İstatistiksel yazılım ve programlama dilleri; veri analizi, modelleme, raporlama veya tahminleme gibi verilerin işlenmesinde kullanılır Öğrenmek isteyenler için ücretsiz ve ücretli seçeneklerle en iyi eğitimleri sunan bir rehber burada Başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar herkes için uygun!
Veri bilimi, günümüzde yaygın olarak kullanılan bir kavram. Bu alanda çalışan veri bilimciler, büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler elde etmek için birçok farklı araç kullanıyorlar. Bu araçlardan en yaygın olanı ise istatistiksel yazılım ve programlama dilleri.
Bu yazıda, veri bilimcilerin sıklıkla kullandığı istatistiksel yazılım ve programlama dilleri hakkında bilgi edineceksiniz. Toplamda altı farklı dil hakkında detaylı bilgiler vereceğiz. R ve Python dilleri yeterince popüler hale geldiğinden, bu dillerin temel özellikleri, avantajları ve hangi durumlarda kullanılabileceği ele alınacaktır. Ancak, diğer yaygın kullanılan diller, SPSS, SAS ve Matlab de dahil olmak üzere, yine veri bilimciler tarafından sıklıkla kullanılmakta ve bu yazıda bu diller hakkında da bilgi verilecektir.
R ve Python
R ve Python, veri biliminde en yaygın kullanılan istatistiksel yazılım ve programlama dilleri arasındadır. R, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme konularında kullanılırken, Python daha geniş bir kullanım alanına sahiptir.
R'nin sağladığı özellikler arasında yaygın istatistiksel işlevlerin yanı sıra veri manipülasyonu ve görselleştirme yetenekleri de bulunur. Ayrıca, R'de birçok paket bulunmaktadır ve bu paketler veri analizi sürecinde büyük kolaylık sağlar. Farklı grafik türleri de R ile oluşturulabilir.
Python ise, bilimsel hesaplama, makine öğrenimi, yapay zeka ve web geliştirme gibi farklı alanlarda kullanılır. Bilimsel hesaplama için kullanılan bazı popüler kütüphaneler arasında Numpy, Pandas ve Matplotlib bulunur. Bu kütüphaneler, veri manipülasyonu, işleme ve görselleştirme yetenekleri sağlar.
R ve Python arasında seçim yaparken, hangi alanda çalıştığınız, verilerinizin boyutu ve analizlerinizin yapısı önemlidir. Eğer daha fazla istatistiksel analiz yapacaksanız, R'yi tercih edebilirsiniz. Ancak, daha geniş bir kullanım alanı istiyorsanız, Python'u kullanabilirsiniz.
R'nin Özellikleri
R, veri analizi ve istatistiksel hesaplamalar için en popüler yazılım dillerinden biridir. R, açık kaynak kodlu bir yazılım olduğu için ücretsizdir ve herkes tarafından kullanılabilir. R'nin temel özellikleri şunlardır:
- R, vektör, matris ve dizi işlemleri yapmak için kullanılır. Bu, büyük veri setlerinde işlemlerin hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar.
- R'de bulunan istatistiksel analiz fonksiyonları, regresyon analizi, t testleri, ANOVA gibi istatistiksel analizler yapmak için kullanılır.
- R, grafikler çizmek ve verileri görselleştirmek için birçok seçenek sunar. R ile verileri görselleştirmek, verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar.
- R'de bulunan çeşitli paketler, veri analizi ve görselleştirme için kullanılabilecek farklı araçlar sunar. Paketler, R işlevlerinin yüklenmesini ve uygulanmasını kolaylaştırır.
- R, büyük miktarda veri manipülasyonu yapmak için kullanılır. Veri manipülasyonu, veri setlerinin temizlenmesini, dönüştürülmesini veya özetlenmesini içerir.
R, veri analizi sürecinde kullanılan birçok araç ve pakete sahiptir ve özellikle akademik araştırmalarda, istatistiksel hesaplamalar ve veri analizi için sıkça kullanılır.
Paketler ve Grafikler
R, veri analizi ve görselleştirme için özel olarak tasarlanmış çeşitli paketler sunar. Bu paketler sayesinde çok çeşitli veri kaynaklarına erişebilir ve veri işleme işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz. R'nin görselleştirme yetenekleri de oldukça güçlüdür ve farklı grafik türleriyle verileri etkili bir şekilde sunabilirsiniz.
