Bu kitap, verileri sanat ve öteki yaratıcı anlatım biçimleri yaratmak için kullanan yaratıcı veri bilimi alanına bir giriş niteliğindedir. Kitap, veri görselleştirme, veri öykü anlatımı ve yaratıcı kodlama benzer biçimde mevzuları ele almaktadır. Ek olarak, yaratıcı veri biliminin pratikte iyi mi kullanılabileceğini yayınlayan bir takım olay emek vermesi da içermektedir.
Kitap genel bir kesime yönelik yazılmıştır ve veri bilimi ile alakalı evvelde data sahibi olmanız gerekmez. Sanat ve verinin kesişim noktası ile alakalı daha çok data edinmek isteyen hepimiz için ülkü bir kaynaktır.
Kitap hem matbu bununla beraber elektronik formatta mevcuttur. Aşağıdaki perakendecilerden satın alabilirsiniz:
Kitabı ek olarak aşağıdaki bağlantıdan ücretsiz bir şekilde çevrimiçi okuyabilirsiniz:
https://theartofpixels.com” rel=”nofollow”
Kitabın tadını çıkarmanızı ümit ederim!
| Hususiyet | Veri Bilimi | Bulgu | Görselleştirme | Sanat | Yaratıcılık |
|---|---|---|---|---|---|
| Tarif | Veri emek vermesi | Verilerden yeni içgörüler keşfetme dönemi | Verilerin görsel olarak cazibeli bir halde sunulması | Veri kullanılarak sanatın yaratılması | Sorunları deşifre etmek için yaratıcılığın kullanılması |
| Aletler | Makine öğrenme algoritmaları, istatistiksel çözümleme | Veri madenciliği, hipotez testi | Tablolar, grafikler, infografikler | Resimler, heykeller, müzik | Algoritmalar, programlama, tasavvur |
| Yöntemler | Hipotez testi, model oluşturma | Keşfedici veri analizi, yinelemeli tasavvur | Veri öykü anlatımı, data tasarımı | Tecrit, sembolizm, metafor | Mesele çözme, inovasyon |
| Faydalar | Geliştirilmiş karar alma, artan üretkenlik | Yeni bakış açıları, dünyayı daha iyi kestirmek | İletişim, etkileşim, görsel okuryazarlık | Romantik tesir, güzellik, esin | Yenilik, sorunlara yeni çözümler |
| Zorluklar | Önyargı, ahlaki kaygılar | Veri eksikliği, veri kalitesi | Yorumlama, görselleştirme tasarımı | Beceriler, kabiliyet, yaratıcılık | Vakit, kaynaklar, fonlama |
II. Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları veriler üstünde eğitilir ve sonrasında tahminlerde bulunmak yahut kararlar almak için kullanılabilir. Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Naturel dil işleme
- Bilgisayar görüşü
- Konferans tanıma
- Tıbbi teşhis
- Finansal tecim
Makine öğrenimi hızla büyüyen bir alandır ve gelecek yıllarda fazlaca muhtelif sektörlerde mühim bir tesir yaratması beklenmektedir.
III. Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, verileri insanoğlu tarafınca kolayca anlaşılabilen görsel bir temsile dönüştürme sürecidir. Bu, grafikler, çizelgeler ve haritalar benzer biçimde muhtelif yöntemlerle yapılabilir. Veri görselleştirme, verilerden içgörüler iletmek, kalıpları ve eğilimleri belirlemek ve bilgili kararlar almak için kullanılabilir.
Her biri kendine has kuvvetli ve sıska yönleri olan birçok değişik veri görselleştirme tekniği türü vardır. Muayyen bir veri kümesi için en iyi teknik, görselleştirmenin muayyen hedeflerine bağlı olacaktır. Birtakım yaygın veri görselleştirme teknikleri şunlardır:
- Çubuk grafikler
- Çizgi grafikler
- Pasta grafikleri
- Dağılım grafikleri
- Sıcaklık haritaları
- Ağaç haritaları
Veri görselleştirme, verileri keşfetmek ve içgörüleri iletmek için kuvvetli bir enstruman olabilir. Sadece, veri görselleştirme tekniklerini zekice kullanmak ve yanıltıcı yahut yanlış görselleştirmeler oluşturmaktan kaçınmak önemlidir.
IV. Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, verileri insanların kolayca anlayabileceği görsel temsillere dönüştürme sürecidir. Verilerden elde edilmiş içgörüleri iletmek ve bilgili kararlar almak için kuvvetli bir araçtır.
Verileri görselleştirmenin birçok değişik yolu vardır, sadece en yaygın yöntemlerden bazıları şunlardır:
- Çubuk grafikler
- Çizgi grafikler
- Pasta grafikleri
- Dağılım grafikleri
- Sıcaklık haritaları
Veri görselleştirme yöntemini seçerken, üstünde çalıştığınız verinin çeşidini ve ulaşmaya çalıştığınız kitleyi göz önünde bulundurmanız önemlidir.
Veri görselleştirme, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif amaçlar için kullanılabilir:
- Trendleri ve kalıpları tayin
- Değişik veri kümelerini kıyaslama
- Paydaşlara içgörüleri iletme
- Bilgili kararlar almak
Veri görselleştirme ile alakalı daha çok data edinmek istiyorsanız, çevrimiçi ve kütüphanelerde birçok kaynak mevcuttur. Ek olarak muhtelif kolejler ve üniversiteler tarafınca sunulan veri görselleştirme kurslarını da bulabilirsiniz.
V. Yaratıcı Kodlama
Yaratıcı kodlama, sanat ve tasavvur yaratmak için programlama dillerinin kullanılmasıdır. Nispeten yeni bir alandır, sadece giderek daha çok insan yaratıcılıklarını anlatım etmek için teknolojiyi kullanmaya alaka duyduğundan hızla büyümektedir.
Yaratıcı kodlama, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif değişik sanat ve tasavvur türlerinin yaratılmasında kullanılabilir:
-
Hareketli grafikler
-
3D animasyon
-
Etkileşimli sanat
-
Üretken sanat
-
Veri görselleştirme
Yaratıcı kodlama, hakkaten benzersiz ve etkisi altına alan sanat eserleri yaratmak için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Sanat ve hızla gelişen teknolojinin kesişimini keşfetmenin mükemmel bir yoludur ve devamlı gelişen ve büyüyen bir alandır.
Yaratıcı kodlama ile alakalı daha çok data edinmek istiyorsanız, çevrimiçi olarak birçok kaynak mevcuttur. Programlamanın temellerini ve bunu sanat yaratmak için iyi mi kullanacağınızı öğretebilecek öğreticiler, kurslar ve hatta kitaplar bulabilirsiniz.
Ek olarak yaratıcı kodlayıcıların çalışmalarını paylaştıkları ve fikirlerini tartıştıkları birçok çevrimiçi toplum da bulabilirsiniz. Bu topluluklar yeni teknikler öğrenmek ve kendi projeleriniz için esinlenmek için mükemmel bir yerdir.
Yaratıcı kodlama, yaratıcılığınızı anlatım etmenin ve hızla gelişen teknolojinin olanaklarını keşfetmenin keyifli ve ödüllendirici bir yoludur. Bu mevzuda daha çok data edinmek istiyorsanız, çevrimiçi olarak mevcut kaynaklara göz atmanızı ve kendi kodunuzla denemeler meydana getirmeye başlamanızı tavsiye ederim.
VI. Veri Biliminin Uygulamaları
Veri bilimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Öngörücü analizler
- Dolandırıcılık tespiti
- Alan kişi segmentasyonu
- Kişiselleştirme
- Sıhhat hizmeti
- Marketing
- Üretme
- Perakende
- Finans
Veri bilimi, muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, verileri anlayarak ve bu tarz şeyleri bilgili kararlar almak için kullanarak karlarını artırabilir ve müşterilerine daha iyi hizmetler sunabilirler.
VII. Veri Biliminin Yararları
Veri bilimi, işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:
- Geliştirilmiş karar verme
- Artan bereketlilik
- Azaltılmış maliyetler
- Gelişmiş satın alan deneyimi
- Geliştirilmiş emniyet
İşletmeler veri bilimini kullanarak daha bilgili kararlar alabilir, verimliliklerini artırabilir ve müşterilerine daha iyi hizmet verebilirler.
Veri biliminin işletmelere iyi mi yarar sağlayabileceğine dair birtakım hususi örnekler şunlardır:
- Bir perakende mağazası, müşterileri içinde en popüler olan ürünleri belirlemek ve arkasından bu ürünlerden daha fazlasını stoklamak için veri bilimini kullanabilir. Bu, satışların ve karların artmasına yol açabilir.
