BüyükVeri

Çin'in yapay zekada lider olmasının birkaç nedeni vardır: 1. Büyük Veri Zenginliği: Çin, 1,4 milyardan fazla nüfusu ve dijital olarak bağlı devasa kullanıcı tabanı ile geniş bir veri kaynağına sahiptir. Bu, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi veri odaklı yapay zeka alanlarında avantaj sağlar. 2. Teknoloji Devleri: Alibaba, Tencent, Baidu gibi Çinli teknoloji şirketleri, yapay zeka araştırmalarında öncü rol oynamakta ve hükümet tarafından aktif olarak desteklenmektedir. 3. Hükümet Politikaları: Çin hükümeti, yapay zekayı ulusal bir öncelik olarak belirlemiş ve bu doğrultuda kapsamlı stratejiler geliştirmiştir. 4. Eğitim ve Araştırma Altyapısı: Çin'in üniversiteleri ve araştırma kurumları, yapay zeka alanında dünya genelinde saygın bir konuma sahiptir. Bu faktörler, Çin'in yapay zeka teknolojilerini hem bölgesel hem de küresel bir güç merkezi haline gelmesine yardımcı olmuştur.

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.

BDV kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir: 1. Moba Havalimanı: Kongo Demokratik Cumhuriyeti'nin Katanga eyaletinde bulunan bir havalimanı, IATA kodu. 2. Bütçe Günü Değeri: Muhasebe ve finans alanında kullanılan bir terimdir. 3. Borna Hastalığı Virüsü: Bir virüs türü. 4. Büyük Veri Değeri: Büyük veri setlerinin kullanılmasıyla elde edilen ekonomik, çevresel ve toplumsal değer. 5. "Bon Dieu Voit" ifadesinin kısaltması, Fransızca'da "Tanrı Görür" anlamına gelir ve ahlaki bir hatırlatma olarak kullanılır.

Büyük veri analitiği eğitimi, öğrencilere veri madenciliği, veri görselleştirme, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi gibi konularda bilgi ve beceriler kazandırır. Bu eğitim, aşağıdaki alanlarda işe yarar: 1. Öğrenci Başarısını Artırma: Eğitimde büyük veri analitiği, öğrenci performansını izleyerek kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturur ve öğretmenlerin öğretim yöntemlerini optimize etmelerine yardımcı olur. 2. İş Dünyası: Finans, sağlık, perakende, teknoloji gibi sektörlerde veri analisti, iş zekası uzmanı veya büyük veri yöneticisi olarak çalışma imkanı sunar. 3. Karar Destek Sistemleri: Büyük veri analitiği, işletmelerin veriye dayalı stratejik kararlar almasını sağlar, maliyetleri azaltır ve rekabet avantajı sağlar. 4. Kamu Sektörü: Kamu kurumlarında politika geliştirme, hizmet optimizasyonu ve sosyal programların etkinliğini değerlendirme gibi alanlarda kullanılır.

Twitter'da büyük veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler ve araçlar kullanılabilir: 1. Twitter Analytics: Twitter'ın kendi analiz aracı, hesapların performansına ilişkin detaylı metrikler sunar. 2. Üçüncü Taraf Araçlar: Hootsuite, TweetDeck, Brandwatch ve Sprout Social gibi platformlar, Twitter hesaplarını izlemek ve raporlamak için kullanılabilir. 3. Veri Tabanı Yönetim Sistemleri: MongoDB gibi veri ambarları, Twitter verilerinin depolanması ve analiz edilmesi için uygundur. 4. Veri Madenciliği ve İçerik Analizi: Twitter verileri üzerinde içerik madenciliği, konu modellemesi ve sosyal ağ analizi gibi yöntemler uygulanabilir.

İş garantili büyük veri eğitimi, katılımcılara veri bilimi ve büyük veri analizi konularında kapsamlı beceriler kazandırarak, mezun olduktan sonra iş bulma garantisi sunan eğitim programlarıdır. Bu tür eğitimlerin temel özellikleri şunlardır: Müfredat: Python, R, SQL, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve büyük veri teknolojileri gibi sektörle ilgili becerilere odaklanır. Kariyer destek hizmetleri: Özgeçmiş oluşturma, mülakat pratiği ve işveren ağlarına erişim gibi hizmetleri içerir. Gerçek dünya projeleri: Capstone projeleri ve gerçek dünya veri kümeleri ile uygulamalı öğrenmeyi vurgular. Mentorluk: Teknik beceriler ve kariyer tavsiyeleri konusunda mentorlarla çalışma imkanı sunar. Öne çıkan bazı iş garantili büyük veri eğitimi programları şunlardır: Springboard: Python, makine öğrenimi ve veri görselleştirme dersleri sunar, mezunların %93'ü garanti edilen süre içinde iş bulur. General Assembly: Teknik eğitimi kariyer hizmetleriyle birleştirir, 180 gün içinde iş bulamayanlara geri ödeme garantisi sunar. Flatiron School: Python, SQL, makine öğrenimi ve veri mühendisliği üzerine yoğunlaşan sürükleyici bir program sunar.

