BüyükVeri

Büyük Veri önemlidir çünkü: 1. Doğru ve Veri Odaklı Kararlar Alma: Büyük Veri analizleri, daha doğru ve eksiksiz veriler sunarak daha iyi stratejik kararlar alınmasını sağlar. 2. Müşteri Deneyimini Geliştirme: Müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş deneyimler sunar, bu da müşteri memnuniyetini artırır. 3. Operasyonel Verimlilik: Üretim, tedarik zinciri ve iş gücü verimliliği gibi alanlarda veri analitiği kullanarak süreçleri optimize eder. 4. Rekabet Avantajı: Pazar trendlerini önceden tahmin ederek yeni fırsatlar tespit etmeye ve rakiplerin bir adım önünde olmaya yardımcı olur. 5. Risk Yönetimi: Finansal analizler ve güvenlik verilerinin incelenmesi ile potansiyel riskleri erken tespit etmeyi sağlar. Ayrıca, Büyük Veri, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi teknolojilerle birleştiğinde daha da güçlü hale gelir.

Apache Cassandra, dağıtılmış ve yüksek performanslı bir NoSQL veritabanı çözümüdür. Cassandra'nın başlıca işlevleri: - Büyük veri setlerini yönetme: Analitik uygulamalar ve veri ambarları için uygundur. - Yüksek kullanılabilirlik: Veriler birden fazla noktada replike edilir, böylece tek bir arıza noktası olmaz. - Esnek veri modeli: Farklı türlerdeki verileri depolayabilir ve kolon aileleri gibi kendi veri modellerinizi tanımlamanıza izin verir. - Lineer ölçeklenebilirlik: Düğüm (node) ekledikçe performansın artması. Kullanım alanları: IoT uygulamaları, çevrimiçi medya ve e-ticaret siteleri, gerçek zamanlı uygulamalar gibi yüksek trafikli ve performans gerektiren alanlar.

Yapay zeka, vergi denetiminde çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Büyük Veri Analizi ve Anomali Tespiti: Yapay zeka, büyük veri setlerini hızlı ve doğru bir şekilde analiz ederek anormal veya şüpheli vergi beyanlarını erken aşamalarda tespit edebilir. 2. Makine Öğrenimi: Geçmiş vergi verileri kullanılarak gelecekteki vergi yükümlülüklerini tahmin edebilir ve vergi kaçakçılığı risklerini öngörebilir. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): Vergi beyannameleri ve mali raporlar gibi belgelerin otomatik olarak incelenmesini sağlar, belgelerdeki hataları ve tutarsızlıkları tespit eder. 4. Otomatik Denetim: Dijital kayıtları sürekli izleyerek anında bildirimler yapar, denetim süreçlerini daha proaktif ve kesintisiz hale getirir. 5. Vergi Danışmanlığı: Chatbot ve sanal asistanlar aracılığıyla mükelleflere vergi danışmanlığı hizmeti sunar, sıkça sorulan sorulara anında yanıt verir.

Düzce Üniversitesi'nde veri madenciliği dersi hem lisans hem de yüksek lisans programlarında yer almaktadır. Lisans düzeyinde: Bilgisayar Programcılığı bölümünde "Veri Madenciliği ve Büyük Veri" adlı bir ders bulunmaktadır. Yüksek lisans düzeyinde: "Veri Bilimi ve Büyük Veri" adlı bir yüksek lisans programında da veri madenciliği dersleri verilmektedir.

Data Works terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Veri Mühendisliği: Data Works, veri mühendisliği alanında, büyük ölçekli veri toplama, depolama ve analiz sistemleri tasarlayan ve inşa eden profesyonelleri ifade edebilir. 2. Alibaba Cloud DataWorks: Alibaba Cloud'un DataWorks ürünü ise, veri ambarlama, veri gölü ve veri lakehouse çözümleri sunan bir büyük veri geliştirme ve yönetim platformudur.

Blob depolama, yapılandırılmamış verileri bulutta saklamak için kullanılan bir yöntemdir. Blob depolamanın işe yarar olduğu bazı alanlar: - Medya dosyaları: Resim, video ve ses gibi büyük medya dosyalarını saklamak için idealdir. - Veri yedeklemeleri: Sık erişilmeyen yedeklemeleri ve arşivleme amaçlı verileri güvenli bir şekilde saklamak için kullanılır. - Günlük dosyaları: Yazılımın çalıştırılması sırasında oluşan log dosyalarını kaydederek daha sonra analiz etmeyi sağlar. - Makine öğrenimi ve büyük veri analitiği: Veri setlerini depolamak ve analiz etmek için kullanılabilir. Ayrıca, blob depolama, programlama dili bağımsız ve maliyet etkin bir çözüm sunar.

Veri bilimi, dünyayı çeşitli şekillerde değiştirmiştir: 1. Endüstri Spesifik Uygulamalar: Sağlık, finans, üretim gibi sektörlere özgü veri bilimi uygulamaları daha yaygın hale gelmiştir. 2. Büyük Veri ve İş Zekâsı Entegrasyonu: Büyük veri teknolojileri ile iş zekâsı arasındaki entegrasyon, daha hızlı ve etkili veri analizi sağlar. 3. Yapay Zekâ ve Otomatik Öğrenme: Veri bilimi uygulamalarında yapay zekâ ve otomatik öğrenme entegrasyonu, daha akıllı ve özelleştirilmiş tahminler sunar. 4. Etik ve Güvenlik: Veri kullanımının artmasıyla birlikte, veri mahremiyeti ve güvenliği daha fazla önem kazanmıştır. 5. Nesnelerin İnterneti (IoT) ile Entegrasyon: IoT verilerini analiz ederek, akıllı şehirler, sağlık hizmetleri ve endüstriyel uygulamalarda kullanım artmıştır. 6. Otomasyon ve Hızlı Karar Alma: Süreçlerin otomasyonu ve hızlı karar alma kapasitesi, organizasyonlarda daha etkin çalışma sağlar. 7. Uzaktan Çalışma: Veri bilimi uzmanları arasında uzaktan çalışma ve dağıtık ekipler daha yaygın hale gelmiştir.

Dijital şehir yönetimi, teknolojinin kullanımı ile şehir yaşamını daha verimli, sürdürülebilir ve yaşanabilir hale getirmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu yönetim modelinde kullanılan bazı temel teknolojiler şunlardır: Nesnelerin İnterneti (IoT): Veri toplayıp paylaşarak şehirdeki sistemlerin ve hizmetlerin daha verimli yönetilmesini sağlar. Büyük Veri Analitiği: Şehirdeki eğilimleri ve sorunları anlamak için büyük miktarda verinin analiz edilmesi. Yapay Zeka: Karar alma süreçlerini otomatikleştirir ve iyileştirir. Bulut Bilişim: Verileri ve uygulamaları internet üzerinden erişilebilir sunucularda depolayarak maliyetleri düşürür ve esneklik sağlar. Mobil Teknolojiler: Bilgiye erişimi ve hizmet kullanımını kolaylaştırır. Dijital şehir yönetimi, ulaşım, enerji, su yönetimi, çevre koruması, güvenlik, sağlık hizmetleri gibi alanlarda kullanılarak şehirlerin daha güvenli, verimli ve çevreci hale gelmesine katkı sağlar.

Analitik düşünme yeteneğini geliştirmek için okunabilecek bazı kitaplar: Sherlock Holmes'in maceralarını içeren polisiye romanlar. Analitik düşünmeyi konu alan denemeler. Ransom Riggs'in "Sherlock Holmes El Kitabı" ve Maria Konnikova'nın "Sherlock Holmes Gibi Düşünmek" adlı eserleri, Holmes'in yöntemlerini analiz eder. Ekonomik analiz ve matematik bilgisini geliştiren kitaplar. Alpha C. Chiang'ın "Matematiksel İktisadın Temel Yöntemleri" ve Sadun Aren'in "İstihdam, Para ve İktisadi Politika" adlı eserleri, ekonomik analiz ve matematiksel bilgi için önerilir. Ayrıca, Stanford Felsefe Ansiklopedisi'ndeki makaleler de analitik düşünme için faydalı olabilir.

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.

Metin Barış, Parabol Yazılım'ın yöneticisidir ve şirket, mobilite alanında çözümler geliştirmektedir. Parabol'un yaptığı işler arasında: - Büyük veri tabanlı, yenilikçi ve sürdürülebilir karar destek sistemleri oluşturmak; - Milyonlarca araçtan her saniye veri toplamak ve bu verileri işleyerek yeni koşullara adapte olmak; - Kentsel hareketlilik alanında paydaşları bir araya getirerek yenilikçi çözümlerin gerçek hayatta uygulanmasını sağlamak.

DIKW Piramidi, veri biliminde ve büyük veri analizinde kullanılan, veri işleme hiyerarşisini temsil eden bir modeldir. DIKW kısaltmasının her bir harfi, piramidin bir seviyesini ifade eder: 1. Data (Veri): Ham, işlenmemiş gerçekler ve rakamlardan oluşur. 2. Information (Bilgi): Verilerin organize edilmesi, işlenmesi ve yorumlanmasıyla elde edilir. 3. Knowledge (Bilgi): Verilerin analizi, yorumlanması ve sentezlenmesi sonucu kazanılan anlayıştır. 4. Wisdom (Bilgelik): Bilginin uygulanması, deneyim ve sezgiyle birleşerek doğru kararlar almayı sağlar. Bu model, verilerin aksiyon alınabilir içgörülere dönüşüm sürecini açıklar.

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

AI GPU (Grafik İşlem Birimi), yapay zeka (AI) görevlerinde şu şekillerde kullanılır: Eğitim (training). Çıkarım (inference). AI GPU'lar, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilme ve karmaşık hesaplamaları verimli bir şekilde gerçekleştirebilme yetenekleri sayesinde, görüntü tanıma, doğal dil işleme gibi AI uygulamalarının gelişiminde kritik bir rol oynar.

Colendi Yapay Zeka ve Büyük Veri Hizmetleri Anonim Şirketi aşağıdaki hizmetleri sunar: 1. Finans ve Bankacılık Çözümleri: Kişiselleştirilmiş kredi skorlaması, dolandırıcılık tespiti, müşteri segmentasyonu ve otomatik müşteri hizmetleri gibi yapay zeka çözümleri geliştirir. 2. Alternatif Kredi Skorlaması: Geleneksel kredi skorlama yöntemlerinin ötesinde, alternatif veri noktalarını kullanarak kredi değerlendirme süreçleri sunar. 3. Danışmanlık Hizmetleri: Finansal kurumlara veri analizi ve yapay zeka entegrasyonu konularında danışmanlık sağlar. 4. Sigorta Hizmetleri: Sigortacılık ihtiyaçlarına erişimi kolaylaştıran ve yeni nesil sigorta ürünlerini platformlar aracılığıyla daha geniş kitlelere sunan insuretech çözümleri geliştirir.

Evrensel işlemci, farklı hesaplama görevlerini aynı işlemci üzerinde gerçekleştirebilen ve programlanabilir özelliklere sahip bir teknolojidir. Bu işlemcilerin başlıca işlevleri şunlardır: Çoklu görevlerin eş zamanlı yürütülmesi: Birden fazla işlemi aynı anda yaparak zaman kazandırır ve verimliliği artırır. Enerji verimliliği: Transistörleri dinamik olarak farklı iş yüklerine uyarlayarak enerji tasarrufu sağlar. Yapay zeka ve büyük veri analizi: Karmaşık veri analizi ve derin öğrenme algoritmaları gibi ileri düzey hesaplamaları mümkün kılar. Endüstriyel uygulamalar: Otomasyon sistemleri, robotik uygulamalar, tıbbi cihazlar ve enerji yönetimi gibi alanlarda kullanılarak süreçlerin verimliliğini artırır. Evrensel işlemciler, akıllı cihazlar ve nesnelerin interneti (IoT) gibi alanlarda da devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Sigorta teknolojisi (Insurtech), sigorta sektörü için önemlidir çünkü: 1. Müşteri Profillemesi ve Risk Değerlendirmesi: Büyük veri analitiği sayesinde müşteri davranışları ve talepleri daha iyi anlaşılarak kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri sunulabilir. 2. Hızlı ve Etkili Süreçler: Yapay zeka ve makine öğrenimi, poliçe işlemleri, talep yönetimi ve risk değerlendirmelerinde daha hızlı ve doğru sonuçlar elde edilmesini sağlar. 3. Güvenli ve Şeffaf Süreçler: Blok zinciri teknolojisi, poliçe işlemlerini daha güvenli hale getirir ve akıllı sözleşmelerle ödeme süreçlerini hızlandırır. 4. Maliyet Düşüşü ve Rekabet Avantajı: Dijitalleşme ve yeni iş modelleri, sigorta şirketlerinin maliyetlerini düşürerek rekabet avantajı kazanmalarını sağlar. 5. Sürdürülebilirlik: Çevre dostu sigorta ürünleri ve iklim risk analizleri ile daha sürdürülebilir iş modelleri geliştirilebilir.

Akıllı Şehirler Portalı, Türkiye'de akıllı şehirler konusunda rehberlik etmek, kapasiteyi geliştirmek ve 2020-2023 Ulusal Akıllı Şehirler Stratejisi ve Eylem Planı'nın uygulanmasını sağlamak amacıyla hazırlanmıştır. Portalda yer alan bazı bilgiler: Akıllı Şehir Bileşenleri: Akıllı çevre, güvenlik, insan, yapılar, ekonomi, mekân yönetimi, sağlık, yönetişim, bilgi teknolojileri, ulaşım, enerji, iletişim teknolojileri, bilgi güvenliği, altyapı, afet ve acil durum yönetimi, coğrafi bilgi sistemleri. Akıllı Şehir Projeleri: Türkiye'de ve dünyada yaşam kalitesini artırmak ve sürdürülebilir kalkınmayı sağlamak için geliştirilen projeler. Akıllı Şehir Ekosistemi: Akıllı şehir teknoloji üreticileri ve hizmet sağlayıcıları arasında iş birliği ve bilgi transferini amaçlayan platform. Portala, akillisehirler.gov.tr adresinden ulaşılabilir.

KDD (Knowledge Discovery in Databases), büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki işlevleri yerine getirir: 1. Trend ve Desen Tespiti: Veri içindeki gizli trendleri, desenleri ve ilişkileri ortaya çıkarır. 2. Karar Alma: Elde edilen içgörüler, işletmelerin daha bilinçli ve veri odaklı kararlar almasını sağlar. 3. Operasyonel Optimizasyon: Üretim, tedarik zinciri ve diğer iş süreçlerinde verimliliği artırmak için kullanılır. 4. Fraud Tespiti: Bankacılık ve finans gibi alanlarda dolandırıcılık faaliyetlerini önlemek için veri analizini içerir. 5. Müşteri İçgörüleri: Pazarlama ve perakende sektörlerinde müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş hizmetler sunar.

Bursa Yapay Zeka ve Büyük Veri Zirvesi, 21 Şubat 2025 tarihinde Bursa Almira Otel'de gerçekleştirilecektir.