BüyükVeri

Veri analizinde aşağıdaki konular yer alır: 1. Veri Toplama: Analiz edilecek verilerin çeşitli kaynaklardan toplanması. 2. Veri Temizleme: Hatalı, eksik veya tutarsız verilerin giderilmesi. 3. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi tekniklerle verilerin yorumlanması. 4. Sonuçların Sunumu: Analiz sonuçlarının grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilmesi. Diğer önemli konular ise şunlardır: - Büyük Veri: Geleneksel yöntemlerle yönetilemeyecek kadar büyük veri setlerinin analizi. - Teşhis Analizi: Verilerin davranış kalıplarının incelenerek nedenlerin belirlenmesi. - Öngörücü Analiz: Geçmiş ve güncel verilere dayanarak gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesi. - Kuralcı Analiz: Elde edilen verilerin en iyi stratejilerin belirlenmesi için kullanılması.

MySQL'e büyük verileri içe aktarmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Bellek Ayarlarını Yükseltme: İçe aktarma işlemi sırasında kullanılacak bellek miktarını artırmak için `my.ini` veya `my.cnf` dosyasında yüksek bir arabellek tanımı yapılmalıdır. 2. Sadece Gerekli Sütunların Seçilmesi: İçe aktarma esnasında sadece yüklemek istenen sütunlar seçilerek performans iyileştirilebilir. 3. Birden Fazla İş Parçacığı Kullanma: Veri aktarımını hızlandırmak için birden fazla iş parçacığı kullanılabilir. 4. MySQL Workbench Kullanımı: Büyük CSV dosyalarını içe aktarmak için MySQL Workbench kullanılabilir. Ayrıca, büyük veri setlerini işlerken indeksleme, parçalama ve önbellekleme gibi performans optimizasyon stratejileri de uygulanabilir.

Büyük Veriye Giriş dersi, genellikle 3 kredi olarak sunulmaktadır.

Evet, günümüzde yeni bir endüstri dönemi başlamış olabilir: Endüstri 5.0. Endüstri 5.0, insanların ve makinelerin birlikte çalıştığı, insansız teknolojiler dönemini ifade eder.

Yapay zekanın psikoloji alanında kullanımı çeşitli şekillerde gerçekleşmektedir: 1. Büyük Veri Analizi: Yapay zeka, internet ve sosyal medya gibi platformlardan elde edilen büyük veri kümelerini analiz ederek insan davranışlarını anlama konusunda önemli bir araç olur. 2. Duygusal Analiz: Metin ve ses analizi gibi tekniklerle insanların duygusal durumlarını ve tepkilerini belirleyebilir. 3. Tahmin ve Segmentasyon: İnsan davranışlarını tahmin etmek ve belirli özelliklere sahip grupları tanımlamak için kullanılır. 4. Kişisel Asistanlar ve Tavsiye Sistemleri: Kullanıcıların davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş hizmetler sunar. 5. Mental Sağlık ve Duygusal Destek: Duygusal analiz algoritmaları, potansiyel olarak tehlikeli durumları belirleyerek uygun yardımı sağlar. 6. Eğitim ve Öğrenme: Öğrencilerin öğrenme tarzlarını analiz ederek özelleştirilmiş eğitim materyalleri sunar. Bu teknolojilerin kullanımı, etik ve gizlilik konularını dikkate almayı gerektirir.

Elasticsearch büyük veri kümelerini hızlı ve etkili bir şekilde aramak, analiz etmek ve yönetmek için kullanılan açık kaynaklı bir arama motorudur. Elasticsearch'ün başlıca kullanım alanları: - Web sitelerinde ve uygulamalarda arama motoru işlevselliği: Ürün aramalarını hızlandırmak ve filtreleme seçenekleri sunmak. - Log ve olay verisi analizi: Sistem loglarını veya olay verilerini analiz ederek performans sorunlarını veya güvenlik tehditlerini tespit etmek. - Gerçek zamanlı analiz: Büyük veri kümelerinde anında analiz yapma ve sonuçları görselleştirmek. - Veri indeksleme: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri dizine ekleyerek hızlı sorgulama yapılmasını sağlamak.

