BüyükVeri

Apache Kafka, akış verilerini gerçek zamanlı olarak alıp işlemek için kullanılan bir dağıtılmış veri deposudur. Kullanım alanlarından bazıları: Veri entegrasyonu ve aktarımı. Etkinlik takibi. Uygulama günlüklerinin toplanması. Stream processing (akış işleme). Büyük veri entegrasyonları. Gerçek zamanlı öneriler ve kararlar. Kafka, yüksek performans, yatay ölçeklenebilirlik, hataya dayanıklılık ve esneklik gibi özellikler sunar.

Pazarlama 1.0, 2.0 ve 3.0 kavramları, pazarlama stratejilerinin evrimini ifade eder. 1. Pazarlama 1.0: Sanayi devrimiyle birlikte ortaya çıkmıştır. 2. Pazarlama 2.0: Enformasyon çağıyla birlikte ilişkisel pazarlama anlayışının hakim olduğu bir dönemdir. 3. Pazarlama 3.0: Değer odaklı bir pazarlama anlayışıdır.

İTÜ Beehub, İstanbul Teknik Üniversitesi tarafından 2021 yılında geliştirilmeye başlanan ve 2022 yılında hizmete alınan bütünleşik büyük veri platformudur. Bu platform, kurum verilerinin belirlenen aralıklarda izlenmesine, değerlendirilmesine ve yorumlanmasına olanak sağlar.

Palantir Technologies hisse senedi, veri analitiği ve büyük veri yönetimi alanında uzmanlaşmış bir yazılım şirketinin hisselerini temsil eder. Şirketin ana faaliyetleri şunlardır: - Palantir Gotham: İstihbarat topluluğu ve savunma bakanlığındaki ofislerde terörle mücadele analistleri tarafından kullanılan yazılım platformu. - Palantir Foundry: Özel kurumlara hizmet veren, kapsamlı veri ortamları sağlayan ve operasyonel verimliliği artıran platform. - Palantir Artificial Intelligence Platform: Yapısal ve yapılaştırılmamış verileri yapay zeka modellerine dönüştüren yazılım. Palantir Technologies, hükümet, finans ve sağlık gibi çeşitli sektörler için veri odaklı karar alma süreçlerinde kritik bir araç olarak hizmet vermektedir.

Hiperzeka matematik, matematiksel düşünme becerilerini, mantıksal analiz yeteneklerini ve problem çözme kabiliyetlerini geliştirmek için kullanılır. Bu kavramın işe yaradığı bazı alanlar şunlardır: 1. Büyük Veri Analizi: Karmaşık istatistiksel yöntemler ve algoritmalar kullanarak veri setlerinden anlamlı bilgiler elde edilmesini sağlar. 2. Optimizasyon Problemleri: Kaynakların en verimli şekilde kullanılmasını sağlamak için en uygun çözümleri bulur. 3. Matematiksel Teorilerin Geliştirilmesi: Yeni matematiksel teoremlerin keşfine katkıda bulunur. 4. Eğitim: Öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme programları sunarak problem çözme yeteneklerini artırır. Ayrıca, hiperzeka destekli matematik eğitimi, öğrencilerin matematik korkusunu yenmelerine ve özgüvenlerini artırmalarına yardımcı olur.

Datakron adlı şirket, veri odaklı bir kuluçka merkezi olarak, işgücü piyasası ekosistemi için SaaS (Yazılım-Hizmet Olarak) çözümleri sunmaktadır. Başlıca faaliyetleri: - Kapsamlı ve güncel piyasa işgücü verilerini, müşterilerin yenilikçi içgörüler ve öngörücü yetenekler elde etmelerini sağlayan akıllı taksonomilere dönüştürmek. - Büyük veri analitiği, görselleştirmeler ve gösterge tabloları kullanarak işgücü piyasası istihbaratını sağlamak. Ayrıca, Kron adlı başka bir şirket de veri güvenliği ve yönetimi alanlarında çözümler sunmaktadır.

En zor algoritma problemi olarak kabul edilebilecek tek bir sorun yoktur, çünkü algoritma problemleri genellikle karmaşıklık sınıflarına göre değerlendirilir ve bu sınıfların belirlenmesi bile teorik bilgisayar bilimi ve grafik teorisi bilgisi gerektirir. Bazı zor algoritma problemleri şunlardır: NP-tam problemler: Bu tür problemler, verilen herhangi bir çözümün doğru olup olmadığını doğrulamanın zor olduğu problemlerdir. Rastgele algoritmalar: Bu algoritmaların davranışlarını analiz etmek, doğal rastgelelikleri nedeniyle daha karmaşıktır ve başarı ve başarısızlık olasılıklarının yanı sıra performans garantilerinin belirlenmesi ek zorluklar ekler. Büyük veri problemleri: Büyük veri kümeleriyle çalışırken yüksek karmaşıklığa sahip algoritmalar, performans sorunlarına yol açabilir.

