Veri bilimi, ham, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden anlamlı bilgi ve öngörüler elde etmeyi amaçlayan disiplinlerarası bir alandır. İstatistik, bilgisayar bilimi, matematik ve alan bilgisi bir arada kullanılır. Klasik veri analizinden farkı, çok büyük veri kümelerini (big data) işleyebilmesi, analizleri gelişmiş algoritmalarla otomatikleştirebilmesi ve öngörücü ya da önerici modeller üretebilmesidir. Genellikle veri toplama, temizleme, keşif, modelleme ve yorumlama gibi aşamaları içerir ve yapay zeka ile makine öğrenimiyle sıkça entegre çalışır.
Kullanım alanları ve örnekler
Veri bilimi; banka sahtekarlıklarının tespiti, kişiselleştirilmiş öneriler (ör. video platformları veya e-ticaret), endüstriyel optimizasyon (öngörücü bakım, tedarik zinciri yönetimi), sosyal medyada duygu analizi ve kişiselleştirilmiş tıp gibi birçok alanda kullanılır. Ayrıca pazar eğilimlerinin öngörülmesi veya pazarlama kampanyalarının davranış analizleriyle optimize edilmesinde rol oynar.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
Başlıca araçlar arasında Python ve R programlama dilleri ile Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler yer alır. Apache Spark, Hadoop, Databricks gibi platformlar ve Tableau, Power BI gibi görselleştirme araçları da yaygın kullanılır. Jupyter Notebook ise prototipleme ve analiz dokümantasyonu için sıklıkla tercih edilir.
Son gelişmeler, evrimler ve eğilimler
Veri bilimi, üretici yapay zeka, iş akışlarının otomasyonu (AutoML) ve yapılandırılmamış veri analizi için derin öğrenme entegrasyonu ile hızla gelişiyor. Yönetişim, etik, veri kalitesi ve veri egemenliği konuları giderek önem kazanıyor. Bulut bilişim, veri bilimi projelerinde ölçeklenebilirlik ve iş birliğini de kolaylaştırıyor.