Teknoloji Kampüsü

  1. Anasayfa
  2. »
  3. Bilim
  4. »
  5. Knime ile Veri Bilimine Giriş

Knime ile Veri Bilimine Giriş

'Veri Bilimi' kavramının popülaritesinin giderek arttığı bu dönemde, karşımıza birçok veri bilimi aracı çıkıyor. Her bir aracın kendine göre artı yönleri ve odak noktaları bulunduğudan, isteğe göre oldukça farklı seçenekler sunuluyor. Bu yazımızda, bu araçlardan birisi olan Knime ile Veri Bilimine Giriş konusunu işleyeceğiz.

Teknoloji Kampüsü Teknoloji Kampüsü - - 7 dk okuma süresi
143 0
Knime ile Veri Bilimine Giriş

Knime, veri bilimini kolaylaştırmak için geliştirilmiş bir araç olarak görülebilir. Popülaritesini, veri bilimi alanında özellikle arama motorları ve sosyal medya analizlerinde kullanılan Node zincirinin temelini oluşturuyor olmasına borçludur. Bahsi geçen Node zincirleri, etkileşimli bir grafik aracıyla veriyi tek tek değerlendirmenizi sağlayarak analiz sürecini hızlandırma potansiyeli taşıyor. Ayrıca Knime, grafiksel programlama diliyle desteklenen oldukça gelişmiş bir çalışma ortamı da sunmakta. Kullanıcı deneyimini arttıran bu önemli husus, onu öne çıkaran temel yönleri arasında yer alıyor.

Yukarıda bahsedilen başlıca avantajları sayesinde, verilerin herhangi bir programlama dili kullanmadan istenilen analize tabi tutulması mümkün. Bu da, günümüz koşullarında oldukça heyecan verici.

Veri Bilimi nedir?

Kısaca tanımlayacak olursak; Veri Bilimi, verilerin anlamlı bir şekilde yorumlanmasını ve çözümlenmesini sağlayan bir bilim dalıdır. Anlamlı hâle getirdiğimiz bu veriler, günlük hayatta ve iş yaşamında karşılaştığımız birçok sorunun çözümü için bizlere yol haritası gösterebilir.

Veri biliminin amacı nedir?

Veri bilimindeki amaç, kuruluşların çoklu kaynaklarda bulunan verileri toplayarak, analiz ederek ve görselleştirerek, çalışmalarına yönelik daha iyi ve daha doğru kararlar almalarını sağlamaktır. Bu sayede kuruluşlar, stratejilerini geliştirebilir ve zorluklarla başa çıkabilirler.

Veri Bilimi

Veri biliminin ekosistemi nasıldır?

Verileri anlamlı bir şekilde yorumlamak ve çözüme kavuşturmak için veri biliminde kullanmakta olduğumuz temel adımlar vardır. Bunlar;

  • verilerin toplanması,
  • temizlenmesi,
  • analiz edilmesi ve görselleştirilmesidir.

Verilerin toplanmasında, veritabanlarından ve web kaynaklarından veri elde etmek söz konusu olabilir. Temizlenme aşamasında ise, veriler performans ölçümleri gibi farklı algoritmalar aracılığıyla düzenlenebilir. Analiz aşamasında ise, veriler matematiksel modeller aracılığıyla değerlendirilebilir. Son olarak görselleştirme aşamasında, elde edilen sonuçlar grafikler, tablolar ve sunumlar aracılığıyla ifade edilebilir.

Knime, ne gibi artılar sağlıyor?

Knime, bir veri bilimcisinin ihtiyaç duyacağı her şeyi tek bir paket içinde sunuyor. Sunulan tüm paket elemanları, oldukça hızlı çalışır. Bu sayede diğer araçlara göre çok daha yüksek performans altında güzel işler başarabilirsiniz. Ayrıca, çoğu zaman kullanacağınız herhangi bir Python veya R kütüphanesini Knime’a dahil edebilirsiniz.

