Veri bilimci nasıl olunur?
Veri Bilimci Olmanın Adımları
Veri bilimci olmak için belirli adımları izlemek önemlidir. Bu süreç genellikle eğitim, beceri geliştirme ve deneyim kazanma aşamalarını içerir.Eğitim
- Üniversite Diploması: Matematik, İstatistik, Bilgisayar Bilimleri veya Veri Bilimi alanında bir lisans diploması edinmek şarttır.
- İleri Düzey Eğitim: Yüksek lisans veya sertifika programları; veri bilimi veya yapay zeka gibi alanlarda uzmanlaşmayı sağlar.
Beceri Geliştirme
- Programlama Dilleri: Python, R ve SQL gibi dillerde yeterlilik kazanmak önemlidir.
- İstatistik ve Matematik: Veri analizi, modelleme ve istatistiksel testler konusunda derin bilgi gerekir.
- Veri Görselleştirme: Tableau, Matplotlib veya Seaborn gibi araçlarla veri sunumunu öğrenmek faydalıdır.
Deneyim Kazanma
- Staj ve Projeler: Gerçek dünya projelerinde yer almak, deneyim kazandırır.
- Açık Veri Setleri: Kaggle gibi platformlarda veri analizi yaparak pratik yapmak önemlidir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Spark nedir?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir
- Denetimli öğrenme nedir?
- Anonimleştirme nedir?
- Graf verisi ve ağ analizi: merkeziyet ölçüleri ve topluluk algılama
- Futbolcuların performanslarını optimize etmek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılır?
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Harita tabanlı veri görselleştirme nedir?
- Veri bilimi projelerinde model performansını değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha etkili sonuçlar sağlar
- Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
- Seaborn nedir ve ne işe yarar?
- Etkin veri sunumu nasıl yapılır?
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
- Makine öğrenmesi modellerinde overfitting nasıl önlenir?
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
- ROC–AUC ve PR–AUC neyi ölçer, hangi durumda hangisi daha anlamlıdır?
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
