Bu sayfada İş Analitiği'nin tanımlayıcı (descriptive) ve tahmine dayalı (predictive) analitiklerine teorik ve teknik açıdan temel teşkil edebilecek konularla ilgili öğrenme adına bir yol haritası oluşturulmuş ve web üzerinde erişime açık olan alanlardan Türkçe kaynaklar derlenmeye çalışılmıştır.Adımlar oluşturulurken ABD'nin en iyi iş okullarından Harvard ve MIT Sloan'un Veri Bilimi ve İş Analitiği ders programları da dikkate alındı.Öğrenme yolu toplam beş adımdan oluşmaktadır.Birinci adımda İstatistik teorik bilgisi,ikinci adımda İş Analitiği yazılım araçları temel bilgisi,üçüncü adımda tahmine dayalı analitikler için Veri Madenciliği / Makine Öğrenmesi teorik bilgisi,dördüncü adımda yazılım araçları ile veri analizi ve görselleştirme ve son adımda yazılım araçları ile veri madenciliği / makine öğrenmesi konuları ele alındı.Bazı kısımlarda web üzerinde yeterli Türkçe kaynağa erişilemedi.Bu kısımlarda eğer varsa Türkçe kitap paylaşıldı yoksa da orjinal alanından İngilizce web sitelerinden bağlantılar gösterildi.İlerleyen dönemlerde bu eksik olan kısımlarda en azından giriş seviyesinde Türkçe döküman da oluşturmayı planlıyorum.Ve son olarak da İş Analitiği yazılım araçlarıyla ilgili bir not eklemek istiyorum.İş Analitiği için burada ben dört tane alternatif yazılım aracı sundum.Bunlardan ikisi (Excel,LibreOffice Calc) ofis yazılımı diğerleri de (R ve Python) açık kaynak programlama yazılımlarıdır.İş Analitiği çalışırken aralarından sadece bir tane seçim yapmak çoğu kullanıcı için yeterli gelebilir.Özellikle normal iş kullanıcıları öğrenme kolaylığı açısından ofis yazılımlarını daha çok tercih edeceklerdir.Yalnız analitikler yönüyle ileri ve gelişmiş yetenekler açısından bazı kullanıcılar da Python veya R 'ı veya her ikisini de öğrenmeyi tercih edebilirler.Şimdi sizleri daha fazla yormadan İş Analitiği öğrenme serüveniyle baş başa bırakmak istiyorum ...
9 Eylül 2016 Cuma
Nesnelerin İnterneti Nedir ?
Türkiye'de Google arama trendlerine göre 2015 yılında yani geçen sene daha çok konuşulmaya ve merak edilmeye başlanan Nesnelerin İnterneti kavramı bir anda hayatımızın içine yerleşmeye başladı.Nesnelerin İnterneti,hayatımızı ve bununla birlikte İş Analitiği'ni her yönden etkilemeye başladı.
Devamı için tıklayın ...
Büyük Veri Nedir ?
Cisco 2020 yılında 50 milyar cihazın internet ile birbirine bağlanacağını tahmin ediyor.Diğer bir yandan IDC 2020 yılına kadar dijital evren'in her iki yılda bir iki katına çıkacağını tespit ediyor.Son yıllarda bilişim dünyasında yaşanan teknolojik gelişmeler gerçekten baş döndürücü bir biçimde üssel bir biçimde artmaya devam ediyor.
Veri Madenciliği Nedir ?
Veri Madenciliği,İş Analitiği ile birlikte düşünüldüğünde analitik çözümlemelerin en önemli bir yapı taşı haline dönüşür.Veri Madenciliği özellikle tanımlayıcı ve tahmine dayalı analitiklerde geçmişe yönelik ne oldu ve bu iş gelecekte nasıl olacak veya geçmişte nasıl olabilirdi sorusunu yanıtlamada karar vericilerin etkili olarak yararlandıkları bir alandır.Aynı zamanda tahmine dayalı analitikler içinde kullanılmakla birlikte bu hususta yabancı kaynaklarda bir kafa karışıklığı söz konusudur.Bazı kaynaklar tahmine dayalı analitikler altında Veri Madenciliği yerine Makine Öğrenmesi kavramını kullanmayı tercih ederken ; istatistiğe daha yakın olan akademisyenler Veri Madenciliği kavramını tercih etmektedirler.Aynı zamanda her iki kavramın da aynı şey olduğunu söyleyenler de vardır.Şüphesiz ki bu konu başka bir yazının konusu olmalıdır.
