Veri Bilimi Yol Haritası 2024: Veri Biliminde Uzmanlaşmaya Yönelik Kapsamlı Bir Kılavuz

Veri bilimi, dijital yaklaşımda en umut verici alanlardan biri olarak ortaya çıktı. Düzgün tasarlanmış bir öğrenme yolu, özellikle birden fazla sektörde daha önemli hale gelmeye devam ederken, gerekli tüm becerilere sahip olmak ile bu becerilerde uzmanlaşmak arasındaki fark olabilir. Bu 2024 Veri Bilimi Yol Haritası, bu yazı dizisinde ilerlerken çeşitliliği evcilleştirerek, hakikat kaynaklarınızı algılayarak ve hem derinliği hem de genişliği genişleterek bunu fark etmenize yardımcı olacaktır.

1. Veri Biliminin Temellerini Anlamak

Karmaşıklığa girmeden önce temel kavramları anlayalım.

• Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilimi, karar almayı mümkün kılmak için verileri analiz ediyor ve sağlıyor. Bu istatistik, makine öğrenimi ve bilgisayar bilimi uygulamaları kullanılarak mümkündür.

• 2024'te Veri Biliminin Önemi

Veriler katlanarak artmaya devam ettikçe, işletmelerin bu tür verileri yönetmeye yönelik optimum stratejilerle çabalarını güçlendirmeleri gerekiyor. Veri bilimi, sağlık ve finanstan pazarlama üretimine kadar tüm sektörleri değiştiriyor.

2. 2024'te Veri Bilimi için Temel Beceriler

Veri bilimci olarak çalışmaya başlamadan önce, bu alanda sağlam bir temele sahip olmak için aşağıdaki temel becerilere hakim olmalısınız:

A. Programlama Becerileri

Bir veri bilimcisi olarak, verileri işlemek ve analiz etmek için programlama konusunda uzman olmanız gerekir. Popülerlik açısından ilk iki dil:

• Piton

Harika kütüphaneler, NumPy, Scikit-learn ve TensorFlow, onu Veri Bilimi için en sevilen dil haline getiriyor. Python, basitliği ve okunabilirliği nedeniyle diğer diller arasında başlamak için mükemmel bir yerdir.

• R

R – R, kullanıcıların veri görselleştirme araçlarını ve hesaplamalarını analiz için tasarlamalarına olanak tanıyan bir istatistiksel hesaplama dili ürünüdür.

B. Matematik ve İstatistik

Modeller geliştirmek ve veri içgörülerini yorumlamak için Doğrusal Cebir, Olasılık ve İstatistik konusunda güçlü bir altyapıya sahip Temel kavramları aklımda tutuyorum; olasılık dağılımları, hipotez testleri ve istatistiksel anlamlılık.

C. Veri Temizleme ve Manipülasyon

Veri Düzenleme — her Veri Bilimcisinin temelidir.

• Pandalar (Python): Pandalarda uzmanlaştıktan sonra veri kümelerini kolaylıkla temizleme, değiştirme ve analiz etme
• SQL, Yapılandırılmış Sorgu Dili anlamına gelir ve ilişkisel veritabanlarını yönetmek için kullanılır. Çok büyük ve bir veritabanında depolanan veri kümeleri üzerinde çalışmanız gerektiğinde SQL önemlidir.

D. Veri Görselleştirme

Veri görselleştirme ile araştırma sonuçlarınızı etkili bir şekilde sunabilirsiniz. Matplotlib, Python için SeabornPython için PanellerTableauGörselleştirmelerMatplotLib gibi karmaşık bilgi görselleştirme araçları, 2024'te de görselleştirme deneyimi BI'nın ömrünü kolaylaştırmak için bu pazar alanlarına hakim olmaya devam edecek(seg.)

E. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, sistemlerin verilerden öğrenmesini ve kalıplar aracılığıyla sonuçları tahmin etmesini sağlayan önemli bir işlevselliktir. Bu konulara odaklanın:

• Denetimli Öğrenme - doğrusal regresyon, karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi.
• Kümeleme teknikleri: k-ortalamalar ve hiyerarşik kümeleme - benzer nesnelerin gruplandırılması.
• Geleneksel Makine Öğreniminin Sınırlaması: Verilerin üretildiği ölçeğin sinir ağları ve TensorFlow veya Keras gibi çerçeveler tarafından ele alınması gerekecek ve bu da derin öğrenmeyi 2024'te lisansüstü çalışmalar için çekici bir alan haline getirecek.

3. Yapılandırılmış Öğrenme Yolu: Adım Adım Kılavuz

Veri Bilimcisi 2024 için adım adım plan

• Adım 1: Python ve SQL (1-3. Ay) &

Python Temelleri -> Veri işleme için Pandas ve NumPy gibi kütüphanelere geçin. Ayrıca veritabanı sorgularınızı yönetmek için SQL öğrenmeye başlayın.

• Adım 2: Matematik ve İstatistik (3-4. Ay)

Veri bilimi becerilerinizi desteklemek için matematiksel bir temel kazanın. İstatistik ve olasılık doğrusal cebiri gibi konuları incelemek için çevrimiçi Akademi veya Coursera.com ve EdX gibi birçok çevrimiçi kaynak vardır.

• 3. Adım: Veri Düzenleme ve Araştırma [5-6. Ay)

Veriler Nasıl Temizlenir: Pandalarla Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleriyle verileri nasıl değiştireceğinizi öğrenin.

• ADIM 4: Makine Öğrenimi Algoritmaları (7-9. Aylar)

Makine öğrenimine girin ve regresyon, sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarını öğrenin. Önyargı-varyans dengelemeleri, aşırı uyum ve çapraz doğrulama hakkında bilgi edinin. Gerçek veri kümelerini veya Kaggle, UCI Makine Öğrenimi Havuzu'nu kullanarak egzersiz yapın.

• 5. Adım: (Derin Öğrenme ve ileri konular; 10-12. Ay)$

Makine öğreniminin temelleri konusunda uzmansanız derin öğrenmeye ve sinir ağlarına yönelin. Daha sonra, görüntü verileri için Evrişimli Sinir Ağlarını (CNN'ler) ve sıralı Rata Learn TensorFlow için Tekrarlayan Sinir Ağlarını (RNN'ler) inceleyin, ayrıca TC Learn PyTorch ve arkadaşlarını inceleyin

4. Projeler ve Pratik Deneyim

Uygulamalı projeler becerilerinizi geliştirmenin en iyi yoludur. Odaklan:

• Kaggle Yarışmaları: Makine öğrenimi zorlukları üzerinde pratik yapın. Yeterince iyi hissettiğinizde bunun hakkında yazın!
• Açık kaynaklı veri bilimi projelerinde işbirliği yapın: Becerilerinizi eyleme geçirmek için Veri Bilimi Açık Kaynak Projeleri.
• Kişisel Projeler — İlginizi yansıtan, kendinize ait bir proje yapın (örneğin, sosyal medya verilerini analiz etmek, bir öneri sistemi oluşturmak…)

5. Sosyal Beceriler ve Alan Bilgisi

Sosyal Beceriler de Aynı Derecede Önemlidir (Blockchain ve Altcoin Geliştiricisi ZeroConstructor.

• İletişim: Teknik olmayan paydaşlar onları anlayamıyorsa, en büyük içgörüler hiçbir şey değildir.
• Problem Çözme: Karmaşık verileriniz veya belirsiz sorunlarınız varsa zor kararlar verebilmeniz gerekir.
• Alan Bilgisi: Çalıştığınız iş alanını (örneğin Sağlık, Finans, Pazarlama) ne kadar iyi tanırsanız, verilerden anlamlı bilgilerin yorumlanmasına yardımcı olacaktır.

6. Güncel Kalmak: 2024 İçin Veri Bilimindeki Eğilimler

Veri bilimi sürekli değişen bir alandır. 2024 yılında

• AutoML (Otomatik Makine Öğrenimi): Google AutoML ve H2O örnekleri. Süreci kolaylaştırmak için yapay zeka artık daha az manuel müdahaleyle makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasına yardımcı oluyor.
• Edge AI: Modeller uç cihazlara (cep telefonlarımız gibi) taşınır, dolayısıyla hem model sıkıştırma hem de dağıtım becerileri gerektirir.
• Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) — Günümüzün makine öğrenimi modelleri ne kadar karmaşık hale geldiyse, şeffaflık ve yorumlanabilirlik arzusu da giderek arttı. BT

Çözüm

Tüm bunlar sizi 2024 yılında herhangi bir veri bilimcisinin talep ettiği becerilere ve güvene yönlendirecektir. Önce temel becerileri öğrenin, proje uygulamalarıyla öğrenin ve ortaya çıkan trendlerle güncel kalın. Adanmış ve tutarlı kalın, oraya ulaşacaksınız. Ve bir veri bilimcisi olun!

SSS