Astérix sitesi, iki farklı bağlamda değerlendirilebilir: 1. Uzay Aracı: Astérix uydusu, 26 Kasım 1965 tarihinde fırlatılmıştır. 2. Büyük Veri Yönetim Projesi: Apache AsterixDB, 2009-2013 yılları arasında yürütülen bir NSF destekli araştırma projesinin sonucudur.

Büyük Veri Yönetim Ofisi üniversitede, devasa veri havuzunu anlamlı bilgilere dönüştürerek kurumun hem ulusal hem de uluslararası arenadaki etkinliğini artırmayı hedefler. Bu ofis, aşağıdaki görevleri yerine getirir: 1. Veri Toplama, İşleme ve Analiz: Üniversitenin tüm birimlerinden veri toplar, bu verileri standardize eder, temizler, büyük veri platformlarında depolar ve yönetir. 2. Veriye Dayalı Karar Verme: Büyük veri analizleri sonucu elde edilen bulgulara dayanarak, üniversitenin stratejik planlarını ve kararlarını şekillendirir. 3. Eğitim ve Farkındalık: Akademik kadroların, idari personelin ve öğrencilerin veriye dayalı karar verme becerilerini geliştirmek için eğitimler düzenler. 4. Uluslararası Sıralamada Yükselme: Uluslararası sıralama kuruluşlarının ölçütlerini analiz ederek, üniversitenin bu ölçütlerde daha iyi performans göstermesi için gerekli verileri toplar ve raporlar. 5. Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları (SDG) Uygulamaları: Üniversitenin SDG'lere uygun projeler geliştirmesine destek olur ve bu doğrultuda veriye dayalı raporlar hazırlar. 6. Kurumsal Kalite Süreçlerinin İyileştirilmesi: Veri analizi yöntemleriyle üniversitenin kurumsal kalite süreçlerini değerlendirir ve iyileştirme önerileri sunar. 7. Büyük Veri Altyapısının Güçlendirilmesi: Üniversitenin büyük veri altyapısını geliştirmek için gerekli teknolojik yatırımları yapar.

Türk Hava Yolları (THY), çeşitli teknoloji alanları ve çözümleri ile çalışmaktadır: 1. Büyük Veri ve Yapay Zeka: THY, operasyonel verimliliği artırmak için büyük veri analizi ve yapay zeka kullanmaktadır. 2. Dijital Dönüşüm: Müşteri deneyimini iyileştirmek amacıyla mobil uygulamalar, web siteleri ve sosyal medya platformları üzerinden dijital dönüşüm projeleri yürütmektedir. 3. Akıllı Bagaj Sistemleri: RFID teknolojisi ile bagajların takibini yaparak yolcu deneyimini optimize etmektedir. 4. Uçak Bakım Teknolojileri: Bakım süreçlerini önceden tahmin etmek ve aksaklıkları önlemek için yapay zeka ve veri analitiği kullanmaktadır. 5. Siber Güvenlik: Siber saldırılara karşı dayanıklılığı artırmak için gelişmiş güvenlik protokolleri geliştirmektedir. Ayrıca, THY'nin Turkish Technology adlı kendi bilişim şirketi de havacılık ve hava kargo sektörleri için yenilikçi teknolojiler geliştirmektedir.

Kübra Ayça adlı bir kişinin veri mühendisi olarak ne iş yaptığı, genel veri mühendisi görevleriyle benzerlik gösterebilir. Veri mühendislerinin temel görevleri şunlardır: 1. Büyük veri setlerini toplamak, temizlemek ve analiz etmek. 2. İstatistiksel modelleme ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak verilerden içgörü elde etmek. 3. Veri tabanı yönetim sistemlerini tasarlamak ve uygulamak. 4. Veri güvenliği ve gizliliği ile ilgili politikaları uygulamak ve geliştirmek. 5. Veri analizi sonuçlarını görselleştirmek ve paylaşmak için raporlar ve sunumlar hazırlamak. 6. İş birimleriyle iş birliği yaparak veri gereksinimlerini belirlemek. Veri mühendisleri, genellikle ofis ortamında çalışır, ancak uzaktan çalışma imkanı da vardır.

