Veri bilimi nedir?
Veri bilimi, eyleme dönüştürülebilir içgörüler için önemli verileri ve bilgileri ayıklamak amacıyla çok disiplinli bir bilimsel veri çalışmasıdır.
Veri bilimci nedir?
Veri bilimcisi, büyük verilerden değerli bilgileri ayıklamak için araştırma projelerine yol gösterir ve teknoloji, matematik, iş ve iletişim alanlarında uzmandır. Kurumlar daha iyi kararlar almak, karmaşık sorunları çözmek ve operasyonlarını geliştirmek için bu bilgileri kullanır. Büyük veri kümelerine gizlenmiş eyleme dönüştürülebilir içgörüleri ortaya çıkararak veri bilimcisi, şirketin hedeflerine ulaşma becerisini önemli ölçüde geliştirebilir. Bu nedenle veri bilimcileri için yüksek bir talep vardır ve hatta iş dünyasının "yıldızları" olarak kabul edilirler.
Veri biliminin tanımı
Veri bilimi, bilgi edinmek için yapılan bilimsel veri çalışmasıdır. Bu alan, bilgiye dayalı kararlar ve tahminler yapmak amacıyla çok büyük veri kümelerinden bilgi ayıklamak için birden çok uzmanlık alanını bir araya getirir. Veri bilimcileri, veri analistleri, veri mimarları, veri mühendisleri, istatistikçiler, veritabanı yöneticileri ve iş analistlerinin tümü veri bilimi alanında çalışmalar yürütür.
Veri miktarı katlanarak arttıkça veri bilimine olan ihtiyaç da hızla artmaktadır ve şirketler de daha fazla gelir ve yenilik elde etmek için veri analizine ihtiyaç duymaktadır. Örneğin, iş etkileşimleri daha dijital hale geldikçe, daha fazla veri oluşmakta, deneyimleri daha iyi kişiselleştirme, hizmet ve müşteri memnuniyetini geliştirme, yeni ve gelişmiş ürünler geliştirme ve satışları artırma konusunda içgörü elde etme konusunda yeni fırsatlar ortaya çıkmaktadır. Ayrıca, iş dünyasında ve ötesinde veri bilimi, dünyanın karşılaştığı en büyük zorluklardan bazılarını çözmeye yardımcı olabilecek bir potansiyele sahiptir.
Bir veri bilimci ne yapar?
Veri bilimcileri büyük desenleri ve içgörüleri ortaya çıkarmak, tahminler yapmak ve eyleme dönüştürülebilir planlar oluşturmak için büyük verileri toplar, analiz eder ve yorumlar. Büyük veri önceki veri yönetimi yöntemlerine göre daha fazla çeşit, hacim ve hıza sahip veri kümeleri olarak tanımlanabilir. Veri bilimcileri aşağıdakiler dahil olmak üzere birçok büyük veri türüyle çalışır:
- Yapılandırılmış veriler, genellikle satır ve sütunlar halinde düzenlenmiş olup isim, tarih ve kredi kartı numarası gibi kelime ve sayıları içerir. Örneğin, yardımcı program sektöründeki bir veri bilimcisi maliyetleri azaltmaya ve ekipmanın başarısız olmasına neden olabilecek desenleri algılamaya yardımcı olmak için güç oluşturma ve kullanım verileri tablolarını analiz eder.
- Yapılandırılmamış veriler, düzenlenmemiş bir yapıda olup içinde dosyaları, sosyal medya ve mobil verileri, web sitesi içeriğini ve videoları barındırabilir. Örneğin, perakende sektöründeki bir veri bilimcisi yapılandırılmamış çağrı merkezi notlarını, e-postaları, anketleri ve sosyal medya gönderilerini analiz ederek müşteri deneyimini iyileştirme hakkındaki bir soruyu yanıtlayabilir.
Buna ek olarak, veri kümesinin özellikleri nicel, yapılandırılmış sayısal veriler veya nitel veya kategorik veriolarak tanımlanabilir Bu veriler sayısal değerlerle temsil edilmez ve kategorilere göre gruplandırabilir. Veri bilimciler için üzerinde çalışmakta oldukları verilerin türünü bilmek önemlidir çünkü bu, yürüttükleri analiz türünü ve verileri görselleştirmek için kullanacakları grafik türlerini doğrudan etkiler.
Veri bilimcileri, tüm veri türlerinden bilgi edinmek için şu becerileri kullanır:
- Bilgisayar programlama. Veri bilimcileri, Julia, R veya Python gibi dilleri kullanarak şirketinveri kaynağındanveri çekmek için sorgular yazarlar. Python, kodlama deneyimi olmayan kişiler için bile öğrenmesi ve kullanımı kolay olduğu ve veri analizi için önceden oluşturulmuş veri bilimi modülleri sunduğundan birçok veri bilimcinin tercihi olan dildir.
- matematik, istatistik ve olasılık. Veri bilimcileri, verileri analiz etmek, hipotezleri test etmek ve veri bilimcilerinin belirli desen türlerini tanımak için eğittiği makine öğrenmesi modelleri veya dosyaları oluşturmak için bu becerilere yönelik çizimlerden yararlanır. Veri bilimcileri, eğitilmiş makine öğrenmesi modellerini kullanarak veri ilişkilerini keşfeder, veriler hakkında tahminde bulunabilir ve sorunlara yönelik çözümler keşfeder. Veri bilimcileri sıfırdan model oluşturmak ve eğitmek yerine, üretime hazır makine öğrenmesi modellerine erişmek için otomatik makine öğrenmesi modellerinden de faydalanabilir.
- Etki alanı bilgisi. Veri bilimcileri, verileri iş sonuçlarını artıran ilgili ve anlamlı içgörülere çevirmek için çalıştıkları sektör ve şirket hakkında etki alanı bilgisine de ihtiyaç duyarlar. Veri bilimcilerinin sektöre özgü sorunları çözmek için etki alanı hakkındaki bilgilerini nasıl uyguladıklarına yönelik bazı örnekler aşağıda verilmiştir.
Veri bilimi proje türleri
| Sektör | Veri bilimi proje türleri |
|---|---|
| İş | Yeni ürün geliştirme ve ürün iyileştirmeleri Tedarik zinciri ve envanter yönetimi Müşteri hizmetlerinin geliştirilmesi E-ticaret müşterileri için ürün önerileri |
| Eğlence | Medya içeriği kullanım desenlerini anlama Hedef pazar verileri temelinde içerik geliştirme İçerik performansının ölçümü Kullanıcı tercihlerine göre özelleştirilmiş öneriler |
| Finans ve bankacılık | Dolandırıcılığın önlenmesi ve diğer güvenlik ihlalleri Yatırım portföylerinin risk yönetimi Müşterilere soruları konusunda yardımcı olacak sanal yardımcılar |
| Kamu | İlke kararları Bileşen memnuniyeti izleme Sosyal engellilik talepleri gibi sahtekarlık algılama |
| Sağlık Hizmetleri | Kanıta dayalı ilaç tedavileri ve yeni ilaçların maliyet uygunluğu Hastalık salgınlarının gerçek zamanlı takibi Hasta bakımını iyileştirmek için giyilebilir izleyiciler |
| İletişim | Kullanıcı tercihlerine ve konumlara göre hizmet iyileştirmeleri Bırakılan çağrıları ve diğer hizmet sorunlarını en aza indirme |
| Altyapı Hizmetleri | Yardımcı program kullanımını ve müşteri memnuniyetini geliştirmek için akıllı ölçüm analizi Gelişmiş varlık ve iş gücü yönetimi |
"Veri bilimcisi ne yapar?"sorusuna cevap niteliğinde bir başka beceri daha vardır Analizlerinin sonuçlarını yöneticilere, idarecilere ve diğer paydaşlara etkili bir şekilde iletme, işin en önemli parçalarından biridir. Veri bilimciler, teknik bilgiye sahip olmayan kitlelerin verilere dayalı olarak bilinçli kararlar alabilmesi için bulgularını teknik olmayan kitleler tarafından anlaşılır hale getirmeleri gerekir. Bu nedenle, veri bilimcilerinin şu beceriye sahip olması gerekir:
- İletişim, etkili konuşma ve veri görselleştirme. Başarılı veri bilimcileri hikaye anlatımı ve genel etkili konuşma gibi güçlü sözlü iletişim becerilerine sahiptir. Veri bilimi alanında bir resim gerçekten bin sözcüğe değerdir. Grafikleri ve grafikleri kullanarak veri bilimi bulguları sunmak, hedef kitlenin verileri beş saniye veya daha kısa bir sürede hızla anlamasına olanak tanır. Bu nedenle, başarılı veri bilimcileri veri görselleştirmelerini analizleri kadar ciddiye alır.
