• Buradasın

    Veri biliminde hangi kaynaklar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri biliminde kullanılan kaynaklar şunlardır:
    1. Çevrimiçi Kurslar ve Özel Eğitim Programları: Coursera, edX, Udacity gibi platformlarda veri bilimi ve makine öğrenmesi üzerine kurslar bulunur 14.
    2. Kitaplar: "Data Science for Business", "Python for Data Analysis" ve "The Data Science Handbook" gibi kitaplar veri bilimi için temel kaynaklardır 1.
    3. Etkileşimli Platformlar: Kaggle, GitHub, veri bilimi projeleri ve kod örnekleri için zengin kaynaklardır 14.
    4. Akademik Dergiler ve Yayınlar: Journal of Data Science, Big Data & Society gibi dergiler araştırma makaleleri sunar 1.
    5. Topluluklar ve Forumlar: Stack Overflow, Reddit gibi platformlar veri bilimi ile ilgili sorular ve eğitim kaynakları için faydalıdır 14.
    Ayrıca, SQL, Apache Spark, Tableau, TensorFlow gibi veri bilimi araçları da yaygın olarak kullanılır 25.
    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

    Birincil veri nedir?

    Birincil veri, araştırılan konuya doğrudan araştırmacı tarafından toplanan özgün verilerdir. Birincil veri toplama yöntemleri: - Anket: Soru-cevap tekniğiyle uygulanan sistematik bir veri toplama yöntemidir. - Mülakat: İşletme sahipleriyle, profesyonel yöneticilerle, müşterilerle ve çalışanlarla yapılan görüşmelerdir. - Gözlem: Personelin, yöneticilerin, müşterilerin veya bir çalışma grubunun davranışlarının doğrudan veya dolaylı olarak gözlemlenmesidir. - Deney: Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin sebep-sonuç ilişkilerini ortaya koymak amacıyla yapılan yapay düzenlemelerdir.
    5 kaynak

    Veri türleri nelerdir?

    Veri türleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: nicel ve nitel. Nicel veri (quantitative data), sayısal olarak ifade edilebilen verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Ayrık veri (discrete data): Tam sayılarla ifade edilen, sınırlı verilerdir (örneğin, ayakkabı numarası). - Sürekli veri (continuous data): İki nokta arasında değişkenlik gösteren, sayılamayan verilerdir (örneğin, hava sıcaklığı). Nitel veri (qualitative data), kategorik veya tanımlayıcı verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Nominal veri: Sıralanamayan, sayısal olmayan verilerdir (örneğin, cinsiyet). - Ordinal veri: Sıralanabilen ancak aralıkları eşit olmayan verilerdir (örneğin, eğitim seviyesi). Diğer veri türleri arasında yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri de bulunur.
    5 kaynak

    Veri tipleri neden önemlidir?

    Veri tipleri önemlidir çünkü: 1. Veri Bütünlüğü: Doğru veri tipi, veritabanına yanlış veri girilmesini engeller. 2. Performans: Uygun veri tipi seçimi, depolama alanının verimli kullanılmasını ve sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. 3. Veri İşleme: Veri tipleri, veriler üzerinde gerçekleştirilecek işlemleri belirler ve verilerin doğru şekilde işlenmesini sağlar. 4. Hata Önleme: Veri tiplerinin anlaşılması, programlama sırasında oluşabilecek hatalardan kaçınmayı sağlar.
    5 kaynak

    Veri analizi nedir?

    Veri analizi, ham verilerin toplanması, işlenmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri analizinin temel aşamaları: 1. Veri Toplama: Anketler, müşteri geri bildirimleri, sosyal medya etkileşimleri, satış verileri gibi çeşitli kaynaklardan verilerin elde edilmesi. 2. Veri Temizleme: Hatalar, eksiklikler veya tutarsızlıkların giderilmesi. 3. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi teknikler kullanılarak verilerin yorumlanması. 4. Sonuçların Sunumu: Grafik, tablo ve raporlar aracılığıyla verilerin görselleştirilmesi. Veri analizinin önemi, işletmelere müşteri davranışlarını anlama, pazar trendlerini belirleme ve stratejik kararlar alma imkanı tanımasıdır.
    5 kaynak

    Hazır veri kaynakları nelerdir?

    Hazır veri kaynakları çeşitli alanlarda ve konularda veri sunan birçok platformdan temin edilebilir. İşte bazı öne çıkan kaynaklar: 1. Kaggle: Makine öğrenimi yarışmalarına ev sahipliği yapan ve binlerce veri setini ücretsiz olarak sunan bir platform. 2. UCI Machine Learning Repository: University of California Irvine tarafından sunulan, 450'den fazla veri seti içeren ve modellemeye hazır veri setleri sunan bir depo. 3. Data.gov: ABD hükümetinin halka açık veri setlerini içeren, araştırmalar ve veri görselleştirmeleri için birçok kaynak sunan bir platform. 4. Google Cloud Public Datasets: Google Cloud üzerinden erişilebilen, çeşitli analizler için kullanılabilecek çok sayıda veri setini ücretsiz olarak sunan bir kaynak. 5. World Bank Open Data: Finanstan hizmet sunum göstergelerine kadar her konu hakkında eğitim istatistikleri sunan bir platform. 6. IMF Economic Data: Küresel finansal istikrar raporları ve döviz kurları gibi verileri içeren bir kaynak. 7. Reddit: Müzik satışları, akademik torrents gibi çeşitli veri setlerine erişim sağlayan bir sosyal haber sitesi.
    5 kaynak

    Veri yapıları nelerdir?

    Veri yapıları, bilgisayarın belleğindeki verileri düzenlemek, işlemek ve depolamak için kullanılan özel formatlardır. İşte bazı yaygın veri yapıları: 1. Diziler (Arrays): Aynı veri türündeki öğeleri saklayan, doğrudan erişim sağlayan doğrusal veri yapılarıdır. 2. Bağlantılı Listeler (Linked Lists): Düğüm adı verilen öğelerden oluşan, dinamik bellek tahsisine izin veren doğrusal veri yapılarıdır. 3. Yığınlar (Stacks): Son giren ilk çıkar (LIFO) ilkesine göre çalışan veri yapılarıdır, basit ekleme ve kaldırma işlemlerine olanak tanır. 4. Kuyruklar (Queues): İlk giren ilk çıkar (FIFO) ilkesine göre çalışan, verilerin sırayla işlendiği veri yapılarıdır. 5. Karma Tablolar (Hash Tables): Anahtarları değerlerle eşlemek için karma işlevi kullanan, verimli arama, ekleme ve silme işlemlerine olanak tanıyan veri yapılarıdır. 6. Ağaçlar (Trees): Hiyerarşik bir yapıya sahip, öğelerin verimli bir şekilde aranmasına, eklenmesine ve silinmesine olanak tanıyan veri yapılarıdır. 7. Grafikler (Graphs): Köşeler (düğümler) ve bunları birbirine bağlayan kenarlardan oluşan, doğrusal olmayan veri yapılarıdır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Analizi: Ham verilerin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi sürecidir. 2. Veri Görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir.
    5 kaynak