Deep Mühendislik, derin öğrenme ve yapay zeka teknolojileri alanında çalışan bir mühendislik dalıdır. Bu mühendisler, aşağıdaki görevleri yerine getirirler: Makine öğrenme modelleri ve derin öğrenme algoritmaları tasarlamak ve uygulamak. Büyük ve karmaşık veri setlerini analiz ederek değerli içgörüler elde etmek. Mevcut yapay zeka sistemlerini sürdürmek, yeni özellikler eklemek veya hataları düzeltmek. Özel amaçlı sinir ağı mimarileri geliştirmek ve prototip kodu üretim koduna dönüştürmek. Bulut ortamı kurarak modelleri dağıtmak ve yanıt sürelerini iyileştirmek. Ayrıca, deep mühendislik mühendisleri, veri bilimi ve büyük veri projelerinde de yer alabilirler.

Yazılımda veri uygulamaları, veri toplama, işleme, saklama ve analiz etme süreçlerine dayanır. İşte bazı yaygın veri uygulamaları: 1. Veritabanı Yönetimi: Büyük miktarda verinin depolanması ve yönetilmesi için veritabanları kullanılır. 2. Veri Analitiği ve İş Zekası: İşletmeler, verilerini analiz ederek değerli içgörüler elde ederler. 3. API'lar ve Veri Entegrasyonu: Farklı yazılım sistemlerinin birbiriyle uyumlu bir şekilde çalışmasını ve veri iletmesini sağlamak için API'lar kullanılır. 4. Veri Güvenliği: Verilerin gizliliği, bütünlüğü ve erişilebilirliği sağlanmalıdır. 5. Büyük Veri ve Bulut Bilişim: Hacmi, çeşitliliği ve hızıyla tanımlanan devasa veri setlerinin işlenmesi ve depolanması için Hadoop, Spark gibi teknolojiler ve bulut bilişim çözümleri kullanılır.

Akıllı şehir için gerekli veriler şunlardır: Sensör ve kamera verileri. Büyük veri. Sosyal ağ verileri. Açık veri. Coğrafi bilgi sistemleri verileri. Bu veriler, akıllı şehirlerin daha yaşanabilir ve sürdürülebilir hale gelmesine katkı sağlar.

Büyük veri ve yoğun veri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Hacim (Volume): Büyük veri, büyük miktarda veriyi ifade ederken, yoğun veri daha küçük ölçekli ve genellikle insanların anlayabileceği kadar az veridir. 2. Çeşitlilik (Variety): Büyük veri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çeşitli veri türlerini içerirken, yoğun veri daha basit ve genellikle tek bir formatta sunulur. 3. Hız (Velocity): Büyük veri, hızlı bir şekilde gelen ve işlenen verileri ifade ederken, yoğun veri daha hızlı işlenebilir ve genellikle gerçek zamanlı bilgiler içerir. 4. Doğruluk (Veracity): Büyük veri, farklı kaynaklardan gelen verilerin kalitesini ifade ederken, yoğun veri bu konuda daha az karmaşıktır. Özetle, büyük veri daha karmaşık ve geniş bir veri kümesini ifade ederken, yoğun veri daha basit ve uygulanabilir bir veri kümesidir.

Intellica iki farklı alanda hizmet veren bir şirkettir: 1. Intellica (ProLegion): Bu şirket, yapay zeka destekli bir işe alım platformu olan Intellica ile işe alım süreçlerini optimize eder. 2. Intellica Group: Bu şirket ise özel yazılım mühendisliği ve teknoloji danışmanlık hizmetleri sunar.

Spark ve Hadoop arasındaki temel farklar şunlardır: 1. İşleme Modeli: Hadoop, verileri disk tabanlı olarak işlerken, Spark in-memory (bellek içi) işleme kullanır. 2. Ölçeklenebilirlik: Hadoop, daha fazla düğüm ekleyerek kolayca ölçeklenebilirken, Spark için daha fazla RAM yatırımı gereklidir. 3. Kullanım Alanı: Hadoop, toplu işleme ve uzun vadeli veri depolama için uygundur, özellikle zaman duyarlı olmayan görevler için idealdir. 4. Güvenlik: Hadoop, şifreleme ve erişim denetimi gibi güçlü güvenlik özelliklerine sahiptir, Spark ise kendi başına sınırlı güvenlik korumalarına sahiptir. 5. Entegrasyon: Spark, MLlib adlı dahili bir makine öğrenimi kitaplığına sahipken, Hadoop harici kitaplıklarla (örneğin, Apache Mahout) entegre olabilir.

"Data Intensive Computing Applications for Big Data" kitabı 620 sayfadan oluşmaktadır. "Designing Data-Intensive Applications" kitabının ise 590 sayfası bulunmaktadır.

M.A.R.S. Teknoloji ve Mars Bilgi Teknolojileri farklı alanlarda hizmet veren iki farklı teknoloji şirketidir: 1. M.A.R.S. Teknoloji: Özellikle perakende sektörüne yönelik mobil ve web tabanlı uygulamalar ve katma değerli kurumsal hizmetler sunar. Şirket, aşağıdaki alanlarda çözümler sunar: - Mağazacılık Operasyonları: Satış süreçlerinin yönetimi ve teknoloji desteği. - Yapay Zeka ve Büyük Veri: Müşteri deneyimini kişiselleştirme ve operasyonel verimliliği optimize etme. - ERP, CRM, PLM, WMS Sistemleri: Entegrasyon ve danışmanlık hizmetleri. 2. Mars Bilgi Teknolojileri: Bilişim sistemleri ve altyapı tasarımı, bilgi teknolojileri yönetimi, güvenlik çözümleri ve veri yedekleme gibi kurumsal seviyede butik bilgi teknolojileri çözümleri sunar.

Sigortacılıkta teknoloji kullanımı, sigorta süreçlerinin dijital dönüşümünü ve teknoloji odaklı yeniliklerin entegrasyonunu ifade eder. Bu teknolojiler arasında şunlar yer alır: 1. Büyük Veri Analitiği: Müşteri profillerini ve riskleri daha iyi anlamak için büyük veri analizi yapılır, bu da daha uygun fiyatlı ve kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri sunmayı sağlar. 2. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Sigorta süreçlerini otomatikleştirir ve optimize eder, risk değerlendirmeleri ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda kullanılır. 3. Blok Zinciri Teknolojisi: Poliçe işlemlerini daha güvenli ve şeffaf hale getirir, akıllı sözleşmeler ile ödeme süreçlerini hızlandırır. 4. Mobil Uygulamalar ve Online Platformlar: Müşterilerin sigorta poliçelerini incelemelerine, teklif almalarına ve taleplerini hızlı bir şekilde iletmelerine olanak tanır. Bu teknolojiler, sigortacılık sektörünün daha verimli, müşteri odaklı ve esnek bir yapıya kavuşmasını sağlar.

Tier 3 ve Tier 4 veri merkezleri arasındaki temel farklar şunlardır: Tier 3: - Hata toleransı: N+1 (işlem için gereken miktar artı bir yedekleme). - Elektrik kesintilerine karşı koruma: 72 saat. - Yıllık kesinti süresi: 1,6 saatten fazla değil. - Özellikler: Yedeklemeler, beklenmedik sorunlar yaşansa bile minimum çalışma süresinin korunmasını sağlar. Tier 4: - Sıfır başarısızlık noktası. - 96 saatlik elektrik kesintisi koruması. - Yıllık kesinti süresi: 26,3 dakikadan fazla değil. - Özellikler: Çift güç kaynağı ve yedekli soğutma, birincil gibi çalışan yedekler.