Veri Bilimi ve Uygulamalı Veri Bilimi: İkisi Arasındaki Fark Nedir?



Alıntı: Çoğu endüstride yaklaşık olarak ürünlerini ve organizasyonlarını incelemek ve incelemek için bilinen ve neredeyse uygulanan alanlardan biri Veri Bilimidir. Ancak, Veri Bilimi ile Uygulamalı Veri Bilimi arasında biraz fark vardır.

giriiş

Veri bilimi bazıları için olduğu gibi bazıları için de yürütülen bilgi teknolojisi bilgisinin bir alt bölümüdür, her iki ifade de birbirinin yerine kullanılabilir. Layman’ın ifadelerinde, bilgi teknolojisi, bir görselleştirme oluşturmak, tahminde bulunmak veya istatistikleri bu şekilde manipüle etmek için verilerin çıkarılmasıdır. Gerçekleri analiz etmekten ve dileklere uygun olarak görselleştirmeleri büyütmekten oluşur.

Veri Bilimi ile Uygulamalı Veri Bilimi arasındaki farka gelecek olursak; bilgi teknolojisi bilgisinin uygulanmasında öğrenme sanatı, bilgi teknolojisi bilgisi ile tanıtılır. Uygulamalı gerçekler bilimi, gerçeklerin yeni uygulamalarına yönelik öğrenmeyi, teknolojik know-how’ı ve bilgi ve analize daha hızlı erişim için yeni yöntemler veya yetenekler geliştirmeyi içeren geniş bir bilgi teknolojisi know-how kapsamına sahiptir. Uygulamalı gerçekler bilim adamları, bilgi bilim adamlarına kıyasla veri teknolojisinin ve stratejilerinin çalışma yöntemleri hakkında daha yüksek ve derin teknik bilgiye sahiptir.

Veri Bilimi ile Uygulamalı Veri Bilimi arasındaki fark hakkında ekstra derin bir fikir edinmek için Veri Biliminin geniş alanlarını inceleyelim. Öğrenciler, öncelikle her ikisinin de stratejik önceliklerine dayalı olarak çevrimiçi Veri Bilimi yayınlarını akıllıca seçebileceklerdir. Ayrıca Veri Bilimi ile Uygulamalı Veri Bilimi arasındaki ayrımı bir noktaya kadar netleştirmeye yardımcı olacaktır.

Veri Bilimi Nedir?

Veri teknolojisi bilgisi, uygunluğu koruyan yükselen bir konudur. Özünde, teknolojik bilgi birikimi, sürekli olarak gelişebilecek eğilimleri ve değerli içgörüleri ortaya çıkarmak için daha yüksek makine tanıma yaklaşımları oluşturmak için birden fazla disiplinin ve yöntemin kullanılmasıdır. Veri bilimi üretimi, paydaşların kurumsal kararları, teknikleri ve geleceği nasıl kullandıklarını ayırt etme ve optimize etme gücüne sahiptir.

Kariyerinde ilerlemek isteyen adaylar, Veri Bilimi Eğitimi en iyi seçenektir.

Veri Biliminin Kapsamı

Veri Madenciliği – Veri madenciliği, pişmemiş gerçekleri çıkarmak ve bilinçli kararlar vermek için bağlantıları belirlemek için bir olgu teknolojisi prosedürüdür.

Veri görselleştirme- Veri görselleştirme, henüz okuma ve kurumsal gereksinimleri hedefleyen görsellerin büyümesine yardımcı olan istatistik teknolojisinin bir yönüdür.

Zaman serisi tahmini- Zaman serisi tahmini, aynı zamanda kayıtlar arasındaki teorik bağlantıyı çözmenin yanı sıra tarihsel bilgileri kullanarak gerçekleri yansıtmanın bir yoludur.

Kayıtları temizleme ve yeniden modelleme – Veritabanı yönetimini içerdiğinde, büyük miktarda veriyi depolamak, yorumlamak ve tanımak zor olabilir. Veri temizleme, veri tabanlarından gelen gürültüyü ortadan kaldıran, bilgiyi analiz etmeyi kolaylaştıran ve istenildiği gibi değiştirilebilen, bilgi biliminin yoğun bir faktörüdür.

Veri Bilimi

Uygulamalı İstatistik nedir?

İstatistik bilimcileri genellikle modaları tanımanın özel bir sistemin nasıl olması gerektiğini karşılaştırırken, büyük miktarda veriye uygulandığında sonuçları tahmin edebilir, istatistikçiler kolay bir modelle başlama ve daha büyük bir dizi istatistiği temsil eden bir model veri kümesini analiz etme eğilimindedir. Modeldeki varsayımlar, sonuçların doğruluğunu artırmak ve gerçekçi sorunları çözmek için test edilir ve değiştirilir.

Veri bilimi kayıtlara dayanır, ancak bilgi teknolojisi teknik bilgisi ve veriler arasındaki bir başka ayrım, uygulanan bilginin analiz ve problem çözme için ekstra saf matematiksel bir yöntem gerektirmesidir. Büyük bir organizasyonun küçük bir bölümünü veya genel bir fenomenin sınırlı sayıda en etkilisini oluşturan küçük örneklerin gözlemlenebilir özelliklerinden “büyük şirketler ve tercih edilen fenomenler” hakkında doğru sonuçlar çıkarmaya odaklanır. Matematik ve lineer cebir gibi matematiksel araçları şans ilkesine uygular.

Çıkarımsal veya tanımlayıcı bir istatistik tekniği içerir. Aynı zamanda, daha küçük bilgi birimlerini işlerken benzersiz bir şekilde faydalı problem çözme prosedürleri sunar.

Uygulamalı Veri Biliminin Kapsamı

Yeni algoritmalar araştırmak – Yazılım programı geliştirmede olduğu gibi, istatistikleri sıralamak için çeşitli algoritmalar vardır. Bununla birlikte, seçilen kurallar dizisi, bilgi teknolojisi know-how’ında doğru olan, zamansal sorun ve bilgi yapısı yoluyla belirlenir.

Matematiksel fonksiyonları optimize ederek geleneksel algoritmaların oranını artırmak- Öğrenme, teknolojik bilgi birikimini kaydeder, aritmetik ve bilgiyi gerektirir. Önceki genel matematiksel işlemleri kullanmak yerine, daha hızlı uygulama için üstün bir tıbbi teknik çok önemlidir.

Yeni tahminler yapmak – Tahminler genellikle güvenilir değildir, ayrıca bir sürü algoritma kullandıktan sonra. Periyodiklik ve eğilimlerden yoksundurlar. Uygulamalı gerçekler teknolojisi, büyüyen yeni tahminlere de bakar.

Veri Biliminde Kariyer Fırsatları

Veri bilimi uzmanları, yalnızca çağın değil, her faaliyet bölgesinde aranıyor. Gerçekte, en büyük beş teknoloji ajansı (Google, Amazon, Apple, Microsoft ve Facebook) ABD Personelinin yüzde 1’inin 1/2’sini en iyi şekilde atamaktadır. Ancak – bu aşırı ücretli, talep gören rolleri kesintiye uğratmak için – genellikle ileri eğitim gereklidir.

“Veri bilimcileri oldukça bilgili – yüzde 88’i en az yüksek lisans diplomasına ve yüzde 46’sı doktoraya sahip – ve aynı zamanda şaşırtıcı istisnalar olsa da, gerekli uzmanlık derinliğini artırmak için genellikle tamamen güçlü bir eğitim geçmişi gereklidir. bir bilgi bilimcisi olmak,” diyor Büyük Veri’nin ana sitesi KDnuggets.

İşte karmaşık bir diploma ile mahvedebileceğiniz önde gelen istatistik teknolojisi kariyerlerinden bazıları.

1. Veri Bilimcisi

Veri bilimciler, bir işletmeye avantaj sağlayacak kalıpları keşfetmek ve stratejik ticari işletme seçimlerini baskı altına almak için büyük miktarlarda karmaşık ham ve işlenmiş gerçekleri araştırabilmeyi isteyeceklerdir. İstatistik analistleriyle karşılaştırıldığında, kayıt bilimcileri çok daha tekniktir.

2. Makine Öğrenimi Mühendisi

Makine öğrenme mühendisler kayıt hunileri oluşturur ve yazılım programı yanıtları sağlar. Normalde yazılım mühendisliği ile ilgili bilgilere ek olarak sağlam veri ve programlama yeteneklerine ihtiyaç duyarlar. Sistemler hakkında bilgi sahibi olan aygıtları tasarlamaya ve oluşturmaya ek olarak, bu tür yapıların performansını ve işlevselliğini izlemek için koşu kontrolleri ve deneyleri için ek ücrete tabi olabilirler.

3. Makine Öğrenimi Bilimcisi

Makine uzmanı bilim adamları, genellikle Araştırma Bilimcisi veya Araştırma Mühendisi gibi unvanları kullanırlar.

4. Uygulama Mimarı

Uygulama mimarları, kişi arayüzü ve altyapı gibi yapı katkı maddeleri ile birlikte uygulamaların mimarisini güzel bir şekilde tasarlamaya odaklanır.

5. Kurumsal Mimar

Bir ajans mimarı, bir işletmenin yaklaşımını, hedeflerini gerçekleştirmek için gereken dönemle uyumlu hale getirmekten sorumludur. Bunu başarmak için, ticari işletme ve onun teknolojisi hakkında tam bir bilgiye sahip olmaları gerekir ve kişinin arzularını tatmin etmek için gereken sistemin yapısını tasarlamak isterler.

veri bilimi

Uygulamalı Bilimlerde Kariyer Fırsatları

Uygulamalı bilimlerin birçok alanı vardır ve her birinin uzmanlık dalları vardır. İşte farklı uygulamalı teknolojik know-how alanlarından 10 örnek:

1. Havacılık ve uzay mühendisliği

Bu alan, uçakları, uzay araçlarını ve füzeleri tasarlamak ve genişletmek için fizik, aritmetik ve kimya dahil uygulamalı bilimleri kullanır. Savunma ve üretim şirketleri, örneğin, uyduları tasarlamak ve getirmek için havacılık mühendislerini işe alıyor. Bazı üniversiteler, havacılık mühendisliğini ana dal olarak sağlar, ancak üniversite öğrencileri, havacılık mühendisliği rollerini takip etmeden önce fizik, astronomi veya makine mühendisliği okumayı da seçebilirler. Bununla birlikte, bazı uzmanlar ayrıca kendilerini farklı başvuru sahiplerinden ayırmak için ilgilendikleri yerde karmaşık bir derece alırlar.

2. Ziraat mühendisliği

Bu mühendislik biçimi, tarım arazileriyle uğraşmak için daha iyi sistemler oluşturmak için temel tarım standartlarına ilişkin bilgileri kullanır. Ziraat mühendisliği, tarım uzmanlarının insan kullanımı veya alımı için bitki ve hayvanları tedarik etmek için kiraladığı teçhizatı, teknikleri, sistemleri ve teknikleri düzenlemek ve genişletmek için mühendislik kavramlarından yararlanma bilimi ve sanatıdır. Ziraat mühendisleri ayrıca daha yüksek mahsul verimi veya çiftlik hayvanı üretimi elde etmek için üstün yetenekler kullanabilir.

Ziraat mühendisleri ek olarak tarım veya makine mühendisliği odaklı bir lisans derecesine sahip olabilir, ancak bu alanda biyoloji veya kimya alanında değişenler için de olanaklar vardır. Ek olarak çiftçilere fabrikalarını veya yerleşimlerini korumaları ve gıda endüstrisi için üretim merkezleri kurmaları konusunda yardımcı olabilirler.

