Veri, 21. yüzyılın en değerli kaynağı haline gelmiştir.

Tıpkı petrol gibi, ham veri de işlenmeden önce pek bir değer taşımaz.

Ancak doğru araçlar ve tekniklerle işlendiğinde, büyük bir ekonomik ve stratejik değere sahip olabilir. Verinin değeri; iş dünyasından sağlığa, finanstan eğitime kadar birçok sektörde kendini göstermektedir.

Veri nedir?

Veri, işlenmemiş bilgi parçacıklarına verilen isimdir. İngilizce’de “data” olarak adlandırılır. Veri; ölçüm, deney, gözlem, sayım veya araştırma yoluyla elde edilir ve ham haliyle anlamlı bilgi sunmaz. İşlenip analiz edildiği vakit artık veriler anlamlı bilgilere dönüşerek çeşitli alanlarda kullanılabilir hale gelir diyebiliriz.

Veri türleri nelerdir?

Genel olarak veri türünü üç başlık altında düşünebiliriz.

1.Yapılandırılmış Veri: Belirli bir format veya model üzerinde organize edilmiş veridir.

Örneğin, veri tabanlarındaki tablolara işlemiş ad, soy ad, yaş bilgisi… gibi veriler.

2.Yapılandırılmamış Veri: Belirli bir modeli olmayan, genellikle metin, video veya ses gibi ham ve işlenmemiş verilerdir.

3.Yarı Yapılandırılmış Veri: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri özelliklerini taşıyan veridir. Örneğin bir ses klasörü içerisinde sınıflandırılmış/etiketlenmiş bir ses dosyalarının bulundurulması gibi.

Veri işleme süreci nasıldır?

Veri işleme süreci, verilerin toplanmasından analiz edilmesine kadar bir dizi adımdan oluşur. İşte bu sürecin temel adımları:

Veri Toplama

İlk adım, verilerin çeşitli kaynaklardan toplanmasıdır. Bu kaynaklar anketler, sensörler, internet trafiği, sosyal medya ve daha fazlası olabilir.

Veri Temizleme

Toplanan verilerin genellikle ham ve düzensiz olduğuna değinmiştik. Gerçek dünya verileri de böyledir. Veri temizleme adımında; hatalı, eksik, gereksiz ya da aykırı veriler temizlenir ve analiz için uygun hale getirilir.

Veri Dönüştürme:

Bir sonraki adımda artık veriler, analiz edilebilir bir formata dönüştürülebilir. Bu adımda veriler normalleştirilir, kategorilere ayrılır veya belirli bir formatta yeniden düzenlenir.

Veri Depolama:

Temizlenmiş ve dönüştürülmüş veriler, veri tabanları veya veri ambarlarında depolanır. Bu, verilerin kolayca erişilebilir ve yönetilebilir olmasını sağlar.

Veri Analizi:

Tüm bu proseslerden sonra artık veriler istatistiksel ve analitik yöntemlerle incelenebilecek bir kıvama gelmiş demektir. Bu adımda, verilerden anlamlı bilgiler ve öngörüler elde edilebilir.

Veri Görselleştirme:

Verilerimiz genelde rakamlar, kategoriler, karakterlerden ibarettir. Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve diğer görselleştirme araçları kullanılarak sunulur. Bu, verilerin daha kolay anlaşılmasını sağlar.

Karar Verme ve Uygulama: Elde edilen bilgiler, stratejik kararlar almak ve çeşitli uygulamalarda kullanmak için kullanılır.

Verilerin Kullanıldığı Alanlar

1.     Veri Analitiği ve Veri Madenciliği: Veri analitiği, veri setlerini inceleyerek eğilimleri, kalıpları ve fırsatları belirlemeyi amaçlar. Veri madenciliği ise bu veri setlerini algoritmalar aracılığıyla analiz ederek anlamlı bilgiler çıkarmayı hedefler.

2.     Pazarlama ve Müşteri İlişkileri Yönetimi: Şirketler, müşteri davranışlarını anlamak ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için veri analitiği kullanır. Müşteri segmentasyonu, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve müşteri memnuniyeti analizi gibi alanlarda veri büyük rol oynar.

3.     Sağlık ve Tıp: Tıp alanında hastaların sağlık verileri, teşhis ve tedavi süreçlerinde kullanılır. Veri analitiği, hastalıkların yayılma modellerini anlamak, ilaç keşfi ve hastane yönetimi gibi konularda da önemlidir.

4.     Ulaşım ve Lojistik: Taşıma rotalarının optimize edilmesi, envanter yönetimi ve lojistik operasyonlarında veri analitiği büyük önem taşır.

5.     Enerji ve Çevre: Enerji tüketimi izleme, yenilenebilir enerji kaynaklarının verimliliği ve çevre kirliliği gibi konularda veri kullanılır.

6.     Eğitim ve Araştırma: Eğitim kurumları, öğrenci performansını değerlendirmek ve eğitim programlarını optimize etmek için veri analitiği yapar.

Bunlar sadece birkaç alana temas eden örneklerdir. Aslında veri, hemen hemen her sektörde kullanılmaktadır. Hangi alanda çalışıyorsanız, veriyi doğru şekilde kullanarak daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz. Tarihimizin sanayi devriminde petrol nasıl toplumlar arasında etkili bir rol oynadıysa bugün de veriler günümüz toplumlarında o derece etkili bir role bürünmüştür.

Eğer herhangi bir ferdin veri bilimine merakı ya da ilgisi varsa kendini mutlaka bu alanda geliştirmelidir. Geçmişimizdeki kömür yakıtı sanayi lokomotifini nasıl ilerlettiyse günümüzün verileri de yapay zeka lokomotifini aynı şekilde tetiklemektedir. Hayra mı şerre mi kullanılacağı insanlığın iradesine bir imtihan olarak bırakılan bu teknoloji de bizlerin safı her daim hayır ve iyilikte yardımlaşma üzerine olmalıdır.

Veri Bilimi alanında gelişim göstermek için 5 temel adım

• Eğitim ve kurslara katılım gösterin
• Alanınızla ilgili sertifika edinmeye çalışın
• Seçtiğiniz branşta çokça pratik yapın
• Projeler bazlı öğrenme sağlayın
• Bir ekosisteme dahil olun ve söyleşilere katılım gösterin

Unutmayın ki veri bilimi sürekli gelişen bir alan. Merakınızı sürekli taze tutmaya ve pratik yaparak kendinizi geliştirmeye devam edin!

Önerebileceğimiz ücretsiz kurslar:

https://www.btkakademi.gov.tr/portal/course/veri-bilimi-ve-makine-ogrenmesi-atolyesi-bootcamp-2022-19100

https://globalenstitu.com/egitim/python-ile-veri-bilimi-sertifikasi/

https://www.udemy.com/course/veri-bilimi-ve-yapay-zekaya-giris/

https://www.udemy.com/course/kaggle-veri-bilimi-ve-makine-ogrenimi-toplulugu-2021/