Python - Veri Bilimine Giriş
Veri bilimi, verileri organize etme, işleme ve analiz etme yoluyla çok büyük ve çeşitli bir veri kümesinden bilgi ve içgörü elde etme sürecidir. Matematiksel ve istatistiksel modelleme, kaynağından veri çıkarma ve veri görselleştirme tekniklerini uygulama gibi birçok farklı disiplini içerir. Genellikle hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri toplamak için büyük veri teknolojilerinin kullanılmasını da içerir. Aşağıda Veri biliminin kullanıldığı bazı örnek senaryolar göreceğiz.
Öneri sistemleri
Online alışveriş daha yaygın hale geldikçe, e-ticaret platformları kullanıcıların alışveriş tercihlerini ve pazardaki çeşitli ürünlerin performansını yakalayabilmektedir. Bu, alışveriş yapanların ihtiyaçlarını öngören modeller oluşturan ve müşterinin satın alma olasılığı en yüksek olan ürünleri gösteren öneri sistemlerinin oluşturulmasına yol açar.
Finansal risk yönetimi
Kredileri ve kredileri içeren finansal risk, müşterilerin geçmiş harcama alışkanlıkları, geçmiş temerrütler, diğer finansal taahhütler ve birçok sosyo-ekonomik gösterge kullanılarak daha iyi analiz edilir. Bu veriler çeşitli kaynaklardan farklı formatlarda toplanır. Bunları bir arada organize etmek ve müşteri profiline ilişkin içgörü kazanmak Veri biliminin yardımına ihtiyaç duyar. Sonuç, kötü borçlanmadan kaçınarak finans kuruluşu için zararı en aza indirmektir.
Sağlık Hizmetlerinde İyileştirme
Sağlık hizmetleri endüstrisi, teknik veriler, finansal veriler, hasta bilgileri, ilaç bilgileri ve yasal kurallar olarak sınıflandırılabilen çeşitli verilerle ilgilenir. Yasal olarak uyumlu kalırken hem sağlık hizmeti sağlayıcısı hem de bakım alıcısı için maliyet tasarrufu sağlayacak içgörüler üretmek için tüm bu verilerin koordineli bir şekilde analiz edilmesi gerekir.
Bilgisayar görüşü
Bir bilgisayar tarafından bir görüntünün tanınmasındaki ilerleme, aynı kategorideki birden çok nesneden büyük görüntü verisi kümelerinin işlenmesini içerir. Örneğin, Yüz tanıma. Bu veri kümeleri modellenir ve tatmin edici bir sonuç elde etmek için modeli daha yeni görüntülere uygulamak için algoritmalar oluşturulur. Bu büyük veri kümelerinin işlenmesi ve modellerin oluşturulması, Veri biliminde kullanılan çeşitli araçlara ihtiyaç duyar.
Verimli Enerji Yönetimi
Enerji tüketimine olan talep arttıkça, enerji üreten şirketlerin enerji üretiminin ve dağıtımının çeşitli aşamalarını daha verimli yönetmesi gerekiyor. Bu, üretim yöntemlerini, depolama ve dağıtım mekanizmalarını optimize etmeyi ve müşterilerin tüketim kalıplarını incelemeyi içerir. Tüm bu kaynaklardan gelen verileri birbirine bağlamak ve içgörü elde etmek göz korkutucu bir görev gibi görünüyor. Bu, veri bilimi araçlarının kullanılmasıyla kolaylaştırılmıştır.
Veri Biliminde Python
Veri biliminin programlama gereksinimleri, kodu yazmak için basit, ancak oldukça karmaşık matematiksel işlemlerin üstesinden gelebilen çok yönlü ancak esnek bir dil gerektirir. Python, hem genel hesaplama hem de bilimsel hesaplama için bir dil olarak zaten kendini kanıtlamış olduğu için bu tür gereksinimler için en uygun olanıdır. Dahası, farklı programlama gereksinimlerini hedefleyen çok sayıdaki kütüphanesine yeni bir ekleme şeklinde sürekli olarak yükseltilmektedir. Aşağıda python'un veri bilimi için tercih edilen dil olmasını sağlayan bu tür özelliklerini tartışacağız.
- R gibi diğer benzer dillere göre daha az kod satırı ile sonuçlanan basit ve öğrenmesi kolay bir dil Basitliği, karmaşık senaryoları minimum kodla ve programın genel akışında çok daha az kafa karışıklığı ile işlemeyi sağlamlaştırır.
- Çapraz platformdur, bu nedenle aynı kod, herhangi bir değişikliğe gerek kalmadan birden çok ortamda çalışır. Bu, çok ortamlı bir kurulumda kolayca kullanılmasını mükemmel kılar.
- Veri analizi için kullanılan R ve MATLAB gibi diğer benzer dillerden daha hızlı çalışır.
- Mükemmel bellek yönetimi özelliği, özellikle çöp toplama özelliği, çok büyük hacimli veri dönüştürme, dilimleme, parçalama ve görselleştirme işlemlerini zarif bir şekilde yönetmede çok yönlü olmasını sağlar.
- En önemlisi Python, özel amaçlı analiz araçları olarak hizmet veren çok geniş bir kitaplık koleksiyonuna sahiptir. Örneğin - NumPy paketi bilimsel hesaplamayla ilgilenir ve dizisi sayısal verileri yönetmek için geleneksel python listesinden çok daha az belleğe ihtiyaç duyar. Ve bu tür paketlerin sayısı sürekli artıyor.
- Python, Java veya C gibi diğer dillerden kodu doğrudan kullanabilen paketlere sahiptir. Bu, daha iyi bir sonuç verdiğinde, diğer dillerin mevcut kodunu kullanarak kod performansını optimize etmeye yardımcı olur.
Sonraki bölümlerde, Veri Biliminin farklı alanlarında ihtiyaç duyulan tüm görevleri yerine getirmek için python'un bu özelliklerinden nasıl yararlanabileceğimizi göreceğiz.