Veri Bilimi, verileri farklı açılardan analiz etme çalışmasıdır. Veri analizinin dikkate alındığı birkaç durumda, verilerin nasıl tasarlanması gerektiğine ilişkin temel bir yapıyı tanımlayan genel bir soyut çerçeve vardır. Örneğin, müzik notalarının oluşturulmasında, ilgili melodiler için yalnızca belirli notaların kullanılması gibi belirli bir kriter vardır. Veri analizini tanımlamak zor bir bilmecedir. Bir çerçeve geliştirmek, verilerin öğelerini dikkate almayı ve onu programlama dili kullanarak uygulamayı içerir.
Veri analizi için neden programlama dillerini kullanmalıyız?
Bildiğimiz gibi veriler bankalar-müşteri detaylarını saklamak, hastaneler-hasta kayıtlarını saklamak vb. birçok akışta kullanılmaktadır. Bunun için tüm verileri depolayacak bir yere ihtiyacımız var. Gereksinimlere göre çalışması için programlama dilinden yararlanıyoruz.
Veri Bilimi için kullandığımız farklı programlama dillerine bir göz atalım.
Programlama dilleri-
Python – şu anda en yaygın kullanılan, popüler dil, çok sayıda uygulama için ve ayrıca veri biliminde kullanılmaktadır. Python kullanmanın başlıca nedeni, muazzam araçları ve kullanıcı dostu olmasıdır. Yorumlayıcıya girdi sağladığımız için çıktıyı aynı anda ürettiği için yorumlanan bir dildir. Böylece saklanacak tüm veriler için bir temel sağlar.
R- aynı zamanda veri madencilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için özel olarak tasarlanmış bir programlama dilidir. Kullanılan en temel IDE (entegre geliştirme ortamı) RStudio’dur. Kullanımını kolaylaştırmak için yerleşik işlevlerden oluşan kullanıcı dostu bir programlamadır.
Java-çeşitli uygulamalar için kullanılan yaygın olarak kullanılan ve popüler bir dildir. Diğer diller gibi birçok IDE’ye sahiptir. Java, veritabanlarına çok kolay bağlanabilir ve bu, onu birçok amaç için kullanmamızın ana nedenidir.
Veri analizi için kullanılan c/c++, scala, perl, julia gibi başka diller de vardır.
Veri biliminde bir kariyer için çok fazla alan olduğundan, bu dillerin bilgisi kariyerinizi oluşturmada önemli bir rol oynar. Programlama bugünlerde tüm alanlarda bir zorunluluktur. Özellikle verilerle uğraşırken. Ama sadece programlama bilgisine sahip olmak size pek bir şey kazandırmaz. Bunu düşünmek için, ortaya çıkabilecek genel soruya bir göz atalım.
Veri bilimi alanına kimler girmeli?
Cevap açık. Bir veri bilimcisinin gereksinimlerini karşılayan becerilere sahipseniz, gitmeye hazırsınız! Gerekli becerileri ele alalım.
İstatistiksel beceriler: Bunun önemli olmasının nedeni, verilerin nicel veri analizi ile ilgilenmesidir.
Programlama: Daha önce bahsedildiği gibi, veri tutma çerçevesini tasarlamak için programlama gereklidir.
Yapılandırılmamış verilerle çalışabilme – iş kuruluşlarının çoğu, verileri yapılandırılmamış biçimde alır. Veri bilimcisi bu tür verilerle başa çıkabilmelidir.
