Gezintiyi Atla

Veri bilimi nedir?

Bir veri bilimcisinin ne yaptığını ve nasıl başarılı bir veri bilimcisi olunacağını keşfedin

Veri bilimcisi nedir?

Bir veri bilimcisi, büyük verilerden değerli bilgileri çıkarmak için araştırma projelerine öncülük eder ve teknoloji, matematik, işletme ve iletişim alanlarında yeteneklidir. Kuruluşlar bu bilgileri daha iyi kararlar almak, karmaşık sorunları çözmek ve operasyonlarını geliştirmek için kullanır. Bir veri bilimcisi, büyük veri kümelerinde gizlenmiş eyleme dönüştürülebilir içgörüleri ortaya çıkararak, şirketinin hedeflerine ulaşma yeteneğini önemli ölçüde iyileştirebilir. Bu nedenle veri bilimcileri yüksek talep görüyor ve hatta iş dünyasında "rock yıldızları" olarak kabul ediliyor.

Veri bilime giriş

Veri bilimi nedir?

Veri bilimi, bilgi edinmek için verilerin bilimsel çalışmasıdır. Bu alan, bilinçli kararlar ve tahminler yapmak amacıyla büyük veri kümelerinden bilgi çıkarmak için birden fazla disiplini birleştirir. Veri bilimcileri, veri analistleri, veri mimarları, veri mühendisleri, istatistikçiler, veri tabanı yöneticileri ve iş analistlerinin tümü veri bilimi alanında çalışmaktadır.

Veri miktarı katlanarak arttıkça ve şirketler gelir ve yenilik sağlamak için analitiklere daha fazla bağımlı olduğundan, veri bilimine duyulan ihtiyaç hızla artıyor. Örneğin, iş etkileşimleri daha dijital hale geldikçe, deneyimlerin nasıl daha iyi kişiselleştirileceğine, hizmet ve müşteri memnuniyetinin nasıl iyileştirileceğine, yeni ve iyileştirilmiş ürünlerin nasıl geliştirileceğine ve satışların nasıl artırılacağına ilişkin içgörüler elde etmek için yeni fırsatlar sunan daha fazla veri oluşturulur. Ek olarak, iş dünyasında ve ötesinde, veri bilimi dünyanın en zorlu zorluklarından bazılarını çözmeye yardımcı olma potansiyeline sahiptir.

Veri bilimcisi ne iş yapar?

Bir veri bilimcisi, kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak, tahminlerde bulunmak ve eyleme geçirilebilir planlar oluşturmak için büyük verileri toplar, analiz eder ve yorumlar. Büyük veri, daha önceki veri yönetimi yöntemlerinin işlemek üzere donatıldığından daha fazla çeşitliliğe, hacme ve hıza sahip veri kümeleri olarak tanımlanabilir. Veri bilimcileri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok büyük veri türüyle çalışır:

  • Genellikle satırlar ve sütunlar halinde düzenlenen ve adlar, tarihler ve kredi kartı bilgileri gibi sözcükleri ve sayıları içeren Yapılandırılmış veriler. Örneğin, kamu hizmeti sektöründeki bir veri bilimcisi, maliyetleri düşürmeye ve ekipmanın arızalanmasına neden olabilecek kalıpları tespit etmeye yardımcı olmak için enerji üretimi ve kullanım verileri tablolarını analiz edebilir.
  • Düzenlenmemiş ve belge dosyalarındaki, sosyal medyadaki ve mobil verilerdeki, web sitesi içeriğindeki ve videolardaki metinleri içeren yapılandırılmamış veriler. Örneğin, perakende sektöründeki bir veri bilimcisi, yapılandırılmamış çağrı merkezi notlarını, e-postaları, anketleri ve sosyal medya gönderilerini analiz ederek müşteri deneyimini iyileştirmeyle ilgili bir soruyu yanıtlayabilir.

Ek olarak, veri kümesinin özellikleri, sayısal değerlerle temsil edilmeyen ve aşağıdakilere göre gruplandırılabilen nicel, yapılandırılmış sayısal veriler veya nitel veya kategorik veriler olarak tanımlanabilir. kategoriler. Gerçekleştirdikleri analiz türlerini ve verileri görselleştirmek için kullanabilecekleri grafik türlerini doğrudan etkilediğinden, veri bilimcilerinin birlikte çalıştıkları veri türünü bilmeleri önemlidir.

