• Buradasın

    Veri kütüphanesi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri kütüphanesi farklı anlamlara gelebilir:
    • Veri toplama şirketi 1. Veri Kütüphanesi, 2019 yılından bu yana araştırma sektöründe faaliyet gösteren bir veri toplama şirketidir 1. Hem bağımsız hem de müşteri odaklı kalitatif ve kantitatif araştırma projelerinin tüm veri toplama süreçlerini yönetir 1.
    • Veri arşivi 4. Bir veri kütüphanesi, ikincil araştırmalarda kullanılmak üzere sayısal ve/veya jeo-uzamsal veri kümelerinin bir koleksiyonudur 4.
    • Envanter kütüphanesi 5. E-KVK yazılımında, işletmenin faaliyet gösterdiği sektöre özel kişisel veri süreçlerine ilişkin hazır envanterlerin bulunduğu bir alandır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bilisim.ahmetcadirci.com
        1
      2. ekolsoft.com
        2
      3. berfinkarabay.medium.com
        3
      4. alastyr.com
        4
      5. verikutuphanesi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Data ile veri aynı şey mi?

    Evet, "data" ve "veri" aynı anlama gelir. "Data" kelimesi İngilizce'de "veri" anlamına gelir ve teknoloji, bilişim ve istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılır.
    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

    Veri biliminde hangi kaynaklar kullanılır?

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

    Data nedir?

    Data (veri), işlenebilir duruma getirilmiş, anlamlı bilgiler içeren sayısal veya elektronik bilgilerdir. Data, birçok farklı kaynaktan gelir ve metin, görüntü, ses, video veya sayılar gibi çeşitli formatlarda olabilir. Data, işletmeler için önemli bir varlıktır çünkü doğru şekilde kullanıldığında, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, müşteri ihtiyaçlarını anlamasına, operasyonlarını optimize etmesine ve daha pek çok alanda fayda sağlamasına olanak tanır. Data, aynı zamanda bireyler için de önemli bir varlıktır.
    5 kaynak

    Veri ve bilgi neden önemlidir?

    Veri ve bilgi, birçok nedenden dolayı önemlidir: Karar alma sürecini iyileştirme. Ürün ve hizmet geliştirmede etki. İş öngörülebilirliğini artırma. Sağlık sektöründe etki. Dijital evrenin büyümesi. Rekabet avantajı. İnovasyon ve öğrenme.
    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

    Veri depolama mimarisi nedir?

    Veri depolama mimarisi, verilerin nasıl depolanacağını, yönetileceğini ve erişileceğini tanımlayan üst düzey bir yapıdır. Veri depolama mimarisinin bazı bileşenleri: Veri yolları. Bulut depolama. Veri gölleri. Veritabanları. Veri güvenliği. Veri depolama mimarisi, veri entegrasyonu ve veri kalitesi iyileştirme çalışmalarını destekler.
    5 kaynak