Elbette bu soru hemen akla gelen bir soru değil. Bazı araştırmalar, sorun ortaya çıkmadan çok önce başlamış olmalı. 20 yıl önce, 100 yıl önce veri bilimi yoktu ve belki 100 yıl sonra, veri bilimcisi olarak çalışmayı gerektirecek bir mesleğe ihtiyaç olmayabilir. Bu nedenle, bir gıda mağazaları zincirine sahip olmanın her durumda avantajlı olduğunu vurgulamayacağım.
Evet, her halükarda binalar inşa edip insanları beslerseniz çok kâr elde edersiniz :)
Ancak zamanımızın Covid-19 virüsü nedeniyle son zamanların en atıl zamanlarından biri olması beklenirken, verilerin tartışıldığı, merak edildiği, sorgulandığı ve herkes için daha önemli olduğu bir dönemde yaşıyoruz. Öyle ki bu gelişmeler tüm dünyayı gerçekten baş döndürücü bir şekilde etkiliyor.
Enfekte insan sayısı, ölümler, iyileşme, maske ve ekipman ihtiyaçları, ilaç numuneleri, bütçeler, yardım, planlama, risk analizi, maliyet bildirimi ve hayatın hemen hemen her alanına ilişkin veriler insan hayatının merkezinde yer almaktadır. Öte yandan en büyük kârı elde eden Amazon ve Netflix gibi şirketler, veri analitiği ve iyi yapılandırılmış hizmetleri, reklamları, kampanyaları ve stratejileri ile verinin gücünü ilham alıyor. Böylece veri bilimi bütünün önemli bir parçası haline geldi.
Çoğunun sayı konusunda çok iyi olmadığını biliyoruz. Ancak, en azından matematikle karşılaştırıldığında, bunun sadece sayılarda kaybolmak anlamına gelmediği ortaya çıktı. Artan ilgi sadece mesleğin inceliklerini değil, aynı zamanda bu alanda iş yapmayı düşünen birçok yetenekli ve vasıfsız insanı da etkilemiş görünüyor. Şimdiye kadar alışık olmadığımız bir etkiyle, makine öğrenimi ile dünyada ilgi odağı haline geliyorlar.
Özellikle, hem 'veri bilimi' hem de 'derin öğrenmeye' ilgi, sadece 2013-2014'te ilgi görmeye başladıkları için sadece 7 yıl önce neredeyse hiç yoktu. Bazı istatistiklerin çok yüksek düzeyde artmasının nedenlerinden biri, yeni geliştirilen bu terimlerin 2010 yılına kadar dünyamızda mevcut olmamasıdır.
Kural şudur: Sıfırdan başlayıp zirveye çıkan her hikaye ilginçtir.
Peki 'veri bilimi' için hızlı büyüme trendinin sürekliliğinden bahsedebilir miyiz? Tabii ki değil. Birçok cazibe merkezi gibi, aslında tepeden ineceği noktaya kadar acele ediyor. Belki de veri bilimcisi için doygunluk noktasını çoktan belirleyen şirketler bugün var olmaya devam ediyor.
Veri bilimi, alanların bir karışımıdır. Veri Bilimine ilgi, iş dünyasına yeni bir şekil veren bilgisayarlara benzer. Başlangıçta bilgisayar genellikle yalnızca elitist bir teknolojik cihaz olarak biliniyordu, ancak hayatta herkesin bir dereceye kadar bilmesi gereken bir araç haline geldi. Veri bilimi bir şekilde diğer mesleklere nüfuz ediyor ve son 5 yılda bilgisayar efektleri dediğim şeyi ortaya çıkarmayı başardı.
Diğer alanlarda Veri Bilimi ile ilgili işlerde bilgi veya deneyime sahip olmak ne kazandırır? Bu yazıda bahsetmek istediğim ana nokta budur. Evet, günlük hayatımızdaki yeri ve önemi artıyor olsa da bizim için kesinlikle vazgeçilmez değiller. Ancak işin profesyonellere bakan tarafı da var.
İster doktor, ister mühendis, ekonomist veya öğretmen olun, veri bilimi birçok ilgi alanı ve mesleğin kavşak noktasındadır. İş değişikliği gerektiren teklifler alındığında bazıları düşünmeden burayı seçebiliyor.
Tanıdığım bir matematik öğretmeni, çok büyük bir şirkette bir veri bilimcisi duyurusu için başvurmayı düşündüğünde, sadece okuldaki öğrencileri daha iyi takip etmek için geliştirdiği bir projesi vardı. Ve yaptığı bu proje sayesinde, bu şirkette küçük bir veri bilimcisi olarak küçük bir başlangıç yaptı.
Veri madenciliğiyle ilgilenen tanıdığım başka bir müzisyen var. Aslında büyük bir çalma listesini müzik türüne göre sınıflandırmakla ilgiliydi. Şimdiden küçük projelerde görünmeye başladı. Şu anda veri bilimi terminolojisine müzik madenciliği adı altında dahil edilen yeni modern alt kümeler var.
Doktor olduktan sonra İngiltere ve ABD'de veri bilimi alanında lisansüstü çalışmalara başlayanlar var.
Ekonomi profesörü olarak Python dersleri alan başka birine ne düşündüğünü sorduğumda, aslında üniversite dışındaki danışmanlık çalışmaları sırasında piyasadaki artan talebi gözlemlediğini belirtti. Bu nedenle, iş ve risk analizinin, güncel görselleştirme yöntemleri sayesinde gerçek bir veri setini kolayca fark edilebilir hale getireceğinden emindi.
Şu anda birçok üniversite, ekonomistler için Python ve makine öğrenimi kursları sunmaya devam ediyor. Kiel üniversitesi bunlardan sadece biri.
Veri bilimi gerçekten büyük ve genişleyen bir alandır. Bu, öğrenebileceğiniz ve hatta öğretebileceğiniz çok şey olduğu anlamına gelir. Doğal olarak, bu süreç daha başlamadan devam etmesine izin vermek için enerji gerektirir. Ve sizi temin ederim, bu en azından herhangi bir başlangıç kadar sıkıcı ve bu nedenle bunalmak kolaydır.
Hobi sahibi olmak her iş için gerekli bir ara görev değildir. Ancak bu menüden yemek isterseniz bedava bir şey yok. Ücretsiz ev okulu ağlarının çoğundan faydalanabilir ve hatta küçük projelere katkınızdan sonra küçük ücretler kazanabilirsiniz. Ancak bu illa bir iş hayatının başladığı anlamına gelmez. Dinamik bir öğrenci olmak, veri bilimi için sörf yapmaya devam etmektir. Korona süreci, birçok kişiye uzaktan eğitimin de kapılarını açtı. Ve birçok insan zaten yeni kazançlar elde etmek için çok şey yaptı. Bu, bu meslekte çok gerekli olacak bir tutku vakası.
Modern çağımızda bilim insanlarının kimliğini temelden ileri seviyeye taşıyan veri analistleri, kendi öğrenme hızlarında analitik altyapıya uygun çalışarak bilgilerini zenginleştirebilirler. Bu, birçok yerde sertifikalarla elde edilebildiği için aslında belirli bir okula olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Veri biliminin demokratikleşmesi için gerçekten büyük bir izleyici kitlesiyle savaşıyor. Ve bu yeni katılımcılar için bir teşvik kaynağıdır.
Birçok insanın yeni olarak bildiği bir alanda çalışıyorsanız; Tecrübesizliğinizden mahvolmayacaksınız. Alanındaki boşluk nedeniyle lisans eğitimi, eğitimin eklenmesiyle devam etmektedir. Bootcamps, kariyer değişimlerinin küçük gruplar, uluslararası işbirlikçi projeler ve hafta sonları buluşan inanılmaz paylaşım açık kaynak geliştiriciler tarafından kolaylaştırıldığı bir alan olarak da önemi artıyor.
Veri bilimi, 21. yüzyılın gelişen iş kollarından biri olmaya devam ediyor. Diğer meslek gruplarına doğrudan veya dolaylı katkısı tartışmasız açıktır. Veri Bilimi meraklıları için, sadece bir hobi olmanın ötesine geçerek kariyerleri değiştirmek ve iyi maaş beklentilerini karşılamak için tatmin edici bir vizyon sunar. Giriş seviyesi maaşlar bile potansiyel işe alımcılar için iyi kabul edilirken, veri bilimcileri deneyimleri arttıkça maaşlarını artırmak için giderek daha fazla serbest çalışıyorlar. Bu, Covid-19 sürecinde olduğu gibi gelecekte de ev-ofiste çalışma imkanı anlamına geliyor.
İnsanlara şans verme konusunda hayatta biraz geç kalındığına inanıyorum. Cömertçe.
“The Fault in Our Stars”ı yaklaşık 11 yıl önce bu ay ön sipariş verdim ve okudum. Doğru zamanda doğru yerde bulduğum için hayatımı değiştiren üç kitaptan biri.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.