Veri bilimi süreçleri
Veri bilimcileri, projelerini tamamlamak için benzer bir süreci takip eder:
1. İş sorununu tanımlama
Veri bilimcisi, proje katılımcılarıyla birlikte, çözmek istedikleri sorunu veya yanıtlaması gereken soruyu, projenin hedefleri ve çözüm gereksinimleriyle birlikte net bir şekilde tanımlamak için çalışır.
2. Analitik yaklaşımı tanımlama
Veri bilimci, iş sorununa bağlı olarak hangi analitik yaklaşımın takip edileceğine karar verir:
- Geçerli durum hakkında daha fazla bilgi için tanımlayıcı.
- Ne olduğunu ve nedenini anlamak için tanılama.
- Neler olduğunu tahmin etmek için tahmine dayalıdır.
- Sorunu nasıl çözebileceğinizi anlamak için açıklayıcıdır.
3. Verilerin elde edilmesi
Veri bilimcisi istenen sonucu elde etmek için gereken verileri tanımlar ve alır. Bu, veritabanlarını sorgulamayı, web sitelerinden bilgi ayıklamayı (web kazıma) veya dosyalardan veri almayı içerebilir. Veriler dahili olarak kullanılabilir veya ekibin verileri satın almaları gerekebilir. Bazı durumlarda, kurumların bir projeyi başarıyla çalıştıramaları için yeni veriler toplamaları gerekir.
4. Verileri temizleme
Genellikle bu adım en çok zaman alan adımdır. Veri bilimci, modelleme için veri kümesini oluşturmak üzere tüm verileri aynı biçime dönüştürür, verileri düzenleyebilir, gerekli olmayanları kaldırır ve eksik verileri ikame eder.
5. Verileri keşfetme
Veriler temizlendikten sonra, veri bilimcisi verileri inceler ve veri özellikleri ile bunlar arasındaki istatistiksel ilişkileri ve tahmin edilen değerler (etiket olarak bilinir) arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak için istatistiksel analiz tekniklerinden yararlanır. Tahmin edilen etiket, gelecekteki bir şeyin finansal değeri veya dakika cinsinden uçuş gecikme süresi gibi nicel bir değer olabilir.
Keşif ve hazırlık aşaması genellikle bu görev için özel olarak tasarlanmış etkileşimli araçlarda ve ortamlarda Python ve R gibi dilleri kullanarak çok fazla etkileşimli veri analizi ve görselleştirmeleri içerir. Verileri keşfetmek için kullanılan betikler genellikle Jupyter Notebooks gibi özelleştirilmiş ortamlarda barındırılır. Bu araçlar, veri bilimcilerinin buldukları içgörüleri belgeleyip paylaşırken verileri program aracılığıyla keşfetmelerini sağlar.
6. Verileri modelleme
Veri bilimcisi, açıklayıcı veya tanımlayıcı modeller derleyip eğitir ve ardından soruyu yanıtlayıp iş sorununa çözüm getirmek için modeli test eder ve değerlendirir. En basiti haliyle, bir model, bir girdiyi alıp çıktı üreten bir kod parçasıdır. Makine öğrenmesi modeli oluşturmak algoritma seçmeyi, veri sağlamayı ve hiper parametreleri ayarlamayı kapsar. Hiper parametreler, veri bilimcilerinin model eğitim sürecini denetlemesini sağlar. Örneğin, sinir ağları ile veri bilimciler gizli katmanların ve her katmandaki düğüm sayısına karar verir. Hiper parametre iyileştirme olarak da adlandırılanhiper parametre ayarlama, en iyi performans sonuçlarını sağlayan hiper parametre yapılandırmasını bulma işlemidir.
Sık sorulan sorulardan birisi "Hangi makine öğrenmesi algoritmasını kullanmalıyım?" sorusudur Bir makine öğrenmesi algoritması bir veri kümesini modele dönüştür. Veri bilimcisi tarafından seçilen algoritma öncelikle veri bilimi senaryosunun iki farklı yönüne bağlıdır:
- Veri bilimcinin geçmiş verilerden bilgi edinerek yanıtlamak istediği iş sorusu nedir?
- Doğruluk, eğitim süresi, doğrusallık, parametre sayısı ve özellik sayısı unsurları da dahil olmak üzere veri bilimi senaryosunun gereksinimleri nelerdir?