Parabol adlı şirket, LinkedIn'de iki farklı alanda faaliyet göstermektedir: 1. Parabol Strategic Planning Software: Bu ürün, Agile ve Scrum ekiplerinin işbirliğini ve üretkenliğini artırmak için çevrimiçi retrospektif araçlar sunar. 2. Parabol Mobility Analytics and Management: Bu şirket, kentsel hareketlilik verilerini toplayarak analiz eden ve öneriler sunan yazılım çözümleri geliştirir.

Yapay zeka ve veri mühendisliği alanları, büyük veri kümeleri üzerinde çalışarak insan benzeri kararlar alabilen ve öğrenebilen sistemler tasarlar ve geliştirir. Yapay zeka mühendislerinin bazı görevleri şunlardır: Veri toplama ve işleme: Projeler için gerekli verileri toplar ve işler. Algoritma geliştirme: Belirli problemleri çözmek için makine öğrenmesi veya derin öğrenme tekniklerine dayanan özel algoritmalar geliştirir. Model eğitimi ve değerlendirme: Geliştirilen algoritmaları büyük veri kümeleri üzerinde eğitir ve performanslarını değerlendirir. Yazılım geliştirme ve entegrasyon: Yapay zeka modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre eder. Araştırma ve geliştirme: Yeni teknolojileri ve yöntemleri araştırarak mevcut sistemleri geliştirir. Veri mühendislerinin görevleri ise veri altyapısının oluşturulması ve optimize edilmesi ile ilgilidir: Veri toplama: Veritabanları, API'ler ve web kazıma gibi çeşitli kaynaklardan veri toplar. Veri depolama: Verileri güvenli ve verimli bir şekilde depolamak için sistemler tasarlar. Veri işleme: Verileri temizler, normalleştirir ve analize uygun formata dönüştürür. Veri güvenliği: Hassas verileri korumak için şifreleme ve erişim kontrolleri uygular. Veri entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen verilerin uyumlu hale getirilmesini sağlar.

Evet, SAP ERP sistemleri yapay zeka (AI) kullanmaktadır. SAP, AI entegrasyonuyla ERP sistemlerini şu şekillerde geliştirmektedir: Otomasyon: AI, rutin görevleri otomatikleştirerek süreçleri daha verimli ve hatasız hale getirir. Tahmine Dayalı Analitik: Makine öğrenimi algoritmaları, büyük veri setlerini analiz ederek talep tahmini, müşteri ilişkileri yönetimi ve insan kaynakları gibi alanlarda öngörüler sağlar. İş Akışlarının Optimizasyonu: AI destekli öngörüler, işletmelerin operasyonlarındaki verimsizlikleri belirlemesine ve veri odaklı kararlar almasına yardımcı olur.

SAS (Statistical Analysis Software) önemlidir çünkü: 1. Büyük Veri Yönetimi: SAS, büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde yönetme ve işleme yeteneği sunar. 2. Gelişmiş Analitik: Veri madenciliği, istatistiksel analiz, öngörüsel modelleme ve makine öğrenimi gibi ileri analitik teknikleri sağlar. 3. Güvenlik ve Uyum: SAS, GDPR ve HIPAA gibi küresel veri koruma standartlarına uyum sağlayarak veri güvenliğini artırır. 4. Sektörel Uygulamalar: Sağlık, finans, perakende gibi çeşitli sektörlerde hasta veri yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi gibi alanlarda kullanılır. 5. Entegrasyon: Python ve R gibi diğer programlama dilleriyle sorunsuz entegrasyon imkanı sunar.