- Bir banka, kredilerini ödemede temerrüde düşme riski taşıyan müşterileri belirlemek için veri bilimini kullanabilir. Bu, bankanın bu müşterilerin temerrüde düşmesini önlemek için adımlar atmasını sağlar ve bu da bankaya para kazandırabilir.
- Bir esenlik hizmeti sağlayıcısı, muayyen hastalıklara yakalanma riski taşıyan hastaları belirlemek için veri bilimini kullanabilir. Bu, sağlayıcının bu hastaların hastalıklara yakalanmasını önlemek için adımlar atmasını sağlar, bu da sağlıklarını iyileştirebilir ve sağlayıcıya para kazandırabilir.
Veri bilimi, işletmelerin operasyonlarını iyileştirmelerine ve hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler veri bilimini kullanarak daha iyi kararlar alabilir, verimliliklerini artırabilir ve müşterilerine daha iyi hizmet verebilirler.
Veri Biliminin Zorlukları
Veri bilimi nispeten yeni bir alandır ve hala üstesinden gelinmesi ihtiyaç duyulan bir takım güçlük vardır. Bu zorluklar şunları ihtiva eder:
- Veri kalitesi: Veri bilimi için veri kalitesi fazlaca önemlidir ve verilerin doğru, eksiksiz ve tutarlı olmasını sağlamak zor olabilir.
- Önyargı: Veri bilimi modelleri önyargılı olabilir ve bu da adil olmayan yahut yanlış sonuçlara yol açabilir. Önyargı potansiyelinin bilincinde olmak ve bunu azaltmak için adımlar atmak önemlidir.
- Yorumlama: Veri bilimi modelleri karmaşa olabilir ve neticelerini yorumlamak zor olabilir. Veri bilimi modellerinin neticelerini teknik olmayan paydaşların anlayabileceği bir halde açıklayabilmek önemlidir.
- Düzen: Veri bilimi düzenlenmiş bir sektördür ve bütün geçerli düzenlemelere uymak önemlidir. Bu, veri bilimi projelerine karmaşıklık ve maliyet ekleyebilir.
Bu zorluklara karşın, veri bilimi fazlaca muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Veri biliminin zorluklarını ele alarak, veri bilimini daha erişilebilir ve müessir hale getirebilir ve dünyayı daha iyi bir yer haline getirmek için kullanabiliriz.
IX. Veri Biliminin Geleceği
Veri biliminin geleceği parlak. Daha çok veri üretildikçe, onu anlayıp çözümleme edebilen insanlara olan gereksinim artacaktır. Veri bilimcileri, her ölçekteki işletme için mühim olacak ve daha iyi kararlar almalarına ve operasyonlarını iyileştirmelerine destek olacaktır.
Veri biliminin geleceği etkilemesinin beklendiği birtakım yollar şunlardır:
- Yeni ürün ve hizmetlerin oluşturulmasında veri bilimi kullanılacak.
- Mevcut ürün ve hizmetlerin verimliliğini çoğaltmak için veri bilimi kullanılacak.
- Gelecek ile alakalı tahminlerde bulunmak için veri bilimi kullanılacak.
- Müşteriler için kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmak amacıyla veri bilimi kullanılacak.
- Veri bilimi, yeni sanat ve eğlence biçimlerinin yaratılmasında kullanılacak.
Veri bilimi için olasılıklar sonsuzdur. Verilerin iyi mi toplanacağı, çözümleme edileceği ve kullanılacağı ile alakalı daha çok şey öğrendikçe, dünyanın en acele problemlerinden kimilerini çözebilecek ve hepimiz için daha iyi bir gelecek yaratabileceğiz.
S: Veri bilimi nelerdir?
A: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve görselleştirilmesiyle ilgilenen emek harcama alanıdır.
S: Veri biliminin yararları nedir?
A: Veri bilimi, karar vermeyi iyileştirmek, eğilimleri belirlemek ve sorunları deşifre etmek için kullanılabilir.
S: Veri biliminin zorlukları nedir?
A: Veri bilimi, büyük oranda veri olması, verilerin karmaşıklığı ve uzmanlaşmış becerilere gereksinim duyulması sebebiyle sıkıntılı olabilir.
0 Yorum