2­0­2­3­ ­i­ç­i­n­ ­4­ ­v­e­r­i­ ­b­i­l­i­m­i­ ­t­a­h­m­i­n­i­

2­0­2­3­ ­i­ç­i­n­ ­4­ ­v­e­r­i­ ­b­i­l­i­m­i­ ­t­a­h­m­i­n­i­


Torsten Kepçeleri
katkıda bulunan

Torsten Kepçeleri Snowflake’te veri mühendisliği, veri gölü, veri bilimi iş yükleri ve Snowpark geliştirici deneyimini denetleyen ürün yönetimi direktörüdür.

Veri biliminin sahip olduğu uzun süredir ilgili karmaşık çerçeveleri ve dilleri anlayan sıkı veri profesyonellerinin alanı olmuştur, ancak bu profesyonellerin arzı herkesin bildiği gibi yetersizdir.

Neyse ki, araçlar ve çerçeveler sürekli gelişiyor ve 2023’te hem veri ekipleri hem de işletmeler için zorlukları azaltacak yeni gelişmeler öngörüyorum.

Bir yandan, uzun süredir müjdelenen vatandaş veri bilimcileri, katıksız gereklilik ve ilgili araç ve platformların basitleştirilmesi sayesinde nihayet analitikte daha büyük bir rol oynayacak. Öte yandan, veri uzmanları, işlerini hızlandırmak için bu daha basit araçlardan bazılarından yararlanmaya başlayacak ve daha fazla standardizasyona yönelik bir zorlama, bir bütün olarak sektöre yardımcı olacaktır.

Veri bilimi, şu anda tüm kurumsal teknolojilerdeki belki de en heyecan verici alandır ve ışık hızıyla gelişmektedir.

İşte yeni yılda veri bilimi için dört tahmin ve işletmelerin bunlardan nasıl yararlanabileceği.

Python kullanımı, veri uzmanlarının ötesine geçerek vatandaş geliştiricilere genişleyecek

İş adamları, veri bilimcilerin ihtiyaç duydukları analitiği sağlamasını bekleyemezler, bu yüzden meseleyi kendi ellerine alıyorlar. Python, önceden yapılandırılmış bulut çalışma zamanlarının ve aşağıdakiler gibi erişilebilir araçların kullanılabilirliği ile profesyonel olmayanlar için daha ulaşılabilir hale geldi: Dizi sayısal veriler için, Peygamber tahmin için ve H3 jeo-uzamsal veriler için. Sonuç olarak, 2023’te Python kullanımı veri uzmanlarının ötesine geçerek iş analistleri ve diğer daha az teknik kullanıcıların eline geçecek.

Acemi Python kullanıcıları kendi çalışma zamanı ortamlarını oluşturmaya çalışmamalı, yerleşik güvenlik ve yönetişim sağlayan modern bulut platformlarından herhangi birini seçmelidir. Anaconda, güncellemelerin ve bağımlılıkların düzgün bir şekilde yönetilmesini sağlamaya yardımcı olan popüler bir Python dağıtımı sunar ve Snowflake bu paketleri bulut tabanlı Python çalışma zamanımıza yükler.

Profesyonel olmayan kişilerin Python’a başlaması için çok sayıda çevrimiçi kaynak vardır; bunlara bu kapsamlı Yeni başlayanların rehberi RealPython’dan.


Popular Articles

Latest Articles

Other Articles