Kişisel Gelişim

Nasıl Veri Bilimi Uzmanı Olunur?

Veri bilimi uzmanı olmak çok fazla beceri gerektirir.

Ancak en önemli şey teknik kavramlara hakim olmaktır. Bunlar, programlama, modelleme, istatistik, makine öğrenimi ve veritabanları gibi çeşitli faktörleri içerir.

Programlama

Programlama, veri bilimine ve onun çeşitli olanaklarına geçmeden önce bilmeniz gereken temel bir kavramdır. Herhangi bir projeyi tamamlamak veya onunla ilişkili herhangi bir etkinliği gerçekleştirmek için temel düzeyde bir programlama dili gereklidir. Python ve R, öğrenmesi kolay olduğu için yaygın programlama dilleridir. Bu, veri analizi için gereklidir. Bunu yapmak için RapidMiner, R Studio, SAS vb. araçlarını kullanın.

modelleme

Matematiksel modeller, hesaplamaları hızlı bir şekilde gerçekleştirmeye yardımcı olur. Bu da mevcut ham verilere dayalı olarak daha hızlı tahminler yapmanıza yardımcı olur. Hangi algoritmanın hangi görev için en uygun olduğunu belirlemeyi içerir. Ayrıca bu modellerin nasıl eğitileceğini de öğretiyor. Elde edilen verilerin kullanım kolaylığı sağlamak için sistematik olarak somut bir model haline getirilmesi işlemidir. Ayrıca belirli kurum veya kuruluşların verileri sistematik olarak gruplandırmalarına yardımcı olur, böylece onlardan anlamlı bilgiler elde edebilirler. Veri biliminde modellemenin üç ana aşaması vardır: modellemenin ana aşaması olarak kabul edilen kavramsal ve verilerin ayrıştırılmasını ve kolay erişim için tablolar, çizelgeler ve kümeler halinde düzenlenmesini içeren mantıksal ve fiziksel. V Varlık-ilişki modeli, en temel veri modelleme modelidir. Diğer veri modelleme kavramlarından bazıları, nesne-rol modelleme, Bachman diyagramları ve Zachman çerçevelerini içerir.

İstatistik

İstatistik, veri bilimi için gerekli dört temel konudan biridir. Veri biliminin kalbinde bu istatistik dalıdır. Bu, veri bilimcilerinin anlamlı sonuçlar elde etmesine yardımcı olur.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, veri biliminin bel kemiği olarak kabul edilir. Başarılı bir veri bilimcisi olmak için iyi bir makine öğrenimi anlayışına sahip olmanız gerekir. Bunu yapmak için aşağıdaki araçlar kullanılır: Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout, vb. Makine öğreniminin sınırlamalarının da farkında olmalısınız. Makine öğrenimi yinelemeli bir süreçtir.

Veri tabanı

İyi bir veri bilimcisi, büyük veritabanlarının nasıl yönetileceğini iyi bilmelidir. Ayrıca veritabanlarının nasıl çalıştığını ve veri tabanı çıkarma işleminin nasıl gerçekleştirileceğini de bilmeleri gerekir. Bilgisayarın belleğinde yapılandırılan ve ihtiyaca bağlı olarak daha sonra çeşitli şekillerde erişilebilecek şekilde depolanan verilerdir. Temel olarak iki tür veri tabanı vardır. Birincisi, ham verilerin yapılandırılmış bir biçimde tablolarda depolandığı ve gerektiğinde birbirine bağlandığı ilişkisel bir veritabanıdır. İkinci tür, NoSQL veritabanları olarak da bilinen ilişkisel olmayan veritabanlarıdır. İlişkisel veritabanlarından farklı olarak, ilişkiler yerine kategoriler aracılığıyla temel veri bağlama tekniğini kullanırlar. Anahtar/değer çiftleri, ilişkisel olmayan veya NoSQL veritabanlarının en popüler biçimlerinden biridir.

Paylaş:

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

%d blogcu bunu beğendi: