Endüstri analisti Doug Laney, Büyük Veri’nin üç V’den oluşan mevcut tanımını öne sürdü: hacim (Volume), hızlar (Velocity) ve çeşitlilik (Variety). Her gün bizi bunaltan büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi tanımlamak için kullanılır.
İşletmeler, daha iyi stratejiler ve karar verme için değerli içgörüler elde etmek amacıyla analiz edilebildiği için Büyük Veri ile ilgilenmektedir.
Java veya veri bilimine ve bazı özel araçlara ve kitaplıklara uygun başka bir dil öğrenirseniz, iş piyasası için gerekli becerilerle iyi bir donanıma sahip olursunuz.
Neden Büyük Veriye Girelim?
Deloitte Access Economics tarafından hazırlanan bir rapor, işletmelerin neredeyse yüzde 76’sının önümüzdeki yıllarda veri bilimi harcamalarına büyük katkı sağlayacağını gösteriyor. Veri bilimi, şirketlerin müşteri tabanını rekor sürede artırmalarına ve büyütmelerine yardımcı oluyor.
Örneğin, 2003’te iTunes’un 100 milyon abone kazanması 100 ay sürdü. Mobil oyun Pokémon GO, 2016’da sadece birkaç gün içinde aynı başarıya ulaştı. Bunun nedeni, Veri Bilimi ve Büyük Veri‘nin müşteri tabanındaki eğilimleri araştırması ve neredeyse garantili kârlı bir çözüm sunmasıdır.
Glassdoor tarafından yapılan bir ankette veri bilimi, 2016 yılında en yüksek ücretli iş olarak işaretlendi. Her yıl veri bilimci ihtiyacının yüzde 29 arttığı söyleniyor. Bu pozisyonlara olan talep önem kazanmaya devam ediyor. Yerel iş piyasasına göre, 2018 ve 2028 yılları arasında 5.200 yeni bilgisayar ve bilgi araştırma bilimcisi pozisyonu olacak. Bu, %16’lık bir pazar büyümesi anlamına geliyor.
Bu benzeri görülmemiş büyüme seviyesi, Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin popülaritesindeki artışa borçlu olabilir. 2005 yılı civarındaydı; bu dalgalanma gerçekleşmeye başladı. Bir kez piyasaya çıktığında, veri bilimi işle ilgili her şeyi değiştirdi. Veri bilimciler, spesifikasyonların temel unsurlarını getirerek müşterilerin eğilimlerini gözlemledi ve böylece işletmeleri genişletti.
Kurumsal dünyanın giderek artan teknik doğası, 21. yüzyılın iş piyasasını tamamen değiştirdi. Veri bilimi ve Büyük Veri, pazardaki kilit oyuncular olarak ortaya çıktı. Kurumsal merdiveni tırmanmak için parlak iş olanakları ve fırsatlar sunarlar.
Büyük Veride Meslekler
Büyük Veri iki ana kariyer yolu sunar: büyük veri mühendisi ve büyük veri analitiği.
Büyük Veri Mühendisi
Bunlar esas olarak büyük miktarda veriyle çalışan veri mühendisleridir. Onlar:
- Verileri, şirketlerin daha iy iş kararları almak için kullanabileceği içgörülere dönüştürün.
- İlgili kaynaklardan veri alın, yorumlayın ve analiz edin ve ardından raporlar oluşturun.
- Şirketin yazılım ve donanım altyapısını, yani verilerin işlenmesinde kullanılan makineleri koruyun.
- Yüksek maaşlı bir Büyük Veri mühendisinin maaşı, yılda 130.000 ila 220.000 dolar arasında değişmektedir.
Büyük Veri Analisti (Veri Bilimci)
Veri bilimcileri veya analistleri, verilerin tasarımıyla ilgilenir. Onlar:
- Yeni ve yenilikçi modelleme, üretim ve veri madenciliği süreçleri oluşturun ve geliştirin.
- Prototipler ve algoritmalar geliştirmek,
- Veri çalışmalarına dayalı deneyler yapmak.
- Eğitimli ve yetenekli bir bilim adamı, yılda yaklaşık olarak 105.000 ila 185.000 ABD Doları arasında herhangi bir yerde kazanır.
Büyük Veride En İyi 4 Programlama Dili
Veri bilimi ve makine öğreniminde ilk dört programlama dili Java, Python, R ve Scala’dır. Yani burada her birine genel bir bakış.
