• Buradasın

    Büyük Veri Analizi dersi ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Büyük Veri Analizi dersi, öğrencilere büyük veri setlerini etkin bir şekilde yönetme, analiz etme ve anlamlı bilgiler çıkarma becerileri kazandırır 124. Bu ders sayesinde öğrenciler:
    • Büyük veri teknolojilerini (Hadoop, Spark vb.) öğrenir 14.
    • Makine öğrenimi ve veri madenciliği yöntemlerini uygular 134.
    • Veri görselleştirme araçları kullanarak sonuçları sunar 12.
    • Veri güvenliği ve gizlilik konularında bilgi sahibi olur 25.
    • İş zekası ve veri mühendisliği alanlarında temel yetkinlikler kazanır 15.
    Bu beceriler, mezunların teknoloji şirketleri, finans sektörü, pazarlama ajansları ve kamu kurumlarında çeşitli pozisyonlarda çalışabilmelerine olanak tanır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. azure.microsoft.com
        1
      2. okulsecim.com
        2
      3. sertifika.karabuk.edu.tr
        3
      4. tokeninc.com
        4
      5. birecik.harran.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri Analizi Sertifikası Ne İşe Yarar?

    Veri analizi sertifikası, veri analizi ve raporlama becerilerini geliştirmek isteyen bireyler için çeşitli avantajlar sağlar: Kariyer Fırsatları: Veri analisti, veri analisti yardımcısı ve operasyonlar analisti gibi alanlarda iş başvurularında avantaj sağlar. Beceri Gelişimi: E-tablolar, SQL, R ve Tableau gibi araçların kullanımında uzmanlık kazandırır. Akademik ve Profesyonel Kullanım: Sosyal bilimlerde veri analizi ve raporlama konusunda uzmanlık kazandırır, araştırma verilerini analiz etme ve anlamlı sonuçlar çıkarma becerilerini geliştirir. Özgeçmiş (CV) Güçlendirme: Sertifikada kazanılan yetkinlikler, özgeçmişe eklenerek kariyer fırsatlarını artırır. Ayrıca, veri analizi sertifikaları genellikle e-devlet üzerinden sorgulanabilir olup, kamu ve özel sektörde geçerliliğe sahiptir.
    5 kaynak

    Veri Analizi konusu zor mu?

    Veri analizi konusu, özellikle verilerin düzensiz ve kontrolsüz olduğu durumlarda zor olabilir. Veri analizi sürecinin bazı zorlukları: Veri temizliği. Araştırmacı önyargısı. Veri güvenliği. Veri analizi sürecini kolaylaştıran unsurlar: Teknoloji entegrasyonu. Yapay zeka kullanımı.
    5 kaynak

    Büyük veri analizine giriş dersinde neler işlenir?

    Büyük veri analizine giriş dersinde işlenen bazı konular şunlardır: Büyük verinin tanımı ve bileşenleri. Büyük veri analizi süreci. Büyük veri analizi araçları ve teknolojileri. Büyük veri analizinin uygulama alanları. Veri doğrulama ve güvenlik.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir ve verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir. Veri işleme, verilerin anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde çerçevelenmesini sağlayarak organizasyon, yapılandırma ve sunum yönlerini vurgular. Kapsam: Veri analizi, veri işlemenin bir alt kümesidir ve daha derinlemesine bir inceleme gerektirir. Veri işleme, verilerin dönüştürülmesi ve yapılandırılması sürecini kapsar. Kullanım: Veri analizi, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri işleme, verilerin sadece anlaşılır hale getirilmesini hedefler. Özetle, veri analizi daha kapsamlı ve derinlemesine bir süreç iken, veri işleme verilerin daha erişilebilir hale getirilmesi için yapılan daha temel bir işlemdir.
    5 kaynak

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Derinlemesine araştırmada veri analizi, aşağıdaki adımları içerir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin kapsamı, nedeni, ölçme tekniği ve hedeflenen sonuç belirlenir. 2. Soruların Belirlenmesi: Analizin amacına yönelik sorular sorulur. 3. Veri Toplama: Doğrulanmış kaynaklardan, verilerin toplanma tarihi ve kaynağına dikkat edilerek veri toplanır. 4. Veri İşleme ve Temizleme: Veriler işlenip organize edilir, hatalı bilgiler arındırılır. 5. Veri Modelleme: Veriler modellenir, fazlalık bilgiler elimine edilir. 6. Analiz ve Yorumlama: Veriler, istatistiksel analiz, tematik analiz, içerik analizi gibi yöntemlerle analiz edilir ve sonuçlar yorumlanır. 7. Görselleştirme: Veriler, grafiksel olarak görselleştirilir. Derinlemesine araştırmalarda genellikle tematik analiz, içerik analizi, söylem analizi ve anlatı analizi gibi nitel veri analizi yöntemleri kullanılır.
    5 kaynak

    Veri analizi hangi sektöre uygun?

    Veri analizi, birçok sektörde uygulanabilir ve özellikle şu alanlarda fayda sağlar: Finans ve bankacılık. Perakende ve e-ticaret. Üretim. Telekomünikasyon. Sağlık hizmetleri. Enerji ve çevre. Eğitim. Seyahat ve turizm.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak