Veri bilimi, popüler videoları tahmin etmek, sağlık hizmetlerinde devrim yaratmak ve daha fazlasını yapmak için algoritmalar oluşturan dahi beyinleri akla getiren ilgi çekici bir alandır. Ama gerçek biraz daha az çekici. Süslü algoritmalara ve göz kamaştırıcı görselleştirmelere geçmeden önce, genellikle gözden kaçan ancak önemli olan veri karıştırma adımı var.

Herhangi bir veri bilimi projesinin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlayan, övülmemiş ancak temel bir temeldir. Veri Bilimi alanında Lisansüstü Sertifika eğitimi almak isteyenler için bu adımda uzmanlaşmak çok önemlidir çünkü sonraki tüm analiz ve içgörülerin temelini oluşturur. İşte veri tartışmasının neden daha fazla tanınmayı hak ettiği ve neden sizi veri biliminde başarılı bir kariyere doğru iten gizli mücevher olabileceği.

Temiz Verinin Gücü Ortaya Çıkarılıyor

Müşteri kayıtları, sosyal medya akışları, finansal işlemler ve daha fazlası gibi potansiyel içgörülerin altın madeni olan devasa miktarda verinin parmaklarınızın ucunda olduğunu hayal edin. Ancak bu verilerin hâlâ analize hazır olması gerekiyor. Tutarsızlıklar, eksik değerler ve yinelenen girişlerle doludur. İsimler farklı şekilde yazılabilir, tarihler gelişigüzel biçimlendirilebilir ve bazı yararlı bilgiler eksik olabilir. Bu, çoğu ham verinin karmaşık gerçeğidir.

Veri tartışması bu durumu doğrudan ele alıyor. Bu organize olmayan verileri temiz, tutarlı ve kullanışlı bir formata dönüştürmek için bir dizi teknik içerir. Bu şunları içerebilir:

• Hataları Tanımlama ve Kaldırma: Bu, yazım hatalarının düzeltilmesini, tutarsız tarih biçimlerinin düzeltilmesini ve yinelenen girişlerin kaldırılmasını içerebilir.
• Veri Atımı: Eksik değerler için veri düzenleme teknikleri, boşlukları dolduracak en olası değeri tahmin edebilir ve eksiksiz bir veri kümesi sağlar.
• Veri Dönüşümü: Bu, veri türlerinin dönüştürülmesini (örneğin, metnin sayılara dönüştürülmesi), birimlerin standartlaştırılmasını (örneğin, tüm para birimlerinin tek bir birime dönüştürülmesi) ve mevcut verilerden türetilen yeni değişkenlerin yaratılmasını içerebilir.

Temiz veriler doğru sonuçlara yol açtığından ve bu da daha eyleme geçirilebilir içgörülere yol açtığından, verilerle uğraşmak analiziniz için sağlam bir temel oluşturur.

İş Akışlarınızı Daha Verimli Hale Getirir

Veri tartışması yalnızca verileri temizlemekle ilgili değildir; verimlilikle ilgilidir. İşte nasıl:

• Analiz Süresini Azaltır: Temiz verilerin analitik araçlar tarafından işlenmesi daha kolay olduğundan, analizleri yürütürken ve raporlar oluştururken değerli zamanınızdan tasarruf edersiniz.
• Geliştirilmiş İşbirliği: Ekibinizdeki herkes aynı karmaşık veri kümesiyle çalıştığında, daha az kafa karışıklığı ve boşa giden çaba olur.
• Daha Az Hata: Temiz veriler, hataların analizlerinize sızma riskini en aza indirerek daha güvenilir ve güvenilir sonuçlara yol açar.

Veri düzenleme becerileri, zamanın nakit olduğu bir dünyada size önemli bir avantaj sağlayabilir. Veri yönetimi konusunda ustalaşarak iş akışınızı kolaylaştırabilir, üretkenliği artırabilir ve sonuçta herhangi bir veri bilimi ekibi için daha değerli bir varlık haline gelebilirsiniz.

Veri Düzenleme Becerileri Neden Önemlidir?

Peki neden veri çekişmesini önemsemelisiniz? İşte birkaç neden:

Talep Yüksek

Araştırmalar, veri karıştırmanın bir veri bilimcinin zamanının %50 ila %80’ini alabileceğini gösteriyor. Bu, güçlü veri işleme becerilerine yüksek talep olduğu anlamına gelir.

Başarıya Giden Bir Basamak Taşı

Veri tartışmasında ustalaşmak, veri manipülasyonu ve yönetiminde size sağlam bir temel sağlar. Bu, istekli herhangi bir veri bilimci için önemli bir beceri setidir.

Daha Derin Öğrenmeye Açılan Kapı

Veri işlemeye ilişkin güçlü bir anlayış, veri modelleme ve makine öğrenimi gibi daha gelişmiş konuları daha derinlemesine incelemenize olanak tanır.

Veri Tartışma Becerinizi Geliştirme

Neyse ki veri tartışması aşağıdaki şekillerde geliştirilebilecek bir beceridir:

Programlama Dillerini Öğrenin

Python ve R gibi diller, veri işleme ve temizleme için özel olarak tasarlanmış güçlü kitaplıklar sunar. Bu dillerde uzmanlaşmak, en karmaşık veri sorunlarının bile hiç zorlanmadan üstesinden gelmenize yardımcı olacaktır.

Pratik yapmak mükemmelleştirir

Verilerle uğraşan oyun alanınız olarak hizmet edebilecek, çevrimiçi olarak halka açık birçok veri kümesi vardır. Çeşitli teknikleri deneyin ve becerilerinizin gelişimini izleyin.

Veri bilimi topluluğu işbirliğiyle gelişir. Deneyimli veri düzenleyicilerden bilgi edinmek ve kendi deneyimlerinizi paylaşmak için çevrimiçi forumlara veya atölye çalışmalarına katılın.

Çözüm

Veri tartışması, veri biliminin en gösterişli yönü olmayabilir, ancak inkar edilemeyecek kadar önemlidir. Bu beceride uzmanlaşarak temiz, güvenilir ve eyleme geçirilebilir bilgiler sunabilen profesyonel bir veri bilimci olma yolunda ilerleyeceksiniz. Dolayısıyla, bir dahaki sefere veri bilimi hakkında bir şeyler duyduğunuzda, bazı veri düzenleyicilerin verilerin gerçekten işe yarayacak şekilde hassaslaştırılmasında önemli bir rol oynadığını unutmayın.

İlgili