• Buradasın

    Big data analytics eğitimi ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Big data analytics eğitimi, büyük ve karmaşık veri setlerinin analiz edilerek gizli örüntülerin çıkarılması ve bilinmeyen ilişkilerin keşfedilmesi sürecini öğrenmeye olanak tanır 4. Bu eğitim, aşağıdaki alanlarda fayda sağlar:
    • İş Dünyası: Maliyetlerin düşürülmesi, ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi, stratejik kararların daha hızlı ve doğru alınması 12.
    • Sağlık Sektörü: Hasta kayıtlarının analizi ile hastalıkların tespiti ve önlenmesi, sağlık politikalarının oluşturulması 13.
    • Eğitim: Öğrenci performansının izlenmesi, ders planlamasının optimize edilmesi 34.
    • Devlet: Kamu hizmetlerinin iyileştirilmesi, risk ve sahtekarlığın azaltılması 4.
    • Diğer Alanlar: Bankacılık, perakende, ulaşım, enerji gibi sektörlerde veri odaklı kararlar alınması 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. coursera.org
        1
      2. sas.com
        2
      3. geeksforgeeks.org
        3
      4. bigdata.gazi.edu.tr
        4
      5. bulutistan.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Büyük Veri Analitiği sertifikası ne işe yarar iş imkanı var mı?

    Büyük Veri Analitiği sertifikası, veri analizi ve iş zekası konularında kapsamlı bilgi ve beceriler kazandırarak, mezunlara çeşitli iş imkanları sunar. Sertifikanın işe yaradığı alanlar: 1. Finans ve Bankacılık: Finansal risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri davranış analizleri. 2. Teknoloji ve Yazılım: Veri bilimci veya analist olarak görev alma, ürün geliştirme süreçlerine katkıda bulunma. 3. Sağlık Sektörü: Hastalık tahmin modelleri, hasta bakım optimizasyonu ve tıbbi araştırmalarda veri analizi. 4. Perakende ve E-Ticaret: Müşteri davranış analizi, envanter yönetimi ve pazarlama stratejileri geliştirme. 5. Enerji Sektörü: Tüketim tahmini, ağ yönetimi ve sürdürülebilir enerji çözümleri için veri analisti olarak çalışma. 6. Telekomünikasyon: Müşteri hizmetleri iyileştirme, ağ optimizasyonu ve yeni hizmetlerin geliştirilmesi. 7. Ulaşım ve Lojistik: Lojistik planlama ve operasyon optimizasyonu. 8. Kamu Sektörü: Politika geliştirme ve hizmet optimizasyonu için büyük veri analizleri. Ayrıca, sertifikalar profesyonel ağın genişlemesine ve iş görüşmelerinde avantaj sağlanmasına da yardımcı olur.
    5 kaynak

    Data Science ne iş yapar?

    Data Science (Veri Bilimi), verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması süreçlerini kapsayan çok disiplinli bir alandır. Data Science'ın yaptığı işler şunlardır: Veri toplama: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri çeşitli kaynaklardan toplamak. Veri temizleme: Toplanan verileri standartlaştırmak, hataları düzeltmek, eksik değerleri doldurmak ve tutarsızlıkları gidermek. Veri analizi: İstatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak verilerdeki desenleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak. Modelleme: Tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için veri modelleri oluşturmak. Görselleştirme: Verileri grafikler ve tablolar aracılığıyla görselleştirerek daha anlaşılır hale getirmek. İletişim: Analiz sonuçlarını raporlar ve diğer veri görselleştirmeleri şeklinde iş analistleri ve karar vericilere sunmak. Data Science, sağlık, finans, pazarlama ve çevre araştırmaları gibi birçok sektörde etkin karar verme süreçlerine katkıda bulunur.
    5 kaynak

    Big Data eğitimi kaç ay sürer?

    Big Data eğitimi süresi, eğitim programına göre değişiklik gösterebilir: 1. Codelab Akademi: Big Data eğitimi 4 ay sürmektedir. 2. IST Data Science: Büyük Veri ve Veri Mühendisliği bootcamp'i 16 hafta sürmektedir. 3. Üçüncü Binyıl: Big Data ve Data Science kursu 4 ay sürmektedir.
    5 kaynak

    İstatistiksel veri analizi için hangi sistem kullanılır?

