• Buradasın

    Büyük veri analizine giriş dersinde neler işlenir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Büyük veri analizine giriş dersinde işlenen bazı konular şunlardır:
    • Büyük verinin tanımı ve bileşenleri 12. Büyük veri, 5V (volume, velocity, variety, veracity, value) olarak adlandırılan beş bileşen ile ifade edilir: hacim, hız, çeşitlilik, doğruluk ve değer 12.
    • Büyük veri analizi süreci 15. Bu süreç genellikle veri toplama, veri hazırlığı, veri keşfi, modelleme ve sonuçların yorumlanması adımlarını içerir 15.
    • Büyük veri analizi araçları ve teknolojileri 14. Hadoop, Spark, SQL, Python ve R gibi araçlar ve teknolojiler büyük veri analizinde yaygın olarak kullanılır 14.
    • Büyük veri analizinin uygulama alanları 34. Büyük veri analizi, pazarlama, sağlık, finans, üretim ve kamu sektörü gibi birçok alanda kullanılır 34.
    • Veri doğrulama ve güvenlik 3. Verilerin güvenilirliği ve doğruluğu, ayrıca veri güvenliği konuları ele alınır 3.
    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

    Büyük Veri Analizi dersi ne işe yarar?

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

    Excel veri analizi nasıl yapılır?

    Excel'de veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Verileri Çözümleme (Data Analysis). Grafikler ve Pivot Tablolar. Analiz AraçPaketi. Power Query. Tahmin Sayfası. Hedef Araştır ve Çözümleme. Excel'de veri analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek için vidoport.com ve teedo.com gibi kaynaklardan yararlanılabilir.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi bölüm okunmalı?

    Veri analizi için okunabilecek bazı bölümler: Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü. Matematik Bölümü. İstatistik Bölümü. Ekonomi Bölümü. Ayrıca, veri analizi için programlama dillerini (Python, R vb.) ve veri analizi araçlarını (SQL, Tableau vb.) öğrenmek de önemlidir.
    5 kaynak

    QL ile veri analizi nasıl yapılır?

    Qlik Sense ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Qlik Sense'in Kurulumu: Qlik Sense web sitesine gidilir. Ücretsiz deneme sürümü indirilir. Kurulum sihirbazı çalıştırılır ve gerekli adımlar takip edilir. 2. Veri Kaynaklarının Eklenmesi ve Verilerin Yüklenmesi: Qlik Sense'e veri kaynakları eklenir ve veriler yüklenir. 3. Verilerin Görselleştirilmesi: Grafikler, tablolar ve haritalar gibi farklı görselleştirme araçları kullanılarak veriler görselleştirilir. 4. Verilerin İncelenmesi ve Raporların Oluşturulması: Veriler farklı açılardan incelenir ve raporlar oluşturulur. 5. Raporların Paylaşılması: Oluşturulan raporlar paylaşılır ve iş arkadaşlarının da faydalanması sağlanır. Ayrıca, Qlik Cloud üzerinde İçgörü Danışmanı gibi araçlar da kullanılarak doğal dil işleme ile analizler yapılabilir. Veri analizi için Qlik dışında Excel, Python, R gibi çeşitli araçlar da kullanılabilir.
    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

    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

    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