Veri Biliminde Matematik Nasıl Önemlidir? Ne Kadar İyi Olmalısınız?

Veri Biliminde Matematik Nasıl Önemlidir?

Matematik, bilimin her disiplininde hayati bir rol oynar. Günlük hayatın her alanında vazgeçilmezdir. Matematiksel becerilerin gerekliliği bir konudan diğerine değişebilir. Bazı konular, diğerlerine kıyasla sadece bir matematik dokunuşu gerektirebilir. Ancak, veri bilimi ikinci kategoriye giriyor. Bu yazıda, veri biliminde matematiğin ne kadar önemli olduğunu ayrıntılı olarak tartışacağız .

Veri Biliminin Anlamı

Veri bilimi disiplinler arası ve çeşitlidir. Ekonomi, tıp bilimi, çevre vb. herhangi bir alanla ilgili olabilir. Veri biliminin birincil işlevi, analiz etmek, yorumlamak ve anlamlı kararlar almak için büyük miktarda veri toplamaktır. Bunu başarmak için, tahmine dayalı modeller oluşturmak üzere karmaşık makine öğrenimi algoritmalarından yararlanır.

Rekabette avantaj elde etmek için ücretsiz kurslarımıza göz atın.

Popüler Veri Bilimi Kurslarımızı keşfedin

Veri Biliminin Amaçları

Bilgi çağında yaşıyoruz. Her yıl önemli miktarda veri oluşturulmaktadır. Karışıklığı önlemek ve veri kullanımını optimize etmek için veri bilimi devreye girdi. Üretilen veriler sonuçlara varmak için analiz edilir. Sanayiciler, ekonomistler vb. daha iyi kararlar almak için bu sonuçları kullanırlar.

Veri Bilimi süreci

Veri bilimi süreci beş temel adımdan oluşur.

1. İlk adım, müşterinin ihtiyacını bulmaktır. Süreç, ana sorunu belirlemenize yardımcı olacaktır.
2. İkinci adım, sorunu çözmek için gerekli tüm ilgili verileri toplamaktır.
3. Üçüncü adım, toplanan verileri anlamaktır.
4. Dördüncü adım, verileri makine öğrenimi, istatistikler ve algoritmalar kullanarak dikkatli bir şekilde analiz etmektir.
5. Son adım, sonuçlar çıkarmak ve sonuçlara varmaktır.

Kendinizi geliştirmek için veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Veri Biliminin Kullanım Alanları

1. Veri Bilimi, bankalarda verilerini verimli bir şekilde yönetmek ve pazarda önde olmak için kullanılır.
2. Ayrıca, endüstriler için finansal verilerin analiz edilmesinde çok önemli bir rol oynar.
3. Üreticiler tarafından üretimlerinden maksimum kar elde etmek için kullanılır.
4. Günümüzde trafik analizi yapılarak sürüş ortamının güvenli hale getirilmesinde de kullanılmaktadır.
5. Sağlık endüstrisi, veri bilimini ilaçları keşfetmek, araştırma yapmak, farklı teşhis teknikleri bulmak gibi çeşitli amaçlar için kullanır.
6. Ticari platformlar da kullanıcıların ilgisini tahmin etmek için kullanır.

2022'de Öğrenilecek En İyi Veri Bilimi Becerileri

Veri Biliminde Matematiğin Önemi

Matematik, veri biliminin temelini oluşturur. Makine öğrenimi, algoritma vb. gibi analizdeki her adım, derin bir matematik anlayışı gerektirir. Sağlam bir algoritma temeline sahip olmak, modelleriniz için tasarımlar oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Veri bilimi alanında mükemmel olmak için matematik bilgisi şarttır.

Makine öğrenimi, Doğrusal Cebir, Vektör, Analiz ve Olasılık gibi matematiksel kavramlarda uzmanlaşmanızı gerektirir. Veri biliminde matematiğin önemi nedir sorusunun cevabı, makine öğreniminin bileşenlerinde yatmaktadır .

Popüler Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

Makine öğreniminin üç bileşeni veri, model ve öğrenmedir.

1. Veriler, makine öğreniminin çekirdeğidir. Burada veriler sayısal olduğunda daha kullanışlı görünmektedir. Sayısal veriler, cebir kurallarının anlaşılmasını gerektiren vektörler olarak düşünülebilir.
2. Model, varsayımların matematiksel forma dönüştürülmesidir. Süreci derinlemesine anlamak ve ardından tahminlerde bulunmak için kullanılır.
3. Öğrenme, kaç varsayımın gerçeklikle eşleştiğinin bir ölçüsü olan maliyet fonksiyonunu en aza indirmek için sayısal optimizasyon yöntemlerinden yararlanır.

Makine öğreniminin yanı sıra matematik, algoritmalarda hata ayıklamada ve modellerin varsayımlarını ve sınırlamalarını anlamada da önemli bir rol oynar.

IIM Kozhikode'den BDM'de Veri Bilimi Profesyonel Sertifikamıza göz atın

Veri Biliminde Matematiksel Gereksinimler

Veri bilimindeki üç temel matematiksel gereksinim Matematik, Doğrusal Cebir ve İstatistiktir. Çoğu veri bilimcisinin bu üç kavramı anlaması beklenir. Bu kavramların altında yatan temel ilkelerin dünya üzerinde etkisi vardır.

1. HESAP

Calculus, niceliklerin analizi ve değişim hızı ile ilgilenir. Diferansiyel hesap ve İntegral hesap olmak üzere iki tiptir. Diferansiyel hesap, farklılıkları bulmak için şeyleri küçük parçalara böler. İntegral hesap, ne kadar olduğunu görmek için küçük detayları birleştirir. Matematik, istatistiksel algoritmalarda hayati bir rol oynar.

2. DOĞRUSAL CEBİR

Bilgisayarlara girdi vermek için veri biliminde Lineer Cebir gereklidir. Doğrusal cebiri anlamak, verileri çeşitli şekillerde işlemenize ve işlemenize yardımcı olacaktır. Tüm makine öğrenimi algoritmaları Lineer Cebir'e bağlıdır. Uygulaması, makine öğrenimi, boyut azaltma, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşünde görülmektedir.

3.İSTATİSTİK

İstatistik, verilerin teknik analizini yapmak için kullanılır. Teknik analiz yapmak için matematiği kullanır. Buna göre verilerin toplanması ve analizi olarak tanımlanabilir. İstatistikte yer alan kavramlar olasılık, regresyon ve hipotez testidir.

Problemleri çözmek için gerekli olabilecek başka matematiksel beceriler de vardır.

4. AYRI MATEMATİK

Ayrık matematik, bilgisayar dünyasında kullanılan matematik olarak tanımlanabilir ve ayrık matematik olarak bilinir. Veri bilimindeki karmaşık sorunları çözmeye hizmet edebilecek bir dizi ilkeye sahiptir.

5. VERİ BİLİMİNDE GRAFİKLER

Veri bilimindeki grafik yapılar, daha kesin tahminler yapmaya yardımcı olur. Karmaşık konulara cevap bulmak ve kesin sonuçlara ulaşmak için bir kaynak görevi görür. Veriler için bir sistem sağlarlar. Bu yapılar, büyük miktarda veri ile birbirine bağlanan bağlantılar olarak hizmet eder.

Nereden öğrenebilirsin?

Gerekli matematiğin çoğu İstatistik ve Cebir'de yatmaktadır. İstatistik, veri biliminin temelidir, cebir ise veri biliminin kalbidir. Bu nedenle Veri Bilimcilerinin her ikisini de anlaması gerekir. Matematik öğrenmek için hem ücretli hem de ücretsiz kurslar vardır. Ücretli kurslar Udemy, Coursera vb. platformlarda mevcuttur. Ayrıca çevrimiçi olarak sunulan çeşitli ücretsiz kurslar da vardır.

Çözüm

Veri biliminde matematiğin ne kadar önemli olduğu sorusu bu gönderide zaten yanıtlanmıştır.Sonuç olarak, matematik ve veri bilimi birbirine bağlıdır. Gelecek vadeden veri bilimcileri için, en iyi algoritmayı seçmelerine ve kesin tahminler yapmalarına yardımcı olacak temel bir matematik bilgisine sahip olmak faydalı olacaktır. Başlangıçta, matematiği öğrenmek ve ustalaşmak zor görünebilir, ancak düzenli uygulama ile veri bilimcileri bunu kesinlikle başarabilir. Matematiği öğrenmenin en iyi yolu kendi kendine çalışmaktır. Çevrimiçi kaynakların bir listesi, bunun için çeşitli kaynaklar sağlar.

Özellikle veri bilimi için Python ile çalışmaya daha derinden dalmak istiyorsanız, upGrad size Veri Biliminde Yönetici PGP'yi getiriyor. Bu program, orta düzey BT uzmanları, Veri Bilimini keşfetmek isteyen yazılım mühendisleri, teknoloji dışı analistler, kariyerinin başındaki profesyoneller vb. için tasarlanmıştır. Yapılandırılmış müfredatımız ve kapsamlı desteğimiz, öğrencilerimizin zorluk çekmeden tam potansiyellerine ulaşmalarını sağlar.

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Veri Biliminde Bilim Ustası Başvurusu - LJMU ve IIIT Bangalore