Data Analitikası nədir? Data Science nədir? Machine Learning nədir?
Data science, Data Analitikası, Machine Learning astronomik sürətlə böyüyür və şirkətlər artıq datanın "qızıl mədənini" hərtərəfli araşdıra bilən və iş zamanı tələsik verilmiş qərarları məharətlə idarə etməyə kömək edən mütəxəssislər axtarırlar. IBM belə proqnozlaşdırır ki, 2020-ci ilə qədər Amerikadakı bütün data mütəxəssisləri üçün olan iş sayı 364,000-dən 2,720,000-ə qədər artacaq.
Data science nədir?
Artıq on ildən çoxdur ki, insanlar data science termininə tərif verməyə çalışırlar. Bu suala cavab verməyin ən yaxşı yolu yəqin ki, Venn diaqramından istifadə etməkdir. 2010-cu ildə Hyu Konvey tərəfindən yaradılan bu Venn diaqramı 3 çevrədən ibarətdir: riyaziyyat və statistika, mövzu bilikləri (ümumiləşdiriləcək və hesablanacaq sahə haqqında biliklər) və xakerlik bacarıqları. Əgər doğrudan da bunların üçünü də edə bilirsinizsə, deməli, data science sahəsi haqda artıq olduqca məlumatlısınız.
Data science böyük datanı idarə etmək üçün istifadə olunan bir anlayışdır; özündə datanın təmizlənməsi, hazırlanması və analizini ehtiva edir. Data scientist bir çox mənbədən məlumat toplayır, toplanmış datanın içindən kritik məlumatı çıxarmaq üçün Machine Learning, proqnozlaşdırma analitikası və duyğu analizini tətbiq edir. Onlar datanı biznes nöqteyi nəzərindən anlayır, kritik biznes qərarlarını möhkəmləndirmək üçün istifadə oluna bilən dəqiq proqnozlar və anlayışlar təmin edə bilirlər.
Hansı bacarıqlar data scientist formalaşdırır?
Bu sahədə güclü bir karyera qurmaq istəyən hər bir kəs üç şöbədə əsas bacarıqlar əldə etməlidir: analitika, proqramlaşdırma və mövzu bilikləri. Aşağıdakı bacarıqlar data mütəxəssisi kimi özünüzə məxsus bir yer tutmağınıza kömək edəcək:
-
Güclü Python, SAS, R, Scala bilikləri
-
SQL məlumat bazası kodlaşdırması üzrə praktiki təcrübə
-
Video və sosial media kimi müxtəlif mənbələrdən strukturlaşdırılmamış məlumatlarla işləmək bacarığı
-
Bir çox analitik funksiyaları anlamaq
-
Machine learning biliyi
Data analitikası nədir? Data analitiki kimdir?
Data analitiki əsasən təməl təsviri statistika edə, datanı vizuallaşdıra və nəticələr üçün data nöqtələrini bildirə bilən şəxsdir. Onlar statistika haqda təməl anlayışa, çox yaxşı məlumat bazası anlayışına malik olmalı, datanı vizuallaşdırmağı qavramalıdırlar. Data analitikasına data science`ın təməl səviyyəsi kimi istinad edilə bilər.
Data analitiki olmaq üçün hansı bacarıqlar tələb olunur?
Data analitiki müəyyən bir sual və ya mövzu götürə, datanın necə göründüyünü müzakirə edə və bu datanı şirkətdəki müvafiq şəxslərə təqdim edə bilməlidir. Data analitiki roluna addım atmaq istəyirsinizsə, bu dörd əsas bacarıqlara yiyələnməlisiniz:
-
Riyazi statistika bilikləri
-
R və Python'u səlis anlama
-
Məlumat mübahisəsi
-
PIG/ HIVE'i anlamaq
Data science ilə data analitikası arasında üst-üstə düşən nəsə var?