Bu soruların yanıtlanması için, Azure Machine Learning çok sınıflı karar ormanı, öneri sistemleri, sinir ağı regresyonu, çok sınıflı sinir ağıve K-Ortalamalar kümelemesigibi kapsamlı bir portföy sunar. Her algoritma, farklı bir makine öğrenmesi sorunu türünü çözmek için tasarlanmıştır. Buna ek olarak, Azure Machine Learning Algoritma Kopya Sayfası veri bilimcilerinin iş sorularını yanıtlamak için doğru algoritmayı seçmelerini sağlar.
7. Modeli dağıtma
Veri bilimcisi, belgelerle birlikte son modeli sunar ve test sonrasında yeni veri kümesini üretime dağıtır, böylece işletmede etkin bir rol oynayabilir. Dağıtılan modelden tahminler iş kararları için kullanılabilir.
8. Sonuçların görselleştirilmesi ve bildirilmesi
Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset ve Metabase gibi görselleştirme araçları, veri bilimcisinin verileri keşfetmesini ve bulguları teknik olmayan hedef kitlelerin anlamasına yardımcı olacak şekilde güzel görselleştirmeler oluşturmasını kolaylaştırır.
Veri bilimcileri veri alımı, keşif, analiz, görselleştirme ve işbirliği işlemlerinin büyük bir bölümü boyunca Zeppelin Notebooks gibi web tabanlı veri bilimi not defterlerini de kullanabilir.
Veri bilimi yöntemleri
Veri bilimcileri, istatistiksel açıdan anlamlı içgörüler elde etmek için hipotez testi, faktör analizi, regresyon analizi ve kümeleme gibi istatistiksel yöntemler kullanır.
Veri bilimi belgeleri
Veri bilimi belgeleri projeye ve sektöre göre farklılık gösterir ancak genellikle verilerin nereden ve nasıl değiştirildiğine yönelik belgeler içerir. Bu, veri ekibinin diğer üyelerinin ileriye doğru verileri etkili bir şekilde kullanmalarını sağlar. Örneğin belgeler, iş analistlerinin veri kümesini yorumlamak için görselleştirme araçlarını kullanmalarına yardımcı olur.
Veri bilimi belge türleri şunları içerir:
- Proje planları projenin iş hedeflerini, değerlendirme ölçümlerini, kaynakları, zaman çizelgesini ve bütçesini tanımlamak için kullanılabilir.
- Veri bilimi kullanıcı hikayeleri veri bilimi projelerine yönelik fikirler oluşturmak kullanılır. Veri bilimcisi, proje katılımcılarının ne elde etmek istediğinizi ve proje katılımcılarının projeyi neden talep etmekte olduğunu anlatarak hikayeyi paydaşın bakış açısından yazar.
- Veri bilimi modeli belgeleri veri kümesini, denemenin tasarımını ve algoritmalarını belgeler.
- Kullanıcı kılavuzları, sistem bakımı için altyapı belgeleri ve kod belgeleri de dahil olmak üzereDestekleyici sistem belgeleri.
Veri bilimci nasıl olunur?
Veri bilimcisi olmak için birden çok yol vardır. Gereksinimler genellikle bilgi teknolojisi veya bilgisayar bilimiyle ilgili bir dereceyi içerir. Ancak, bazı BT uzmanları bootcamp’ler ve çevrimiçi kurslar alarak veri bilimini öğrenmekte, bazıları ise veri bilimi alanında yüksek lisans veya sertifikasyon programlarına katılmaktadır.
Veri bilimcisi olmak için size yardımcı olmak üzere tasarlanmış bu Microsoft eğitim kaynaklarından faydalanın:
- Hemen kullanmaya başlayın. Veri Biliminin Temel ilkeleri, İstatistik teknikleri ve teorileri için başlangıç kılavuzu başlıklı ücretsiz e-kitabı okuyun. İstatistiksel analiz ve makine öğrenmesi, önemli terimler ve veri bilimi süreçleriyle ilgili temel bilgileri edinebilirsiniz.
- Microsoft bulut platformu Azure ile makine öğrenmesi becerilerinizi geliştirin. Ücretsiz eğitim videoları, örnek çözüm mimarileri ve müşteri hikayelerini kapsayan veri bilimcilerine yönelik kaynakları için Azure makine öğrenmesinikeşfedin.
