Data Science (Məlumat Elmi) nədir?

Data Science, strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatlardan bilik və anlayış əldə etmək üçün elmi metodlardan, proseslərdən, alqoritmlərdən və sistemlərdən istifadə edən fənlərarası bir sahədir. Əsas məqsədi məlumatlardakı gizli nümunələri kəşf etmək və bu bilikləri biznes qərarlarını dəstəkləmək üçün istifadə etməkdir.

Data Science hansı sahələri birləşdirir?

Məlumat elmi üç əsas sahənin kəsişməsində yerləşir:

• Statistika və Riyaziyyat: Məlumatları anlamaq, hipotezləri test etmək və modellər qurmaq üçün fundamental biliklər təmin edir.
• Kompüter Elmləri və Proqramlaşdırma: Məlumatları toplamaq, təmizləmək, emal etmək və modelləri tətbiq etmək üçün alətlər (məsələn, Python, R, SQL) və alqoritmlər təqdim edir.
• Domen və Biznes Anlayışı: Problemi düzgün təyin etmək, uyğun məlumatları seçmək və nəticələri biznes kontekstində şərh etmək üçün vacibdir.

Bir Data Scientist nə iş görür?

Bir data scientist-in gündəlik işi aşağıdakı mərhələləri əhatə edə bilər:

1. Problemin Təyini: Biznes ehtiyaclarını anlamaq və onları analitik bir suala çevirmək.
2. Məlumatların Toplanması: Müxtəlif mənbələrdən (verilənlər bazaları, API-lər, fayllar) lazımi məlumatları əldə etmək.
3. Məlumatların Təmizlənməsi və Hazırlanması (Data Cleaning & Preprocessing): Boş dəyərləri doldurmaq, səhvləri düzəltmək və məlumatları analizə uyğun formata gətirmək. Bu, prosesin ən çox vaxt aparan hissəsi ola bilər.
4. Kəşfiyyat Məlumat Analizi (Exploratory Data Analysis - EDA): Məlumatlardakı əsas tendensiyaları, nümunələri və anomaliyaları vizuallaşdırma və statistik metodlarla kəşf etmək.
5. Modelləşdirmə (Modeling): Proqnoz vermək və ya qruplaşdırma aparmaq üçün maşın öyrənməsi alqoritmlərini (məsələn, regresiya, klassifikasiya, klasterinq) tətbiq etmək.
6. Nəticələrin Təqdimatı və Vizuallaşdırılması: Analizin nəticələrini və modelin verdiyi proqnozları texniki olmayan tərəflərə (menecerlər, maraqlı tərəflər) anlaşılan bir şəkildə (qrafiklər, hesabatlar) təqdim etmək.

Necə Data Scientist olmaq olar?

• Təməl bilikləri öyrənin: Riyaziyyat (xətti cəbr, statistika) və proqramlaşdırma (Python və onun kitabxanaları: Pandas, NumPy, Scikit-learn) biliklərinizi möhkəmləndirin.
• SQL öyrənin: Məlumatların verilənlər bazasından çıxarılması üçün SQL vacibdir.
• Layihələr üzərində işləyin: Kaggle kimi platformalarda real məlumat dəstləri ilə işləyərək təcrübə qazanın.
• Portfel yaradın: Gördüyünüz işləri GitHub-da paylaşaraq bacarıqlarınızı nümayiş etdirin.

Əsas səhifə • Bütün məqalələr