• Buradasın

    Veri madenciliği ve uygulamaları yüksek lisans ne iş yapar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri madenciliği ve uygulamaları yüksek lisans programı mezunları, büyük verileri işleyerek anlamlı bilgiler çıkarma konusunda uzmanlaşırlar 25. Bu uzmanlar, çeşitli alanlarda çalışarak şu görevleri üstlenebilirler:
    • Veri analizi ve araştırma: Verileri analiz eder, karşılaştırır ve raporlar hazırlar 3.
    • İş zekası ve stratejik karar alma: İş analitiği teknolojilerini kullanarak stratejik ve operasyonel kararların alınma sürecine destek olur 2.
    • Sektörel uygulamalar: E-ticaret, bankacılık, tıp gibi sektörlerde veri madenciliği yöntemlerini uygulayarak iş süreçlerine katkı sağlar 4.
    Bazı çalışma alanları:
    • şirketlerin veri departmanları 3;
    • büyük işletmeler ve telekomünikasyon şirketleri 3;
    • araştırma ve danışmanlık şirketleri 5.
    Yüksek lisans programı, öğrencilere veri madenciliği, makine öğrenimi, yapay zeka ve veri görselleştirme gibi konularda bilgi ve beceri kazandırır 25.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. turhost.com
        1
      2. bulutistan.com
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. univerlist.com
        4
      5. lemonacademy.co.uk
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yüksek lisans programları nelerdir?

    Yüksek lisans programları, tezli ve tezsiz olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır. Tezli yüksek lisans programları genellikle 2 yıl sürer ve akademik kariyer yapmak isteyenler, bilimsel araştırmalara ilgi duyanlar tarafından tercih edilir. Tezsiz yüksek lisans programları ise genellikle 1 yıl sürer ve iş dünyasında kariyerine devam etmek isteyenler, yönetici pozisyonları hedefleyen profesyoneller tarafından tercih edilir. Bazı yüksek lisans programları örnekleri: Sabancı Üniversitesi Profesyonel Yüksek Lisans Programları: Bilişim Teknolojileri, Enerji Teknolojileri ve Yönetimi, Endüstride Dijital Dönüşüm, Siber Güvenlik, Veri Analitiği. Boğaziçi Üniversitesi Yüksek Lisans Programları: Ekonomi ve Finans, Executive MBA, İşletme Bilişim Sistemleri. Üsküdar Üniversitesi Yüksek Lisans Programları: Biyoinformatik, Biyomühendislik, Siber Güvenlik, Yapay Zeka Mühendisliği. İstanbul Kültür Üniversitesi Yüksek Lisans Programları: Bilgisayar Mühendisliği, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Endüstri Mühendisliği, Uluslararası İlişkiler.
    5 kaynak

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Hayır, veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir. Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve değerli içgörüleri ortaya çıkarmak için istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetim araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak ham verileri yararlı bilgilere dönüştürür. Makine öğrenmesi ise, veri yığınları arasındaki ilişkiyi temsil eden bilgilerden yararlanarak, bu verileri kullanarak modeller oluşturur ve bu modeller sayesinde sonuca ulaşır. Her ikisi de büyük veriden öğrenir, analitik süreçler olup, veri biliminin temel bir parçasıdır ve işletmelerin veri kümelerini faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılır.
    5 kaynak

    Eğitim veri madenciliği nedir?

    Eğitim veri madenciliği, eğitim sisteminde büyük veri kümelerini analiz ederek faydalı bilgiler çıkarma sürecidir. Eğitim veri madenciliğinin bazı kullanım alanları: Öğrenme stillerinin keşfi. Öğrenci performansının tahmini. Öğrencinin okulu bırakma öngörülerinin yapılması. Öğrenme davranışlarının anlaşılması. Eğitim teknolojilerinin geliştirilmesi. Eğitim veri madenciliği, daha iyi ve daha akıllı öğrenme teknolojileri tasarlamak ve eğitimcileri daha iyi bilgilendirmek için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri madenciliği hangi alanlarda kullanılır?

    Veri madenciliği, çeşitli sektörlerde farklı amaçlarla kullanılmaktadır: Bankacılık: Müşteri davranışlarının analizi, finansal risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve pazarlama stratejilerinin optimizasyonu. Sigortacılık: Dolandırıcılık, uyumluluk ve risk yönetimi sorunlarının çözümü, fiyatlandırma ve müşteri portföyü analizi. Perakendecilik: Müşteri segmentasyonu, satış tahmini, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve stok yönetimi. Üretim: Bakım planlaması, kalite kontrol ve üretim optimizasyonu. Telekomünikasyon: Müşteri kaybı tahmini, ağ performansı optimizasyonu ve hizmet kalitesi artışı. Sağlık: Hastaların doğru zamanda ve uygun yerde bakım almasını sağlayacak süreçlerin geliştirilmesi, teşhislerin kolaylaştırılması. E-ticaret: Ürün önerileri, çapraz satış ve yukarı satış fırsatlarının belirlenmesi. Güvenlik: Siber dolandırıcılık ve saldırılara karşı güvenlik seviyelerinin artırılması. Ayrıca, eğitim, bilim ve araştırma amaçlı da veri madenciliği kullanılmaktadır.
    5 kaynak