3. Mimari mühendislik

Bu, mimarlık, inşaat mühendisliği ve beton planlamadan oluşan bir kariyerdir. Bu kuruluştaki uzmanların düzenli olarak tamamladığı sıradan bir görev, konut, iş ve iş yapıları dahil olmak üzere evleri tasarlamaktan ibarettir. Bir mimarlık mühendisi için eğitim gereksinimleri, genellikle işletme içindeki mesleki deneyimin eşlik ettiği mühendislik veya yapı alanında bir lisans diplomasıdır. Bazı kolejler bu yerde lisansüstü programlar sunar veya mimari mühendislik pozisyonları için potansiyel adaylar, üstün zevkten yararlanmak için tüm staj veya çıraklık eğitimlerini de alabilir.

4. Biyometrik mühendislik

Bu girişim, bilimsel ve bilimsel araştırmaların birçok yönünü içerir ve bilimsel keşifler ve yenilikler sağlamayı hedefler. Sağlık uygulamalarını iyileştirmek için tıp, biyoloji ve mühendisliğin karıştırılmasını içerir. Biyomedikal mühendisleri ayrıca tıbbi durumları teşhis etmeye ve bunlarla başa çıkmaya yardımcı olacak araçlar veya araçlar düzenleyebilir. Ayrıca, sağlıklı yaşam koşullarını korumalarına yardımcı olabilecek donanımları sağlamak için yeni yöntemler bularak hastaların yaşam zevkini artırmak için resim yapıyorlar.

5. İnşaat mühendisliği

Bu, kasabaların yerleşimini, üretimini ve yenilenmesini içeren bir mühendislik alanıdır. Yapı mühendislerinden ulaşım mühendislerine, çevre mühendislerine veya su kaynakları araştırmacılarına kadar birçok inşaat mühendisliği kariyeri vardır.

Bir inşaat mühendisinin eğitimi normalde matematik, fizik, kimya veya biyolojiden oluşan derslerde mühendislikle ilgili konulara odaklanan dört veya fazla yıllık üniversite gözleminden oluşur. İnşaat mühendisliğinin her uzmanlığının, takip etmek istediğiniz mühendislik türüne bağlı olarak değişen, kendi eğitim gereksinimleri vardır.

Çözüm

Veri teknolojisi bilgisi, ultra modern neslin kullanımıdır ve bu teknoloji, elde edilecek hiçbir bilgi kalmayıncaya kadar artık geçmeyecektir. Gerçekler varsa, kayıt teknolojisi olumludur. Veri bilimcilerin ticari işletmelerin başarısı üzerinde büyük etkisi vardır. Bir istatistik bilimcisi olmak istiyorsanız, bilgi edinmeye başlayın, uzman bir istatistik teknolojik know-how sertifikası alın ve veri kümelerinden anlayışlı gerçekleri çıkarmaya başlayın. Finans, üretim, BT teklifleri, veri teknolojisi bilgisi, ticari işletmenizin yerine getirilmesinde yardımcı olacaktır. Dijital teknolojiye merhaba!

Veri Bilimi ve Uygulamalı Veri Bilimi: İkisi Arasındaki Fark Nedir?

Archit Gupta bir Dijital Pazarlamacı ve en iyi küresel çevrimiçi eğitim sağlayıcısı MindMajix ile çalışan tutkulu bir yazardır. Ayrıca İş Zekası, Salesforce, Siber Güvenlik, Yazılım Testi, QA, Veri analitiği, Proje Yönetimi ve ERP araçları gibi BT ve zorlu teknolojiler hakkında derinlemesine bilgi sahibidir.


Kaynak : https://brightclassroomideas.com/data-science-vs-applied-data-science/

SMM Panel PDF Kitap indir