• Buradasın

    Veri biliminde hangi kaynaklar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri biliminde kullanılan bazı kaynaklar:
    • Veri setleri: Kaggle, Earthdata, Google Cloud Public Datasets gibi platformlardan çeşitli veri setleri edinilebilir 1.
    • Çevrimiçi kurslar ve özel eğitim programları: Coursera, edX, Udacity gibi platformlarda veri bilimi kursları ve uzmanlık programları sunulur 2.
    • Kitaplar: "Data Science for Business", "Python for Data Analysis", "The Data Science Handbook" gibi kaynaklar veri bilimi konularında bilgi sağlar 2.
    • Etkileşimli platformlar: Kaggle, GitHub veri bilimi projeleri ve kod örnekleri için zengin kaynaklardır 2.
    • Akademik dergiler ve yayınlar: Journal of Data Science, Big Data & Society gibi dergiler araştırma makaleleri sunar 2.
    • Topluluklar ve forumlar: Stack Overflow, Reddit gibi platformlar programlama ve veri bilimi ile ilgili sorular için kaynaktır 2.
    • Görselleştirme araçları: Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset, Metabase gibi araçlarla veriler görselleştirilir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. vizyonistakademi.com
        1
      2. codelabsacademy.com
        2
      3. miuul.com
        3
      4. mervetatlidil.medium.com
        4
      5. azure.microsoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Analizi: İşlenmiş ve temizlenmiş verilerin çeşitli yöntemler kullanılarak incelenmesi ve yorumlanması sürecidir. Bu süreçte veriler grafikler, istatistiksel testler ve diğer analiz araçları ile incelenir. Analizin sonunda elde edilen sonuçlar, karar verme süreçlerinde kullanılır. Veri Görselleştirme: Verilerin grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir. Bu sayede karmaşık veriler daha kolay anlaşılır ve sunulur. Doğru bir veri görselleştirme, karar verme süreçlerini hızlandırır. Özetle, veri analizi verilerin derinlemesine incelenmesi, veri görselleştirme ise bu verilerin daha anlaşılır hale getirilmesi sürecidir.
    5 kaynak

    Veri Ambarı ve veri gölü arasındaki fark nedir?

    Veri Ambarı (Data Warehouse) ve Veri Gölü (Data Lake) arasındaki temel farklar şunlardır: Verinin Doğası: Veri Gölü: Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüm verileri depolar. Veri Ambarı: İş zekâsı ve raporlama için işlenmiş ve kategorize edilmiş verileri barındırır. Şema ve Veri İşleme Yaklaşımı: Veri Gölü: "Schema-on-read" mantığıyla çalışır, yani veriler yüklenirken şema uygulanmaz, analiz sırasında uygulanır. Veri Ambarı: "Schema-on-write" yaklaşımını benimser, veriler depolanmadan önce işlenir ve tanımlı şemalara oturtulur. Depolama ve Maliyet: Veri Gölü: Büyük hacimli verileri düşük maliyetlerle saklama imkânı sunar. Veri Ambarı: Performansa öncelik verdiği için depolama maliyetleri daha yüksektir. Kullanıcı Profili: Veri Gölü: Veri bilimciler ve yapay zekâ uzmanları tarafından tercih edilir. Veri Ambarı: Yöneticiler ve iş analistleri için tasarlanmıştır. Güvenlik ve Yönetişim: Veri Ambarı: Gelişmiş güvenlik politikalarına sahiptir. Veri Gölü: Güvenlik ve yönetişim konularında ek önlemler gerektirir.
    5 kaynak

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri temel olarak üç ana kategoride incelenebilir: 1. Gerçek zamanlı işleme (Real-time Processing). 2. Toplu işleme (Batch Processing). 3. Hibrit yaklaşımlar. Ayrıca, veri işleme türleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: Doğrulama (Validation). Sıralama (Sorting). Özetleme (Summarizaton). Toplama (Aggregation). Analiz (Analysis). Raporlama (Reporting). Sınıflandırma (Classification).
    5 kaynak

    Veri kaynakları kaça ayrılır?

    Veri kaynakları iki ana kategoriye ayrılır: birincil ve ikincil. 1. Birincil Veri Kaynakları: Araştırmacının anket, ölçek, deney ve gözlem gibi doğrudan yöntemlerle elde ettiği verilerdir. 2. İkincil Veri Kaynakları: Başka bir kaynakta paylaşılmış, yayımlanmış veya derlenmiş olan verilerdir.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.
    5 kaynak

    Birincil veri nedir?

    Birincil veri, bir araştırmacının anket, ölçek, deney ve gözlem gibi yöntemlerle doğrudan elde ettiği orijinal verilerdir. Birincil veri toplama yöntemleri: Anket ve soru formları. Gözlem. Görüşmeler. Deney. Birincil veri toplamanın avantajları: Bağlama en uygun verilerdir. Araştırmacı, verinin kaynağını, doğruluğunu ve sıkıntılarını bilir. Bilim camiasının beklentisi, birincil veri üretilmesidir. Dezavantajları: Pahalı ve toplaması zordur. Çok zaman gerektirir. Yanıt alamama, yanlı anketörler gibi sorunlar içerebilir.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak