeka ve bilgisayar mühendisliği alanlarının ilke ve uygulamalarını bir araya getiren, disiplinler arası bir yaklaşımdır. Bu analiz, veri bilimcilerinin ne olduğu, neden olduğu, ne olacağı ve sonuçlarla neler yapılabileceğini sormalarına ve bu soruları cevaplamalarına yardımcı olur. Veri bilimi neden önemlidir? Veri bilimi, verilerden anlam çıkartmak amacıyla çeşitli araç, yöntem ve teknolojileri bir araya getirdiği için önemlidir. Modern kuruluşlar adeta bir veri bombardımanı altında. Bilgileri otomatik olarak […]

Pek çok şirket entegre bir platform olmadan veri bilimi çalışmalarının yetersiz, güvenilmez ve ölçeklendirilmesinin zor olduğunu fark etti. Bu farkındalık, veri bilimi platformlarının geliştirilmesine yol açtı. Bu platformlar, tüm veri bilimi çalışmalarının merkezinde yer alan yazılım merkezleridir. İyi bir platform, veri bilimini uygulamadaki zorlukların büyük bir kısmını hafifletir, işletmelerin verilerini daha hızlı ve daha verimli bir şekilde içgörülere dönüştürmelerine yardımcı olur. Veri bilimcileri, makine öğreniminden yararlanan merkezi bir platform sayesinde en sevdikleri açık kaynaklı araçları kullanarak iş birliğine dayalı bir ortamda çalışabilirler. Ve tüm çalışmaları sürüm kontrol sistemiyle senkronize edilir. […]

Veri bilimi sürecini kim denetliyor? Çoğu kurumda veri bilimi projeleri, genellikle üç tür yönetici tarafından denetlenir: İşletme yöneticileri:  Bu yöneticiler, sorunu tanımlamak ve analiz stratejisi geliştirmek üzere veri bilimi ekibi ile birlikte çalışır. Pazarlama, finans veya satış gibi bir iş kolunun yöneticisi olabilirler ve bu yöneticilere bağlı çalışan bir veri bilimi ekibi bulunur. Projelerin teslim edilmesini sağlamak üzere veri bilimi ve BT yöneticileriyle yakın çalışma yürütürler. BT yöneticileri:  Kıdemli BT yöneticileri, veri bilimi operasyonlarını destekleyecek altyapı ve mimariden sorumludur. Veri bilimi ekiplerinin verimli ve güven içinde çalışmasını sağlamak […]

Teknolojinin gelişmesi ve yaygınlaşması, beraberinde alışkanlıklarımızı da değiştirdi. Daha önce fiziksel olarak yaptığımız birçok işi ve işlemi artık bilgisayardan, cep telefonundan ya da tabletten yapıyoruz. Banka ödemeleri, alışveriş, hastane randevusu alma ve daha birçok işi, telefonun birkaç tuşuna basarak gerçekleştirebiliyoruz. Telefonumuzla ya da bilgisayarımızla internet üzerinden yaptığımız her işlem sonucunda, karşı tarafta bazı verilerin birikmesini sağlıyoruz. İşletmelerin sunucularında biriken bu verilerin toplanması, analiz edilmesi ve aralarından “İşe yarar” olanların ayıklanması işine “Veri madenciliği” diyoruz. GTech olarak bu yazımızda, veri madenciliği ve nasıl yapıldığı konusunda merak edilen konulara açıklık getirdik. Veriler […]

Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir kavram olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (İng. knowledge mining in databases), bilgi çıkarımı (İng. knowledge extraction), veri ve örüntü analizi (İng. data/pattern analysis), veri arkeolojisi gibi. Bu terimler arasında “Veritabanlarında Bilgi Keşfi” (İng. VBK – knowledge discovery in databases – KDD) en yaygınıdır.  Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar: