• Buradasın

    Veri kütüphanesi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri kütüphanesi — birbirleriyle ilgili dosyalardan oluşan bir veri kümesidir 1.
    Bazı veri kütüphanesi türleri:
    • Berkeley DB 4. Yüksek performanslı, gömülü bir veri kütüphanesi olup, birçok farklı programlama diliyle birlikte kullanılabilir 4.
    • SQLite 4. Onlarca programlama dili içerisinde rahatlıkla kullanılır, hem işlemsel hem de ilişkisel bir SQL veritabanı motorudur 4.
    • Pandas 23. Veri manipülasyonu ve analizi için vazgeçilmez bir Python kütüphanesidir 23.
    • NumPy 23. Sayısal hesaplamalar için ideal bir kütüphanedir, büyük veri setleri üzerinde hızlı ve etkili analizler gerçekleştirilmesini sağlar 23.
    • Matplotlib 23. Veri analizi sonuçlarını görselleştirmek için güçlü bir kütüphanedir 2.
    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

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak

    Data ile veri aynı şey mi?

    Data ve veri kavramları aynı şeyi ifade eder. Data, İngilizce'de "veri" anlamına gelir ve işlenmemiş, ham halde bulunan gerçekleri veya gözlemleri ifade eder.
    5 kaynak

    Data nedir?

    Data (veri), bilgilerin toplandığı, saklandığı ve işlendiği yapılandırılmış veya yapılandırılmamış parçalardır. Data iki ana türde olabilir: 1. Yapılandırılmış veri: Belirli bir düzen veya format içinde organize edilmiş veridir. 2. Yapılandırılmamış veri: Herhangi bir düzen veya format içermeyen veridir. Data analitiği, istatistiksel ve matematiksel tekniklerin kullanılarak veriyi anlamlı bilgilere dönüştürme sürecidir.
    5 kaynak

    Veri ve bilgi neden önemlidir?

    Veri ve bilgi önemlidir çünkü: 1. Karar Alma Sürecini İyileştirir: Veri analizi, işletmelerin daha bilinçli ve etkili kararlar almasına yardımcı olur. 2. Ürün ve Hizmet Geliştirmede Etkili Olur: Kişiselleştirilmiş öneriler ve stratejiler geliştirerek ürün ve hizmetlerin kalitesini artırır. 3. İş Öngörülebilirliğini Artırır: Makine öğrenimi ve istatistiksel modeller sayesinde gelecekteki eğilimleri tahmin etmeyi sağlar. 4. Sağlık Sektöründe Önemli Rol Oynar: Hastalıkların yayılmasını takip etmek, hastaların sağlık durumlarını izlemek ve teşhis geliştirmek gibi alanlarda kullanılır. 5. Verimliliği Artırır: Operasyonel süreçlerin verimliliğini artırmak için veri temelli stratejiler kullanılır.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme aşamaları: 1. Veri toplama: Veriler, mevcut kaynaklardan alınır. 2. Veri hazırlama: Ham veriler temizlenir ve sonraki işlemler için düzenlenir. 3. Veri girişi: Temiz veriler, hedef sisteme girilir ve anlaşılabilir bir dile çevrilir. 4. İşleme: Veriler, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yorumlanır. 5. Veri çıktısı: Veriler, grafikler, videolar, resimler veya düz metin gibi formatlarda sunulur. 6. Veri depolama: Tüm veriler, ileride kullanılmak üzere saklanır.
    5 kaynak

    Veri biliminde hangi kaynaklar kullanılır?

    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. 2. Kitaplar: "Data Science for Business", "Python for Data Analysis" ve "The Data Science Handbook" gibi kitaplar veri bilimi için temel kaynaklardır. 3. Etkileşimli Platformlar: Kaggle, GitHub, veri bilimi projeleri ve kod örnekleri için zengin kaynaklardır. 4. Akademik Dergiler ve Yayınlar: Journal of Data Science, Big Data & Society gibi dergiler araştırma makaleleri sunar. 5. Topluluklar ve Forumlar: Stack Overflow, Reddit gibi platformlar veri bilimi ile ilgili sorular ve eğitim kaynakları için faydalıdır. Ayrıca, SQL, Apache Spark, Tableau, TensorFlow gibi veri bilimi araçları da yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Veri depolama mimarisi nedir?

    Veri depolama mimarisi, verilerin toplanması, saklanması, entegre edilmesi ve kullanılmasını yöneten modellerin, ilkelerin, kuralların ve standartların bütünüdür. Başlıca veri depolama mimarileri şunlardır: 1. Veri Ambarı (Data Warehouse): Birden fazla kaynaktan gelen büyük miktarda veriyi depolamak için geliştirilmiş bir sistemdir. 2. Veri Gölü (Data Lake): Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri ham ve biçimlendirilmemiş biçimde depolama yeteneğine sahiptir. 3. Veri Göl Evi (Data Lakehouse): Veri ambarı ve veri gölünün özelliklerini bir araya getirir. 4. Bulut Tabanlı Mimari: Verileri depolamak ve yönetmek için bulut hizmetlerinden yararlanır.
    5 kaynak