• Buradasın

    YTU veri madenciliğinde hangi konular var?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yıldız Teknik Üniversitesi'nde (YTÜ) veri madenciliği konuları şunlardır:
    1. Veri Temizleme ve Bütünleştirme: Büyük veri yığınlarının hazırlanması ve birleştirilmesi 1.
    2. Veri Görselleştirme: Büyük verilerin uygun metotlarla görselleştirilmesi 1.
    3. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler: Büyük verilerde aykırı davranışların ve kümeleme, sınıflama gibi yöntemlerin belirlenmesi 1.
    4. Makine Öğrenmesi: Makine öğrenimi algoritmalarının ve yapay zeka araçlarının kullanımı 4.
    5. Standart Veri Madenciliği Teknikleri: Sınıflandırma, kümeleme, tahminleme, metin madenciliği, bağlantı analizleri 2.
    6. İş Zekası ve Veri Ambarları: Veri ambarı yapısı ve iş zekası tabanlı stratejiler 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. 1
      2. 2
      3. web.itu.edu.tr
        3
      4. bulutistan.com
        4
      5. temirlabs.com
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Veri madenciliğinde hangi teknikler kullanılır?

    Veri madenciliğinde kullanılan bazı temel teknikler şunlardır: 1. Sınıflandırma: Veri örneklerini önceden tanımlanmış sınıflara ayırma işlemidir. 2. Kümeleme: Benzer veri örneklerini gruplara ayırma işlemidir. 3. Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek için kullanılır. 4. Birliktelik Kuralları: Veri öğeleri arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılır. 5. Anomali Tespiti: Normalden sapma gösteren veri örneklerini belirlemek için kullanılır. Ayrıca, metin madenciliği, süreç madenciliği, tahmine dayalı madencilik gibi daha karmaşık teknikler de veri madenciliğinde yer almaktadır.
    5 kaynak

    Veri madenciliğinin amacı nedir?

    Veri madenciliğinin amacı, büyük veri kümeleri içindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri keşfederek bilinçli kararlar almak ve öngörüler elde etmektir. Bu amaçlar arasında: - Finans: Kredi puanlama, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi. - Sağlık: Hastalık salgınlarını tahmin etmek ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak. - Pazarlama: Hedefli reklamcılık, müşteri segmentasyonu ve çapraz satış fırsatlarını belirlemek. - Üretim: Kestirimci bakım, üretim süreçlerini optimize etmek ve kalite kontrol. - İnsan Kaynakları: Yetenek yönetimi ve iş gücü planlamasını optimize etmek.
    5 kaynak

    İş zekâsı ve veri madenciliği arasındaki fark nedir?

    İş zekâsı ve veri madenciliği arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistiksel ve matematiksel yöntemlerin kullanıldığı bir süreçtir. 2. İş Zekâsı: İşletmelerin verilerini toplama, depolama, analiz etme ve raporlama süreçlerini içeren bir yaklaşımdır. Özetle, veri madenciliği verileri analiz ederken, iş zekâsı bu analiz sonuçlarını kullanarak işletmeye değer katar.
    5 kaynak

    Eğitim veri madenciliği nedir?

    Eğitim veri madenciliği, büyük veri yığınlarında öğrencilere, öğretmenlere ve eğitim kurumlarına faydalı olabilecek bilgileri keşfetmek için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, aşağıdaki alanlarda uygulanabilir: - öğrenci verilerinin analizi; - öğrenci başarı ve başarısızlık nedenlerinin tespiti; - öğrenci profillerinin ortaya çıkarılması ve buna göre öğrencilerin gruplandırılması; - akademik başarısı düşük olan risk altındaki öğrencilere nasıl yardım edilebileceğinin belirlenmesi; - öğrencilerin olası mezuniyet notlarının tahmin edilmesi. Eğitim veri madenciliği, geleneksel sınıf ortamında ve uzaktan eğitim sistemlerinde gerçekleştirilebilir.
    5 kaynak

    Veri madenciliği nedir?

    Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içerisinden anlamlı desenler, ilişkiler ve örüntüler bulmak için kullanılan analitik bir süreçtir. Bu süreç, çeşitli algoritmalar ve teknolojik yöntemler aracılığıyla karmaşık ve ham verileri işleyerek, işinsel stratejilerde kullanılabilecek pratik bilgilere dönüştürür. Veri madenciliğinin amacı, işletmelerin ve organizasyonların veri yığınları içinden faydalı bilgiler çıkararak karar verme süreçlerini güçlendirip rekabet avantajı kazanmalarını sağlamaktır.
    5 kaynak

    Veri madenciliği final konuları nelerdir?

    Veri madenciliği final konuları genellikle aşağıdaki başlıkları içerir: 1. Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi: Temel kavramlar, veri madenciliği süreci ve aşamaları. 2. Veri Kaynakları: İlişkisel veritabanları, veri ambarları ve diğer veri kaynakları. 3. Veri Ön İşleme: Veri temizleme, bütünleştirme, indirgeme ve dönüştürme işlemleri. 4. Veri Madenciliği Modelleri: Sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralları ve diğer modeller. 5. Algoritmalar: K-ortalama, EM, DBSCAN gibi yaygın veri madenciliği algoritmaları. 6. Model Değerlendirme ve Yorumlama: Bulunan bilgilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması. 7. Uygulama Alanları: Pazarlama, bankacılık, sigortacılık, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki uygulamalar. 8. Etik ve Yasal Konular: Veri madenciliği uygulamalarında gizlilik ve güvenlik sorunları.
    5 kaynak

    Veri madenciliğinde hangi sorular sorulur?

    Veri madenciliğinde sorulan sorular, elde edilen verilerin analizine ve amacına bağlı olarak değişir. İşte bazı örnekler: 1. Müşteri Davranışı: Müşteri davranışı hakkında daha fazla bilgi edinmek için sorular sorulabilir. 2. Dolandırıcılık Tespiti: Veri madenciliği, dolandırıcılık gibi anormal durumları belirlemek için kullanılır. 3. Ürün Satışı ve Tahmini: Perakende sektöründe, satış tahminleri ve pazarlama kampanyaları için sorular sorulur. 4. İK ve Çalışan Analizi: İnsan kaynakları alanında, çalışan memnuniyeti ve personel devir hızı gibi konular için sorular sorulabilir.
    5 kaynak