R'deki grafikler, hem basit hem de karmaşık olabilir. İyi oluşturulmuş bir grafik, verilerinizi daha iyi anlamanızı sağlayabilir. Çeşitli grafik türleri arasında histogam, scatter plot, bar grafiği ve eğri grafiği gibi grafikler yer alır. R'deki paketler, bu grafiklerin güçlü araçlarını sunar ve verilerinizi anlayabilir hale getirir.
| Grafik Türü | Nasıl Oluşturulur? |
|---|---|
| Histogram | hist(v, main="Histogram of v") |
| Scatter Plot | plot(x, y, main="Scatter plot") |
| Bar Grafiği | barplot(x, y, main="Bar plot") |
| Eğri Grafiği | plot(x, y, type="l", main="Line plot") |
Bunlar sadece birkaç örnek ve R'de mevcut çeşitli grafik türleri vardır. R'deki paketler, belirli grafik türleri için daha özel seçenekler de sunar.
R ve Veri Manipülasyonu
R programlama dili, özellikle veri analizi ile ilgilenen araştırmacıların en sık kullandığı dillerdendir. R dilinin en büyük avantajlarından biri, veri manipülasyonu ve dönüştürme konularında oldukça başarılı olmasıdır.
R dilinde toplama, filtreleme, sıralama ve gruplama işlemleri gibi veri manipülasyon teknikleri oldukça basit bir şekilde kullanılabilir. R dataframe adı verilen tablosal veri yapıları üzerinde bu işlemleri gerçekleştirmek oldukça kolaydır. Ayrıca, istenilen verinin seçilmesi ve yeniden şekillendirilmesi de oldukça kolaydır. R dilinde kullanılan dplyr ve tidyr gibi kütüphanelerle veri manipülasyonu daha da kolay hale getirilir.
| Veri Manipülasyon Tekniği | Kullanım Alanı |
|---|---|
| Filterleme | Belirli özelliklere sahip verilerin seçimi için |
| Toplama | Belirli kolonlardaki verilerin toplamı için |
| Sıralama | Belirli kolona göre verilerin sıralanması için |
| Gruplama | Verilerin belirli kategorilere göre gruplanması için |
R dilinde veri manipülasyonu, veri analizi sürecinde oldukça önemli bir rol oynar. Verilerin önceden işlenmesi ve temizlenmesi analiz sonuçlarını etkileyeceği için, veri manipülasyonun doğru bir şekilde yapılması oldukça önemlidir.
Python'un Özellikleri
Python, son yılların popüler programlama dillerinden biridir. Hem veri bilimcileri hem de yazılım geliştiricileri tarafından kullanılabilir. Özellikle büyük veri işleme, yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi konular için tercih edilmektedir.
Python'un avantajlarından biri, açık kaynak kodlu olması ve ücretsiz bir şekilde kullanılabilmesidir. Ayrıca, kolay öğrenilebilir olması ve çeşitli kütüphanelerle birleştirilerek kullanılabilmesi de bir diğer avantajıdır. Python kütüphaneleri, veri işleme, analiz ve görselleştirme için oldukça kullanışlıdır. Bazı önemli Python kütüphaneleri şunlardır:
| Kütüphane Adı | İşlevi |
|---|---|
| Numpy | Matris işleme ve hesaplama işlemleri |
| Pandas | Veri manipülasyonu, analiz ve temizleme işlemleri |
| Matplotlib | Görselleştirme ve grafik oluşturma işlemleri |
Bunların yanı sıra, bilimsel hesaplamalar için scipy, makine öğrenmesi için scikit-learn, doğal dil işleme için NLTK gibi birçok kütüphane mevcuttur.
Python ayrıca, sade ve anlaşılır kod yazmayı kolaylaştıran bir dil olması nedeniyle, yazılım geliştiricileri tarafından da tercih edilmektedir. Web uygulamaları, veri analizi araçları, otomasyon araçları ve oyunlar gibi birçok farklı alanda kullanılabilmektedir.
Bilimsel Sıralama Paketleri
Python, özellikle bilimsel sıralama paketleri açısından oldukça zengindir. Bilimsel sıralama paketleri, matematiksel, bilimsel veya mühendislik uygulamalarında kullanılan işlevlerin derlenmesinden oluşur. Python'da bulunan bilimsel sıralama paketleri, Matplotlib, NumPy ve Pandas gibi en popüler ve yaygın kullanılan olanlarıdır.
Matplotlib, kullanıcıların verilerini çizgi grafikleri, histogramlar, dağılım grafikleri, bar grafikleri, saçılım grafikleri ve daha pek çok grafik türünde görselleştirmelerini sağlayan bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Verilerin görselleştirilmesi, analiz etmek istediğiniz verilerin daha kolay bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olur.
Numpy, bilimsel hesaplama ve matematiksel işlevler için kullanılır. Bu kütüphane, çok boyutlu dizi nesneleri ve matris işlemleri için optimize edilmiştir. Bilimsel hesaplama yaparken, bu kütüphanenin kullanımı oldukça önemlidir.
Pandas, veri analizi için bir kütüphanedir. Bu kütüphane, veri yapısını, veri manipülasyonunu ve data frame'leri işlemek için kullanılır. Data frame, bir Excel çalışma sayfasına benzer bir formda tablo halinde verileri görüntülememizi sağlar.
Bu bilimsel sıralama paketleri, Python'u veri analizi için vazgeçilmez bir araç haline getirir. Bu araçlar sayesinde, verilerinizin işlenmesi ve analiz edilmesi daha kolay ve verimli bir hale gelir.
Numpy, Pandas ve Matplotlib
istatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılan kütüphanelerdir. Numpy, matematiksel fonksiyonlar ve matrislerle çalışmak için kullanılırken, Pandas verilerin düzenlenmesi ve işlenmesinde kullanılır. Matplotlib ise verileri görselleştirmenize olanak tanır.
Numpy, yüksek performanslı matematiksel işlemler için optimize edilmiş bir kütüphanedir. Python'daki ana veri yapılarına ek olarak, Numpy'nin matrisler, vektörler ve genel çok boyutlu dizilerle çalışma yeteneği vardır. Bu kütüphane veri analizinde büyük bir kolaylık sağlar ve veri işleme işlemlerinin hızını artırır.
| Numpy Kütüphanesi | Açıklama |
|---|---|
| numpy.array() | Numpy dizilerinde yaratmak ve işlem yapmak için kullanılır. |
| numpy.zeros() | Sıfırlardan oluşan bir dizi yaratmak için kullanılır. |
| numpy.ones() | Birlerden oluşan bir dizi yaratmak için kullanılır. |
Pandas, verilerin işlenmesinde ve düzenlenmesinde kullanılır. Pandas, verileri "DataFrame" ve "Series" adı verilen iki yapıyla temsil eder. DataFrame ile verileri tablo şeklinde saklayabilir ve manipüle edebilirsiniz. Series veri gruplarını temsil eder ve aynı türdeki verilerin bir kümelerini depolar.
| Pandas Kütüphanesi | Açıklama |
|---|---|
| pandas.read_csv() | Csv dosyalarını okur ve DataFrame oluşturur. |
| pandas.DataFrame() | Bir DataFrame nesnesi oluşturur. |
| pandas.DataFrame.head() | Bir DataFrame'in ilk n satırını döndürür. |
Matplotlib, verileri grafiklerle görselleştirmek için kullanılır. Çizgi grafikleri, çubuk grafikleri, pasta grafikleri gibi birçok farklı grafik türü sağlar. Matplotlib, grafiklerin renkleri, etiketleri ve çizgi kalınlıklarını özelleştirebileceğiniz bir dizi seçenek sunar.
| Matplotlib Kütüphanesi | Açıklama |
|---|---|
| matplotlib.pyplot.plot() | Verilerin çizilmesi için kullanılır. |
| matplotlib.pyplot.xlabel() | X-ekseninin etiketini belirler. |
| matplotlib.pyplot.ylabel() | Y-ekseninin etiketini belirler. |
Veri bilimi açısından, Numpy, Pandas ve Matplotlib önemli kütüphanelerdir. Bu kütüphaneleri kullanarak verileri işleyebilir, analiz edebilir ve görselleştirebilirsiniz.
Diğer İstatistiksel Yazılım ve Programlama Dilleri
İstatistiksel yazılım ve programlama dilleri arasında SPSS, SAS ve Matlab gibi diğer popüler diller de mevcuttur. SPSS, güçlü bir veri analiz aracıdır ve çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılır. Araştırmalar, veri toplama, analiz ve raporlama süreçlerinde SPSS'in kullanımının kolaylığından dolayı tercih edildiğini göstermektedir.
SAS, kurumsal bir ortamda kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Finans sektöründe, özellikle bankacılık ve sigorta şirketlerinde yaygın olarak kullanılır. SAS, büyük veri setleri üzerinde çalışmak ve onları etkili bir şekilde manipüle etmek için uygun bir araçtır.
Matlab, matematiksel hesaplamalar ve bilimsel modelleme için tasarlanmıştır. Bir matris tabanlı dildir ve özellikle mühendislik, fizik ve matematik gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Ayrıca, Matlab'in Simulink'teki blok diyagramları, otomatik kontrol sistemleri ve simülasyonlar gibi alanlarda kullanımı da yaygındır.
Kimin neyi kullanması gerektiği doğru tercihin mevcut beceri düzeyine, özelliklerine ve gereksinimlerine bağlı olacaktır. Bu nedenle, bir dillere hakim olmak diğerlerinden daha iyi bir seçim yapmanıza yardımcı olabilir. Bununla birlikte, bu dillerin her biri ihtiyaçlarınız için uygun olmayabilir, bu nedenle hangisini seçeceğinize karar vermeden önce bir araştırma yapmak önemlidir.
