• Buradasın

    Veri madenciliği için hangi dosyalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri madenciliği için kullanılan bazı dosya türleri:
    • Veri Gölleri (Data Lakes) 1. Tarihsel ve akış verilerini tutar, Hadoop ve Spark gibi büyük veri platformlarına, NoSQL veri tabanlarına veya bulut nesne depolama hizmetlerine dayanır 1.
    • Veri Ambarları (Data Warehouses) 1. Kurumsal veri ambarları veya bireysel iş birimleri için tasarlanmış veri haritaları 1.
    • SQL Veritabanları 2. Weka, SQL veritabanlarına erişim sağlayabilir 2.
    Veri madenciliği için kullanılan bazı popüler araçlar:
    • RapidMiner 2. Veri yükleme, dönüşüm, veri ön işleme ve görselleştirme, öngörülü analitik ve istatistiksel modelleme gibi özellikler sunar 2.
    • Weka 2. Veri ön işleme, kümeleme, sınıflandırma, regresyon, görselleştirme ve özellik seçimi gibi işlevleri destekler 2.
    • Orange 2. Veri görselleştirme, makine öğrenmesi ve veri madenciliği için bileşen tabanlı bir görsel programlama yazılımı paketidir 2.
    • Knime 2. Açık kaynak veri analizi, raporlama ve entegrasyon platformudur 2.
    • Rattle 2. R kullanarak veri madenciliği için bir grafik kullanıcı ara birimidir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. mentorhe.com
        1
      2. medium.com
        2
      3. birgun.net
        3
      4. kaspersky.com.tr
        4
      5. bulutistan.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Data sistemleri nelerdir?

    Data sistemleri, dijital ortamda verilerin toplanması, saklanması, yönetilmesi, işlenmesi ve iletilmesi için kullanılan altyapılardır. Data sistemlerinin temel bileşenleri: Sunucular ve veritabanları. Depolama cihazları. Ağ altyapıları. Yedekleme ve kurtarma sistemleri. Veri güvenliği çözümleri. Data sistemlerinin kullanım alanları: kurumsal işletmeler; eğitim; sağlık; kamu hizmetleri; e-ticaret. Data sistemleri, veri güvenliğini en üst seviyeye çıkarır, verilere her an ve her yerden erişim sağlar ve iş sürekliliğini mümkün kılar.
    5 kaynak

    Veri madenciliğinde eğitim nasıl yapılır?

    Veri madenciliğinde eğitim almak için birkaç yöntem bulunmaktadır: Online Eğitimler: Boğaziçi Enstitüsü gibi platformlar, veri madenciliği alanında online eğitim programları sunmaktadır. Kurslar ve Programlar: ULUSEM gibi kurumlar, büyük veri ve veri madenciliği üzerine eğitim programları düzenlemektedir. Udemy: Veri madenciliği ile ilgili çeşitli kurslar sunan bir platformdur. Kurumsal Eğitimler: BT Akademi gibi kurumlar, veri madenciliği konusunda uzmanlık eğitimleri sunmaktadır.
    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

    Hangileri veri olarak kullanılabilir?

    Veri olarak kullanılabilecek bazı unsurlar: Metin bilgileri. Sayısal veriler. Karakter verileri. Mantıksal veriler. Tarih ve saat bilgileri. Para birimi verileri. Sensör verileri. Müşteri verileri. API verileri. Web verileri.
    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 kütüphanesi nedir?

    Veri kütüphanesi farklı anlamlara gelebilir: Veri toplama şirketi. Veri arşivi. Envanter kütüphanesi.
    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