Dünya ekonomisinde giderek hızlanan dijital dönüşüme (4. Sanayi Devrimi) paralel olarak, veri bilimi (data science) ve yapay zeka (artificial intelligence) gibi kavramlar giderek daha yoğun bir biçimde iktisatçıların ilgi alanına giriyor. Geçenlerde, bu iki kavram ve onların yakından ilişkili olduğu seçilmiş başka bazı kavramların tanımlarını ve aralarındaki karşılıklı etkileşim, benzerlik ve farklılıkları çeşitli sorular sorarak ChatGPT‘ye* açıklattım. Aşağıda, ChatGPT yardımıyla hazırladığım tabloyu (üç dilde) görmektesiniz. Özellikle iktisat lisans öğrencileri için yararlı bir başlangıç/giriş kaynağı olacağını tahmin/ümit ediyorum.
| TÜRKÇE | ENGLISH | DEUTSCH |
| Veri Bilimi: Tanım: Veri Bilimi, verilerden istatistik, makine öğrenimi ve veri analizi gibi çeşitli teknikler aracılığıyla anlam çıkarma sürecini içerir. İlişki: Veri Bilimi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve analiz gibi bir dizi faaliyeti kapsar, veriden anlamlı bilgiler elde etmeyi amaçlar. | Data Science: Definition: Data science involves extracting insights and knowledge from data through various techniques, including statistics, machine learning, and data analysis. Relationship: Data science encompasses a broad range of activities, including data mining, machine learning, and analysis, to derive meaningful insights from data. | Datenwissenschaft: Definition: Data Science beinhaltet das Extrahieren von Erkenntnissen und Wissen aus Daten mithilfe verschiedener Techniken, einschließlich Statistik, maschinelles Lernen und Datenanalyse. Beziehung: Data Science umfasst eine breite Palette von Aktivitäten, einschließlich Data Mining, maschinelles Lernen und Analyse, um sinnvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. |
| Yapay Zeka: Tanım: Yapay Zeka, makinelerin insan benzeri bilişsel fonksiyonlara sahip olacak şekilde tasarlanmasıyla ilgili geniş bir bilgisayar bilimi alanını ifade eder. İlişki: Yapay Zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi içerir ve geniş bir veri bilimi bağlamında akıllı sistemlerin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. | AI (Artificial Intelligence): Definition: Artificial intelligence is a broad field of computer science that aims to create machines capable of intelligent behavior, mimicking human cognitive functions. Relationship: AI encompasses machine learning and deep learning, and it plays a crucial role in the development of intelligent systems within the broader scope of data science. | Künstliche Intelligenz: Definition: Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld der Informatik, das darauf abzielt, Maschinen mit intelligentem Verhalten zu schaffen, das menschliche kognitive Funktionen nachahmt. Beziehung: KI umfasst maschinelles Lernen und Deep Learning, und es spielt eine entscheidende Rolle in der Entwicklung intelligenter Systeme im breiteren Bereich der Data Science. |
| Makine Öğrenimi: Tanım: Makine Öğrenimi, bilgisayarların öğrenme süreçlerini ve programlama olmadan kararlar almalarını sağlayan algoritmaları geliştirmeye odaklanan yapay zeka’nın bir alt kümesidir. İlişki: Makine öğrenimi, veri madenciliği ile birlikte kullanılarak öngörü modelleri oluşturmak için Data Science’ın temel bir bileşenidir. | Machine Learning: Definition: Machine learning is a subset of artificial intelligence that focuses on developing algorithms that enable computers to learn patterns and make decisions without explicit programming. Relationship: Machine learning is a key component of data science and is often used in conjunction with data mining to build predictive models. | Maschinelles Lernen: Definition: Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Algorithmen zu entwickeln, die Computern ermöglichen, Muster zu lernen und Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Beziehung: Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil der Data Science und wird oft in Verbindung mit Data Mining verwendet, um prädiktive Modelle zu erstellen. |