Knime, kullanıcılarına veri biliminde etkili bir şekilde çalışmalar yapabilmeleri için gerekli olan tüm araçları sunuyor. Knime sayesinde, veri bilimcilerin çalışmalarını herhangi bir programlama diline bağlı kalmaksızın yapabiliyor olması, onun büyük bir artısı. Ayrıca, Knime’nin haziran ayında yayımlanan yeni sürümüyle birlikte gelen yenilikler de dikkat çekiyor.

Knime arayüzünde neler var?

Knime arayüzü, veri bilimcilerin;

  • gömülü veri madenciliği,
  • biyometrik modellenme,
  • keşifsel veri analizi

ve diğer data science alanlarında çalışmalarını yapmasına olanak sağlar. Ayrıca arayüz üzerinde, herhangi bir kodlama dili olmadan etkileşimli bir şekilde çalışabilen birçok araç bulunmaktadır. Bu araçlar kullanıcılara veri kaynaklarını keşfetme, modeller oluşturma ve sonuçları analiz etme gibi işlemleri gerçekleştirme imkanı sunmaktadır.

 

Knime ücretli midir?

Knime, kullanıcılarına ücretsiz olarak sunulan bir araçtır. Ancak, Knime’nin tam sürümünü kullanmak isteyenler için bir abonelik modeli mevcuttur. Bu abonelik modeli, kullanıcılara daha fazla özellik ve destek sunmaktadır.

Knime ile ilgili güncellemeleri nereden takip edebiliriz?

1) Knime web sayfasında bulunan forumları kullanabilirsiniz. Bu forumlar, kullanıcıların sorularını söyleyip fikir ve önerilerini bildirebilecekleri alanlardır.  Forumlara üye olmak için ise Knime web sayfasına giriş yapmanız ve “Forum” sekmesini tıklamanız yeterlidir.

2) Twitter’da @knime adresinden Knime ile ilgili güncellemeleri takip edebilirsiniz.

Veri bilimini gelecekte neler bekliyor?

Veri biliminin gelecekteki konumu oldukça parlak görünüyor. Giderek daha fazla veriye sahip olacağımız ve bu verileri daha iyi analiz edebileceğimiz bir dönemde yaşıyoruz. Veri bilimi, önümüzdeki yıllarda hızla büyüyecek ve gelişecek. Knime ile veri bilimine giriş yapmak istiyorsanız, şu anda en iyi zaman.

Veri Bilimini nereden öğrenilebiliriz?

Veri bilimine giriş yapmak için öncelikle çalışmaya nereden başlayacağınızı belirlemelisiniz. Yardım alabileceğiniz çok fazla kaynak mevcut ancak bazı kaynaklar öğrenme sürecine çok daha iyi rehberlik eder. Aşağıdaki listede veri bilimine giriş yapabileceğiniz en iyi kaynaklar sunulmuştur:

  • Online dersler: Bu kaynaklar, veri bilimi konusunda uzmanlaşmış eğitimciler tarafından hazırlanan derslerden oluşur ve genellikle video formatında sunulurlar. Örneğin, Coursera ve Udemy gibi popüler e-öğrenme platformlarında birçok veri bilimi dersi bulunmaktadır.
  • Kitaplar: Veri bilimi konusunda uzmanlaşmış kitaplar da mevcuttur. Ancak, bu tür kitaplar genellikle teknik detaylara odaklanırlar ve öğrencinin veri bilimindeki temel kavramları anlayabilmesi için bazen yetersiz kalabilirler.
  • Konferanslar: Veri bilimi alanında öne çıkan birçok etkinlik ve konferans düzenlenmektedir. Bu tür etkinlikler, veri biliminin farklı uygulamalarının nasıl işlediğini gösteren gerçek örnekler sunarlar. Ayrıca alandan uzmanlar ile yakından tanışma imkanı da sunarlar.
  • Web Siteleri: Literatürdeki en son gelişmeler hakkında bilgi alabileceğiniz birçok web sitesi mevcuttur. Özellikle Kaggle ve Stack Overflow gibi siteler, veri bilimindeki öğrenciler ve uzmanlar için çok yararlıdır.
What’s your Reaction?
5
11
2
1

İlgili Yazılar

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir