Data Science & Deep Learning for Business™ 20 Case Studies

İşte Data Bilimcisi olarak hem kendi gelişimine hem de iş dünyasına katkıda bulunabilmenin yol haritası:

1. A/B Testing ve Müzik Tarif Sistemleri:

   • A/B testleri kullanarak farklı pazaran içindeki ürünlerin veya hizmetlerin müşteriler arasında nasıl yönlendirileceğini öğrenin.
   • Müzik anlatma sistemleri (composition systems) tarif etmek için LiteFM gibi araçları kullanarak müzik önerimi algoritmaları geliştirin.

2. Veri Bilim ve Pazarlama:

   • Musteri düzey değerlerini (CLV) hesaplayarak hangi müşterileriniz en değerli olduğunu belirleyin.
   • Pazaran kampanyaların etkinliğini ve müşteri eylemlerini analiz ederek, hangi kanalların daha etkilidir ve nasıl optimize edilebileceğini öğrenin.

3. Mukaddeme Modelleri:

   • Risk profilini belirleme, kredi kartı işlemlerinde biri olarak kullanabileceğiniz classifier modelleri oluşturun.
   • Müşterilerinın maçı geçici olarak kalmayı düşünüp düşünmediğini tahmin edin.

4. Müzik ve E-Ticaret İçin Öneri Sistemleri:

   • E-komertenize uygun ürün önerileri sunmak için kollaboratif filtreleme yöntemlerini kullanın.
   • Müzik anlatma sistemleri oluşturarak, belirli bir e-ticaret platformunda ürün taksitini yapmak ve öneriler sunmak için LiteFM gibi araçları kullanın.

5. Natural Language Processing (NLP):

   • Giriş metni analiz ederek, onun özetini yaparak, bir spam filtresi oluşturarak veya görüldüğün gibi düşünceyi tespit edin.

6. Buyuk Veri ve PySpark:

   • Hadoop, MapReduce ve Spark gibi big data araçlarında çalışma yaparak, verileri işleyebilir ve analiz edebilirsiniz.
   • DataFrame ve transformasyonlarla çalışarak, PySpark içinde makine öğrenimi modellerini eğitebilir ve uygulayabilirsiniz.

7. Bulutta Hizmet API'Si Oluşturma:

   • AWS gibi bulut platformlarında bir Data Science API oluşturarak, hesaplayabileceğiniz veya sunabileceğiniz hizmetler api olarak sunun.

8. Zaman Seri Tahminleri:

   • Satış tahminleri yaparak, hangi öğeler popüler olacaklarını ve bir dönem içindeki trendleri tespit edin.

Bu becerileri ve teknolojileri öğrenerek, hem kendi hem de iş dünyasına katkıda bulunabilirsiniz. Veri Bilimcileri oldukça talep görmekte ve bu becerilerin tazmini, birçok endüstride hem maliyetlerinizi optimalleştirebilir ve hem de karmaşık veri setlerinden yararlanabilirsiniz. Data Bilimcisi olmak, 21. yüzyıl boyunca devam etken bir mesele olacaktır ve bu bir zaman içinde bir Data Bilimci olmak için düzenliğe geçmeyi unutmayın.