Python, iş kararlarını ölçeklemek için Excel’in yerini alıyor
Python ve R gibi diğer açık kaynak programlama dilleri, modern iş ihtiyaçları için ölçeklenebilir olmayan Excel’in yerini hızla alıyor. Excel yıllardır şirketlerin fiili karar motoruydu. Ancak küçük veri kümelerinin olduğu, gerçek zamanlı bilginin gerekmediği ve iş birliğinin bu kadar önemli olmadığı bir dünya için inşa edilmişti. Açık kaynak programlama dilleri, şirketlerin verilerinden daha iyi yararlanmasına yardımcı olabilir ve artık birçok rolde veri akıcılığı için kodlama bilgisi gereklidir.
Veri bilimcilerimizden Chris Cardillo şöyle diyor: “Birisi günde dört saatten fazla Excel’de zaman harcıyorsa, Python/R öğrenmekten şüphesiz fayda görecektir.” İş gücünüzü bu mercekten değerlendirmek faydalıdır—programlama ihtiyacını iş yerinde kolayca tanınabilen bir örüntüyle karşılaştırır. Nitekim, açık kaynak kodla iş çıktılarının dramatik biçimde iyileştirilebilmesi tam da Chris’in veri bilimcisi olmasının nedenidir.
Kaynak: xkcdPython İş Analitiği İçin Nasıl Faydalıdır?
BI ve panolar (Betimleyici analitik)
İş analitiğinin temel hedeflerinden biri, eğilimleri anlamak ve metrikleri zaman içinde değerlendirmek için nelerin gerçekleştiğini betimlemektir. Bu alana betimleyici analitik denir ve genellikle veri analistleri tarafından yürütülür.
Veri analistleri, mevcut verileri betimlemek ve kategorize etmek için sıklıkla Python kullanır. Veri profillemeyi, sonuçları görselleştirmeyi ve analizdeki bir sonraki adımları şekillendirecek gözlemler oluşturmayı içeren keşif amaçlı veri analizi yaparlar. Python, verileri işlemek (pandas gibi kütüphanelerle), iş akışlarını düzenlemek ve görselleştirmeler oluşturmak (Matplotlib kullanarak) için kullanılabilir.
Makine öğrenmesi (Öngörücü analitik)
İş analitiğinin bir diğer amacı da ne olacağını öngörerek geleceğe hazırlanmaktır. Bu alana öngörücü analitik denir. Makine öğrenmesi, mevcut bilgilere dayanarak geleceği tahmin etmek ve ilişkiler ile içgörüleri belirlemek için yalın istatistiksel algoritmalar kullanan öngörücü analitiğin bir dalıdır—Netflix’in öneri motorunu düşünün.
Python hızla makine öğrenmesinin başvurulan dili haline geliyor ve Bayes ağları, karar ağaçları ve çok daha fazlası için modeller oluşturmada kullanılıyor. Google’ın TensorFlow’u, birçok denetimli ve denetimsiz makine öğrenmesi algoritmasına hızlıca erişmek için birçok veri bilimcisinin kullandığı popüler bir Python kütüphanesidir.
Karar bilimi (Yönergeleyici analitik)
Yönergeleyici analitik, diğer adıyla karar bilimi, belirli sonuçların ne, ne zaman ve neden gerçekleşeceğini öngören—ve bu bilgilerle ne yapılacağını belirleyen—iş analitiğinin son aşamasıdır. Veriyi karar alma sürecine uygular. DataFramed podcast’imizde, Google Cloud Baş Veri Bilimcisi Cassie Kozyrkov, karar zekâsı ile veri bilimi arasındaki bağı açıklıyor.
Karar bilimciler analizlerini iş problemleri etrafında kurgular ve veri bilimcilerle aynı teknik ve araçların çoğunu kullanır. Amaçları içgörüleri kullanılabilir kılmaktır; bu nedenle modelleri ve görselleştirme yöntemleri bu içgörüleri iletecek şekilde tasarlanmalıdır. Python, sonuçları optimize etmek için yapay sinir ağlarını kullanan derin öğrenme aracılığıyla yönergeleyici analitik araçları oluşturmakta yaygın olarak kullanılır.
İş Analitiği İçin Python’u Demokratikleştirmek
DataCamp, sürekli büyüyen kapsamlı bir Python müfredatına sahiptir. Nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? Aday veri bilimcilerin, seçili derslerden oluşan Python ile Veri Bilimci kariyer yolumuza katılmasını öneririz.
Sürekli öğrenime değer veren şirketler için DataCamp for Business, çalışanların iş analitiğinin tüm alanlarında becerilerini güncel tutmalarını mümkün kılar.
Platformumuzun demosunu planlamak için buraya tıklayın.
