Veri Analitiği nedir ve neden tüm disiplinlerden öğrenciler bunu bilmelidir?

Veri analitiği, daha sonra akıllı iş kararlarını yönlendirmek için kullanılan anlamlı, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için ham verileri analiz etme sürecidir. Analitik artık gelecekle ilgili değil, tedarik zinciri, sağlık hizmetleri, mühendislik, tüketim malları, tıp vb. gibi iş dünyasının her alanına dokunan ve giderek büyüyen bir disiplindir. Veri bilimi problemleri üzerinde çalışmak için programlama bilgisi ve istatistik gerektiğinden, yalnızca bilgisayar bilimi/istatistik disiplininden gelen öğrencilerin Veri Analitiğini takip etmesi gerektiği birkaç kişi için bir varsayım olabilir.

Veri Bilimi uygulamaları farklı alanlara/disiplinlere yayıldığından, bir kişi alan uzmanı olmak istiyorsa, veri biliminin temel bilgilerini anlamadan veya bunlara sahip olmadan bir alanda uzmanlaşmak neredeyse imkansızdır.

Bu nedenle, hangi disiplinden olursa olsun tüm öğrencilerin veri bilimini öğrenmesi zorunludur. Son on yılda bilgi işlem gücü ve veri depolama yeteneklerinin geliştiğini gördük. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme algoritmalarının büyümesi, çeşitli veri kaynaklarından gelen büyük miktarda veriyi analiz etme yeteneği ile olağanüstü olmuştur.

Monarch, Knowledge Studio, Panopticon ve RapidMiner gibi Altair araçları, Makine Öğreniminin otomatik iş akışına dayandığından, öğrencilerin Veri Analitiğine girmelerini kolaylaştırır.

Monarch ve Knowledge Studio ücretsiz öğrenci versiyonunu İNDİRİN

RapidMiner Studio Community versiyonunu ücretsiz İNDİRİN

Veri Hazırlama Nedir – Altair Monarch

Altair Monarch, metin, Excel, PDF, XML ve HTML gibi rapor dosyalarından veri çıkarmak için kullanılan bir rapor madenciliği aracıdır. Monarch ayrıca OLE DB/ODBC veri kaynaklarından, elektronik tablolardan ve masaüstü veritabanlarından veri alabilir. Yazılım, verileri Monarch’taki 80’den fazla önceden oluşturulmuş fonksiyonla geliştirilebilen tablo biçiminde ayrıştırır. Veriler, başta elektronik tablolar olmak üzere çeşitli formatlara kolayca aktarılabilir. Uygulama Örnekleri

Veri Analizi ve Modelleme – Altair Knowledge Studio

Altair Knowledge Studio, veri keşfi ve modellerin geliştirilmesi ve dağıtımı için kullanılan gelişmiş bir görsel modelleme ve görsel tahmine dayalı analitik aracıdır. Knowledge Studio, tek bir satır kod gerektirmeden hızlı bir şekilde açıklanabilir sonuçlar üretir. Uygulama Örnekleri

Veri Görselleştirme – Altair Panopticon

Altair Panopticon, Altair’in veri görselleştirme yazılımıdır. Kullanıcıların sürükle ve bırak arayüzü ile gelişmiş veri görselleştirme ve akış işleme uygulamaları oluşturmasına, değiştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Uygulama Örnekleri

RapidMiner

RapidMiner, veri madenciliğinden model dağıtımına ve model işlemlerine kadar her şeyi mümkün kılan güçlü bir veri madenciliği aracıdır. Uçtan uca veri bilimi platformu, kuruluşunuz genelinde gerçek etki yaratmak için gereken tüm veri hazırlama ve makine öğrenimi yeteneklerini sunar.