Data science data analitikasını, məlumat toplanmasını, Machine Learning və bunlarla əlaqədar bir neçə başqa elm sahəsini əhatə edən ümumi bir termindir. Bir data mütəxəssisindən keçmiş nümunələr əsasında gələcəyi proqnozlaşdırması gözlənilərkən, data analitikləri müxtəlif məlumat mənbələrindən mənalı məlumatlar çıxarırlar. Data analitiki mövcud suallara cavab taparkən, data scientist suallar yaradır.
Machine Learning nədir?
Machine Learning məlumatların istifadəsi üçün alqoritmlərdən istifadə etmək, ondan nələrsə öyrənmək və bu mövzunun gələcək tendensiyalarını proqnozlaşdırmaq praktikası kimi müəyyən edilə bilər. Ənənəvi Machine Learning proqramı nümunələri təsbit etmək və qavranılmış dataya əsaslanan gizli məlumatları ələ keçirmək üçün istifadə olunan statistik analiz və proqnozlaşdırma analizindən ibarətdir. Facebook Machine Learning`in tətbiqinə yaxşı nümunədir. O, sosial platformadakı hər bir istifadəçi üçün davranış məlumatları toplayır. Alqoritm bir şəxsin keçmiş davranışına əsaslanaraq onun maraqlarını təxmin edir və ana səhifəsində ona məqalə və bildirişlər təklif edir. Eyni formada, Amazon "Sizin də xoşunuza gələ bilər" məhsullarını tövsiyə edəndə və ya Netflix keçmiş davranışlara əsaslanaraq bir film təklif edəndə Machine Learning öz işini görür.
Machine Learning eksperti olmaq üçün hansı bacarıqlar tələb olunur?
Machine Learning sadəcə statistikaya fərqli perspektivdən yanaşmadır. Sürətlə inkişaf edən bu sahədə karyera qurmağa kömək edə biləcək mühüm bacarıqlar bunlardır:
-
Kompüterin əsasları haqqında məlumatlı olmaq
-
Proqramlaşdırma bacarıqları üzrə dərin biliklər
-
Ehtimal və statistika biliyi
-
Data modelləşdirmə və qiymətləndirmə bacarıqları
Machine Learning ilə Data Science arasında üst-üstə düşən nəsə var?
Data science bir çox elm sahəsini əhatə edən geniş anlayış olduğundan, Machine Learning də bura daxildir. O reqressiya və nəzarət olunmuş topluluq kimi müxtəlif üsullardan istifadə edir. Digər tərəfdən isə data science`dakı "data" bir maşından və ya mexaniki bir prosesdən inkişaf edə də bilər, etməyə də. Beləcə, ikisi arasındakı əsas fərq odur ki, data science daha geniş termin olaraq, təkcə alqoritmlərə və statistikaya fokuslanmır, eyni zamanda, bütün data idarəetmə metodologiyasına diqqət yetirir.
Beləliklə, data science data analitikası, proqram mühəndisliyi, data mühəndisliyi, Machine Learning, proqnozlaşdırma analitikası, biznes analitikası və s. daxil olmaqla, bir çox başlanğıc elm sahələrinin birləşməsi kimi görülə bilər. Bura kütləvi sürətdə "Big Data" olaraq tanınan böyük miqdarda məlumatların bərpası, toplanması və çevrilməsi daxildir. Data science böyük dataya struktur gətirmək, cəlbedici nümunələr axtarmaq və sonda qərar verənlərə dəyişikliklərin biznes ehtiyaclarına uyğun şəkildə dəyişdirilməsini məsləhət vermək məsuliyyəti daşıyır. Data analitikası və Machine learning data science`ın istifadə etdiyi çoxlu vasitə və prosesdən sadəcə ikisidir.
Data science, data analitikası və Machine Learning hal-hazırda sənayedə ən çox tələb olunan sahələrdəndir. Düzgün bacarıq toplusu və real təcrübələr birləşməsi sizə bu dəbdə olan sahələrdə güclü karyera qurub möhkəmləndirməyə kömək edəcək.
Daha çox oxu:
