• Buradasın

    Endüstriyel veri analitiği dersinde neler işlenir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Endüstriyel veri analitiği dersinde işlenen konular şunlardır:
    1. Veri Toplama ve Düzenleme: Büyük miktarda verinin toplanması, temizlenmesi ve düzenlenmesi 12.
    2. Veri Madenciliği: Veri madenciliği teknikleri ve algoritmaları kullanılarak büyük veri setlerinin analiz edilmesi 13.
    3. İstatistiksel Analiz: Verilerin istatistiksel yöntemlerle incelenmesi ve trendlerin, desenlerin belirlenmesi 13.
    4. Makine Öğrenimi: Makinelerin veri setlerini analiz ederek otomatik olarak öğrenmesini ve gelecekteki olayları tahmin etmesini sağlayan algoritmalar 12.
    5. Görsel Analitik: Verilerin grafikler, tablolar ve görsel öğeler aracılığıyla anlaşılır hale getirilmesi 12.
    6. Gerçek Zamanlı Analitik: Anlık verilerin yakalanması ve hızlı kararlar alınması 12.
    7. Veri Güvenliği ve Gizliliği: Verilerin doğru şekilde korunması ve yetkisiz erişimin engellenmesi 1.
    Bu dersler, öğrencilere veri analitiği süreçlerini anlama ve uygulama becerisi kazandırmayı amaçlar.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. endustriyeluygulamalar.com.tr
        1
      2. konzek.com
        2
      3. iienstitu.com
        3
      4. goit.global
        4
      5. sabanciuniv.edu
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Büyük veri analitiği eğitimi ne işe yarar?

    Büyük veri analitiği eğitimi, öğrencilere veri madenciliği, veri görselleştirme, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi gibi konularda bilgi ve beceriler kazandırır. Bu eğitim, aşağıdaki alanlarda işe yarar: 1. Öğrenci Başarısını Artırma: Eğitimde büyük veri analitiği, öğrenci performansını izleyerek kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturur ve öğretmenlerin öğretim yöntemlerini optimize etmelerine yardımcı olur. 2. İş Dünyası: Finans, sağlık, perakende, teknoloji gibi sektörlerde veri analisti, iş zekası uzmanı veya büyük veri yöneticisi olarak çalışma imkanı sunar. 3. Karar Destek Sistemleri: Büyük veri analitiği, işletmelerin veriye dayalı stratejik kararlar almasını sağlar, maliyetleri azaltır ve rekabet avantajı sağlar. 4. Kamu Sektörü: Kamu kurumlarında politika geliştirme, hizmet optimizasyonu ve sosyal programların etkinliğini değerlendirme gibi alanlarda kullanılır.
    5 kaynak

    Büyük veri analizine giriş dersinde neler işlenir?

    Büyük veri analizine giriş dersinde genellikle aşağıdaki konular işlenir: 1. İlişkisel Veri Tabanları ve E-R Diagramları: Veri saklama ve sorgulama teknolojileri. 2. SQL Dili: Temel seviyede SQL eğitimi. 3. Büyük Veri Kavramları: Büyük verinin özellikleri (5V), yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri türleri. 4. Depolama ve Analiz: Hadoop, HDFS, MapReduce gibi büyük veri işleme konseptleri. 5. Büyük Veri Analizi Teknikleri: Nicel ve nitel veri madenciliği, istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve anlamsal analiz. 6. Görselleştirme: Büyük veri kümelerinin görselleştirilmesi. Bu dersler, öğrencilere büyük verilerin toplanması, temizlenmesi, depolanması ve analiz edilmesi süreçlerini anlamalarını sağlar.
    5 kaynak

    Analitik nedir?

    Analitik, "analiz etme yeteneğine sahip olma" veya "unsurlara veya ilkelere bölünme" anlamına gelir. Analitik kelimesinin diğer anlamları: analitik felsefe; analitik geometri; analitik-sentetik ayrımı; analitik fonksiyon; analitik makine; analitik kimya; analitik psikoloji; analitik mekanik; analitik teknik; soyut analitik sayı teorisi. Analitik düşünme, bir problemi tam ve doğru bir şekilde anlamak ve çözmek için problemleri çözebilmek için sistematik düşünce yapısına sahip olmaktır. Analitik, verilerdeki önemli örüntüleri keşfetme, yorumlama ve iletme sürecidir.
    5 kaynak

    Büyük veri analitiği nedir?

    Büyük veri analitiği, büyük ve karmaşık veri kümelerinin analiz edilmesi ve bu verilerden değerli içgörüler elde edilmesi sürecidir. Bu süreç genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama: Farklı kaynaklardan büyük veri kümelerinin toplanması. 2. Veri Saklama ve Yönetim: Verilerin güvenli ve verimli bir şekilde işlenmesi için bulut tabanlı veya dağıtık veri tabanı sistemlerinde saklanması. 3. Veri İşleme: Verilerin temizlenmesi, organize edilmesi ve analiz için hazır hale getirilmesi. 4. Veri Analizi: Analitik araçlar ve algoritmalar kullanılarak verilerin analiz edilmesi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme gibi yöntemler kullanılması. 5. Raporlama ve Görselleştirme: Analiz edilen verilerin görsel raporlar, grafikler ve panolar ile kullanıcılara sunulması. Büyük veri analitiğinin faydaları arasında daha iyi karar verme, maliyet tasarrufu, gerçek zamanlı bilgi ve müşteri deneyiminin geliştirilmesi yer alır.
    5 kaynak

    Büyük Veri Analizi dersi ne işe yarar?

    Büyük Veri Analizi dersi, öğrencilere büyük ve karmaşık veri setlerinden değerli bilgiler çıkarma becerilerini kazandırır. Bu ders, aşağıdaki alanlarda fayda sağlar: Karar Alma Süreçleri: Veriye dayalı daha doğru ve stratejik kararlar alınmasını mümkün kılar. Müşteri Anlayışı: Tüketici davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler sunmayı sağlar. Rekabet Avantajı: Pazar dinamikleri ve rakip faaliyetleri hakkında derinlemesine bilgi sağlayarak rekabet gücünü artırır. Operasyonel Verimlilik: İş süreçlerini optimize ederek kaynak israfını azaltır. Yenilikçi Gelişmeler: Müşteri geri bildirimleri ve pazar analizlerine dayalı olarak yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesini mümkün kılar. Bu ders, finans, sağlık, perakende, teknoloji ve kamu gibi çeşitli sektörlerde kariyer fırsatları sunar.
    5 kaynak

    Analitik türleri nelerdir?

    Analitik türleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Tanımlayıcı Analitik: Geçmiş verileri analiz ederek ne olduğunu açıklar. 2. Teşhis Edici Analitik: Bir şeyin neden olduğunu araştırır. 3. Öngörücü Analitik: Gelecekte ne olacağını tahmin eder. 4. Reçete Edici Analitik: İstenen sonuca ulaşmak için yapılması önerilen eylemleri sağlar. Diğer analitik türleri: Büyük Veri Analitiği: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çok büyük veri kümelerini analiz eder. Metin Madenciliği: Yapılandırılmamış metin verilerini inceler. Duygu Analizi: Verilerde ifade edilen duyguları anlar.
    5 kaynak