Makalede Ne Var?

Veri bilimi, popüler videoları tahmin etmek, sağlık hizmetlerinde devrim yaratmak ve daha fazlasını yapmak için algoritmalar oluşturan dahi beyinleri akla getiren ilgi çekici bir alandır. Ama gerçek biraz daha az çekici. Süslü algoritmalara ve göz kamaştırıcı görselleştirmelere geçmeden önce, genellikle gözden kaçan ancak önemli olan veri karıştırma adımı var.

Herhangi bir veri bilimi projesinin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlayan, övülmemiş ancak temel bir temeldir. Veri Bilimi alanında Lisansüstü Sertifika eğitimi almak isteyenler için bu adımda uzmanlaşmak çok önemlidir çünkü sonraki tüm analiz ve içgörülerin temelini oluşturur. İşte veri tartışmasının neden daha fazla tanınmayı hak ettiği ve neden sizi veri biliminde başarılı bir kariyere doğru iten gizli mücevher olabileceği.

Müşteri kayıtları, sosyal medya akışları, finansal işlemler ve daha fazlası gibi potansiyel içgörülerin altın madeni olan devasa miktarda verinin parmaklarınızın ucunda olduğunu hayal edin. Ancak bu verilerin hâlâ analize hazır olması gerekiyor. Tutarsızlıklar, eksik değerler ve yinelenen girişlerle doludur. İsimler farklı şekilde yazılabilir, tarihler gelişigüzel biçimlendirilebilir ve bazı yararlı bilgiler eksik olabilir. Bu, çoğu ham verinin karmaşık gerçeğidir.

Veri tartışması bu durumu doğrudan ele alıyor. Bu organize olmayan verileri temiz, tutarlı ve kullanışlı bir formata dönüştürmek için bir dizi teknik içerir. Bu şunları içerebilir:

Temiz veriler doğru sonuçlara yol açtığından ve bu da daha eyleme geçirilebilir içgörülere yol açtığından, verilerle uğraşmak analiziniz için sağlam bir temel oluşturur.

Veri tartışması yalnızca verileri temizlemekle ilgili değildir; verimlilikle ilgilidir. İşte nasıl:

Veri düzenleme becerileri, zamanın nakit olduğu bir dünyada size önemli bir avantaj sağlayabilir. Veri yönetimi konusunda ustalaşarak iş akışınızı kolaylaştırabilir, üretkenliği artırabilir ve sonuçta herhangi bir veri bilimi ekibi için daha değerli bir varlık haline gelebilirsiniz.

Peki neden veri çekişmesini önemsemelisiniz? İşte birkaç neden:

Araştırmalar, veri karıştırmanın bir veri bilimcinin zamanının %50 ila %80’ini alabileceğini gösteriyor. Bu, güçlü veri işleme becerilerine yüksek talep olduğu anlamına gelir.

Veri tartışmasında ustalaşmak, veri manipülasyonu ve yönetiminde size sağlam bir temel sağlar. Bu, istekli herhangi bir veri bilimci için önemli bir beceri setidir.

Veri işlemeye ilişkin güçlü bir anlayış, veri modelleme ve makine öğrenimi gibi daha gelişmiş konuları daha derinlemesine incelemenize olanak tanır.

Neyse ki veri tartışması aşağıdaki şekillerde geliştirilebilecek bir beceridir:

Python ve R gibi diller, veri işleme ve temizleme için özel olarak tasarlanmış güçlü kitaplıklar sunar. Bu dillerde uzmanlaşmak, en karmaşık veri sorunlarının bile hiç zorlanmadan üstesinden gelmenize yardımcı olacaktır.

Verilerle uğraşan oyun alanınız olarak hizmet edebilecek, çevrimiçi olarak halka açık birçok veri kümesi vardır. Çeşitli teknikleri deneyin ve becerilerinizin gelişimini izleyin.

Veri bilimi topluluğu işbirliğiyle gelişir. Deneyimli veri düzenleyicilerden bilgi edinmek ve kendi deneyimlerinizi paylaşmak için çevrimiçi forumlara veya atölye çalışmalarına katılın.

Veri tartışması, veri biliminin en gösterişli yönü olmayabilir, ancak inkar edilemeyecek kadar önemlidir. Bu beceride uzmanlaşarak temiz, güvenilir ve eyleme geçirilebilir bilgiler sunabilen profesyonel bir veri bilimci olma yolunda ilerleyeceksiniz. Dolayısıyla, bir dahaki sefere veri bilimi hakkında bir şeyler duyduğunuzda, bazı veri düzenleyicilerin verilerin gerçekten işe yarayacak şekilde hassaslaştırılmasında önemli bir rol oynadığını unutmayın.

Beğenmek Yükleniyor…