Enterprise Business Intelligence (EBI), büyük işletmelerin veri toplama, analiz etme ve bu verilerden elde edilen içgörüleri kullanma sürecini yönetir. EBI'nin yaptığı işler şunlardır: Veri Entegrasyonu: CRM, ERP ve diğer dış veritabanları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan verileri birleştirir. Gerçek Zamanlı Analiz: Verilerin anında işlenmesini ve analiz edilmesini sağlayarak, işletmelerin değişikliklere anında tepki vermesini mümkün kılar. Gelişmiş Analitik: Tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi modelleri ve istatistiksel araçlar kullanarak gizli kalıpları ve gelecekteki trendleri ortaya çıkarır. Kullanıcı Dostu Görselleştirme: Dashboard'lar ve grafikler gibi görselleştirmeler aracılığıyla karmaşık verileri anlaşılır hale getirir. Karar Destek: Veri odaklı kararlar alarak operasyonel verimliliği artırır, müşteri memnuniyetini iyileştirir ve rekabet avantajı sağlar.

Google Cloud ile aşağıdaki gibi çeşitli işlemler yapılabilir: 1. Sanal Makine Yönetimi: Compute Engine ile sanal makineler oluşturarak esnek ve ölçeklenebilir uygulamalar geliştirilebilir. 2. Veri Depolama: Cloud Storage ile verileri güvenli bir şekilde saklayabilir ve erişebilirsiniz. 3. Büyük Veri Analitiği: BigQuery ile büyük veri analizi yaparak hızlı ve etkili sonuçlar elde edebilirsiniz. 4. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: TensorFlow ve AutoML gibi araçlarla karmaşık algoritmalar üretebilir ve kullanıcı deneyimini iyileştirebilirsiniz. 5. Güvenlik: Google’ın sürekli güncellenen güvenlik protokolleri ile verilerinizi koruyabilirsiniz. 6. CI/CD Süreçleri: Sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI/CD) araçları ile yazılım güncelleme ve test süreçlerini otomatikleştirebilirsiniz. 7. Hibrit ve Çoklu Bulut Hizmetleri: 5G ve bulut ağ ürünleri ile akıllı depolama, varlık takibi ve filo yönlendirme gibi çözümleri yönetebilirsiniz.

Büyük veri (big data) örnekleri şunlardır: 1. New York Menkul Kıymetler Borsası: Günde yaklaşık bir terabayt yeni ticaret verisi üretir. 2. Facebook: Her gün 500 terabayttan fazla yeni veri veritabanlarına işlenir; bu veriler fotoğraf, video yüklemeleri, mesaj alışverişleri ve yorumları içerir. 3. Jet Motorları: 30 dakikalık uçuş süresinde 10'dan fazla terabayt veri üretebilir. 4. Google: Günde 24 petabayte veri ile işlem yapar. 5. Walmart: Müşterilerinin bir saatlik alışveriş hareketi sonucunda 2.5 petabayte veri işler.

Endüstri 4.0'ın beş temel teknolojisi şunlardır: 1. Nesnelerin İnterneti (IoT): Üretim sürecinde yer alan makine, ekipman ve ürünlerin internet üzerinden birbiriyle iletişim kurmasını sağlar. 2. Büyük Veri ve Veri Analitiği: Çok miktarda veriyi işleyerek analiz etmeyi mümkün kılar, süreç optimizasyonuna katkı sağlar. 3. Yapay Zekâ (AI) ve Makine Öğrenimi: Verileri analiz etmek, öğrenmek ve kararlar almak için kullanılır. 4. Bulut Teknolojisi (Cloud): Büyük veri depolama, işleme gücü ve analizi için kaynak sağlar. 5. Otonom Robotlar: İnsan gücünü minimize ederek daha hızlı ve esnek üretim faaliyetleri sunar.

Bilim analisti, büyük veri kümelerinden değerli bilgiler çıkarmak için bilimsel yöntemler ve teknolojik araçlar kullanarak çalışır. Görevleri şunlardır: 1. Veri Toplama: İşletmenin hedeflerine uygun verileri toplar ve temizler. 2. Veri Analizi: Toplanan verileri analiz ederek anlamlı ve kullanışlı bilgiler çıkarır. 3. Modelleme ve Tahmin: Açıklayıcı veya tahmin edici modeller oluşturur ve bunları test eder. 4. Görselleştirme: Analiz sonuçlarını görselleştirerek işletmenin karar vericilerine sunar. 5. Raporlama: Analiz sonuçlarını raporlar halinde sunarak stratejik kararlar alınmasına yardımcı olur. Bu analizler, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, operasyonel verimliliği artırmasına ve rekabet avantajı elde etmesine olanak tanır.