| Derin Öğrenme: Tanım: Derin Öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarını (derin sinir ağları) içeren makine öğreniminin bir alt kümesidir ve verilerden otomatik olarak hiyerarşik temsiller öğrenmeyi amaçlar. İlişki: Derin öğrenme, özellikle görüntü ve konuşma tanıma gibi görevlerde etkili olan makine öğreniminin daha gelişmiş bir formudur. | Deep Learning: Definition: Deep learning is a subset of machine learning that involves neural networks with multiple layers (deep neural networks) to automatically learn hierarchical representations of data. Relationship: Deep learning is a more advanced form of machine learning, particularly effective in tasks like image and speech recognition. | Tiefes Lernen: Definition: Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten (tiefe neuronale Netzwerke) konzentriert, um automatisch hierarchische Repräsentationen von Daten zu erlernen. Beziehung: Deep Learning ist eine fortgeschrittenere Form des maschinellen Lernens, insbesondere wirksam bei Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung. |
| Sinir Ağları: Tanım: Sinir ağları, insan beyninin yapısından ve işleyişinden ilham alınarak tasarlanan hesaplama modelleridir. Bunlar derin öğrenmenin temel bir bileşenidir. İlişki: Sinir ağları, veriyi işlemek ve öğrenmek için derin öğrenmede kullanılır, böylece sistemler verilerden otomatik olarak desen ve özellikler keşfedebilir. | Neural Networks: Definition: Neural networks are computational models inspired by the structure and functioning of the human brain. They are a fundamental component of deep learning. Relationship: Neural networks are used in deep learning to process and learn from data, allowing systems to automatically discover patterns and features. | Neuronale Netzwerke: Definition: Neuronale Netzwerke sind rechnerische Modelle, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie sind ein grundlegender Bestandteil des Deep Learning. Beziehung: Neuronale Netzwerke werden im Deep Learning verwendet, um Daten zu verarbeiten und zu lernen, wodurch Systeme automatisch Muster und Merkmale entdecken können. |
| Büyük Veri: Tanım: Büyük Veri, geleneksel veri işleme yöntemlerinin büyük veri setleriyle başa çıkma konusunda zorlanabileceği son derece büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu, veri depolama, işleme ve analizini içerir. İlişki: Büyük Veri genellikle veri bilimi odaklıdır, çünkü verinin büyük miktarı etkili analiz için özel araçlar ve teknikler gerektirir. | Big Data: Definition: Big data refers to extremely large and complex datasets that traditional data processing methods may struggle to handle. It involves the storage, processing, and analysis of massive amounts of data. Relationship: Big data is often a focus in data science, as the sheer volume of data requires specialized tools and techniques for effective analysis. | Große Daten: Definition: Big Data bezieht sich auf extrem große und komplexe Datensätze, die traditionelle Datenverarbeitungsmethoden möglicherweise nur schwer bewältigen können. Es beinhaltet die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von riesigen Datenmengen. Beziehung: Big Data steht oft im Fokus von Data Science, da die schiere Datenmenge spezialisierte Tools und Techniken für eine effektive Analyse erfordert. |
| Veri Madenciliği: Tanım: Veri Madenciliği, büyük veri setlerinden desenler, eğilimler ve kullanışlı bilgiler keşfetme sürecidir. İlişki: Bu, Veri Bilimi’nin bir alt kümesidir ve istatistiksel analiz ve makine öğrenimi gibi çeşitli teknikleri kullanarak verilerdeki gizli desenleri ortaya çıkarmayı içerir. | Data Mining: Definition: Data mining is the process of discovering patterns, trends, and useful information from large datasets. Relationship: It is a subset of data science and involves using various techniques, such as statistical analysis and machine learning, to uncover hidden patterns in data. | Datengewinnung: Definition: Data Mining ist der Prozess der Entdeckung von Mustern, Trends und nützlichen Informationen aus großen Datensätzen. Beziehung: Es ist ein Teilbereich der Data Science und umfasst die Verwendung verschiedener Techniken wie statistischer Analyse und maschinellem Lernen, um versteckte Muster in Daten aufzudecken. |
| Algoritma: Tanım: Bir algoritma, belirli bir problemi çözmek veya belirli bir görevi yerine getirmek için adım adım bir prosedür veya kural setidir. İlişki: Algoritmalar, veri bilimi, veri madenciliği ve makine öğreniminin temelinde yer alır, veriden bilgi çıkarma ve analizde bilgisayar süreçlerini yönlendirir. | Algorithm: Definition: An algorithm is a step-by-step procedure or set of rules for solving a specific problem or performing a particular task. Relationship: Algorithms are at the core of data science, data mining, and machine learning, as they guide the computational processes involved in analyzing and extracting information from data. | Algorithmus: Definition: Ein Algorithmus ist ein schrittweises Verfahren oder eine Reihe von Regeln zur Lösung eines bestimmten Problems oder zur Durchführung einer bestimmten Aufgabe. Beziehung: Algorithmen sind der Kern von Data Science, Data Mining und maschinellem Lernen, da sie die rechnerischen Prozesse bei der Analyse und Extraktion von Informationen aus Daten leiten. |
| Özet: Özetle, Veri Bilimi, Veri Madenciliği, makine öğrenimi ve büyük veri analitiği gibi faaliyetleri içeren geniş bir alandır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, AI’nın birer alt kümesidir ve algoritmalar ile sinir ağları, akıllı sistemlerin inşasında temel bileşenlerdir. Büyük Veri, veri bilimi alanında devasa veri setlerinden kaynaklanan zorlukları ve fırsatları vurgular. | Summary: In summary, data science serves as the overarching field that incorporates data mining, machine learning, and big data analytics. Machine learning and deep learning are subsets of AI, with algorithms and neural networks being essential components in building intelligent systems. Big data emphasizes the challenges and opportunities presented by massive datasets in the field of data science. | Zusammenfassung: Zusammenfassend dient Data Science als übergeordnetes Feld, das Data Mining, maschinelles Lernen und Big Data-Analytik umfasst. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind Teilbereiche von KI, wobei Algorithmen und neuronale Netzwerke wesentliche Bestandteile beim Aufbau intelligenter Systeme sind. Big Data betont die Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich durch riesige Datensätze im Bereich Data Science ergeben. |
| Okuma Önerileri: * Dağtekin (2024): “Yapay Zeka, Sanayi Devrimi, Bazı Düşünceler ve Sorular“. * … | Further Readings: * … * … | Weiterführende Literatur: * … * Buxmann und Schmidt (2021): Künstliche Intelligenz: Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg. |
İnternette, yukarıdaki kavramlar arasındaki ilişkileri grafik veya şemalar yardımıyla özetleyen veya tarif eden çok “şık” şemalar var. Ancak, ben bunlara birbirleriyle bazı tutarsızlıklar/uyumsuzluklar sergiledikleri için bu sayfada yer vermiyorum ve ChatGPT’nin yaptığı yukarıdaki sözel açıklamalar ve karşılaştırmalarla yetiniyorum. Yine de, dilerseniz o grafik ve şemalara buraya tıklayarak bakabilirsiniz.
Veri biliminde yukarıdaki tablodaki kavramlarla ilgili olarak kullanılan başlıca paket programların (software) kullanım amaçlarını ve kendi aralarındaki ve yukarıdaki kavramlarla ilişkilerini ise Chat GPT şu şekilde özetliyor:
| TÜRKÇE | ENGLISH | DEUTSCH |
| Veri biliminde kullanılan birçok önemli yazılım aracı bulunmaktadır; her biri belirli amaçlara hizmet etmektedir. İşte anahtar yazılımlar ve yukarıda belirtilen terimlerle ilişkileri: | Several important software tools are used in data science, each serving specific purposes. Here are some of the key ones and their relationships with the terms mentioned above: | Verschiedene wichtige Software-Tools werden in der Datenwissenschaft verwendet, von denen jedes bestimmten Zwecken dient. Hier sind einige der wichtigsten und ihre Beziehungen zu den zuvor genannten Begriffen: |
| Python: Amaç: Python, okunabilirliği ve NumPy, Pandas, Scikit-learn gibi geniş kütüphaneleri nedeniyle veri biliminde yaygın olarak kullanılan çok yönlü bir programlama dilidir. İlişki: Python, algoritmaları uygulamak, veri analizi yapmak ve makine öğrenme modelleri oluşturmak için temel bir araçtır; veri biliminin çeşitli yönlerini birleştirir. | Python: Purpose: Python is a versatile programming language widely used in data science for its readability and extensive libraries, such as NumPy, Pandas, and Scikit-learn. Relationship: Python is a fundamental tool for implementing algorithms, conducting data analysis, and building machine learning models, connecting various aspects of data science. | Python: Zweck: Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die in der Datenwissenschaft aufgrund ihrer Lesbarkeit und umfangreichen Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn weit verbreitet ist. Beziehung: Python ist ein grundlegendes Werkzeug zur Implementierung von Algorithmen, zur Durchführung von Datenanalysen und zum Erstellen von maschinellen Lernmodellen, das verschiedene Aspekte der Datenwissenschaft verbindet. |
| R: Amaç: R, veri analizi, görselleştirme ve istatistik modelleme için kullanılan bir istatistik programlama dilidir. İlişki: R, istatistik analizde yaygın olarak kullanılır, bu da veri bilimi ve veri madenciliğinin kritik bir yönüdür. | R: Purpose: R is a statistical programming language used for data analysis, visualization, and statistical modeling. Relationship: R is commonly employed in statistical analysis, which is a crucial aspect of data science and data mining. | R: Zweck: R ist eine statistische Programmiersprache, die für Datenanalyse, Visualisierung und statistisches Modellieren verwendet wird. Beziehung: R wird häufig in der statistischen Analyse eingesetzt, die ein entscheidender Aspekt der Datenwissenschaft und der Datenauswertung ist. |
| Jupyter Notebooks: Amaç: Jupyter Notebook, kodlama, görselleştirme ve belgelendirme için etkileşimli bir ortam sağlar, analizleri paylaşmayı kolaylaştırır. İlişki: Jupyter Notebook’lar, veri keşfi, algoritma geliştirme ve model oluşturma gibi veri bilimi projelerinde yaygın olarak kullanılır. | Jupyter Notebooks: Purpose: Jupyter Notebooks provide an interactive environment for coding, visualization, and documentation, making it easy to share analyses. Relationship: Jupyter Notebooks are widely used in data science projects involving data exploration, algorithm development, and model building. | Jupyter Notebooks: Zweck: Jupyter Notebooks bieten eine interaktive Umgebung für Codierung, Visualisierung und Dokumentation, erleichtern das Teilen von Analysen. Beziehung: Jupyter Notebooks werden häufig in Datenwissenschaftsprojekten eingesetzt, um Datenexploration, Algorithmusentwicklung und Modellerstellung durchzuführen. |
| SQL (Structured Query Language): Amaç: SQL, ilişkisel veritabanlarını yönetme ve sorgulama için kullanılır, büyük veri ve veritabanlarıyla ilgili senaryolarda veri çekme açısından önemlidir. İlişki: SQL, özellikle büyük veri ve veritabanları içeren senaryolarda veri çekme için temel bir araçtır. | SQL (Structured Query Language): Purpose: SQL is used for managing and querying relational databases, crucial for handling and extracting data from databases. Relationship: SQL is essential for data retrieval, especially in scenarios involving big data and databases. | SQL (Structured Query Language): Zweck: SQL wird zum Verwalten und Abfragen relationaler Datenbanken verwendet, was entscheidend für die Handhabung und Extraktion von Daten aus Datenbanken ist. Beziehung: SQL ist für die Datenabfrage unerlässlich, insbesondere in Szenarien mit Big Data und Datenbanken. |
| TensorFlow ve PyTorch: Amaç: TensorFlow ve PyTorch, derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan popüler derin öğrenme çerçeveleridir. İlişki: Bu çerçeveler, makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenme alanında kullanılır ve sinir ağlarının uygulanmasına destek sağlar. | TensorFlow and PyTorch: Purpose: TensorFlow and PyTorch are popular deep learning frameworks used for building and training neural networks. Relationship: These frameworks are employed in deep learning, a subset of machine learning, supporting the implementation of neural networks. | TensorFlow und PyTorch: Zweck: TensorFlow und PyTorch sind beliebte Deep-Learning-Frameworks, die zum Aufbau und Training neuronaler Netzwerke verwendet werden. Beziehung: Diese Frameworks werden im Deep Learning eingesetzt, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, der die Implementierung neuronaler Netzwerke unterstützt. |
| Hadoop: Amaç: Apache Hadoop, büyük veri kümelerini dağıtık olarak depolamak ve işlemek için kullanılan bir çerçevedir. İlişki: Hadoop, genellikle büyük veri projelerinde büyük veri depolama ve işleme görevlerini kolaylaştırır. | Hadoop: Purpose: Apache Hadoop is a framework for distributed storage and processing of large datasets. Relationship: Hadoop is often associated with big data, facilitating the storage and processing of massive amounts of data in data science projects. | Hadoop: Zweck: Apache Hadoop ist ein Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze. Beziehung: Hadoop wird oft mit Big Data in Verbindung gebracht und erleichtert die Speicherung und Verarbeitung von massiven Datenmengen in Datenwissenschaftsprojekten. |
| Spark: Amaç: Apache Spark, büyük veri işleme ve analitiği için yaygın olarak kullanılan hızlı ve dağıtık bir hesaplama çerçevesidir. İlişki: Spark, büyük veri analitiğinde kullanılır ve büyük ölçekli veri işleme görevlerini verimli bir şekilde ele alır. | Spark: Purpose: Apache Spark is a fast and distributed computing framework commonly used for big data processing and analytics. Relationship: Spark is employed in big data analytics, handling large-scale data processing tasks efficiently. | Spark: Zweck: Apache Spark ist ein schnelles und verteiltes Computing-Framework, das häufig für die Verarbeitung und Analyse von Big Data verwendet wird. Beziehung: Spark wird in der Big Data-Analytik eingesetzt und ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. |
