Data Science: Kapsamlı Veri Bilimi Rehberi

Data Science, büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistik, matematik, programlama ve domain bilgisini birleştiren disiplinler arası bir alandır.

Data Science Nedir?

Data Science, verilerden değer yaratmak için bilimsel yöntemler, süreçler, algoritmalar ve sistemler kullanan bir alandır.

Temel Bileşenler

• İstatistik ve Matematik
• Programlama
• Domain Bilgisi
• Veri Görselleştirme

Data Science Süreci

1. Veri Toplama

• Veritabanlarından veri çekme
• API'lerden veri alma
• Web scraping
• Sensor verileri

2. Veri Temizleme

• Eksik değerleri doldurma
• Outlier tespiti
• Veri normalizasyonu
• Veri dönüştürme

3. Veri Analizi

• Exploratory Data Analysis
• İstatistiksel analiz
• Hipotez testleri
• Korelasyon analizi

4. Model Geliştirme

• Machine Learning algoritmaları
• Model seçimi
• Hyperparameter tuning
• Cross-validation

5. Model Değerlendirme

• Accuracy, Precision, Recall
• Confusion Matrix
• ROC Curve
• A/B Testing

6. Deployment

• Model production'a alma
• Monitoring
• Model retraining
• Performance tracking

Data Science Araçları

Programlama Dilleri

• Python (pandas, numpy, scikit-learn)
• R (dplyr, ggplot2, caret)
• SQL (veri sorgulama)
• Scala (büyük veri)

Veri Görselleştirme

• Tableau
• Power BI
• Matplotlib, Seaborn
• Plotly, Bokeh

Big Data Teknolojileri

• Apache Spark
• Hadoop
• Kafka
• Elasticsearch

Machine Learning

Supervised Learning

• Linear Regression
• Logistic Regression
• Decision Trees
• Random Forest
• Support Vector Machines
• Neural Networks

Unsupervised Learning

• K-Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• PCA (Principal Component Analysis)
• Association Rules

Deep Learning

• Convolutional Neural Networks
• Recurrent Neural Networks
• LSTM, GRU
• Transformer Models

Veri Görselleştirme

Temel Grafik Türleri

• Bar Charts
• Line Charts
• Scatter Plots
• Histograms
• Box Plots
• Heatmaps

İleri Seviye Görselleştirme

• Interactive Dashboards
• Geographic Visualizations
• Network Graphs
• Time Series Analysis

Big Data

Big Data Özellikleri

• Volume (Hacim)
• Velocity (Hız)
• Variety (Çeşitlilik)
• Veracity (Doğruluk)
• Value (Değer)

Big Data Teknolojileri

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka
• Apache Flink
• NoSQL Databases

Data Science Uygulama Alanları

E-ticaret

• Recommendation Systems
• Customer Segmentation
• Price Optimization
• Fraud Detection

Sağlık

• Medical Diagnosis
• Drug Discovery
• Epidemiology
• Personalized Medicine

Finans

• Risk Assessment
• Algorithmic Trading
• Credit Scoring
• Insurance Analytics

Pazarlama

• Customer Analytics
• Campaign Optimization
• Social Media Analytics
• Market Research

Data Science Kariyer Yolları

Data Scientist

Veri analizi, model geliştirme ve business insights

Data Engineer

Veri pipeline'ları, ETL süreçleri ve altyapı

Data Analyst

Veri analizi, raporlama ve dashboard geliştirme

Machine Learning Engineer

ML model geliştirme ve production deployment

Data Science Öğrenme Kaynakları

Online Kurslar

• Coursera Data Science Specialization
• edX MIT Data Science
• Udacity Data Science Nanodegree
• Kaggle Learn

Kitaplar

• "The Data Science Handbook"
• "Python for Data Analysis"
• "Hands-On Machine Learning"
• "The Elements of Statistical Learning"

Sonuç

Data Science, günümüzün en popüler ve gelecek vaat eden alanlarından biridir. Büyük veri, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte data science uzmanlarına olan talep sürekli artmaktadır.

Bu alanda başarılı olmak için matematik, istatistik, programlama ve domain bilgisi gibi çoklu becerilere sahip olmak gerekmektedir. Sürekli öğrenme ve pratik uygulama ile data science kariyerinizde ilerleyebilirsiniz.