Tüm bu veri türlerinden bilgi edinmek için veri bilimcileri becerilerini şu alanlarda kullanır:

  • Bilgisayar programlama. Veri bilimcileri, şirketlerinin veri tabanından veri çekmek için Julia, R veya Python gibi dilleri kullanarak sorgular yazar. Python, kodlama deneyimi olmayan kişiler için bile öğrenmesi ve kullanması kolay olduğu ve veri analizi için önceden oluşturulmuş veri bilimi modülleri sunduğu için birçok veri bilimcisi için tercih edilen dildir.
  • Matematik, istatistik ve olasılık. Veri bilimcileri, verileri analiz etmek, hipotezleri test etmek ve makine öğrenimi modelleri (veri bilimcilerin belirli kalıp türlerini tanımak için eğittikleri dosyalar) oluşturmak için bu becerilerden yararlanır. Veri bilimcileri, verilerdeki ilişkileri keşfetmek, veriler hakkında tahminlerde bulunmak ve sorunlara çözümler bulmak için eğitimli makine öğrenimi modellerini kullanır. Veri bilimcileri, sıfırdan modeller oluşturmak ve eğitmek yerine, üretime hazır makine öğrenimi modellerine erişmek için otomatik makine öğreniminden de yararlanabilir.
  • Alan bilgisi. Verileri, iş sonuçlarını yönlendiren alakalı ve anlamlı içgörülere dönüştürmek için, veri bilimcilerin aynı zamanda alan bilgisine, yani çalıştıkları sektör ve şirket hakkında bir anlayışa ihtiyaçları vardır. İşte veri bilimcilerin sektöre özgü sorunları çözmek için alan bilgilerini nasıl uygulayacaklarına dair bazı örnekler.
Sanayi Veri bilimi projesi türleri
İş Yeni ürün geliştirme ve ürün geliştirmeleri
Tedarik zinciri ve envanter yönetimi
Müşteri hizmetleri geliştirmeleri
E-ticaret müşterilerine ürün önerileri
Eğlence Medya içeriği kullanım kalıplarını anlama
Hedef pazar verilerine dayalı içerik geliştirme
İçerik performans ölçümü
Kullanıcı tercihlerine göre özelleştirilmiş öneriler
Finans ve bankacılık Dolandırıcılık ve diğer güvenlik ihlallerinin önlenmesi
Yatırım portföylerinin risk yönetimi
Müşterilere sorularıyla yardımcı olacak sanal asistanlar
Hükümet İlke kararları
Bileşen memnuniyeti izleme
Sosyal engellilik iddiaları gibi dolandırıcılık tespiti
Sağlık Hizmetleri Kanıta dayalı ilaç tedavisi ve yeni ilaçların maliyet etkinliği
Hastalık salgınlarının gerçek zamanlı takibi
Hasta bakımını iyileştirmek için giyilebilir izleyiciler
Telekomünikasyon Kullanıcı tercihlerine ve konumlara göre hizmet iyileştirmeleri
Bırakılan aramaların ve diğer hizmet sorunlarının en aza indirilmesi
Araçlar Yardımcı program kullanımını ve müşteri memnuniyetini geliştirmek için akıllı ölçüm analizi
Gelişmiş varlık ve iş gücü yönetimi

"Veri bilimcisi ne yapar?" sorusu için kritik olan başka bir beceri daha var. Analizlerinin sonuçlarını yöneticilere, yöneticilere ve diğer paydaşlara etkili bir şekilde iletmek işin en önemli kısımlarından biridir. Veri bilimcilerin, içgörüleri bilinçli kararlar vermek üzere kullanabilmeleri için teknik olmayan bir kitle için bulgularını anlaşılır hale getirmeleri gerekir. Bu nedenle, veri bilimcilerin aşağıdaki konularda yetenekli olmaları gerekir:

  • İletişim, topluluk önünde konuşma ve veri görselleştirme. Büyük veri bilimcileri, hikaye anlatımı ve topluluk önünde konuşma da dahil olmak üzere güçlü sözlü iletişim becerilerine sahiptir. Veri bilimi alanında, bir resim gerçekten bin kelimeye bedeldir. Veri bilimi bulgularını grafikler ve çizelgeler kullanarak sunmak, hedef kitlenin verileri beş saniye veya daha kısa bir sürede hızlı bir şekilde anlamasını sağlar. Bu nedenle başarılı veri bilimcileri, veri görselleştirmelerini analizleri kadar ciddiye alırlar.

