Veri bilimi hangi alanlarda kullanılır?
Veri Biliminin Kullanım Alanları
Veri bilimi, çeşitli sektörlerde çok sayıda alanda kullanılmaktadır. Aşağıda bazı önemli alanlar sıralanmıştır:
- Sağlık sektörü: Hastalık tahmini, tedavi planlaması ve kişiselleştirilmiş tıp.
- Pazarlama: Müşteri analizi, hedef kitle belirleme ve kampanya optimizasyonu.
- Finans: Risk analizi, dolandırıcılık tespiti ve yatırım stratejileri geliştirme.
- E-ticaret: Satış öngörüleri, müşteri davranışı analizi ve stok yönetimi.
- Üretim: Üretim süreci optimizasyonu, kalite kontrol ve tahminleme.
- Ulaşım: Rota optimizasyonu, trafik analizi ve akıllı ulaşım sistemleri.
Bu alanlar dışında eğitim, spor, enerji ve kamu hizmetleri gibi birçok başka sektörde de veri biliminin etkileri görülmektedir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Karmaşık veri setleri üzerinde yapay öğrenmenin performansını artırmak için en yeni optimizasyon teknikleri nelerdir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansına etkileri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model doğrulama yöntemleri arasında çapraz doğrulamanın avantajları ve sınırlamaları nelerdir
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri arasındaki temel farklar ve kullanım alanları nelerdir
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- Overfitting nedir ve nasıl önlenir?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Veri mühendisliği hangi görevleri üstlenir?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha uygundur ve neden?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
