• Buradasın

    Büyük veri analizine giriş dersinde neler işlenir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Büyük veri analizine giriş dersinde genellikle aşağıdaki konular işlenir:
    1. İlişkisel Veri Tabanları ve E-R Diagramları: Veri saklama ve sorgulama teknolojileri 1.
    2. SQL Dili: Temel seviyede SQL eğitimi 1.
    3. Büyük Veri Kavramları: Büyük verinin özellikleri (5V), yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri türleri 12.
    4. Depolama ve Analiz: Hadoop, HDFS, MapReduce gibi büyük veri işleme konseptleri 14.
    5. Büyük Veri Analizi Teknikleri: Nicel ve nitel veri madenciliği, istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve anlamsal analiz 14.
    6. Görselleştirme: Büyük veri kümelerinin görselleştirilmesi 1.
    Bu dersler, öğrencilere büyük verilerin toplanması, temizlenmesi, depolanması ve analiz edilmesi süreçlerini anlamalarını sağlar.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ulusem.uludag.edu.tr
        1
      2. karsem.karatay.edu.tr
        2
      3. oracle.com
        3
      4. gbs.gelisim.edu.tr
        4
      5. azure.microsoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Derinlemesine araştırmada veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Araştırmanın amacına yönelik verilerin toplanması ve kaydedilmesi. 2. Veri Temizleme ve Düzenleme: Toplanan veriler genellikle eksik, hatalı veya tutarsızdır. 3. Veri Keşfi ve Görselleştirme: Veri setindeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek için istatistiksel ve görselleştirme teknikleri kullanılır. 4. Veri Analizi: Keşfedilen desenleri ve ilişkileri daha derinlemesine incelemek için istatistiksel analiz ve veri madenciliği teknikleri kullanılır. 5. Sonuçların Yorumlanması: Veri analizi sonuçları, işletmenin veya araştırmanın amacına yönelik belirli bir soruyu cevaplamak için yorumlanır. 6. Sonuçların Sunumu: Son olarak, veri analizi sonuçları raporlar, sunumlar veya görseller aracılığıyla sunulur.
    5 kaynak

    Veri analizi hangi sektöre uygun?

    Veri analizi birçok sektörde uygulanabilir ve özellikle aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır: E-ticaret: Müşteri tercihlerini anlamak ve hedef kitleye uygun kampanyalar oluşturmak için veri analizi kullanılır. Finans: Risk yönetimi, piyasa eğilimlerinin analizi ve yatırım kararlarının desteklenmesi için veri analizi önemlidir. Sağlık: Hasta verilerinin analizi, tedavi süreçlerinin iyileştirilmesi ve kişiye özel tedavi planlarının oluşturulması için kullanılır. Üretim: Operasyonel süreçlerin optimize edilmesi, kaynak yönetiminin iyileştirilmesi ve maliyetlerin düşürülmesi için veri analizi gereklidir. Ayrıca, pazarlama, bankacılık, işletme gibi alanlarda da veri analizi stratejik karar alma süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır.
    5 kaynak

    Excel veri analizi nasıl yapılır?

    Excel'de veri analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Verileri farklı kaynaklardan Excel'e aktarmak için CSV, TXT dosyaları, veri bağlantıları veya kopyala-yapıştır yöntemlerini kullanabilirsiniz. 2. Veri Temizleme: Verilerin doğru ve temiz olması önemlidir. Excel'de veri türlerini kontrol etmek, hatalı verileri düzenlemek ve tekrarlanan kayıtları temizlemek için araçlar bulunmaktadır. 3. Temel Veri Analizi Araçları: Filtreler ve sıralama, koşullu biçimlendirme ve pivot tablo gibi araçlarla verileri analiz edebilirsiniz. 4. İstatistiksel Fonksiyonlar: AVERAGE, MEDIAN, STDEV gibi istatistiksel fonksiyonları kullanarak verilerinizden anlamlı bilgiler elde edebilirsiniz. 5. Veri Görselleştirme: Çubuk, sütun, çizgi, pasta grafikleri ve dağılım grafikleri gibi çeşitli grafik türleri ile verilerinizi görselleştirebilirsiniz. 6. İleri Seviye Analiz Yöntemleri: Regresyon analizi, t-testleri, ANOVA gibi istatistiksel testleri ve senaryo analizi gibi yöntemleri kullanabilirsiniz. 7. Sonuçların Raporlanması: Elde ettiğiniz verileri ve analizleri tablolar, grafikler ve yazılı yorumlar ekleyerek raporlara dönüştürebilirsiniz.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi bölüm okunmalı?

