BüyükVeri

Yapay zeka çipi, makinelerin insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme yeteneklerini gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanmış bir mikroişlemci türüdür. Yapay zeka çiplerinin başlıca işlevleri: - Büyük veri analizi: Büyük veri setlerini hızlıca işleyerek karmaşık hesaplamaları gerçekleştirir. - Paralel işlem: Aynı anda birden fazla işlemi yürüterek yapay zeka görevlerinin daha hızlı yapılmasını sağlar. - Derin öğrenme: Derin sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için gerekli olan matematiksel işlemleri optimize eder. Kullanım alanları: Otonom araçlar, sağlık hizmetleri, akıllı cihazlar, robotik ve veri merkezleri gibi birçok sektörde yapay zeka uygulamalarının temelini oluşturur.

Dijital zeka, yapay zeka (YZ), makine öğrenimi ve büyük veri analitiği gibi ileri teknolojileri kullanarak dijital bilgileri işleyen, yorumlayan ve bunlardan içgörüler çıkaran bir sistemdir. Dijital zekanın yaptığı işler şunlardır: Veri odaklı karar alma: Gerçek zamanlı veri erişimi sağlayarak daha bilinçli ve etkili iş kararları alınmasını mümkün kılar. Pazarlama desteği: Müşteri içgörüleri sunarak kişiselleştirilmiş ve hedeflenmiş pazarlama kampanyaları oluşturulmasına yardımcı olur. Siber güvenlik: Anormallikleri tespit ederek ve şüpheli faaliyetleri önleyerek siber tehditleri azaltır. Doğal dil işleme (NLP): Müşteri geri bildirimlerini analiz eder, duygu analizi yapar ve sohbet botu etkileşimlerinden içgörüler çıkarır. Operasyonel verimlilik: Süreç verilerini analiz ederek operasyonel verimsizlikleri belirler ve optimizasyon stratejileri önerir. Trend analizi: Sosyal medya, web analitiği ve tüketici davranışlarından veri toplayarak piyasa trendlerini ve müşteri davranışlarını öngörür.

Türkiye'nin kuantum bilgisayarı QuanT, klasik bilgisayarlardan milyonlarca kat daha hızlı işlem yapabilme kapasitesine sahiptir. Bu bilgisayar, aşağıdaki alanlarda çözümler sunmaktadır: Büyük veri analizi: QuanT, büyük miktardaki veriyi aynı anda işleyerek karmaşık problemleri çözebilir. Optimizasyon: Enerji optimizasyonu ve tedarik zinciri gibi alanlarda optimizasyon problemleri için kullanılabilir. Savunma sanayii: Güvenli iletişim ve siber tehditlere karşı savunma mekanizmaları oluşturulmasında önemli rol oynar. Sağlık ve finans: Yeni ilaçların geliştirilmesi ve risk analizi gibi alanlarda verimliliği artırır. Ayrıca, QuanT, Türkiye'nin kuantum teknolojilerine yeni algoritmalar sağlayarak bu alanda liderlik konumuna erişmesine de katkıda bulunacaktır.

Akıllı şehirler ekosistemi, bir şehrin dijital dönüşümünü tetikleyen, birbirine bağlı teknolojiler ve aktif paydaşlardan oluşan dinamik bir yapıdır. Bu ekosistemde yer alan bazı unsurlar: Belediyeler. Teknoloji şirketleri. Şehir sakinleri. Altyapı işletmecileri. Amaçları: Ulaşım, enerji, güvenlik, çevre ve kentsel hizmetlerin optimizasyonunu sağlamak. Sürdürülebilir kalkınma hedeflerini desteklemek. Teknolojiler: Nesnelerin interneti (IoT). Büyük veri (Big Data). Yapay zeka (AI). Bulut bilişim (Cloud Computing). Coğrafi bilgi sistemleri (CBS). Sensörler. Akıllı şehirler ekosistemi, şehirlerin daha yaşanabilir, güvenli, verimli ve çevreye duyarlı bir geleceğe doğru ilerlemesini sağlar.

Türk Telekom Büyük Veri Kampı 27 Ocak - 7 Şubat 2025 tarihleri arasında düzenlenecektir.

Evet, Atatürk Üniversitesi'nde büyük veri bölümü bulunmaktadır. Atatürk Üniversitesi'nde, 2024 yılında YÖK'ün kararıyla Veri Bilimi ve Analitiği programı açılmıştır.

Büyük veri çeşitli sektörlerde ve alanlarda geniş bir kullanıcı kitlesine sahiptir. İşte bazıları: 1. İmalat: Büyük veri, tedarik stratejilerini ve ürün kalitesini iyileştirmek için kullanılır. 2. Bankacılık: Dolandırıcılık tespiti ve müşteri memnuniyetinin artırılması için büyük veri analitiği kullanılır. 3. BT: İş süreçlerini optimize etmek, çalışan verimliliğini artırmak ve riskleri en aza indirmek için büyük veri kullanılır. 4. Perakende: Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri oluşturmak ve satışları artırmak için büyük veri analitiği kullanılır. 5. Ulaşım: Rota planlamasını optimize etmek, trafiği kontrol etmek ve hizmetleri iyileştirmek için büyük veri teknolojileri kullanılır. 6. Sağlık Hizmetleri: Hasta kayıtlarının analizi, erken teşhis ve tedavi yöntemlerinin iyileştirilmesi için büyük veri kullanılır. 7. Devlet: Nüfus sayımı, seçim sonuçları ve bütçe raporları gibi verilerin analizi için büyük veri uygulamaları kullanılır.

Apache Spark, büyük veri işleme için kullanılan hızlı ve bellek içi bir veri işleme motorudur. Spark'ın yaptığı işler şunlardır: Veri entegrasyonu ve ETL: Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirip işleyerek analiz eder. Makine öğrenimi ve ileri seviye analitik: Karmaşık algoritmalar kullanarak çıktıların tahmin edilmesi, hata tespiti ve karar verme süreçlerini destekler. Streaming (gerçek zamanlı veri işleme): Sürekli veri toplama ve işlemeyi sağlar. Spark, Hadoop gibi diğer büyük veri çerçeveleriyle birlikte kullanılarak daha geniş bir iş sorununu çözmek için tamamlayıcı bir rol oynar.

Büyük veri analizine giriş dersinde genellikle aşağıdaki konular işlenir: 1. İlişkisel Veri Tabanları ve E-R Diagramları: Veri saklama ve sorgulama teknolojileri. 2. SQL Dili: Temel seviyede SQL eğitimi. 3. Büyük Veri Kavramları: Büyük verinin özellikleri (5V), yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri türleri. 4. Depolama ve Analiz: Hadoop, HDFS, MapReduce gibi büyük veri işleme konseptleri. 5. Büyük Veri Analizi Teknikleri: Nicel ve nitel veri madenciliği, istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve anlamsal analiz. 6. Görselleştirme: Büyük veri kümelerinin görselleştirilmesi. Bu dersler, öğrencilere büyük verilerin toplanması, temizlenmesi, depolanması ve analiz edilmesi süreçlerini anlamalarını sağlar.

Reengen, nesnelerin interneti (IoT) ve büyük veri analizi yetkinliklerini kullanarak ticari binalarda HVAC (Isıtma, Havalandırma ve İklimlendirme) sistemlerinin optimizasyonunu sağlayan bulut tabanlı Provolta Enerji İşletim Sistemi geliştirmektedir. Bu sistem, gerçek zamanlı enerji akışını ve ortam koşullarını izleyerek enerji tasarrufu sağlar, HVAC sistemleri için kestirimci bakım analizleri sunar ve varlık performansını yükseltir.

Sigorta ve teknoloji birleşimi, insurtech olarak adlandırılan ve sigorta endüstrisine dijital dönüşüm getiren teknoloji odaklı yeniliklerle sağlanır. Bu birleşme şu şekillerde gerçekleşir: 1. Büyük Veri Analitiği: Müşteri profillemesi ve risk değerlendirmesi için büyük veri analizi yapılır, bu da daha uygun fiyatlı ve kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri sunulmasını sağlar. 2. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Sigorta süreçlerini otomatikleştirir ve optimize eder, poliçe işlemleri, talep yönetimi ve risk değerlendirmelerinde daha hızlı ve doğru sonuçlar elde edilir. 3. Blok Zinciri Teknolojisi: Poliçe işlemlerini daha güvenli hale getirir, şeffaflığı artırır ve akıllı sözleşmelerle sigorta taleplerinin otomatik olarak işlenmesini sağlar. 4. Dijital Platformlar: Mobil uygulamalar ve çevrimiçi portallar aracılığıyla poliçe satın alma ve yönetim süreçleri kolaylaşır, müşteriler istedikleri her yerden hizmet alabilir.

Kafein Oyun ve İnternet Teknolojileri Limited Şirketi aşağıdaki alanlarda faaliyet göstermektedir: Bilgisayar programlama: Sistem, veri tabanı, network, web sayfası ve yazılım kodlaması. Mobil ödeme sistemleri: E-ticaret ve telekomünikasyon projeleri. Büyük veri analizi: Siber güvenlik ve mobil uygulama çözümleri. Ar-Ge projeleri: TÜBİTAK ve global partnerlerle birlikte yenilikçi ürünler geliştirme. Veri yönetişimi ve güvenliği: Veri güvenliği alanında yenilikçi ürünler sunma.

Fletum, gelir operasyonları ve istihbarat (RO&I) platformu olarak, müşteri verilerini merkezileştirerek ve gerçek zamanlı içgörüler sunarak aşağıdaki işlevleri yerine getirir: 1. Veri Entegrasyonu: 200'den fazla kaynaktan verileri birleştirerek kapsamlı bir müşteri görünümü sağlar. 2. Otomasyon: Müşteri etkileşimlerini otomatikleştirerek kişiselleştirilmiş teklifler ve hatırlatıcılar gönderir. 3. Analitik ve Raporlama: Gerçek zamanlı dashboards ve özelleştirilebilir raporlar ile veri analizi yapar. 4. Satış ve Pazarlama Optimizasyonu: Satış süreçlerini analiz eder, potansiyel riskleri ve fırsatları tespit eder. 5. Sadakat Yönetimi: Dinamik ödüller ile sadakat programlarını iyileştirir. Bu sayede, Fletum, işletmelerin gelirlerini artırmasına, müşteri memnuniyetini yükseltmesine ve operasyonlarını daha verimli hale getirmesine yardımcı olur.

Java, çeşitli alanlarda kullanılan çok yönlü bir programlama dilidir ve şu işlerde yarar: 1. Mobil ve Masaüstü Uygulamaları: Android ve Windows gibi platformlarda çalışan uygulamalar geliştirmek için kullanılır. 2. Oyun Geliştirme: Sanal gerçeklik ve makine öğrenimi gibi yeni nesil oyunlar dahil olmak üzere birçok oyunda kullanılır. 3. Büyük Veri İşlemleri: Hadoop ve Apache Spark gibi büyük veri teknolojileriyle entegre olarak veri işleme ve analiz yapar. 4. Nesnelerin İnterneti (IoT): Cihazların birbirine bağlanmasını sağlayan yazılımların oluşturulmasında kullanılır. 5. Kurumsal Yazılımlar: Bankacılık ve finans alanındaki yazılımlar gibi güvenli ve ölçeklenebilir kurumsal uygulamalar geliştirir. 6. Web Geliştirme: Dinamik web uygulamaları ve sunucu tarafı işlemler için kullanılır.

21st Century ismi, farklı alanlarda faaliyet gösteren birkaç şirket tarafından kullanılmaktadır: 21st Century Fox: Amerika Birleşik Devletleri merkezli bir medya şirketidir. 21st Century Products Sdn Bhd: Malezya merkezli bir sağlık ve beslenme ürünleri şirketidir. Ayrıca, Century 21 adı, global bir gayrimenkul danışmanlık markasını ifade etmektedir.

Entivi ifadesi, belgelerde veya kaynaklarda tanımlanmamış bir terimdir. Ancak, "veri" ve "veri ile ilgili meslekler" hakkında genel bilgiler mevcuttur. Veri ile ilgili meslekler üç ana kategoriye ayrılır: 1. Veri Mühendisleri: Veri toplama, depolama ve işleme ile ilgilenirler. 2. Veri Bilimcileri: Matematik, istatistik ve yazılım disiplinlerine sahiptirler. 3. Veri Analistleri: Veri kaynaklarını birleştirerek analiz eder ve elde edilen sonuçları yorumlarlar. Ayrıca, "yönetici" mesleği de veri ile ilgili olabilir ve bu kişiler, bir organizasyonun kaynaklarını yöneterek hedeflere ulaşılmasını sağlarlar.

Vector database, vektör veri yapılarıyla büyük hacimli ve karmaşık verilerin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesi için kullanılan bir veritabanı türüdür. Vector database'in başlıca kullanım alanları: - Yapay zeka ve makine öğrenimi: Veri noktaları genellikle yüksek boyutlu vektörler olarak temsil edilir ve bu vektörlerin benzerlikleri veya uzaklıkları üzerinden analiz yapılır. - Görüntü tanıma: Derin öğrenme modelleri tarafından üretilen vektörler, görüntü tanıma ve sınıflandırma projelerinde kullanılır. - Anomali tespiti: Finansal hizmetler, siber güvenlik ve sağlık alanlarında, yüksek boyutlu vektör verileri üzerinde yapılan analizlerle anormallikler tespit edilir. - Tavsiye sistemleri: Kullanıcı davranışlarına dayalı olarak içerik veya ürün önerileri sunar. - Robotik ve otonom sistemler: Çevresel verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi, karar verme süreçlerini optimize eder.

Kamuda büyük veri kullanımı, çeşitli alanlarda verimliliği artırmak ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için gerçekleştirilir. İşte bazı örnekler: 1. Devlet Hizmetleri: Nüfus sayımı, seçim sonuçları, bütçe raporları gibi verilerin analizi için büyük veri uygulamaları kullanılır. 2. Güvenlik ve Uyumluluk: Büyük veri, düzenleyici raporlamayı hızlandırmak ve sahteciliği tespit etmek için kullanılır. 3. Sağlık Hizmetleri: Hastaların sağlık kayıtları analiz edilerek hastalıkların genel seyri belirlenir ve erken teşhis imkanı sağlanır. 4. Eğitim: Öğrenci grupları ile başarı oranları arasındaki ilişkiye göre ders programlaması yapılır. 5. Enerji Sektörü: Akıllı sayaç okuyucular sayesinde müşteri geri bildirimleri ve enerji kullanımının kontrolü için büyük veri kullanılır.

Bilkav, veri bilimi, büyük veri, veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zeka konularında uzmanlaşmış bir eğitim ve danışmanlık şirketidir. Şirketin sunduğu hizmetler arasında: - Kurumsal eğitim. - Yazılım çözümleri. - Proje geliştirme. Bilkav'ın Türkiye'de İstanbul ve Antalya'da, ayrıca ABD'de San Francisco ve Delaware'de ofisleri bulunmaktadır.

Büyük veri analitiği, büyük ve karmaşık veri kümelerinin analiz edilmesi ve bu verilerden değerli içgörüler elde edilmesi sürecidir. Bu süreç genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama: Farklı kaynaklardan büyük veri kümelerinin toplanması. 2. Veri Saklama ve Yönetim: Verilerin güvenli ve verimli bir şekilde işlenmesi için bulut tabanlı veya dağıtık veri tabanı sistemlerinde saklanması. 3. Veri İşleme: Verilerin temizlenmesi, organize edilmesi ve analiz için hazır hale getirilmesi. 4. Veri Analizi: Analitik araçlar ve algoritmalar kullanılarak verilerin analiz edilmesi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme gibi yöntemler kullanılması. 5. Raporlama ve Görselleştirme: Analiz edilen verilerin görsel raporlar, grafikler ve panolar ile kullanıcılara sunulması. Büyük veri analitiğinin faydaları arasında daha iyi karar verme, maliyet tasarrufu, gerçek zamanlı bilgi ve müşteri deneyiminin geliştirilmesi yer alır.