SPSS ve SAS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ve SAS (Statistical Analysis System), öncelikle sosyal bilimler ve sağlık sektöründe kullanılan istatistiksel yazılımlardır. SPSS, Microsoft Windows, MacOS ve Linux işletim sistemleri için kullanılabilirken SAS sadece Windows ve Linux üzerinde çalışabilir. Her iki yazılım da veri analizi, veri yönetimi ve grafik oluşturma konusunda sağlam temellere sahip olup, kolaylıkla öğrenilebilirler.
SPSS, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde veri analizi işlemlerini hızlı ve kolay bir şekilde yapabilmenize olanak tanır. SPSS, istatistiksel analiz sürecindeki verilerinizi düzenleyebilir, analiz edebilir ve sonuçlarınızı görselleştirebilirsiniz. SPSS, ayrıca çeşitli istatistiksel testlerin yapılmasına olanak sağlayan birçok araç da sağlar.
SAS ise, genellikle büyük veri analizi alanında kullanılan bir yazılımdır. SAS, veri analizi ve yönetimi için gerekli araçları sağlar ve büyük veri kümeleriyle çalışırken hızlı ve doğru sonuçlar sunar. SAS, hızlı bir öğrenme sürecine sahip olmasa da, sahip olduğu tüm araçlar sayesinde veri analizini kolaylaştırır.
Ayrıca her iki yazılımda, veriye bağlı olarak hangi istatistiksel testin kullanılacağına karar verebilmenizi sağlayan özelleştirilmiş raporlama ve analiz araçlarına da sahiptir.
Matlab
Matlab, yüksek performanslı ve interaktif bir sayısal hesaplama programlama dilidir. İlk olarak 1984 yılında geliştirilen bu programlama dili, bugün birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Matlab'in özelliklerine bakacak olursak, kullanıcı dostu bir arayüze sahip olduğunu söyleyebiliriz. Bu sayede kullanıcılar, programlama diline aşina olmayan kişiler bile kolayca kullanabilirler.
Matlab'in kullanım alanları oldukça geniştir. Özellikle mühendislik, matematik, fizik ve finans gibi alanlarda sıklıkla kullanılır. Bu programlama dili, matris işleme yetenekleriyle de dikkat çekmektedir. Matlab sayesinde matrislerin toplamı, çarpımı veya tersi gibi işlemler oldukça kolay bir şekilde yapılabilmektedir.
| Matlab'in Avantajları | Matlab'in Dezavantajları |
|---|---|
|
|
Matlab'in sunduğu bu özellikler sayesinde veri bilimciler de aralarında Matlab'ı tercih edenlerin olduğu birçok uzman tarafından kullanılmaktadır.
Sık Sorulan Sorular
Veri analizi sürecinde doğru bir istatistiksel yazılım ve programlama dilinin seçimi önemlidir. Bununla birlikte, hangi dilin seçileceği kararını vermek bazen zor olabilir. Bu bölümde, sık sorulan soruların yanıtlarıyla hangi dilin seçilmesi gerektiği hakkında size yol gösterilecektir.
Her iki dil de veri analizinde geniş bir kullanım alanına sahiptir. Bununla birlikte, istatistiksel analizler için R doğru seçim olabilir. Diğer yandan, veri manipülasyonu ve makine öğrenmesi projelerinde Python daha uygun olabilir. Ancak, hangi dilin seçileceği proje ve ihtiyaçlara bağlıdır. İki dilin de kullanımını öğrenmek, veri analizi projelerinde size fayda sağlayacaktır.
Birçok istatistiksel yazılım ve programlama dili bulunmaktadır. Ancak, R ve Python en çok tercih edilen dil ve yazılımlardan biridir. Bu nedenle, özellikle veri analizi işlerinde çalışacaksanız, R ve Python'u öğrenmeniz önerilir.
Bu yazılımlar da veri analizi için oldukça popülerdir. Ancak, genellikle lisans maliyetleri daha yüksektir. Özellikle büyük bir veri kümesi analiz edildiğinde, R ve Python gibi açık kaynak kodlu yazılımlar tercih edilebilir.
Hangi dilin avantajları, projelere bağlıdır. Örneğin, R, istatistiksel analizler için geniş bir işlev yelpazesine sahiptir ve RStudio gibi entegre bir geliştirme ortamı sağlar. Python, veri manipülasyonu ve makine öğrenmesi için kullanılabilir ve bu alanda birçok kütüphane sunar. Hangi dilin kullanılacağı, projenin gereksinimlerine bağlıdır.