Devamını okumak için tıklayın
Simülasyon ve İş Analitiği
Simülasyon,iş kararlarımızı uygulama sürecinde en önemli yol arkadaşlarımızdan biridir.Simülasyon sayesinde tasarlamış olduğumuz yeni bir iş modelinin muhtemel sonuçlarını her zaman %100 oranında gerçekle bir olmasa da görme ve analiz etme fırsatına kavuşuruz.Eğer simülasyonu başarılı bir şekilde yeni iş karar modellerimizde uygulayabilirsek uygulama yönünden yeniden düzeltme maliyetlerine çok az katlanarak yeni iş kararlarımızı başarılı bir şekilde uygulayabilme şansını elde ederiz.Bu yazıda İş Analitiği'nin hem tahmine dayalı (predictive) analitik hem de yerleşik (prescriptive) analitikler kısmında kullanılan çok önemli bir metot ve yöntemi olan Simülasyon hakkında genel bilgiler edinme fırsatı bulabileceksiniz ...
Optimizasyon ve İş Analitiği
Optimizasyon,her zaman en iyi çözüm yollarını keşfedebilmek için uğraşan matematikçilerin ve praktisyenlerin uğraştıkları bir alan olmuştur.Problemin boyutuna göre de optimizasyon çözümlerinin zorluk seviyesi değişmektedir.
Makine Öğrenmesi Nedir ?
Makine öğrenmesi, kabaca adı üstünde makinelere yani robotlara kendi deneyimlerimizi ve bilgilerimizi aktarmak gibi görünse de aslında tamamen böyle değildir.Makine öğrenmesi aynı zamanda yazılım sektöründe de çok yoğun bir biçimde kullanılan Yapay Zeka'nın bir alt dalıdır.Google,Amazon,Yahoo gibi internet devleri sundukları web servislerinde Makine Öğrenmesi'nin bütün fonksiyonlarından sonuna kadar yararlanmaya çalışırlar.Sizi , Makine Öğrenmesi kavramı nedir,nasıl çalışır,öğrenme tipleri nelerdir ve uygulama örnekleri nelerdir gibi soruların kısa ve özet yanıtlarını bulabileceğiniz makale ile başbaşa bırakayım ...
Devamını okumak için tıklayın
Veri Analizi Nedir ?
Veri analizi aslında gündelik hayatımızda farkında olmadan sürekli kullandığımız bir yöntemdir.Gün içinde aldığımız önemli kararların öncesinde beynimiz geçmişte yer alan deneyimlerimizi analiz ederek ortaya anlamlı bir sonuç çıkarmaya çalışır.Bu yazıda Veri Analizi'nin bir tanımı yapılmış,Veri Analizi'nin alt dalları olan keşifsel ve doğrulayıcı veri analizi hakkında kısa özet bilgiler verilmiştir...
Veri Bilimi Nedir ?
Son birkaç yılda hızla yükselişe geçen,bazı istatistik bilimcileri tarafından (Nate Silver gibi) yeni bir buzzword moda kavramı,jargon olarak görülen Veri Bilimi hakkında bu makalede genel bilgi,tanım ve işleyişi-süreci hakkında özet bilgiler okuyacaksınız.
Devamını okumak için tıklayın
Sosyal Ağ İş Analitiği Grupları
Bu sayfada aktif olarak çalışan İş Analitiği konularıyla ilgili sosyal ağ gruplarının genel bilgilerini bulacaksınız.Zamanla bu sayfa düzenli periyotlar halinde güncellenecektir.
Veri Bilimi İstanbul Facebook Grubu
https://www.facebook.com/groups/veribilimiistanbul/
Üyeleri İş zekası, büyük veri, analitik, yapay öğrenme, yapay zeka, veri görselleştirme gibi konularla ilgileniyorlar ve bu kapsamda paylaşımlar yapılıyor.
İstanbul Spark Meetup Grubu
http://www.meetup.com/Istanbul-Spark-Meetup/
Büyük veri işleme aracı Spark olmak üzere,Veri Bilimi ile ilgili konularda zaman zaman seminerler ve buluşmalar düzenleniyor.
Data İstanbul Meetup Grubu
http://www.meetup.com/dataistanbul/
Veri Mühendisliği,Veri Bilimi,İstatistik,Makine Öğrenmesi konularında seminerler ve buluşmalar düzenlenen bir grup.
Veri Bilimi İstanbul Facebook Grubu
https://www.facebook.com/groups/veribilimiistanbul/
Üyeleri İş zekası, büyük veri, analitik, yapay öğrenme, yapay zeka, veri görselleştirme gibi konularla ilgileniyorlar ve bu kapsamda paylaşımlar yapılıyor.
İstanbul Spark Meetup Grubu
http://www.meetup.com/Istanbul-Spark-Meetup/
Büyük veri işleme aracı Spark olmak üzere,Veri Bilimi ile ilgili konularda zaman zaman seminerler ve buluşmalar düzenleniyor.
Data İstanbul Meetup Grubu
http://www.meetup.com/dataistanbul/
Veri Mühendisliği,Veri Bilimi,İstatistik,Makine Öğrenmesi konularında seminerler ve buluşmalar düzenlenen bir grup.
İş Analitiği Ders Konuları
Bu sayfada İş Analitiği yüksek lisans programlarında gösterilen derslerden derlenmiş bir ders listesi ve genel bilgiler bulacaksınız.Bu sayfayı zaman içinde yeni bilgiler ekleyerek güncel tutmak istiyorum.Bu konuyu Türkiye'de kendini İş Analitiği alanında geliştirmek isteyip de yeterli imkanlara sahip olamayan meraklı bireyler için , kendilerine bir öğrenme yol haritası oluşturabilmelerine adına çok önemli buluyorum.Aynı zamanda sizlerden yorumlarla veya mailler ile gelebilecek katkıları ve eleştirileri çok değerli buluyor ve katkılarınızı her zaman bekliyorum.
İş Analitiği Yazılımları
Bu yazımda İş Analitiği araçlarını yazılım yönünden ele aldım.İş Analitiği yazılımları amaçları ve kullanım alanlarına göre farklı gruplara ayrılabilirler.Bunlar ofis yazılımları,açık kaynak yazılımlar ve platform/dashboard tipi yazılımlardır.Ofis yazılımları genel itibariyle bütün iş kullanıcılarına hitap eder.Küçük ve orta boyutlu verileri analiz etme,temel iş analitiği süreçlerini yerine getirmede idealdir.Açık kaynak yazılımları birbirinden bağımsız programlama paketlerinden meydana gelirler.İş Analitiği uygulamaları geliştirmek veya çok detaylı analizler içerebilen raporlamalar için etkin olarak kullanılabilirler.Açık kaynak yazılımlar çoğunlukla iş analitiği uzmanlarına,uygulama geliştiricilere,veri bilimcilere hitap etmekle birlikte normal iş kullanıcıları da raporlama ve analitik projelerinde açık kaynak yazılımlardan faydalanabilirler. Platform yazılımları ise iş kullanıcılarına çok az teknik bilgi ya da hiç teknik bilgi kullandırmadan görsel açıdan zengin,interaktif ve daha pratik iş analitiği çözümleri sunarlar.Bununla birlikte yanlarında getirdikleri maliyetler yüksek olabilir.Burada oluşturulan yazılımlar listesi belirli kriterler göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır.İş Zekası yazılımları buraya eklenmemiştir.Zamanla bu liste yeni bilgiler eklenerek güncellenecek ve detaylandırılacaktır.
AÇIK KAYNAK YAZILIMLAR
PYTHON
Python, İş Analitiği için güçlü kütüphanelere sahip,kullanımı ve öğrenilmesi kolay olan açık kaynak,esnek ve güçlü bir yazılım ve aynı zamanda programlama dilidir.Python özellikle tahmine dayalı ve yerleşik analitiklerde gücünün farkını ortaya koyar.Python 'un Derin Öğrenme ve Yapay Zeka konularında nitelikli ve etkili kütüphaneleri vardır.Diğer bir yandan Python'un bilimsel mühendislik hesaplamasında da güçlü olduğu vurgulanır.Python, Nasa'nın uzay programında 1994'den beri etkin olarak kullanılmaktadır.
Yetenekleri : Veri Görselleştirme,Tahmine Dayalı Analitikler,Raporlama,İleri Optimizasyon,Simülasyon,Derin Öğrenme,Yapay Zeka,İstatistik Analiz,Bilimsel Mühendislik Hesaplama,Veri Analizi,Matematik,Lineer Cebir
Web Sitesi : https://www.continuum.io/downloads
Çıkış Yılı : (2013'de trend yaptı)
R
R 'ın İş Analitiğine hizmet eden yetenekleri daha çok istatistik hesaplama,ileri istatistik analizler,veri madenciliği alanlarına vurgu yapmaktadır.Şu an itibariyle R dilinde 9067 tane yazılım pakedi bulunmaktadır.Bununla birlikte R'ın Derin Öğrenme ve Yapay Zeka tarafında yeterince güçlü olmadığı söylenir.Bu ayrımın ve eksikliğin en önemli sebebi de R geliştirici topluluğunun çoğunlukla istatistik bilimciler ve istatistik profesyonelleri tarafından oluşturulmasından kaynaklanmaktadır.
Web Sitesi : https://cran.r-project.org/
Çıkış Yılı : (2013'de trend yaptı)
Devamını görmek için tıklayın
Kaydol:
Kayıtlar (Atom)