• 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:

    Konuyla ilgili materyaller

    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.

    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.

    Veri madenciliği hangi alanlarda kullanılır?

    Veri madenciliği birçok sektörde çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: 1. Finans: Kredi risk analizi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri segmentasyonu için kullanılır. 2. Perakende ve E-ticaret: Müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş pazarlama ve ürün önerileri sunar. 3. Üretim: Kalite kontrol, bakım planlaması ve üretim optimizasyonu için kullanılır. 4. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını tahmin etmek, ağ performansını optimize etmek ve hizmet kalitesini artırmak için kullanılır. 5. Sağlık: Hastalık teşhisi, hasta verilerinin analizi ve tıbbi araştırmalarda kullanılır. 6. Eğitim: Öğrenci başarısını analiz etmek, öğrenme süreçlerini kişiselleştirmek ve eğitim stratejileri geliştirmek için kullanılır. Ayrıca, veri madenciliği pazar araştırması, medya ve spor gibi alanlarda da yaygın olarak uygulanmaktadır.

    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.