BüyükVeri

Çin'in yapay zekada lider olmasının bazı nedenleri: Geniş veri havuzu: 1,4 milyardan fazla nüfusu ve dijitalleşmiş altyapısıyla Çin, yapay zeka uygulamaları için geniş bir veri kaynağı sunmaktadır. Devlet desteği: Çin hükümeti, yapay zeka araştırma merkezleri kurarak ve stratejik yapay zeka projelerine fon ayırarak bu alandaki gelişmeleri desteklemektedir. Teknoloji devleri: Alibaba, Tencent, Baidu gibi Çinli teknoloji şirketleri, yapay zeka araştırmalarında öncü rol oynamaktadır. Eğitim ve araştırma altyapısı: Tsinghua Üniversitesi ve Pekin Üniversitesi gibi üniversiteler, dünya çapında üst düzey yapay zeka araştırmalarıyla tanınmaktadır. Stratejik hedefler: 2017'de duyurulan "Yeni Nesil Yapay Zeka Gelişim Planı" ile Çin, 2030 yılına kadar dünyanın önde gelen yapay zeka inovasyon merkezi olmayı hedeflemektedir.

İş zekâsı (İZ) ve veri madenciliği arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri keşfetme sürecidir. İş zekâsı, organizasyonların verilerini toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan araçlar ve uygulamalar bütünüdür. Kapsam: Veri madenciliği, genellikle yalnızca yapılandırılmış verileri içerir. İş zekâsı, verilerin toplanması, analizi ve görselleştirilmesinin yanı sıra, veri ambarı, raporlama araçları ve gösterge panelleri gibi yöntemleri kapsar. Kullanım Alanı: Veri madenciliği, işletmeler için satış tahminleri yapma, operasyonel verimliliği artırma ve müşteri davranışlarını anlama gibi fırsatlar yaratır. İş zekâsı, şirketlerin geçmiş performansını analiz ederek stratejik kararların alınmasında önemli bir rol oynar. Teknikler: Veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve yapay zekâ teknikleri kullanır. İş zekâsı, raporlama ve sorgulamalar ile veri madenciliği süreçlerini içerir.

BDV kısaltması farklı anlamlara gelebilir: Bir Derdim Var. BitDefender Data Vault. Yalıtım yağı için dielektrik dayanım test cihazı. Ayrıca, BDV, bağlama göre çeşitli diğer anlamları da ifade edebilir.

Büyük veri analitiği eğitimi, katılımcılara büyük veri setlerini analiz etme, anlamlı bilgiler çıkarma ve bu bilgilere dayanarak iş kararları alma becerileri kazandırır. Bu eğitim, çeşitli alanlarda kariyer fırsatları sunar: Veri analisti: Şirketlerin verilerini analiz ederek iş kararlarını destekleyecek içgörüler sağlar. Veri bilimci: İstatistiksel modelleme ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirir. İş zekası uzmanı: Veri görselleştirme araçları kullanarak interaktif raporlar tasarlar. Veri mühendisi: Büyük veri sistemlerinin altyapısını kurar ve yönetir. Pazarlama analisti: Müşteri verilerini analiz ederek pazarlama kampanyalarının etkinliğini ölçer. Finansal analist: Piyasa trendlerini tahmin eder ve risk analizi yapar. Ayrıca, büyük veri analitiği eğitimi, veri kültürünü kurum içinde yaygınlaştırmak isteyen şirketler için de faydalıdır.

Twitter büyük veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verinin Toplanması ve Ön İşleme: Twitter verileri toplanır ve ön işleme tabi tutulur. 2. Kümeleme ve Gelişmiş Analizler: Araştırılan olgu ile ilişkili anahtar terimler belirlenerek, analize ışık tutacak ana başlıklar gruplanır. 3. Anlamak: Gürültülü veriler için kümeleme yöntemi uygulanır. 4. Sunmak: Bulgular ve sonuçlar değerlendirilerek, ana başlıkları içeren genel analizler ve grafikler hazırlanır. Twitter büyük veri analizi için MongoDB ve SQL Server gibi veri tabanı yönetim sistemleri kullanılabilir. Ayrıca, Twitter verilerini analiz etmek için API tabanlı Twitter kazıyıcılar (Twitter API V2, Apify, Brightdata, Scrapingdog), Python kütüphaneleri (Tweepy, Snscrape) ve komut dosyaları kullanılabilir. Twitter'dan veri kazımak, Twitter'ın geliştirici sözleşmesi ve politikasına göre izin gerektirebilir.

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, LinkedIn'de multimodal mobilite analitiği ve yönetim çözümleri alanında faaliyet göstermektedir. Parabol'ün bazı uzmanlık alanları: akıllı mobilite; internet of traffic things (IoT); veri analitiği; büyük veri (big data); bağlantılı mobilite; toplu taşıma. Ayrıca, Parabol, çevrim içi retrospektif aracı Parabol Retrospectives ile ürün yönetimi ve Agile/Scrum ekip işbirliği ve üretkenliğini artırmayı hedeflemektedir.

Yapay zeka ve veri mühendisliği, çeşitli sektörlerde yenilikçi ve etkili çözümler geliştirmek için yapay zeka teknolojileri ve büyük veri yönetimi konularında uzmanlaşmayı amaçlar. Yapay zeka ve veri mühendisliği mezunları, aşağıdaki gibi çeşitli rollerde çalışabilirler: Teknoloji ve yazılım şirketleri: Yapay zeka mühendisi, veri mühendisi, makine öğrenimi uzmanı, yazılım geliştirici. Sağlık ve biyoteknoloji: Biyoinformatik uzmanı, sağlık veri bilimcisi, tıbbi görüntüleme uzmanı. Finans ve bankacılık: Finansal analist, kredi riski analisti. E-ticaret ve perakende: Enerji analisti, çevre veri bilimcisi, akıllı şebeke uzmanı. Kamu ve devlet kurumları: Veri bilimcisi, güvenlik ve savunma analisti. Eğitim ve akademik alan: Araştırma görevlisi, üniversite öğretim üyesi. Medya ve eğlence: Medya veri bilimcisi, oyun geliştirici. Hukuk ve adli bilimler: Adli veri analisti, hukuk teknolojileri uzmanı. Yapay zeka ve veri mühendislerinin bazı görevleri: veri toplama ve işleme; algoritma geliştirme; model eğitimi ve değerlendirme; yazılım geliştirme ve entegrasyon; araştırma ve geliştirme.

Evet, SAP ERP yapay zeka kullanmaktadır. SAP'nin yapay zeka kullandığı bazı alanlar şunlardır: Finans. Tedarik zinciri yönetimi. Müşteri hizmetleri ve deneyimi. İnsan kaynakları yönetimi. Üretim ve bakım.

SAS'ın önemli olmasının bazı nedenleri: Veri analizi ve karar verme. Sektörel uygulamalar. Yüksek performans ve güvenilirlik. Esneklik ve genişletilebilirlik. Sorumlu inovasyon.

EBI (Enterprise Business Intelligence), büyük kuruluşların daha iyi kararlar almak için verileri toplamasına, analiz etmesine ve sunmasına yardımcı olan bir süreçtir. EBI'nin temel işlevleri: Veri entegrasyonu. Gelişmiş analitik. Gerçek zamanlı raporlama. Kullanıcı dostu arayüzler. EBI, operasyonel verimliliği artırma, riskleri azaltma ve karlılığı artırma gibi avantajlar sağlar.

Google Cloud ile yapılabilecek bazı şeyler: Sunucu ve uygulama barındırma: Yüksek performanslı sanal makineler ve ölçeklenebilir altyapı ile web siteleri ve uygulamalar çalıştırılabilir. Veri depolama ve yedekleme: Google Cloud Storage, güvenli ve dayanıklı bir depolama çözümü sunar. Yapay zeka ve makine öğrenimi: Vision API, Translate API, Speech API gibi araçlarla görsel analiz, dil çevirisi ve konuşma tanıma yapılabilir. Araştırma ve geliştirme: Bulut bilişim, makine öğrenimi ve veri işleme hizmetleri ile yenilikçi projeler geliştirilebilir. Güvenlik ve yedekleme: Veriler şifrelenerek korunur ve kaybolduğunda yedekten geri yüklenebilir. Küresel erişim: 24 farklı konumda hizmet vererek dünya çapında erişim sağlar. Google Cloud, 100'den fazla ürün ve hizmet sunmaktadır, daha detaylı bilgi için cloud.google.com ziyaret edilebilir.

Büyük veri (big data) örnekleri: New York Menkul Kıymetler Borsası: Günde yaklaşık bir terabayt yeni ticaret verisi üretir. Facebook: Kullanıcılar her gün milyarlarca fotoğraf ve video yükler, bu da devasa bir veri hacmi oluşturur. Jet motoru: 30 dakikalık uçuş süresinde 10'dan fazla terabayt veri üretebilir. Google aramaları: Milisaniyeler içinde yapılan aramalar, dünya üzerindeki petabaytlarca veri üzerinde gerçekleştirilir. IoT cihazları: Sensörler, sürekli büyüyen ve işlenmeyi bekleyen veriler üretir. Büyük veri, sosyal medya, dijital işlemler, IoT cihazları ve sensörlerden elde edilen, geleneksel veri işleme yöntemlerinin üstesinden gelemeyeceği kadar büyük, hızlı ve karmaşık veri setlerini ifade eder.

Endüstri 4.0'ın beş temel teknolojisi şunlardır: 1. Nesnelerin İnterneti (IoT - Internet of Things). 2. Büyük Veri ve Veri Analitiği. 3. Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi. 4. Bulut Teknolojisi. 5. 3D Yazıcılar (Katmanlı Üretim).

Bilim analisti, büyük veri kümelerini analiz ederek şirketler için değerli bilgiler elde eder. Bilim analistlerinin bazı görevleri: Veri hazırlama: Temizlenen ve farklı formatlarda toplanan verileri düzenler. Veri analizi: Veriler arasında ilişkileri bulur ve trendleri izler. Raporlama: Analiz sonuçlarını raporlar ve strateji önerileri sunar. Bilim analistleri, finans, sağlık, perakende, teknoloji ve kamu gibi çeşitli sektörlerde çalışabilir.

Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve bu ilişkiyi kullanarak tahminlerde bulunmak için kullanılır. Regresyon analizinin kullanıldığı bazı durumlar: Tahmin. Finans. Pazarlama. Sağlık. Sosyal bilimler. Regresyon analizinin doğru sonuçlar vermesi için, modelin doğru seçilmesi, uygun veri toplama ve analiz süreçlerinin izlenmesi önemlidir.

Büyük Veri Analitiği sertifikası, bu alanda bilgi ve beceri sahibi olduğunuzu gösterir ve çeşitli iş imkanları sunar. Bu sertifika ile aşağıdaki pozisyonlarda çalışabilirsiniz: Veri Analisti: Şirketlerin mevcut verilerini toplayıp temizleyerek, istatistiksel analizler yapar ve iş kararlarını destekleyecek anlamlı içgörüler sunar. Veri Bilimci: İleri düzey istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirir. İş Zekası (BI) Uzmanı: Veri görselleştirme araçları kullanarak iş birimlerinin karar alma süreçlerini kolaylaştırır. Veri Mühendisi: Büyük veri sistemlerinin altyapısını kurar ve yönetir. Makine Öğrenimi Mühendisi: Büyük veri setleri üzerinde makine öğrenimi modellerini eğitir ve test eder. Finansal Analist: Finans sektöründe büyük veri setlerini kullanarak piyasa trendlerini tahmin eder ve risk analizi yapar. Bu sertifikayı sunan bazı kurumlar şunlardır: Mindset Institute: Büyük Veri ve İş Analitiği Uzmanlığı Sertifika Programı sunar. Google: Veri Analitiği alanında kariyer sertifikası programları sunar. İş imkanları, sertifikanın yanı sıra, üniversitenin akademik kadrosu, iş imkanları ve sektöre olan bağlılığı gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir.

Çin'in yapay zeka uygulamalarından bazıları şunlardır: DeepSeek. ERNIE. Tongyi Qianwen. Tencent. Ayrıca, Çin, OpenAI'nin GPT'si ve Google'ın Gemini'si gibi Batılı yapay zeka sistemlerine rakip modeller geliştirmektedir.

Büyük verinin 5V'si şu şekildedir: 1. Hacim (Volume). 2. Hız (Velocity). 3. Çeşitlilik (Variety). 4. Doğruluk (Veracity). 5. Değer (Value).

Cassandra tekniği, yüksek ölçeklenebilirlik ve yüksek performans sunan bir NoSQL veritabanı yönetim sistemidir. Cassandra'nın bazı temel özellikleri: Dağıtılmış yapı: Veriler, birden çok düğüm üzerinde depolanır ve her düğümün önemi eşittir. Ölçeklenebilirlik: Yatay ve dikey ölçekleme imkanı sunar. Hata toleransı: Veriler birden fazla noktada replike edilir, böylece büyük bir düğüm hatası durumunda veri bütünlüğü korunur. Yüksek kullanılabilirlik: Merkezi bir ana düğüm olmadan çalışır. Esnek veri modeli: İlişkisel olmayan verileri depolamak için uygundur. Cassandra, özellikle büyük veri kümelerini yönetmek ve çoklu sunucu ortamlarında veri dağıtımını sağlamak amacıyla tasarlanmıştır.