Veri İşlemenin Temelleri
Günümüzün dijital dünyasında veriler her yerdedir. İster büyük şirketler ister yenilikçi girişimler olsun, neredeyse her stratejik kararın arkasındaki itici güçtürler. Ancak bu verilerin etkili bir şekilde kullanılabilmesi için öncelikle temizlenmesi ve analiz edilmesi gerekmektedir. OpenClassrooms’un “Veri Kümenizi Temizleyin ve Analiz Edin” eğitimi tam da bu noktada devreye giriyor.
Bu eğitim, temel veri temizleme tekniklerine kapsamlı bir giriş sağlar. Eksik değerler, giriş hataları ve analizleri çarpıtabilecek tutarsızlıklar gibi yaygın zorlukları ele alır. Uygulamalı eğitimler ve örnek olay incelemeleriyle öğrencilere ham verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürme sürecinde rehberlik edilir.
Ama hepsi bu değil. Veriler temizlendikten sonra eğitim, keşifsel analize geçer. Öğrenciler verilerini farklı açılardan nasıl inceleyeceklerini keşfederek, aksi durumda gözden kaçabilecek eğilimleri, kalıpları ve öngörüleri ortaya çıkarabilirler.
Veri Temizlemenin Kritik Önemi
Herhangi bir veri bilimci size şunu söyleyecektir: Bir analiz ancak dayandığı veriler kadar iyidir. Kalite analizi yapılmadan önce verilerin temiz ve güvenilir olduğundan emin olmak zorunludur. Veri biliminin genellikle hafife alınan ancak kesinlikle hayati bir yönü olan veri temizliğinin devreye girdiği yer burasıdır.
OpenClassrooms "Veri Kümenizi Temizleme ve Analiz Etme" kursu, analistlerin gerçek dünyadaki veri kümeleriyle çalışırken karşılaştıkları ortak zorlukları vurgular. Eksik değerler ve giriş hatalarından tutarsızlıklara ve kopyalara kadar ham veriler nadiren alınır alınmaz analize hazır hale gelir.
Bu hataları tespit edip yönetmeye yönelik teknikler ve araçlarla tanışacaksınız. Farklı hata türlerini tanımlayarak, bunların analizleriniz üzerindeki etkisini anlayarak veya verilerinizi etkili bir şekilde temizlemek için Python gibi araçları kullanarak.
Ancak tekniklerin ötesinde, burada öğretilen bir felsefe var: titizliğin ve detaylara dikkatin önemi. Çünkü ne kadar küçük olursa olsun fark edilmeyen bir hata, tüm analizi bozabilir ve hatalı sonuçlara yol açabilir.
Keşif Amaçlı Veri Analizine Derin Bakış
Verilerinizin temizliğini ve güvenilirliğini sağladıktan sonraki adım, değerli bilgiler elde etmek için verileri derinlemesine araştırmaktır. Keşifsel Veri Analizi (EDA), verilerinizdeki eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri ortaya çıkarmanın önemli adımıdır ve OpenClassrooms kursu bu büyüleyici süreçte size rehberlik eder.
AED yalnızca bir dizi istatistik veya grafikten ibaret değildir; veri kümenizdeki yapıyı ve ilişkileri anlamaya yönelik metodik bir yaklaşımdır. Doğru soruları sormayı, bunları yanıtlamak için istatistiksel araçları kullanmayı ve sonuçları anlamlı bir bağlamda yorumlamayı öğreneceksiniz.
Veri dağıtımı, hipotez testi ve çok değişkenli analizler gibi teknikler ele alınacaktır. Kapsamlı bir genel bakış sunarak her tekniğin verilerinizin farklı yönlerini nasıl ortaya çıkarabileceğini keşfedeceksiniz.
Ancak kursun bu bölümü her şeyden çok veri biliminde merakın önemini vurguluyor. DEA, analiz olduğu kadar keşif de demektir ve beklenmedik içgörüleri ortaya çıkarmak için açık fikirli olmayı gerektirir.
