Veri bilimi için iş İngilizcesi, veri bilimi projeleriyle ilgili terimlerin ve kavramların İngilizce olarak kullanılmasıdır. Bu, veri toplama, veri temizleme, model oluşturma, sonuçların sunumu gibi adımların her birinde geçen terimleri anlamayı ve kullanmayı içerir. Ayrıca, veri bilimi ile ilgili raporların yazılması, sunumların hazırlanması ve iş birimleriyle iletişimde kullanılan İngilizce de bu kavramın bir parçasıdır. Bu, veri bilimi uzmanlarının uluslararası bir ortamda çalışabilmesini, meslektaşlarıyla ve paydaşlarıyla etkili bir şekilde iletişim kurabilmesini sağlamaktadır.
Veri Bilimi İçin İş İngilizcesi Kelimeleri
Veri biliminin İngilizce karşılığı “data science” olarak bilinir. Data Science yani veri bilimi, büyük veri kümelerini analiz etmek ve bu analizlerden anlamlı bilgiler elde etmek için istatistiksel ve matematiksel yöntemlerin yanı sıra bilgisayar bilimi tekniklerini kullanan disiplindir. Veri bilimi, veri madenciliği, makine öğrenimi, veri analitiği ve büyük veri gibi alt alanları içerebilir. Bu disiplin, işletmelerin, bilim adamlarının ve karar vericilerin, büyük miktardaki verilerden değerli bilgiler çıkararak daha iyi kararlar almasına yardımcı olur.
Aşağıdaki listemizde sizler için Veri bilimi için iş İngilizcesinde en sık kullanılan kelimeleri hazırladık:
| İngilizce | Türkçe |
|---|---|
| Algorithmic Trading | Algoritmik Ticaret |
| Algorithm | Algoritma |
| Analysis | Analiz |
| Analytics | Analitik |
| Anomaly Detection | Anomali Tespiti |
| API | Uygulama Programlama Arayüzü |
| Artificial Intelligence | Yapay Zeka |
| Association Rule Learning | İlişki Kuralı Öğrenimi |
| Batch Processing | Toplu İşleme |
| Bias-Variance Tradeoff | Önyargı-Varyans Dengelemesi |
| Big Data | Büyük Veri |
| Bootstrapping | Bootstrapping |
| Business Intelligence | İş Zekası |
| Causal Inference | Neden-Sonuç Çıkarımı |
| Classification | Sınıflandırma |
| Cloud Computing | Bulut Bilişim |
| Clustering | Kümeleme |
| Collaborative Filtering | İşbirlikçi Filtreleme |
| Convolutional Neural Network | Evrişimli Sinir Ağı |
| Correlation | Korelasyon |
| Cross-Validation | Çapraz Doğrulama |
| Data | Veri |
| Data Analysis | Veri Analizi |
| Data Cleaning | Veri Temizleme |
| Data Engineer | Veri Mühendisi |
| Data Mining | Veri Madenciliği |
| Data Model | Veri Modeli |
| Data Science | Veri Bilimi |
| Data Scientist | Veri Bilimci |
| Data Visualization | Veri Görselleştirme |
| Database | Veritabanı |
| Decision Support Systems | Karar Destek Sistemleri |
| Decision Tree | Karar Ağacı |
| Deep Learning | Derin Öğrenme |
| Descriptive Analytics | Betimleyici Analitik |
| Dimensionality Reduction | Boyut Azaltma |
| ETL (Extract, Transform, Load) | Veri Çıkartma, Dönüştürme, Yükleme |
| Ensemble Learning | Topluluk Öğrenmesi |
| Exploratory Data Analysis | Keşifsel Veri Analizi |
| Exploration | Keşif |
| Fault Tolerance | Hata Toleransı |
| Feature Engineering | Özellik Mühendisliği |
| Feature Extraction | Özellik Çıkarımı |
| Feature Selection | Özellik Seçimi |
| Forecasting | Tahmin |
| Grid Search | Kılavuz Arama |
| Hadoop | Büyük Veri İşleme Platformu |
| Hypothesis Testing | Hipotez Testi |
| Imputation | Tamamlama |
| Inference | Çıkarım |
| Insight | Görüş |
| K-Means Clustering | K-Ortalama Kümeleme |
| Latent Dirichlet Allocation | Gizil Dirichlet Dağılımı |
| Logistic Regression | Lojistik Regresyon |
| Machine Learning | Makine Öğrenimi |
| Market Basket Analysis | Pazar Sepeti Analizi |
| Model | Model |
| Model Evaluation | Model Değerlendirmesi |
| Naive Bayes | Saf Bayes |
| Natural Language Processing | Doğal Dil İşleme |
| Neural Network | Yapay Sinir Ağı |
| Normalization | Normalizasyon |
| Outlier Detection | Aykırı Gözlem Tespiti |
| Pattern Recognition | Desen Tanıma |
| PCA (Principal Component Analysis) | Temel Bileşen Analizi |
| Performance Metrics | Performans Ölçütleri |
| Pipelines | Pipeliner |
| Predictive Analytics | Tahminsel Analitik |
| Preprocessing | Ön İşleme |
| Principal Component Analysis | Temel Bileşen Analizi |
| Recommender Systems | Tavsiye Sistemleri |
| Regularization | Düzenleme |
| Regression Analysis | Regresyon Analizi |
| Reinforcement Learning | Takviyeli Öğrenme |
| ROC Curve | ROC Eğrisi |
| Sampling | Örnekleme |
| Sentiment Analysis | Duygu Analizi |
| Spark | Spark |
| SQL (Structured Query Language) | Yapılandırılmış Sorgu Dili |
| Streaming Data | Akış Verisi |
| Supervised Learning | Denetimli Öğrenme |
| Support Vector Machine | Destek Vektör Makinesi |
| Statistical Analysis | İstatistiksel Analiz |
| Text Mining | Metin Madenciliği |
| Time Series Analysis | Zaman Serisi Analizi |
| Transfer Learning | Transfer Öğrenme |
| Unsupervised Learning | Denetimsiz Öğrenme |
| Validation Set | Doğrulama Seti |
| Variance | Varyans |
| Web Scraping | Web Kazıma |
| Word Embeddings | Kelime Gömülme |
| Zero Defect | Sıfır Hata |
| Zone Control | Bölge Kontrolü |
Şimdi bu kelimelerin bazılarını cümle içinde inceleyelim:
Artificial intelligence algorithms are used to automate tasks that would typically require human intelligence.
(Yapay zeka algoritmaları, genellikle insan zekası gerektiren görevleri otomatikleştirmek için kullanılır.)
Big data analytics help organizations extract insights from large and complex datasets.
(Büyük veri analitiği, organizasyonların büyük ve karmaşık veri kümelerinden içgörüler çıkarmalarına yardımcı olur.)
Classification algorithms categorize data into predefined classes or labels based on their features.
(Sınıflandırma algoritmaları, verileri özelliklerine dayanarak önceden tanımlanmış sınıflara veya etiketlere ayırır.)
Clustering algorithms group similar data points together to discover inherent patterns and structures.
(Kümeleme algoritmaları, benzer veri noktalarını bir araya getirerek içsel desenleri ve yapıları keşfeder.)
Data analysis involves examining, cleaning, transforming, and modeling data to extract useful information.
(Veri analizi, kullanışlı bilgiler çıkarmak için verilerin incelenmesini, temizlenmesini, dönüştürülmesini ve modellenmesini içerir.)
Data cleansing processes remove errors, inconsistencies, and duplicate entries from datasets.
(Veri temizleme süreçleri, veri kümelerinden hataları, tutarsızlıkları ve yinelenen girişleri kaldırır.)
A data engineer designs, develops, and maintains the architecture for data generation and processing.
(Bir veri mühendisi, veri üretimi ve işleme mimarisini tasarlar, geliştirir ve sürdürür.)
Data mining techniques uncover hidden patterns and relationships in large datasets.
(Veri madenciliği teknikleri, büyük veri kümelerinde gizli desenleri ve ilişkileri ortaya çıkarır.)
A data model represents the structure and relationships of data elements in a database.
(Bir veri modeli, bir veritabanındaki veri öğelerinin yapısını ve ilişkilerini temsil eder.)