    Veri analizi için aşağıdaki bölümlerden mezun olmak faydalı olabilir: 1. İstatistik: Veri analizinin temelini oluşturur, veri toplama, analiz ve istatistiksel modelleme konularında eğitim verir. 2. Matematik: Analitik düşünme becerilerini geliştirmek isteyenler için uygundur, veri modelleme ve algoritma geliştirme konularında matematik bilgisi önemlidir. 3. Bilgisayar Mühendisliği: Programlama dilleri ve veritabanı yönetimi konularında derinlemesine bilgi sağlar. 4. Yönetim Bilişim Sistemleri (MIS): İşletmelerde verinin nasıl kullanılması gerektiği ve veri yönetimi konularında eğitim alır. 5. Ekonomi: Pazar analizleri ve tüketici davranışları gibi konularda ekonomi perspektifinden veri analizi yapar. Ayrıca, Enformatik ve Endüstri Mühendisliği bölümleri de veri analizi alanında kariyer yapmak isteyenler için uygun seçenekler arasındadır.
    5 kaynak

    QL ile veri analizi nasıl yapılır?

    QL (Yapay Zeka) ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Hazırlığı: Verilerin yapay zeka modellerinin eğitimi için uygun formatta hazırlanması. 2. Model Seçimi: Veri setinin özelliklerine ve analiz hedeflerine göre denetimli, denetimsiz veya takviyeli öğrenme modellerinden birinin seçilmesi. 3. Eğitim ve Test: Seçilen modelin veri seti üzerinde eğitilmesi ve kalıpları öğrenmesi. 4. Değerlendirme ve İyileştirme: Modelin test sonuçlarının analiz edilmesi, doğruluk ve hassasiyet gibi metriklerin değerlendirilmesi. 5. Dağıtım ve Gerçek Zamanlı Analiz: Modelin gerçek dünya uygulamalarına entegre edilmesi ve veri akışları üzerinde gerçek zamanlı olarak çalıştırılması. 6. İzleme ve Güncelleme: Yapay zeka modellerinin sürekli olarak izlenmesi ve değişen veri desenlerine adapte olabilmesi için güncellenmesi. Ayrıca, veri analizi sürecinde R ve Python gibi programlama dilleri, Microsoft Excel ve Power BI gibi araçlar da kullanılır.
    5 kaynak

    Veri Analizi için hangi formüller kullanılır?

    Veri analizi için Excel'de kullanılan bazı önemli formüller şunlardır: 1. Temel Hesaplama Formülleri: - TOPLA: Hücre aralığındaki tüm sayıları toplar. - ORTALAMA: Bir hücre aralığındaki sayıların ortalamasını alır. - MAKS/MİN: Hücre aralığındaki en yüksek ve en düşük değeri bulur. - SAY: Sayısal değer içeren hücrelerin sayısını verir. 2. Mantıksal Formüller: - EĞER: Belirli bir koşul doğruysa bir değer, yanlışsa başka bir değer döndürür. - VE/YADA: Birden fazla koşulu kontrol etmenizi sağlar. - EĞERHATA: Bir formülde hata oluşursa, belirli bir değeri döndürmenizi sağlar. 3. Veriye Erişim ve Arama Formülleri: - DÜŞEYARA: Belirli bir değeri arar ve aynı satırdaki başka bir hücreden değeri döndürür. - İNDİS ve KAÇINCI: Daha karmaşık arama işlemleri için kullanılır. 4. Tarih ve Saat Formülleri: - BUGÜN: Günün tarihini verir ve güncellenir. - ŞİMDİ: Günün tarihini ve saatini verir. 5. Gelişmiş Veri Analiz Formülleri: - ÇOKEĞER: Birden fazla koşul altında belirli değerleri toplar. - ÇARPIM: Hücrelerdeki sayıları çarpar, özellikle finansal hesaplamalar için kullanışlıdır.
    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