Hakkımızda

Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi, Veri Bilimi Uygulama ve Araştırma Merkezi 03.03.2021 tarihinde kurulmuştur. Bu merkezin başlıca amacı veri bilimi alanında faaliyetleri olan üniversite bünyesindeki ilgili fakülteler, bölümler ve birimler arasında disiplinler arası çalışmaları desteklemek, bu alanda çalışan kurum, kuruluşlar ve endüstri ile işbirlikleri yapmaktır.

Veri bilimi, büyük ölçekli verileri toplamak, düzenlemek, analiz etmek ve keşifler yapmak için güçlü yeni yöntemlerin oluşturulması ve uygulanmasıdır. Veriler, bir kişiyi, bir nesneyi veya başka bir şeyi tanımlamak için kullanılabilen basit bilgi parçaları, değerler veya değişkenlerdir. Dijital çağda insanlar akıllı telefonlar, internet ve sosyal medya gibi ortamlar aracılığıyla günün her saati veri üretir. Her gün 2,5 katirliyon bayttan fazla veri üretilmektedir ve bu sayı sürekli artıyor. 2020 yılına kadar üretilen verinin toplamına bakıldığında,  son beş yılda toplam verilerin % 90'ından fazlası toplandı.

Veri bilimini öğrenirken, genellikle 'büyük veri' terimini duyulur. Büyük veri, geleneksel veri işleme yöntemlerini kullanarak işlenmesi ve anlaşılması zor olan çok büyük miktarlarda karmaşık bilgi içeren veri kümelerini (veri koleksiyonları) ifade eder. Veri bilimi, büyük veriden anlam çıkarmak için kavramlara, yöntemlere ve uygulamalara odaklanır. Bu işlemler için Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme, Yapay Zeka, Veri ön işleme, Büyük Veri, Olasılık ve İstatistik, Optimizasyon,Doğal Dil İşleme, Veri Görselleştirme, Etik gibi pekçok alanıkapsa

Veriler çeşitli alanlarda (tıp ve sağlık, enerji ve çevre ve diğerleri arasında ekonomi ve politika) oluşturulur, bu nedenle veri bilimi her şeye uygulanabilir. Verilerin nasıl yorumlanacağını öğrenerek, bugün dünyanın karşı karşıya olduğu en büyük zorluklardan bazılarını daha iyi anlayabilir ve hatta çözebiliriz.

 

 

 

Veri Bilimi ve Mühendisliğinde alanlara göre hangi becerilerin bulunması gerektiği ve araçların kullanılacağı hakkındaki bazı örnekler aşağıda özetlenmiştir

Alan	Beceriler	Araçlar
Veri Analizi	R, Python, İstatistik	SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner
Veri Evleri	ETL, SQL, Hadoop,  Apache Spark,	Informatica/ Talend, AWS Redshift
Veri Görselleştirme	R, Python Kütüphaneleri	Jupyter, Tableau, Cognos, RAW
Makine Öğrenmesi	Python, Algebra, ML Algorithms, Statistics	Spark MLib, Mahout, Azure ML studio