Java
Java en popüler programlama dillerinden biridir. Bu dilin sloganı, veri bilimcilerinin “bir kez yaz, her yerde çalıştır“, yani iyi tasarlanmış bir Java kodunun üzerinde herhangi bir değişiklik yapmadan herhangi bir platformda çalışabileceği anlamına gelir.
Java hakkında bazı gerçekler:
Java geliştiricisi olmak için iyi para ödüyor. Java, bir bireye daha yüksek ücretli işlerden bazılarını indirir. Çoğu şirket, Java konusunda eğitim almış birine büyük saygı duyar ve genellikle yüksek talep görürler.
Java en popüler dillerden biridir. İşletmeler için çok kullanışlı ve çok amaçlı bir dil olmasının yanı sıra Java, yeni başlayanlara yardım etmekten çekinmeyen en büyük topluluklardan birine sahiptir.
Sunucu taraflı uygulamaların çoğu, özellikle kurumsal düzeydeki uygulamalar Java ile yazılmıştır. Bazı önemli örnekler arasında Google Apps Komut Dosyası, IBM Domino, JSSP ve MongoDB yer alır. Bu, programlama dilinin popülaritesini daha da eski haline getirir.
Java ve Büyük Veri
Java birçok kuruluş tarafından kullanılır ve Büyük Veriyi öğrenmek için en verimli dillerden biri olarak gelir. Büyük şirketler devasa veri kümeleri kullanır ve bu da Java’yı Büyük Veri için neredeyse temel dil yapar. Ayrıca, Hadoop ekosisteminin Big Data‘nın işlenmesini destekleyen bileşenler kısmı da Java’da yazılmıştır:
Apache Hadoop. Apache Hadoop, büyük veri kümelerinin işlenmesine yardımcı olur. Harici verileri tek bir birime dönüştürmek ve daha sonra onu daha fazla kategorize etmek için kullanılan bir çerçevedir. Hadoop, yük devretme desteği ve ölçeklenebilirlik konusunda iyi bir donanıma sahiptir. Aynı zamanda sert zeminde nispeten düşük bir yoğunluğa sahiptir. eşya. Hadoop, yerel veri işleme konusundaki becerisiyle geniş çapta kabul görmektedir.
Apache Spark. Hızlı tempolu konuşuyorsak, akla gelen Apache Spark‘tır. Birleşik bir şekilde çalışan ve Büyük Veri için çok değerli olan süper etkili ve ışık hızında analitik makinedir.
Apache Hive. Apache Hive, büyük veri dosyalarını okumak, yazmak ve yönetmek için bir çerçevedir. Ancak bu dosyaların Apache Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi altında saklanması gerekir.
Apache Storm. Apache Storm, Büyük Veri dosyalarını yüksek hızda işleyen başka bir çerçevedir. Bu, Apache Hadoop‘tan bile daha hızlı ve daha etkilidir.
Java’yı nerede öğrenmeli?
CodeGym — başlangıç seviyesindeki öğrenciler için önemli bir ders planına sahiptir ancak başka bir dilden geçiş yapıyorsanız da kullanılabilir. Dersleri takip etmek kolaydır ve oyun formatının uygulanmasıyla zenginleştirilmiştir. Uygulamanın %80’ini tutan platform, 1200 kodlama görevi ve kod doğrulama sunuyor. Bu kursta, Sözdizimi, Nesne Yönelimli programlama ve bunun Java’da gerçekleştirilmesi, Java Collections Framework ve Multithreading gibi konuları kapsayan Core Java‘yı öğreneceksiniz.
Udemy üzerinde oldukça nitelikli Java Sertifikasyon Kursları mevcut. Java: Java for complete beginners
Python
Python, çeşitliliğe sahip bir kodlama dilidir ve aynı zamanda veri bilimi için en önemli araçlardan biridir ve geliştiriciler için büyük değer taşır. Büyük Veri dosyalarıyla uğraşırken kullanılan en popüler araçlardan biridir. Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Yapay Zeka ve daha pek çok görevle başa çıkmak için iyi donanımlı üst düzey bir dildir. Öğrenmesi çok basit ve kullanımı kolaydır. Python, küçük programlar için çok etkilidir, ancak büyük programlar için çok fazla değildir.
Python ayrıca TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas, vb. gibi çok sayıda kütüphane ile ünlüdür.
Python, çoğu Büyük Veri çerçevesi için API’dir.
Python’u nerede öğrenmeli?
Codecademy, Python 3’te değerli bir kurs sunar.
Udemy’den yeni başlayanlar için Python, makine öğrenimi öğrencileri arasında çok popüler. Python: Python Programming for Artificial Intelligence (1)
Yapay Zekâ, Veri Bilimi, Makina Öğrenmesi Eğitimleri
- Python: Yapay Zeka için Python Programlama
- Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi
- Data Visualization: A’dan Z’ye Veri Görselleştirme
- Machine Learning ve Python: A’dan Z’ye Makine Öğrenmesi
- Deep Learning ve Python: A’dan Z’ye Derin Öğrenme
- Deep Learning ve Python: İleri Seviye Derin Öğrenme
- İstatistik & Python: A’dan Z’ye Temel İstatistik Bilimi
- Python ile Yapay Zeka: A’dan Z’ye Reinforcement Learning
- Algoritmalar, Veri Yapıları ve Real-Life Python Problemleri!
Scala
Scala modern ve son teknolojidir. Sağlam ve sabit tip bir sistemle ölçeklenebilir bir yaklaşıma sahip, işlevsel ve nesne yönelimli çok paradigmalı bir dildir.
Scala, Java Sanal Makinesi üzerinde çalışır ve bu nedenle Java ile sorunsuz birlikte çalışabilirlik gösterir. Ancak, daha küçük topluluk (Java veya Python’un aksine) ve dilin karmaşıklığı nedeniyle, yeni başlayanlar için pek uygun değildir. Her iki gerçeği de göz önünde bulundurarak, Scala’yı öğrenmek istiyorsanız, önce Java ile başlamak iyidir.
Scala Büyük Veri projelerinin kullandığı API’ler
Apache Fink. Doğası gereği hem sınırlı hem de sınırsız veri akışları üzerinde durum bilgisi olan hesaplamalarda uzmanlaşmış bir çerçevedir. Tüm yaygın küme ortamlarında işlevseldir ve ayrıca hesaplamaları oldukça etkili bir oranda gerçekleştirir.
Apache Kafka. Bu olayın doğası, bir topluluğa dağıtılmış olmasıdır. Günde sayılamayan sayıda olayı işlemekle donatılmış bir akış platformudur.
Apache Samza. Apache Samza, mesajlaşma için Apache Kafka kullanır ve çerçevesi, dağıtılmış bir akış işleme çerçevesidir. Hata toleransı ve işlemci yalıtımı sağlamak için Apache Hadoop YARN kullanır.
Akka. Açık kaynaklı bir kütüphane türüdür. Eşzamanlı uygulamalar geliştirmek için Java veya Scala kullanır. Akka, Aktör modelinden yararlanarak çalışır.
Scala Nerede öğrenilir:
R Programlama Dili
R dili bilim insanları ve araştırmacılar için yaratılmıştır. R dilinin doğası çok bilimseldir ve esas olarak istatistiksel ve grafiksel hesaplama yöntemleri için bir araç olarak algılanmıştır. Birçok yararlı istatistiksel ve hesaplama yöntemine sahiptir.
R hakkında bazı gerçekler:
R, hem istatistiksel hem de grafik tekniklerin etkileyici bir çeşitliliğini sağlar. İstatistiksel yöntemler, doğrusal ve doğrusal olmayan modellemeyi, klasik istatistiksel testleri, zaman serisi analizini, sınıflandırmayı, kümelemeyi vb. içerir.
Son derece genişletilebilir. R dili, istatistiksel metodolojide araştırma için bir araç olarak kendisini sağlayan S dilinin bir tamamlayıcısı olarak gelir. R, bunun için açık kaynaklı bir yol sağladığı için bir atlama taşıdır.
Yeni başlayanlar için pek uygun değil. R, Büyük Veri’nin Veri Analitiği bölümü için etkin bir şekilde kullanılabilir; ancak, istatistik ve istatistiksel analizle gerçekten ilgileniyorsanız öğrenin.
R Nerede Öğrenilir?
Codecademy’den R kursu öğrenin
Udemy’de çokça R Programlama kursuna erişebilirsiniz. Basics of R programming
Sonuç Bağlamı
Veri analizi alanında uzmanlık kazanmak için bir programlama diline hakim olun. Veri bilimcileri, kendilerini genellikle aralarından seçim yapabilecekleri çok çeşitli programlama dilleri arasında dolaşık halde bulabilirler, ancak aralarından seçim yapabilecekleri başlıcaları Java, Python, R ve Scala’dır.
Veri Bilimi konusunda daha fazla içeriğe ilgili kategoriden erişebilirsiniz.