Data science combines statistics, programming, and domain knowledge to analyze and interpret complex datasets.
(Veri bilimi, istatistik, programlama ve alan bilgisini birleştirerek karmaşık veri kümelerini analiz etmek ve yorumlamak için kullanılır.)
A data scientist uses analytical skills and domain knowledge to derive insights and make data-driven decisions.
(Bir veri bilimcisi, içgörüler elde etmek ve veriye dayalı kararlar almak için analitik beceriler ve alan bilgisinden yararlanır.)
Data visualization tools help to present complex datasets in a visually appealing and understandable manner.
(Veri görselleştirme araçları, karmaşık veri kümelerini görsel olarak çekici ve anlaşılabilir bir şekilde sunmaya yardımcı olur.)
Deep learning algorithms mimic the human brain’s neural networks to learn and make predictions from data.
(Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninin sinir ağlarını taklit ederek verilerden öğrenir ve tahminler yapar.)
Feature engineering involves selecting, transforming, and creating features from raw data to improve model performance.
(Özellik mühendisliği, model performansını artırmak için ham veriden özellik seçme, dönüştürme ve oluşturma işlemlerini içerir.)
Machine learning algorithms enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed.
(Makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmamış tahminler veya kararlar yapmasını sağlar.)
Natural language processing focuses on enabling computers to understand, interpret, and generate human language.
(Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaya odaklanır.)
A neural network is a computational model inspired by the human brain’s interconnected neurons, used for pattern recognition and machine learning tasks. (Bir sinir ağı, insan beyninin birbiriyle bağlantılı sinir hücrelerinden esinlenerek oluşturulan bir hesaplama modelidir; desen tanıma ve makine öğrenimi görevleri için kullanılır.)
Predictive analytics uses historical data and statistical techniques to forecast future trends or outcomes.
(Tahmine dayalı analitik, geçmiş verileri ve istatistiksel teknikleri kullanarak gelecek trendler veya sonuçları tahmin etmek için kullanılır.)
Regression analysis examines the relationship between one or more independent variables and a dependent variable to predict future outcomes. (Regresyon analizi, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi inceleyerek gelecekteki sonuçları tahmin etmeye çalışır.)
Statistical analysis involves using mathematical techniques to analyze data and draw conclusions about populations or samples.
(İstatistiksel analiz, verileri analiz etmek ve popülasyonlar veya örnekler hakkında sonuçlar çıkarmak için matematiksel teknikler kullanmayı içerir.)
Veri Bilmi İçin İngilizce Bilmenin Önemi
Veri bilimi için İngilizce bilmek önemlidir çünkü:
Veri bilimi alanında birçok kaynak, makale, kitap ve eğitim materyali genellikle İngilizce olarak karşınıza çıkar. İngilizce bilmek, bu kaynaklara erişimi kolaylaştırır ve en son bilgilere ulaşmanızı sağlar.
Veri bilimi, uluslararası bir alandır ve İngilizce bilmek, küresel şirketlerde çalışma ve uluslararası projelerde yer alma fırsatlarını artırabilir. Ayrıca, çoğu veri bilimi pozisyonu, İngilizce iletişim becerilerini gerektirmektedir.
Veri bilimi, istatistik, makine öğrenimi, büyük veri teknolojileri gibi teknik alanlara dayanır. Bu alanlardaki kavramlar ve terimler genellikle İngilizce olarak kullanılır, bu nedenle İngilizce bilmek, teknik literatürü anlamanıza yardımcı olur.
Sonuç olarak, veri bilimi için İngilizce bilmek, kaynak erişimi, kariyer fırsatları, uluslararası işbirliği, teknik terimlerin anlaşılması ve küresel standartlara uyum gibi birçok avantaj sağlar. Bu nedenle, veri bilimi alanında başarılı olmak isteyenler için İngilizce bilmenin önemi çok büyüktür.
Veri Bilimi İçin İngilizce Bilmek Şart Mı?
Veri bilimi için İngilizce bilmek, zorunlu bir gereklilik değildir, ancak birçok avantajı vardır. Bazı şirketler ve projeler, yerel dilde çalışmayı tercih edebilir veya uluslararası bir ortamda çalışma fırsatları sunmayabilir. Önemli olan, veri bilimi becerilerini geliştirmek ve ilgili teknik konularda uzmanlaşmaktır. Bu yüzden de İngilizce öğrenmenin en doğru adresi olan EnglishCentral’a hemen kayıt olun!
EnglishCentral’da uzman İngilizce öğretmenleriyle gerçekleştireceğiniz özel derslerde iş İngilizcesi konusunda sunum ve toplantı becerilerinizi geliştirebilir veya kendinizi İngilizce olarak ifade etme pratiği yapabilirsiniz. Bunun yanı sıra, iş İngilizcesiyle ilgili videoları ve kursları izleyebilir, kelime çalışmaları yapabilir ve iş İngilizcesiyle ilgili konularda grup derslerine katılabilirsiniz. Üstelik EnglishCentral’a kayıt olduğunuzda ilk ders ücretsiz!
Veri Bilimi Alanında Çalışanlar Neden İngilizce Öğrenmeli?
Veri bilimi için Veri bilimi alanında çalışanlar küresel bir şirkette veya uluslararası projelerde çalışabilmek için ya da en basitinden kaynaklara kolayca ulaşabilmek için İngilizce öğrenmelidirler.
EnglishCentral’da farklı seviyelere ve ilgi alanlarına uygun olarak tanımlı olan 30.000’den fazla İngilizce video bulunmaktadır. Tüm videolarımızda bulunan İzle, Öğren, Konuş adımlarını izleyerek kişisel çalışmanızı şekillendirebilir ve kelime öğrenme araçları ve quizlerle kelime dağarcığınızı geliştirebilir, çalıştığınız videolarla ilgili olarak öğretmenlerle birebir görüşmeler yapabilirsiniz. Sadece siteyle ya da uygulamayla kalmayıp aynı zamanda Youtube’dan izleyerek dinleme pratiği yapabilir ve eğlenceli, ilgi çekici videolarla İngilizce öğrenebilirsiniz. Ayrıca, Spotify’da EnglishCentral ile İngilizce Öğren podcastini dinleyerek, otobüste, yolda veya herhangi bir yerde İngilizcenizi geliştirebilirsiniz.
Veri Bilimi İçin İş İngilizcesi Hakkında Sık Sorulan Sorular
Veri bilimci olmak için hangi dil gerekir?
Programlama dili gerekmektedir. Çeşitli programlama dilleri vardır: Bunlardan en çok tercih edilenleri R ve Python gibi programlama dilleridir.
Veri bilimi projelerinde hangi tür iş İngilizcesi kullanılır?
Veri bilimi projelerinde kullanılan iş İngilizcesi, projenin her aşamasında kullanılan terimleri içerebilir. Örneğin, veri toplama sürecinde “data collection”, model oluşturma aşamasında “model building” gibi terimler yaygın olarak kullanılır.
Veri bilimi becerileri nelerdir?
Veri bilimi becerileri, istatistik, programlama dilleri (Python, R, SQL), veri görselleştirme, makine öğrenimi, derin öğrenme, büyük veri teknolojileri ve veri tabanı yönetimi gibi alanları içerebilir.
Hangi sektörlerde veri bilimi kullanılır?
Veri bilimi, finans, sağlık, perakende, pazarlama, endüstriyel üretim, otomotiv ve daha birçok sektörde kullanılır ve çeşitli işlevlerde değer sağlar.
Öğrendiklerinizi pratiğe dökmek ister misiniz? İngilizce öğrenmek için ihtiyacınız olan her şeye tek bir platform üzerinden ulaşabilirsiniz! 25 dakikalık bire bir canlı dersler, 40 dakikalık grup dersleri, 30.000’den fazla interaktif videolar, kelime öğrenme araçları, yapay zeka destekli öğretmen MiMi, quizler ve interaktif aktiviteler ile EnglishCentral, kullanıcılarına kişiselleştirilmiş ve kaliteli bir eğitim planını uygun fiyatlı olarak sunmaktadır. Hemen EnglishCentral’a kayıt olup İngilizce öğrenmeye başlamaya ne dersiniz?
