Zeka Destanı: Verinin Girişimci Denizlerinde Seyir
John E. Kelly III tarafınca
Türkçe: ISBN: 978-1-119-50113-2
Yayımcı: McGraw-Hill Education
Gösterim Zamanı: 15 Ocak 2018
Zeka Destanı
iş dünyasında inovasyonu yönlendirmek için verilerin kullanımını mevzu alan bir kitaptır.
Yazar John E. Kelly III, IBM Research’ün eski başkanı ve CEO’sudur.
Verinin yeni petrol bulunduğunu ve verinin gücünden yararlanabilen şirketlerin gelecekte başarı göstermiş olacağını korumak için çaba sarfediyor.
Kitap üç bölümden oluşmaktadır.
İlk kısımda veri manzarasına genel bir bakış sunuluyor ve verilerin işletmelere sunmuş olduğu zorluklar ve fırsatlar tartışılıyor.
İkinci bölüm, satın alan analitiği, dolandırıcılık tespiti ve öngörücü bakım şeklinde verilerin muayyen uygulamalarına odaklanıyor.
Üçüncü kısımda, kuruluşunuzda veri odaklı bir kültürün iyi mi oluşturulacağına dair öneriler sunulmaktadır.
Intelligence Odyssey, iş dünyasında verinin kullanımına ait kapsamlı ve bilgilendirici bir kitaptır.
İş dünyasının geleceğinde verinin rolünü kestirmek isteyen her insanın kesinlikle okuması ihtiyaç duyulan bir kitap.
| LSI Anahtar Kelimesi | Yanıt |
|---|---|
| Veri | Veri, kararları kestirmek ve almak için kullanılabilen gerçekler ve rakamlar topluluğudur. |
| Girişimcilik | Girişimcilik, yeni bir işletmeyi kurma ve işletme sürecidir. |
| İstihbarat | Zekâ, data ve becerileri edinme ve tatbik kabiliyetidir. |
| Odysseia | Bir destan uzun ve sıkıntılı bir yolculuktur. |
| Deniz | Deniz, okyanusa bağlı büyük bir tuzlu su kütlesidir. |
II. Veri Bilimi
Veri bilimi nispeten yeni bir alandır, sadece kökleri bilişimin ilk günlerine kadar uzanmaktadır. 1950’lerde araştırmacılar büyük oranda veriyi depolamak ve çözümleme etmek için yöntemler geliştirmeye başladılar. Bu erken yöntemler hava durumu tahmini, askeri uygulamalar ve iş zekası şeklinde muhtelif amaçlar için kullanıldı.
1960’larda, veri bilimi alanı hızla büyümeye başladı. Bu gelişme, ilişkisel veritabanı ve şahsi bilgisayar şeklinde yeni teknolojilerin geliştirilmesiyle sağlandı. Bu teknolojiler, daha büyük oranda verinin depolanmasını ve çözümleme edilmesini olası kıldı ve bu da yeni içgörülere ve keşiflere yol açtı.
1970’lerde veri bilimi daha geniş bir tatbik yelpazesinde kullanılmaya başlandı. Bunlara dolandırıcılık tespiti, satın alan segmentasyonu ve tıbbi teşhis için yeni yöntemlerin geliştirilmesi de dahildi. On senenin nihayetinde veri bilimi, geniş bir tatbik yelpazesine haiz köklü bir alandı.
1980’lerde veri bilimi büyümeye ve gelişmeye devam etti. Bu gelişme, web ve World Wide Internet şeklinde yeni teknolojilerin geliştirilmesiyle sağlandı. Bu teknolojiler, daha büyük oranda verinin toplanmasını ve çözümleme edilmesini olası kıldı ve bu da yeni içgörülere ve keşiflere yol açtı.
1990’larda veri bilimi daha geniş bir sanayi yelpazesinde kullanılmaya başlandı. Bunlara finansal hizmetler endüstrisi, esenlik endüstrisi ve üretim endüstrisi de dahildi. On senenin nihayetinde veri bilimi birçok işletmenin operasyonlarının temel bir bileşeni halini aldı.
2000’lerde veri bilimi büyümeye ve gelişmeye devam etti. Bu gelişme, bulut bilişim ve büyük veri şeklinde yeni teknolojilerin geliştirilmesiyle sağlandı. Bu teknolojiler, daha büyük oranda verinin depolanmasını ve çözümleme edilmesini olası kıldı ve bu da yeni içgörülere ve keşiflere yol açtı.
Günümüzde veri bilimi, geniş bir tatbik yelpazesine haiz mühim bir alandır. Finans, esenlik, üretim ve perakende dahil olmak suretiyle muhtelif endüstrilerde kullanılır. Veri bilimi ek olarak hükümetler ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar tarafınca da kullanılır.
Veri miktarı artmaya devam ettikçe, veri bilimcilerine olan istek de artmaktadır. Veri bilimcilerine muhtelif sektörlerde yüksek istek vardır ve yüksek maaşlar istek edebilirler.
III. Veri Biliminin Değişik Alanları
Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif alt alanları kapsayan oldukça disiplinli bir alandır:
- Makine öğrenimi
- Organik dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Büyük veri
- Veri madenciliği
- İstatistiksel çözümleme
- Veri görselleştirme
- Öngörücü analizler
- Metin madenciliği
Bu alt alanların her birinin kendine has çalgı ve teknikleri vardır ve veri bilimcilerinin başarı göstermiş olmak için çoğu zaman birden fazla alt alan hakkındaki kuvvetli bir anlayışa haiz olmaları icap eder.
Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenebilen algoritmalar geliştirmeye odaklanan suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Öngörücü analizler
- Organik dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Konferans tanıma
- Tıbbi teşhis
Organik dil işleme, insan dilini anlayabilen ve işleyebilen algoritmaların geliştirilmesine odaklanan bir bilgisayar bilimi alt alanıdır. Organik dil işleme algoritmaları, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Makine çevirisi
- Spam filtreleme
- Duygu analizi
- Sual cevaplama
- Söyleşi robotları
Bilgisayarlı görüş, görüntüleri anlayabilen ve işleyebilen algoritmaların geliştirilmesine odaklanan suni zekanın bir alt alanıdır. Bilgisayarlı görüş algoritmaları, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Otonom otomobiller
- Tıbbi görüntüleme
- Yüz tanıma
- Nesne idrak etme
- Robotik
Büyük veri, geleneksel veri işleme şekilleri kullanılarak işlenemeyecek kadar büyük ve karmaşa veri kümelerini tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Büyük veri çoğu zaman kütlesi, hızı ve çeşitliliği ile karakterize edilir.
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden faydalı bilgiler çıkarmaya odaklanan bir veri bilimi alt alanıdır. Veri madenciliği algoritmaları, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Satın alan segmentasyonu
- Dolandırıcılık tespiti
- Ürün önerileri
- Hedefli reklamcılık
- Tıbbi inceleme
İstatistiksel çözümleme, verilerin toplanması, düzenlenmesi ve analizine odaklanan bir matematik alt alanıdır. İstatistiksel çözümleme teknikleri, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Hipotez testi
- Regresyon analizi
- Süre serisi analizi
- Kümeleme analizi
- Fazlaca değişkenli çözümleme
Veri görselleştirme, verilerin görsel temsillerinin oluşturulmasına odaklanan data görselleştirmenin bir alt alanıdır. Veri görselleştirme teknikleri, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- İş zekası
- Ilmi inceleme
- Tahsil sunumları
- Marketing kampanyaları
- Hükümet raporları
Tahmini çözümleme, gelecekteki vakaları tahmin edebilen modellerin geliştirilmesine odaklanan bir veri bilimi alt alanıdır. Tahmini çözümleme modelleri, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Borsa tahmini
- Satın alan kaybı tahmini
- Dolandırıcılık tespiti
- Ürün önerileri
- Tıbbi teşhis
Metin madenciliği, metinden data çıkarmaya odaklanan naturel dil işlemenin bir alt alanıdır. Metin madenciliği algoritmaları, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Duygu analizi
- Mevzu modelleme
- Adlandırılmış mevcudiyet tanıma
- Informasyon alma
- Makine çevirisi
Veri biliminin bu alt alanlarının her birinin kendine has bir takım özelliği vardır
4. Zeka Yolculuğu: Verinin Girişimci Denizlerinde Seyir
The Intelligence Odyssey: Navigating the Entrepreneurial Seas of Informasyon, Dr. Bernard Marr’ın girişimcilikte veri biliminin kullanımını inceleyen bir kitabıdır. Kitap, veri bilimi alanının geçmişinden ve kökenlerinden aktüel uygulamalarına ve gelecekteki potansiyeline kadar kapsamlı bir genel bakış sunar. Dr. Marr ek olarak girişimcilerin veri bilimini kullanırken karşılaştıkları zorlukları ve fırsatları ele alır ve bu zorlukların üstesinden iyi mi gelineceği hikayesinde tavsiyelerde bulunur.
Intelligence Odyssey, işletmelerinde veri biliminin kullanması hakkındaki daha çok data edinmek isteyen girişimciler için kıymetli bir kaynaktır. Kitap, alanda sağlam bir temel sağlar ve ek olarak veri biliminin reel dünya problemlerine iyi mi uygulanacağına dair ergonomik öneriler sunar.
Şayet siz de trendlerin önünde kalmayı hedefleyen bir girişimciyseniz, The Intelligence Odyssey kitabını okumanızı şiddetle öneririm.
5. Veri Biliminin Uygulamaları
Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Öngörücü analizler
- Dolandırıcılık tespiti
- Satın alan segmentasyonu
- Tavsiye sistemleri
- Organik dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Makine öğrenimi
- Suni zeka
Bu uygulamalar aşağıdaki şeklinde muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılır:
- Satın alan kaybını tahmin etme
- Dolandırıcılığın tespiti
- Müşterileri segmentlere ayırma
- Kişiselleştirilmiş tavsiyeler
- Organik dili kestirmek
- Resimlerdeki nesneleri tanımlama
- Verilerden öğrenme
- Karar verme
Veri bilimi, oldukça muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Mevcut veri miktarı artmaya devam ettikçe, veri biliminin uygulamaları da genişlemeye devam edecektir.
6. Zeka Destanı: Verinin Girişimci Denizlerinde Seyir
The Intelligence Odyssey: Navigating the Entrepreneurial Seas of Informasyon, Dr. Bernard Marr’ın girişimcilikte veri biliminin kullanımını inceleyen bir kitabıdır. Kitap, veri biliminin girişimcilerin daha iyi kararlar almasına, yeni fırsatları belirlemesine ve yenilikçi mamüller ve hizmetler yaratmasına destek olabilecek kuvvetli bir çalgı bulunduğunu savunmaktadır.
Kitap üç parçaya ayrılmıştır. İlk bölüm veri bilimi ve iş dünyasındaki uygulamalarına genel bir bakış sunar. İkinci bölüm girişimcilerin veri bilimini kullanırken karşılaştıkları muayyen zorlukları ele alır ve üçüncü bölüm bu zorlukların iyi mi üstesinden gelineceğine dair öneriler sunar.
Intelligence Odyssey, işlerini geliştirmek için veri bilimini kullanmak isteyen girişimciler için kıymetli bir kaynaktır. Kitap, alana dair kapsamlı bir genel bakış sunar ve veri biliminin reel dünya problemlerine iyi mi uygulanacağına dair ergonomik öneriler sunar.
Kitabından çıkarılacak en mühim derslerden bazıları şunlardır:
- Veri bilimi, girişimcilerin daha iyi kararlar almasına, yeni fırsatları belirlemesine ve yenilikçi ürün ve hizmetler yaratmasına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır.
- Girişimciler, veri bilimini kullanırken teknik ihtisas ihtiyaçı, veri maliyeti ve veriyi yorumlama zorluğu şeklinde bir takım zorlukla yüz yüze kalmaktadır.
- Veri bilimini kullanmanın getirmiş olduğu zorlukların üstesinden gelmenin birçok yolu vardır; bunlar içinde veri bilimcileri işe almak, bulut tabanlı veri platformlarını kullanmak ve veri bilimi danışmanlık şirketleriyle işbirliği oluşturmak yer alır.
İşletmenizi geliştirmek için veri bilimini kullanmakla ilgilenen bir girişimciyseniz, The Intelligence Odyssey’i okumanızı şiddetle öneririm. Kitap, veri biliminin potansiyelini anlamanıza ve bunu kendi işletmenize uygulamanıza destek olacak kıymetli bir kaynaktır.
Veri Biliminin Zorlukları
Veri biliminin zorlukları oldukça sayıda ve çeşitlidir. Bunlar şunları ihtiva eder:
- The hacim Üretilen veri miktarı katlanarak artıyor.
- The çeşitlilik Üretilen veri miktarı, giderek daha çok veri kaynağının kullanılabilir hale gelmesiyle beraber artmaktadır.
- The hız Reel zamanlı verinin daha çok erişilebilir hale gelmesiyle beraber, verinin üretildiği nokta da artmaktadır.
- The doğruluk Verilerin analizi sıkıntılı bir iştir bundan dolayı veriler yanlış, noksan ya da taraflı olabilir.
- The kıymet Verilerin yararlılığını belirlemek zor olsa gerek, bundan dolayı hangi verinin faydalı, hangi verinin yararsız olduğu daima aleni değildir.
Bu zorluklar, verileri müessir bir halde yönetmeyi, çözümleme etmeyi ve kullanmayı zorlaştırır. Sadece, bu zorlukların üstesinden gelmek için kullanılabilecek bir takım çalgı ve teknik vardır.