| Tableau: Amaç: Tableau, etkileşimli ve paylaşılabilir gösterge tabloları oluşturmayı sağlayan bir veri görselleştirme aracıdır. İlişki: Tableau, veri görselleştirmesini kolaylaştırarak veri bilimi analizlerinden elde edilen içgörülerin iletilmesine yardımcı olur. | Tableau: Purpose: Tableau is a data visualization tool that allows users to create interactive and shareable dashboards. Relationship: Tableau facilitates the visualization of data, aiding in the communication of insights derived from data science analyses. | Tableau: Zweck: Tableau ist ein Datenvisualisierungstool, das Benutzern die Erstellung interaktiver und teilbarer Dashboards ermöglicht. Beziehung: Tableau erleichtert die Visualisierung von Daten und trägt zur Kommunikation von Erkenntnissen bei, die aus Datenwissenschaftsanalysen abgeleitet wurden. |
| Scikit-learn: Amaç: Scikit-learn, Python için bir makine öğrenimi kütüphanesidir ve veri analizi ve modelleme için basit ve etkili araçlar sağlar. İlişki: Scikit-learn, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için temel bir kütüphanedir ve sınıflandırma ve regresyon gibi görevlere katkıda bulunur. | Scikit-learn: Purpose: Scikit-learn is a machine learning library for Python, providing simple and efficient tools for data analysis and modeling. Relationship: Scikit-learn is a key library for implementing machine learning algorithms, contributing to tasks such as classification and regression. | Scikit-learn: Zweck: Scikit-learn ist eine maschinelles Lernen-Bibliothek für Python, die einfache und effiziente Tools für Datenanalyse und Modellierung bereitstellt. Beziehung: Scikit-learn ist eine Schlüsselbibliothek zur Implementierung von maschinellem Lernen und trägt zu Aufgaben wie Klassifikation und Regression bei. |
| Özet: Bu yazılım araçları, veri bilimi iş akışının farklı aşamalarında, veri ön işlemeden analize, model geliştirmeye ve görselleştirmeye kadar önemli roller oynar. Özellikle Python, birçok kütüphane ve çerçeve ile entegre olan çok yönlü bir dil olup, veri bilimi ekosisteminde merkezi bir bileşen olarak hizmet verir. Bu araçların ve yukarıda bahsedilen terimlerin ilişkileri, veri bilimi, veri madenciliği, makine öğrenimi, büyük veri analitiği ve yapay zeka gibi farklı alanlardaki rollerini vurgular. | Summary: These software tools play crucial roles in different stages of the data science workflow, from data preprocessing and analysis to model development and visualization. Python, in particular, is a versatile language that integrates with many libraries and frameworks, serving as a central component in the data science ecosystem. The relationships between these tools and the terms mentioned earlier highlight their roles in various aspects of data science, including data mining, machine learning, big data analytics, and artificial intelligence. | Zusammenfassung: Diese Software-Tools spielen entscheidende Rollen in verschiedenen Phasen des Datenwissenschafts-Workflows, von der Datenverarbeitung und -analyse bis zur Modellentwicklung und -visualisierung. Insbesondere Python ist eine vielseitige Sprache, die mit vielen Bibliotheken und Frameworks integriert ist und eine zentrale Rolle im Datenwissenschafts-Ökosystem spielt. Die Beziehungen zwischen diesen Tools und den zuvor genannten Begriffen zeigen ihre Rollen in verschiedenen Aspekten der Datenwissenschaft auf, einschließlich Datenmining, maschinelles Lernen, Big-Data-Analytik und künstliche Intelligenz. |
| Kaynak Tavsiyeleri: * Mehmet Songur * … | Further Readings: * … * … | Weitere Lektüren: * … * … |
Dipnot:
* ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen bir dil modelidir. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) adlı modelin bir versiyonudur. ChatGPT, doğal dil anlama ve üretme yeteneklerine sahip bir yapay zeka dil modelidir. Bu model, geniş bir dil ve konu yelpazesinde metin tabanlı sohbetleri anlayabilir ve cevaplayabilir. ChatGPT’nin temel özelliği, büyük bir eğitim veri seti üzerinde ön eğitimden geçmiş olmasıdır. Bu sayede geniş bir dil bilgisi ve genel kültürle donatılmıştır. Kullanıcılara çeşitli konularda yardımcı olabilir, soruları yanıtlayabilir ve metin tabanlı etkileşimlerde bulunabilir. (Kaynak: ChatGPT.)