- Azure’da yalnızca 4 hafta içinde ücretsiz olarak makine öğrenmesi uzmanlığını edinin. Karmaşık sorunlara yenilikçi çözümler oluşturma hakkında bilgi edinmek için günde bir saatinizi ayırın. En son araçları ve çerçeveleri kullanarak makine öğrenmesi projelerinizi ölçeklendirmenin tüm temellerini öğrenebilirsiniz. Kendi hızınızda ilerleyebileceğiniz sıfırdan zirveye makine öğrenmesi yolu sizi aynı zamanda Azure Veri Bilimci için de hazırlar.
- Kapsamlı eğitim alın. Microsoft veri bilimci öğrenme yoluna katılım sağlayarak kendi hızınızda ilerleyebileceğiniz ve eğitmen tarafından verilen çeşitli kursları alın. Makine öğrenmesi modelleri oluşturma, görsel araçları kullanma, veri bilimi iş yüklerini bulutta çalıştırma ve doğal dil işlemeyi destekleyen uygulamalar oluşturma hakkında bilgi edinin.
Veri bilimcisi sertifikaları
Sertifikalar, veri bilimi niteliklerinizi göstermenin ve kariyerinize hızlı bir başlangıç yapmanın harika bir yoludur. Microsoft sertifikalı profesyoneller yüksek taleptedir ve şu anda Azure veri bilimcilerinin yapabileceği işler vardır. Çoğu işverenin aradığı veri bilimci sertifikasyonlarını keşfedin:
- Microsoft Sertifikalı: Azure Veri Uzmanı İştiraki. Azure Machine Learning Service’i kullanarak Azure’da makine öğrenmesi iş yüklerini uygulamak ve çalıştırmak için veri bilimi ve makine öğrenmesi bilgilerinizi uygulayın.
- Microsoft Sertifikalı: Müşteri Veri Platformu Uzmanlığı. Müşteri deneyimlerini iyileştirmeye ve müşteri elde tutma süresini artırmaya yardımcı olmak için müşteri profillerine yönelik içgörüler sağlayan çözümleri uygulayın.
Veri analistleri ve veri bilimcileri arasındaki farklar
Veri bilimcileri gibi veri analistleri de büyük veri kümelerini kullanarak veri eğilimlerini ortaya çıkarmak için çalışır. Ancak veri bilimcileri genellikle daha fazla teknik ekip üyesidir ve veri bilimi projelerini başlatma ve yönetme, makine öğrenmesi modelleri oluşturma ve eğitme, bulguları yöneticilere ve konferanslarda sunma gibi daha fazla uzmanlık ve sorumluluk sahibidir. Bazı veri bilimcileri bu görevlerin tümünü gerçekleştirirken bazıları eğitim algoritmaları veya model oluşturma gibi belirli görevlere odaklanarak çalışır. Pek çok veri bilimcisi kariyerine veri analisti olarak başlar ve veri analistleri birkaç yıl içinde veri bilimcisi pozisyonlarına yükseltilebilir.
Veri bilimcisi ve veri analisti karşılaştırması
| Veri analisti | Veri bilimci | |
|---|---|---|
| rol | İstatistiksel veri analizi | Büyük verileri kullanarak karmaşık iş gereksinimlerine yönelik çözümler geliştirme |
| Tipik araçlar | Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI | SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Üst Kümesi, Power BI, Veri Bilimi Not Defterleri |
| Veri türlerinin analizi | Yapılandırılmış veriler | Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler |
| Görevler ve sorumluluklar |
|
|
Ek kaynaklar
Ek kaynaklar
Veri bilimi hakkında sık sorulan sorular
-
Veri bilimcisi, değerli bilgileri ayıklamak için büyük verileri araştırmadan sorumludur. Kurumlar karar alma süreçlerini geliştirmek, sorunları çözmek ve operasyonlarını iyileştirmek için bu bilgileri kullanır.
-
Veri bilimi, bilgi edinmek için yapılan veri çalışmasıdır. Kararların ve tahminlerin bilgiye dayalı olmasını sağlamak üzere çok sayıda veri kümesinden bilgi ayıklamak için çeşitli bilimsel uzmanlık alanlarını birleştirir.