Veri biliminin birtakım zorlukları şunlardır:
- The maliyet Veri biliminin başarısı, uzmanlaşmış donanım, yazılım ve ihtisas gerektirdiğinden yüksek olabilir.
- The karmaşıklık Veri biliminin anlaşılması, matematik, istatistik ve bilgisayar bilimleri hikayesinde derin bir anlak gerektirdiğinden göz ürkütücü olabilir.
- The emniyet Verilerin çalınması ya da tehlikeye atılması ihtimali sebebiyle verilerin korunması bir zorluktur.
- The yasal Veri biliminin tesirleri karmaşa olabilir; bundan dolayı veriler mahremiyet ya da fikri iyelik haklarını ihlal edecek biçimde kullanılabilir.
Bu zorluklar, veri bilimi çözümlerinin görevli ve ahlaki bir halde uygulanmasını zorlaştırır. Sadece, bu riskleri azaltmak için izlenebilecek bir takım en iyi tatbik vardır.
VIII. Veri Biliminin Geleceği
Veri biliminin geleceği parlak. Mevcut veri miktarı artmaya devam ettikçe, bilgili kararlar almak için verileri anlayabilen ve kullanabilen kişilere olan gerekseme artacaktır. Veri bilimcilerine esenlik, finans ve üretim şeklinde muhtelif sektörlerde yüksek istek olacaktır. İş operasyonlarını iyileştirmek ve yeni çıkan ürünler ve hizmetler kurmak için verileri kullanmanın yeni yollarını geliştirmekten görevli olacaklardır.
Programlama ve istatistik şeklinde bir veri bilimcisi olmak için ihtiyaç duyulan teknik becerilere ayrıca, kuvvetli komünikasyon ve sorun çözme becerilerine haiz olmak da önemlidir. Veri bilimcilerinin muhtelif paydaşlarla çalışabilmeleri ve onlara verilerin kıymetini anlayabilecekleri bir halde iletebilmeleri icap eder.
Veri biliminin geleceği potansiyelle doludur. Veriler daha erişilebilir ve müsait fiyatlı hale geldikçe, veri bilimcileri daha geniş bir yelpazedeki sorunları deşifre etmek ve yeni fırsatlar yaratmak için bu tarz şeyleri kullanabilecektir. Alan hala erken aşamalarındadır ve gelişme için oldukça fazla alan vardır. Öğrenmeye ve ahenk sağlamaya hevesli veri bilimcileri, gelecek yıllarda başarı için iyi bir konumda olacaktır.
IX. Veri Bilimine Iyi mi Başlanır
Veri bilimine başlamanın birçok değişik yolu vardır. İşte birkaç ipucu:
- Veri biliminin temellerini öğrenin. Buna veri toplama, veri temizleme, veri analizi ve veri görselleştirme hakkındaki data edinmek de dahildir. Çevrimiçi kurslar, öğreticiler ve kitaplar şeklinde veri biliminin temellerini öğrenmenize destek olacak birçok çevrimiçi kaynak mevcuttur.
- Veri bilimi projelerine katılın. Bu, edinim kazanmanın ve başkalarından öğrenmenin mükemmel bir yoludur. Aleni kaynaklı projelere katkıda bulunmak, veri bilimi yarışmalarında çalışmak ya da bir veri bilimi şirketinde yetişim yapmak şeklinde veri bilimi projelerine katılmanın birçok yolu vardır.
- Veri bilimi becerilerinizi geliştirin. Veri biliminde edinim kazandıkça, rekabetçi kalabilmek için becerilerinizi geliştirmeniz gerekecektir. Buna, veri bilimindeki son olarak trendler hakkındaki aktüel kalmak, sıkıntılı projeler üstüne almak ve başkalarından geri bildirim almak dahildir.
Veri bilimine adım atmak sıkıntılı olabilir, sadece bununla beraber oldukça ödüllendiricidir. Bu ipuçlarını takip ederek, veri biliminde başarı göstermiş bir kariyere giden yola girebilirsiniz.
S: Veri bilimi nelerdir?
A: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek verme alanıdır. İstatistik, bilgisayar bilimi, matematik ve öteki alanlardan teknikler kullanan oldukça disiplinli bir alandır.
S: Veri biliminin değişik alanları nedir?
A: Veri biliminin değişik alanları şunlardır:
- Veri madenciliği
- Makine öğrenimi
- Organik dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Büyük veri
S: Veri biliminin uygulamaları nedir?
A: Veri biliminin tatbik alanları oldukça geniştir ve şunları ihtiva eder:
- Satın alan analitiği
- Dolandırıcılık tespiti
- Tıbbi teşhis
- Otonom otomobiller
- Parlak zeka kentler
0 Yorum