    İstatistiksel veri analizi için aşağıdaki sistemler ve yazılımlar yaygın olarak kullanılır: 1. SAS: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve öngörücü analizler için güçlü bir yazılımdır. 2. IBM SPSS: Sosyal bilimlerde sıkça kullanılan, esnek ve ölçeklenebilir bir istatistiksel analiz programıdır. 3. R: Açık kaynaklı bir programlama dili olup, istatistiksel hesaplama, veri manipülasyonu ve grafik çizme gibi işlemler için kullanılır. 4. Python: Genel amaçlı bir programlama dili olup, Pandas, NumPy, SciPy gibi kütüphanelerle veri analizi ve makine öğrenimi için tercih edilir. 5. Tableau: Verileri görsel hale getirerek analiz etmeyi sağlayan bir veri görselleştirme aracıdır. Ayrıca, Google Data Studio ve Qlik Sense gibi kullanıcı dostu arayüzlere sahip araçlar da veri analizi için etkili çözümler sunar.
    5 kaynak

    Data analitiği ne iş yapar?

    Data analitiği, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürerek çeşitli iş alanlarında kararlar alınmasına yardımcı olur. Data analistlerinin yaptığı işler şunlardır: 1. Veri Toplama: Belirli bir amaç doğrultusunda verileri toplamak ve bilimsel yöntemlerle düzenlemek. 2. Veri Depolama: Toplanan verileri dijital alanlarda saklamak ve sınıflandırmak. 3. Veri İşleme: Verileri işleyerek ihtiyaç duyulan çıktılara dönüştürmek, toplu veya gerçek zamanlı olarak işlemek. 4. Veri Temizleme: Tutarsızlıkları gidermek, hataları belirlemek ve mükerrer verileri temizlemek. 5. Veri Analizi: İşlenen verileri analiz ederek raporlar oluşturmak ve sonuçları paydaşlarla paylaşmak. Ayrıca, data analistleri, tahmine dayalı analizler yaparak gelecekteki eğilimleri öngörmeye de katkıda bulunabilirler.
    5 kaynak

    Veri Analisti ve veri bilimci aynı mı?

    Veri Analisti ve Veri Bilimci aynı mesleği ifade etmez, ancak her ikisi de verilerle çalışan profesyonellerdir. Veri Analisti, belirli iş sorularına veya sorunlarına odaklanır ve verileri kullanarak bu soruları yanıtlamaya çalışır. Veri Bilimci ise daha geniş bir çalışma alanına sahiptir ve veri toplama, veri temizleme, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve deploy etme gibi işlemleri içerir.
    5 kaynak

    BI ve analytics arasındaki fark nedir?

    Business Intelligence (BI) ve Analytics arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam ve Amaç: - BI, geçmiş, şimdiki ve öngörücü views of business operations sunarak, operasyonel ihtiyaçlara anında yanıt vermeye odaklanır. - Analytics, geniş bir veri analizi alanını kapsar ve gelecekteki trendleri tahmin etmek, kalıpları ve korelasyonları belirlemek için kullanılır. 2. Veri Türü: - BI, genellikle yapılandırılmış verileri, yani satış kayıtları, finansal bilgiler gibi iç kaynaklardan gelen verileri kullanır. - Analytics, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri, sosyal medya veya IoT cihazlarından gelen karmaşık formatlardaki verileri de içerebilir. 3. Teknikler ve Araçlar: - BI araçları, raporlama, veri görselleştirme ve basit analizler için tasarlanmıştır. - Analytics ise istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi daha ileri teknikler ve R, Python gibi programlama dilleri kullanır. 4. Kullanıcı Profili: - BI genellikle yöneticiler ve karar vericiler tarafından kullanılır. - Analytics ise veri bilimcileri ve analistler tarafından daha karmaşık analizler için tercih edilir.
    5 kaynak