Regresyon analizi, çeşitli alanlarda veri odaklı içgörüler elde etmek ve bilinçli kararlar almak için kullanılır. İşte bazı kullanım alanları: Finans ve ekonomi: Hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek, makroekonomik veriler arasındaki ilişkileri analiz etmek. Sağlık: Hastalıkların yayılma hızını, risk faktörlerini ve tedavinin etkinliğini değerlendirmek. Pazarlama: Satış verileri ve tüketici trendlerini analiz ederek stratejileri optimize etmek. Mühendislik ve doğa bilimleri: Ürünlerin satışlarını, fiyat, reklam harcamaları ve mevsimsel etkilerle ilişkilendirmek. Eğitim: Öğrencilerin akademik başarılarını etkileyen faktörleri analiz etmek. Ayrıca, regresyon analizi makine öğrenimi ve büyük veri uygulamalarında da yaygın olarak kullanılır.

Büyük Veri Analitiği sertifikası, veri analizi ve iş zekası konularında kapsamlı bilgi ve beceriler kazandırarak, mezunlara çeşitli iş imkanları sunar. Sertifikanın işe yaradığı alanlar: 1. Finans ve Bankacılık: Finansal risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri davranış analizleri. 2. Teknoloji ve Yazılım: Veri bilimci veya analist olarak görev alma, ürün geliştirme süreçlerine katkıda bulunma. 3. Sağlık Sektörü: Hastalık tahmin modelleri, hasta bakım optimizasyonu ve tıbbi araştırmalarda veri analizi. 4. Perakende ve E-Ticaret: Müşteri davranış analizi, envanter yönetimi ve pazarlama stratejileri geliştirme. 5. Enerji Sektörü: Tüketim tahmini, ağ yönetimi ve sürdürülebilir enerji çözümleri için veri analisti olarak çalışma. 6. Telekomünikasyon: Müşteri hizmetleri iyileştirme, ağ optimizasyonu ve yeni hizmetlerin geliştirilmesi. 7. Ulaşım ve Lojistik: Lojistik planlama ve operasyon optimizasyonu. 8. Kamu Sektörü: Politika geliştirme ve hizmet optimizasyonu için büyük veri analizleri. Ayrıca, sertifikalar profesyonel ağın genişlemesine ve iş görüşmelerinde avantaj sağlanmasına da yardımcı olur.

Çin'in yapay zeka uygulamalarından bazıları şunlardır: 1. Manus AI: "Düşünceleri eyleme dönüştüren genel yapay zeka ajanı" olarak tanıtılan bu uygulama, otonom karar alma ve çoklu görev yürütme yeteneklerine sahiptir. 2. DeepSeek: Kısa sürede dünya çapında popülerlik kazanan, düşük maliyetli ve az sayıda çiple geliştirilen bir yapay zeka modelidir. 3. Sosyal Skor: Vatandaşların davranışlarını analiz eden ve puanlayan bir sistemdir. Ayrıca, Baidu, Alibaba ve Tencent gibi büyük Çin şirketleri de yapay zeka alanında çalışmalar yapmaktadır.

Büyük verinin 5V'si şu bileşenleri ifade eder: 1. Volume (Hacim): Büyük veri, yüksek miktarda ve genellikle terabayt seviyesinin üzerinde veri içerir. 2. Variety (Çeşitlilik): Farklı formatlarda ve kaynaklardan gelen çeşitli veri türlerini kapsar. 3. Velocity (Hız): Verilerin hızlı bir şekilde üretilmesi ve işlenmesi, gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak. 4. Veracity (Doğruluk): Veri kümelerindeki kesinlik derecesini, verilerin ne kadar doğru ve güvenilir olduğunu ifade eder. 5. Value (Değer): Büyük veri analizinin sonucunda elde edilen bilgilerin işletmeye veya kuruluşa somut bir fayda sağlaması.

Cassandra tekniği, büyük miktarlarda verileri saklayabilmek için tasarlanmış dağıtık, hataya toleranslı ve merkezi olmayan bir mimariye sahip açık kaynak kodlu NoSQL veritabanıdır. Cassandra'nın temel özellikleri: - Dağıtık yapı: Veriler, Cluster'daki çok sayıda Node üzerine otomatik olarak dağıtılır. - Peer-to-peer iletişim: Node'lar, gossip protokolü kullanarak birbirleriyle iletişim kurar. - Replikasyon: Verilerin kopyası, başka Node'larda tutulur, bu da veri kaybına karşı koruma sağlar. - Ölçeklenebilirlik: Yeni Node'lar eklenerek sistem kolayca genişletilebilir. - Yüksek performans: Yazma ve okuma işlemleri anında gerçekleşir. Cassandra, Nesnelerin İnterneti uygulamaları, mesajlaşma, sosyal medya ve öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır.