‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Veri bilimi ve makine öğrenimi kurslarında genellikle unutulan bir konuyu ele almak için kısa bir bölüm ayırmak
‫istiyorum.
‫Ancak, bir konuyu gerçekten anlamak için, o konunun üst düzey ilkelerini ve manzarasını
‫anlamamız gerekir.
‫Bu durumda, bir veri bilimcisi veya makine öğrenimi mühendisi olarak çalışmak istiyoruz.
‫Bu yüzden en azından veri mühendisliği konusunu anlamamız gerekiyor.
‫Ama bu ne anlama geliyor?
‫Bu unvanlar da neyin nesi?
‫Veri bilimcisi.
‫Veri analisti.
‫Veri görselleştirme.
‫Bu delilik.
‫Bu çok kafa karıştırıcı.
‫Peki, veri mühendisliğinden ve şimdiye kadar bahsettiğimiz tüm bu ekosisteme nasıl dahil olduğundan
‫bahsedelim.
‫Şimdi, veri biliminin iş kararları almak için verileri kullanmakla ilgili olduğunu öğrendik.
‫Değil mi?
‫İş kararları alabilmemizin yollarından biri de makine öğrenimi gibi bir teknik kullanmaktır.
‫Bu, bir bilgisayarın bir insanın çözemeyeceği kadar karmaşık olabilecek bir sorunun çözümünü öğrenmesine ve
‫bulmasına olanak tanır.
‫Ya da belki çok sıkıcı.
‫Ve çok uzun zaman alıyor.
‫Bu yüzden bunu otomatikleştirmek istiyoruz.
‫Yani makine öğrenimi bir tekniktir ve veri bilimi de veriyi kullanma ve onu bir ürün ya da işletme
‫için faydalı bir şeye dönüştürme fikridir.
‫Veri analizi ise elimizdeki verileri analiz etmemizi sağlayan veri biliminin bir alt kümesidir.
‫Ancak eksik olan parça veri mühendisliğidir ve tüm şirketlerin veri mühendisleri yoktur.
‫Ancak şirketler büyüdükçe bu rol için işe alım yapmaları gerekiyor.
‫Nedenine bir göz atalım.
‫Tüm bu verileri bize küçük bir dosya halinde kim getiriyor?
‫Bu veriler nereden geliyor?
‫Bunu nasıl yöneteceğiz?
‫İşimiz bittikten sonra atacak mıyız?
‫Bu verileri kim etiketledi?
‫Bir veri bilimcinin ya da makine öğrenimi uzmanının çoğu zaman bu konularla
‫ilgilenmesine gerek yoktur.
‫Verilerin bu kısmı bir veri mühendisi tarafından ele alındığı için ideal olarak verilere erişebilirsiniz.
‫Peki kim bu efsanevi figür?
‫Bir veri mühendisi gelen tüm veri noktalarını alır, diyelim ki bir şirket için, diyelim ki bu şirketin tüm
‫bu ürünleri var ve tüm bu veriler kullanıcılarından, güvenlik kameralarından,
‫web sitelerinden, Iot cihazlarından geliyor.
‫Ve bir veri mühendisi tüm bu bilgileri alır.
‫Daha sonra bu verileri üretir ve veri tabanlarında veya belirli bilgisayar türlerinde muhafaza eder, böylece işletme
‫bu verilere organize bir şekilde erişebilir.
‫Yani bir nevi kütüphaneciler gibi tüm bu bilgileri topluyor ve makine öğrenimi ya da veri
‫bilimi uzmanları gibi kişilerin bu verileri kullanabilmesi için bizim için düzenliyorlar.
‫Ancak bu, bir veri mühendisinin ne yaptığının basitleştirilmiş bir versiyonudur.
‫Bunu gerçekten anlayabilmemiz için en başa dönmemiz ve veri nedir sorusunu
‫sormamız gerekiyor.
‫Bir sonrakinde görüşürüz.
‫Güle güle.