Veri bilimi süreçleri ve çıktıları

Veri bilimi süreçleri

Veri bilimcileri projelerini tamamlamak için benzer bir süreç izler:

  • Veri bilimcisi, projenin hedefleri ve çözüm gereksinimleri ile birlikte çözmek istedikleri sorunu veya yanıtlamaları gereken soruyu net bir şekilde tanımlamak için paydaşlarla birlikte çalışır.
  • İş sorununa bağlı olarak, veri bilimcisi hangi analitik yaklaşımı izleyeceğine karar verir: 1) mevcut durum hakkında daha fazla bilgi için tanımlayıcı, 2) neler olduğunu ve nedenini anlamak için tanılayıcı 3) ne olacağını tahmin etmek için tahmine dayalı veya 4) sorunun nasıl çözüleceğini anlamak için kuralcı.
  • Veri bilimcisi, istenen sonucu elde etmek için gereken verileri tanımlar ve alır. Bu, veritabanlarını sorgulamayı, web sitelerinden bilgi çıkarmayı (web kazıma) veya dosyalardan veri almayı içerebilir. Veriler dahili olarak mevcut olabilir veya ekibin verileri satın alması gerekebilir. Bazı durumlarda, kuruluşların bir projeyi başarıyla yürütebilmek için yeni veriler toplaması gerekebilir.
  • Tipik olarak, bu adım en çok zaman alan adımdır. Modelleme için veri kümesi oluşturmak için, veri bilimcisi tüm verileri aynı biçime dönüştürür, verileri düzenler, gerekli olmayanları kaldırır ve eksik verileri değiştirir.
  • Veriler temizlendikten sonra, bir veri bilimcisi verileri araştırır ve veri özellikleri arasındaki ilişkileri ve bunlar ile tahmin ettikleri değerler (etiket olarak bilinir) arasındaki istatistiksel ilişkileri ortaya çıkarmak için istatistiksel analitik teknikler uygular. Tahmini etiket, gelecekteki bir şeyin finansal değeri veya dakika cinsinden bir uçuş gecikmesinin süresi gibi nicel bir değer olabilir.

    Keşif ve hazırlık, genellikle çok sayıda etkileşimli veri analizi ve görselleştirme içerir. — genellikle bu görev için özel olarak tasarlanmış etkileşimli araçlarda ve ortamlarda Python ve R gibi dilleri kullanmak. Verileri keşfetmek için kullanılan komut dosyaları genellikle Jupyter Notebooks gibi özel ortamlarda barındırılır. Bu araçlar, veri bilimcilerinin buldukları bilgileri belgeleyip paylaşırken verileri programlı bir şekilde keşfetmelerini sağlar.

  • Veri bilimcisi, kuralcı veya açıklayıcı modeller oluşturur ve eğitir, ardından soruyu yanıtladığından veya işletme sorununu ele aldığından emin olmak için modeli test eder ve değerlendirir. En basit haliyle bir model, bir girdi alan ve çıktı üreten bir kod parçasıdır. Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak, bir algoritma seçmeyi, ona veri sağlamayı ve hiperparametreleri ayarlamayı içerir. Hiperparametreler, veri bilimcilerinin model eğitim sürecini kontrol etmesine izin veren ayarlanabilir parametrelerdir. Örneğin, sinir ağları ile veri bilimcisi, gizli katmanların sayısına ve her katmandaki düğümlerin sayısına karar verir. Hiperparametre optimizasyonu olarak da adlandırılan Hiperparametre ayarlama, en iyi performansı sağlayan hiperparametre yapılandırmasını bulma sürecidir.

    Genel bir soru şudur: "Hangi makine öğrenimi algoritma kullanmalı mıyım?" Bir makine öğrenimi algoritması, bir veri kümesini bir modele dönüştürür. Veri bilimcisinin seçtiği algoritma, öncelikle veri bilimi senaryosunun iki farklı yönüne bağlıdır:

    • Veri bilimcisinin geçmiş verilerden öğrenerek yanıtlamak istediği iş sorusu nedir?
    • Doğruluk, eğitim süresi, doğrusallık, parametre sayısı ve özellik sayısı dahil olmak üzere veri bilimi senaryosunun gereksinimleri nelerdir?

    Bu soruları yanıtlamaya yardımcı olmak için Azure Machine Learning Çok Sınıflı Karar Ormanı, Öneri sistemleri, Sinir Ağı Regresyonu gibi kapsamlı bir algoritma portföyü sağlar. a>, Çok Sınıflı Sinir Ağı ve K-Means Kümeleme. Her algoritma, farklı türde bir makine öğrenimi sorununu ele almak için tasarlanmıştır. Ek olarak, Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet, veri bilimcilerin işletme sorusunu yanıtlamak için doğru algoritmayı seçmelerine yardımcı olur.

  • Veri bilimcisi, son modeli belgelerle birlikte sunar ve testten sonra yeni veri kümesini üretime dağıtır, böylece bir işte aktif bir rol oynayabilir. Dağıtılan bir modelden gelen tahminler, iş kararları için kullanılabilir.
  • Microsoft Power BI, Tableau, Apache wSuperset ve Metabase gibi görselleştirme araçları, veri bilimcisinin verileri keşfetmesini ve bulguları onu teknik olmayan izleyicilerin anlaması için basit şekilde gösteren güzel görselleştirmeler oluşturmasını kolaylaştırır.

Veri bilimcileri, veri alımı, keşfi, analitik, görselleştirme ve işbirliği sürecinin çoğu boyunca Zeppelin Defterleri gibi web tabanlı veri bilimi not defterlerini de kullanabilir.

Veri bilimi yöntemleri

Veri bilimcileri, istatistiksel olarak sağlam içgörüleri ortaya çıkarmak için hipotez testi, faktör analizi, regresyon analizi ve kümeleme gibi istatistiksel yöntemler kullanır.

Veri bilimi belgeleri

Veri bilimi belgeleri projeye ve sektöre göre değişse de, genellikle verilerin nereden geldiğini ve nasıl değiştirildiğini gösteren belgeleri içerir. Bu, veri ekibinin diğer üyelerinin ilerleyen verileri etkin bir şekilde kullanmasına yardımcı olur. Örneğin belgeler, iş analistlerinin veri kümesini yorumlamak için görselleştirme araçlarını kullanmasına yardımcı olur.

Veri bilimi belgelerinin türleri şunları içerir:

  • Projenin iş hedeflerini, değerlendirme ölçümlerini, kaynaklarını, zaman çizelgesini ve bütçesini tanımlamak için Proje planları.
  • Veri bilimi projeleri için fikirler üretmek için Veri bilimi kullanıcı hikayeleri. Veri bilimcisi, paydaşın neyi başarmak istediğini ve paydaşın projeyi talep etme nedenini açıklayarak hikayeyi paydaşın bakış açısından yazar.
  • Veri kümesini, deneyin tasarımını ve algoritmaları belgelemek için Veri bilimi modeli belgeleri.
  • Kullanıcı kılavuzları, sistem bakımı için altyapı belgeleri ve kod belgeleri dahil destekleyici sistem belgeleri.

Veri bilimcisi nasıl olur?

Veri bilimcisi olmanın birden çok yolu vardır. Gereksinimler genellikle bilgi teknolojisi veya bilgisayar bilimi derecesini içerir. Bununla birlikte, bazı BT uzmanları veri bilimini, eğitim kampları ve çevrimiçi kurslar alarak öğrenir ve diğerleri, bir veri bilimi yüksek lisans derecesi veya sertifikası alır.

Nasıl veri bilimcisi olunacağını öğrenmek için size yardımcı olmak üzere tasarlanmış bu Microsoft eğitim kaynaklarından yararlanın:

  • Hızlı başlayın. Ücretsiz Packt e-kitabını okuyun Principles of Data Science, Yeni başlayanlar için istatistiksel teknikler ve teori kılavuzu. İstatistiksel analiz ve makine öğreniminin temellerini, anahtar terimleri ve veri bilimi süreçlerini öğreneceksiniz.
  • Microsoft bulut platformu Azure ile makine öğrenimi becerilerinizi geliştirin. Ücretsiz eğitim videoları, örnek çözüm mimarileri ve müşteri hikayeleri dahil Veri bilimcileri için Azure makine öğrenimi kaynaklarını keşfedin.
  • Yalnızca 4 hafta içinde Azure'da ücretsiz olarak makine öğrenimi uzmanlığına ulaşın. Karmaşık problemler için yenilikçi çözümler yaratmayı öğrenmek için günde bir saat ayırın. En yeni araçları ve çerçeveleri kullanarak makine öğrenimi projelerinizi ölçeklendirmenin temellerini öğreneceksiniz. Kendi hızınızda Sıfırdan kahramana makine öğrenimi yolu sizi Azure Data Scientist Associate sertifikasına da hazırlar.
  • Kapsamlı eğitim alın. Microsoft veri bilimcisi öğrenme yolunu kullanın ve kendi hızınızda ve eğitmen liderliğinde çeşitli kurslar arasından seçim yapın. Makine öğrenimi modelleri oluşturmayı, görsel araçları kullanmayı, bulutta veri bilimi iş yüklerini çalıştırmayı ve doğal dil işlemeyi destekleyen uygulamalar oluşturmayı öğrenin.

Veri bilim insanı sertifikanızı alın

Sertifikalar, veri bilimi niteliklerinizi göstermenin ve kariyerinize hızlı bir başlangıç yapmanın harika bir yoludur. Microsoft sertifikalı profesyonellere yüksek talep var ve şu anda Azure veri bilimcileri için uygun işler var. İşverenler tarafından en çok aranan veri bilimcisi sertifikalarını keşfedin:

  • Microsoft Sertifikalı: Azure Data Scientist Associate. Azure Machine Learning Service'i kullanarak Azure'da makine öğrenimi iş yüklerini uygulamak ve çalıştırmak için veri bilimi ve makine öğrenimi bilginizi uygulayın.
  • Microsoft Sertifikalı: Müşteri Veri Platformu Uzmanlığı. Müşteri deneyimlerini iyileştirmeye ve müşteriyi elde tutmayı artırmaya yardımcı olmak için müşteri profillerine ilişkin öngörüler sağlayan ve katılım etkinliklerini izleyen çözümler uygulayın.

Veri analistleri ve veri bilimcileri arasındaki farklar

Veri bilimcileri gibi, veri analistleri de verilerdeki eğilimleri ortaya çıkarmak için büyük veri kümeleriyle çalışır. Bununla birlikte, veri bilimcileri, veri bilimi projelerini başlatma ve yönetme, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve eğitme ve bulgularını yöneticilere ve konferanslarda sunma gibi daha fazla uzmanlık ve sorumluluğa sahip tipik olarak daha teknik ekip üyeleridir. Bazı veri bilimcileri tüm bu görevleri gerçekleştirirken diğerleri eğitim algoritmaları veya model oluşturma gibi belirli görevlere odaklanır. Birçok veri bilimcisi, kariyerlerine veri analistleri olarak başladı ve veri analistleri birkaç yıl içinde veri bilimcisi pozisyonlarına terfi edebilir.

Kullanılamıyor Veri analisti Veri Bilimci
Rol İstatistiksel veri analizi Büyük verileri kullanarak karmaşık iş ihtiyaçlarına çözümler geliştirin
Tipik araçlar Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Azure Makine Öğrenimi, Apache Superset, Power BI, Veri Bilimi Defterleri
Veri türlerinin analizi Yapılandırılmış veriler Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler
Görevler ve vazifeler
  • Yönetim tarafından atanan projeleri tanımlamak için paydaşlarla birlikte çalışın.
  • Veri kaynaklarını sorgulamak ve doğru veri kümesini toplamak için SQL kullanın.
  • Verileri tanımlayın, temizleyin ve analiz edin.
  • Bulgularını yorumlayın, görselleştirin ve özet raporlar aracılığıyla paydaşlara sunun.
  • Alan bilgilerine dayalı olarak projeleri kendi başlarına başlatın.
  • Makine öğrenimi de dahil olmak üzere istatistik, veri madenciliği, analitik ve modelleme için daha gelişmiş teknikler kullanın.
  • Sonuçları iş sonuçlarını artıran önerilere çevirin.
  • Bulgularını etkili bir şekilde görselleştirin ve paydaşlara sunun.
  • Bir veri bilimcisi, büyük verilerden değerli bilgiler çıkarmak için araştırma projelerine liderlik eder ve teknoloji, matematik, işletme ve iletişim alanlarında yeteneklidir. Kuruluşlar bu bilgileri daha iyi kararlar almak, karmaşık sorunları çözmek ve operasyonlarını geliştirmek için kullanır. Bir veri bilimcisi, büyük veri kümelerinde gizlenmiş eyleme geçirilebilir içgörüleri ortaya çıkararak, şirketinin hedeflerine ulaşma yeteneğini önemli ölçüde iyileştirebilir. Bu nedenle veri bilimcileri yüksek talep görüyor ve hatta iş dünyasında "rock yıldızları" olarak kabul ediliyor.

    Veri bilimcisi rolü hakkında bilgi edinin

  • Veri bilimi, bilgi edinmek için verilerin bilimsel olarak incelenmesidir. Bu alan, bilinçli kararlar ve tahminler yapmak amacıyla büyük veri kümelerinden bilgi çıkarmak için birden çok disiplini birleştirir.

    Veri bilimine giriş yapın

  • Veri bilimcileri, büyük verilerden değerli bilgiler ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için araştırma projelerine öncülük eder. Bu, çözülecek sorunun tanımlanmasını, veritabanlarından doğru verileri çekmek için sorgular yazmayı, verileri temizlemeyi ve sıralamayı, makine öğrenimi modelleri oluşturmayı ve eğitmeyi ve bulguları paydaşlara etkili bir şekilde iletmek için veri görselleştirme tekniklerini kullanmayı içerir.

    Veri bilimcilerinin verilerden nasıl bilgi çıkardığını öğrenin

  • Veri bilimi belgeleri projeye ve sektöre göre değişse de, genellikle proje planlarını, kullanıcı hikayelerini, model belgelerini ve kullanıcı kılavuzları gibi destekleyici sistem belgelerini içerir.

    hakkında bilgi edinin veri bilimi belgeleri

  • Bazı BT uzmanları, temel eğitim kursları ve çevrimiçi kurslar alarak veri bilimini öğrenirken, diğerleri bir veri bilimi yüksek lisans derecesi veya sertifikası alır. Sertifikalar, veri bilimi niteliklerinizi göstermenin ve kariyerinize hızlı bir başlangıç yapmanın harika bir yoludur. Microsoft sertifikalı profesyonellere yüksek talep var ve şu anda Azure veri bilimcileri için uygun işler var.

    Veri bilimi eğitim kaynaklarını ve sertifikalarını keşfedin

  • Veri bilimcileri gibi, veri analistleri de verilerdeki eğilimleri ortaya çıkarmak için büyük veri kümeleriyle çalışır. Ancak veri bilimcileri, veri bilimi projelerini başlatmak ve yönetmek, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek ve projelerinin sonuçlarını yöneticilere ve konferanslarda sunmak gibi daha fazla uzmanlık ve sorumluluğa sahip daha teknik ekip üyeleridir. Bazı veri bilimcileri tüm bu görevleri yerine getirirken diğerleri algoritmaları eğitmek veya modeller oluşturmak gibi belirli görevlere odaklanır.

    Veri bilimcisi ve veri analisti sorumluluklarının karşılaştırmasını görün

Ücretsiz Azure hesabını kullanmaya başlayın

12 ay boyunca ücretsiz popüler Azure hizmetlerinin, her zaman ücretsiz 25'ten fazla hizmetin ve ilk 30 gününüzde kullanabileceğiniz $200 kredinin keyfini çıkarın.

Bir Azure Yapay Zeka satış uzmanıyla bağlantı kurun

Azure Yapay Zeka’yı kullanmaya başlama konusunda tavsiye alın. Sorular sorun, fiyatlandırma ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin ve ihtiyaçlarınızı karşılayacak bir çözüm tasarlama konusunda yardım alın.