-
Veri bilimcileri, büyük verilerden değerli bilgileri ve eyleme dönüştürülebilir içgörüleri ayıklamak için araştırma projelerine liderlik eder. Bu, çözülecek sorunu tanımlama, veritabanlarından doğru verileri çekmek için sorgu yazma, verileri temizleme ve sıralama, makine öğrenmesi modelleri oluşturma ve eğitme ve bulguları proje katılımcılarıyla etkili bir şekilde iletişimde kullanmak için veri görselleştirme tekniklerini kullanmayı da kapsar.
Veri bilimcilerinin verilerden nasıl bilgi ayıkladıklarını keşfedin
-
Veri bilimi belgeleri projeye ve sektöre göre farklılık gösterse de genellikle proje planları, kullanıcı hikayeleri, model belgeleri ve kullanıcı kılavuzları gibi destekleyici sistem belgelerini içerir.
-
Bazı BT uzmanları veri bilimi alanında yüksek lisans veya sertifikasyon programlarına katılarak veya bootcamp’ler ve çevrimiçi kurslar alarak veri bilimini öğrenmektedir. Sertifikalar, veri bilimi niteliklerinizi göstermenin ve kariyerinize hızlı bir başlangıç yapmanın harika bir yoludur. Microsoft sertifikalı profesyoneller yüksek taleptedir ve şu anda Azure veri bilimcilerinin yapabileceği işler vardır.
-
Veri analistleri ve veri bilimcileri büyük veri kümelerini kullanarak veri eğilimlerini ortaya çıkarmak için çalışır. Ancak veri bilimcileri, araştırma projelerini başlatma konusunda genellikle daha fazla teknik uzmanlığa ve sorumluluğa sahiptir. Örneğin, bir veri analistinin istatistiksel veri analizini tamamlaması istenirken, veri bilimciden büyük verileri madenciliğiyle karmaşık iş ihtiyaçlarına yönelik çözümler geliştirmesi istenebilir.
Veri bilimcisi ve veri analisti sorumluluklarının karşılaştırmasına göz atın
-
Veri bilimi alanındaki projeler, sektöre ve kurumsal ihtiyaçlara göre değişiklik gösterir. Örneğin bir iş ortamında veri bilimcisi, müşteri hizmetleri deneyimlerini iyileştirmeye yönelik bir araştırma projesine liderlik edebilir. Bu alanda gerekli veriler yalnızca web sitesi ve işlem ölçümleri gibi yapılandırılmış verileri değil, müşteri hizmetleri ekiplerinin kullanıcı incelemeleri ve notları gibi yapılandırılmamış verileri de içerir. Bu farklı veri kaynaklarının ayrıntılı analizi, geçerli yordamlarda önerilen değişiklikler hakkında bilgi sağlamaya yardımcı olabilecek içgörüler sunar.
-
İşletmelerde veri biliminin en yaygın hedefi kuruluşların çalışma biçiminden faydalanmalarını geliştirmektir. Birçok kurum verisinin bir arada analiz edilmesinden sağlanan içgörüler, mevcut zorlukların çözülmesine yardımcı olabilir veya yeni iş yapma yolları için fikirler oluşturabilir.
-
Evet, ancak veri bilimcilerinin programcılarla aynı kodlama becerilerine sahip olması gerekemez. Veri bilimcileri sorgu yazmak için Julia, R veya Python gibi programlama dillerini kullanabilir. Python da popülerdir çünkü öğrenmesi ve kullanımı oldukça kolaydır.
-
Veri bilimi rolleri için gereksinimler farklılık gösterebilir, ancak genellikle en az aşağıdakilerden birini içerir:
- Bilgi teknolojisi veya bilgisayar bilimiyle ilgili bir derece.
- Veri bilimi bootcamp veya çevrimiçi kursun tamamlanması.
- Veri bilimi alanında yüksek lisans derecesi veya sertifikası.
Microsoft, veri bilimcisi olarak çalışmaya başlamanız için çeşitli eğitim kaynakları ve öğrenme yolları sunar.
Ücretsiz Azure hesabını kullanmaya başlayın
Popüler Azure hizmetlerinden 12 ay boyunca, 55’ten fazla hizmetten her zaman ücretsiz yararlanın ve ilk 30 gün içinde kullanmak üzere 200 USD kredi kazanın.
Azure Yapay Zeka satış uzmanıyla bağlantı kurun
Azure Yapay Zeka’yı kullanmaya başlama konusunda öneriler alın. Sorular sorun, fiyatlandırma ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin ve ihtiyaçlarınızı karşılayacak bir çözüm tasarlama konusunda yardım alın.