Büyük Veri (Big Data), geleneksel veri işleme yöntemleriyle başa çıkılamayacak kadar büyük, hızlı ve çeşitli veri kümeleridir. Büyük Veri'nin temel bileşenleri: 1. Hacim (Volume): Verilerin devasa boyutlarını ifade eder. 2. Hız (Velocity): Verilerin toplama ve işleme hızını belirtir. 3. Çeşitlilik (Variety): Verilerin farklı formatlarda (yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) olmasını ifade eder. Büyük Veri'nin kullanım alanları: - Finans: Müşteri gruplandırması ve risk yönetimi. - Sağlık: Kişiselleştirilmiş tedavi yöntemleri. - Eğitim: Öğrenci başarı oranlarına göre ders programlaması. - E-ticaret: Kişiselleştirilmiş ürün ve kampanyalar. Büyük Veri'nin önemi: Karar alma süreçlerini daha bilinçli ve etkili hale getirerek rekabet avantajı sağlar.

Yapay zeka, üç ana dönemde gelişmiştir: 1. Başlangıç Dönemi (1950–1970): Yapay zekanın temelleri, Alan Turing'in "Turing Testi" ve 1956'da Dartmouth Konferansı ile atılmıştır. 2. Yapay Zeka Kışı (1970–1990): Beklentilerin büyük olması ancak teknolojinin sınırlı kalması nedeniyle araştırmalar durmuş, finansman azalmıştır. 3. Yeniden Yükseliş ve Büyük Veri Çağı (1990–Günümüz): İnternetin yaygınlaşması ve hesaplama gücünün artışı ile yapay zeka yeniden ivme kazanmış, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri yaygınlaşmıştır.

Türk Telekom Büyük Veri Kampı tamamen ücretsizdir.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme farklı alanlarda çeşitli amaçlarla kullanılır: Denetimli Öğrenme: - Finans: Kredi risk analizi ve ürün öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır. - Sağlık: Hastalık teşhisi gibi hayati önem taşıyan durumlarda yüksek hassasiyet gerektirir. - Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve pazarlama kampanyalarının hedef kitleye göre optimize edilmesi için kullanılır. Denetimsiz Öğrenme: - Anomali Tespiti: Bankalarda kara para aklama tespitinde ve üretimde makine arızalarının önceden belirlenmesinde etkilidir. - Müşteri Segmentasyonu: Müşteri davranışlarını analiz ederek yeni pazar segmentleri oluşturmak için kullanılır. - Görüntü İşleme: Görüntüler üzerindeki nesnelerin otomatik olarak sınıflandırılmasında kullanılır. Her iki yöntem de büyük veri setlerinin analizinde ve veri keşfinde yaygın olarak kullanılır.

Bozdan Teknoloji çeşitli alanlarda yenilikçi çözümler sunan bir şirkettir: 1. Yapay Zeka ve Otomasyon: Veri analizi ve tahminleme süreçlerini daha akıllı hale getiren yapay zeka uygulamaları geliştirir. 2. Nesnelerin İnterneti (IoT): Cihazlar arasındaki bağlantıyı kuvvetlendirerek akıllı yaşam alanları oluşturur. 3. Büyük Veri Analitiği: Verilerin anlamlandırılması ve stratejik kararların alınması için analitik çözümler sunar. 4. Blok Zinciri Teknolojisi: Güvenlik, şeffaflık ve veri bütünlüğü sağlamak amacıyla blok zinciri çözümleri geliştirir. 5. Sürdürülebilirlik: Yenilenebilir enerji sistemleri ve atık yönetimi gibi çevre dostu çözümler sunar. Ayrıca, elektronik cihaz mağazaları alanında da faaliyet göstermektedir.

Halkla ilişkilerde büyük veri analizi, büyük veri kümelerinden içgörüler çıkararak stratejik iletişim süreçlerini optimize etme yöntemidir. Bu analiz süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama: Kurumların faaliyetleri sonucunda elde ettikleri yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanması. 2. Veri Hazırlığı: Toplanan verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve analiz için uygun hale getirilmesi. 3. Veri Madenciliği: Verilerdeki kalıplar, ilişkiler ve trendlerin keşfedilmesi için veri madenciliği ve diğer analiz tekniklerinin kullanılması. 4. Yorumlama ve Eylem Önerileri: Analiz sonuçlarının yorumlanarak stratejik iletişim kararlarına dönüştürülmesi. Büyük veri analizi, halkla ilişkilerin performans ölçümlerini genişleterek, paydaşları ve rakipleri daha iyi anlamaya ve krizleri önceden tahmin etmeye yardımcı olur.

KDD (Knowledge Discovery in Databases) ile çalışmak, büyük ve karmaşık veri setlerinden faydalı bilgiler ve içgörüler çıkarma sürecini içerir. Bu süreç, aşağıdaki adımları takip eder: 1. Veri Seçimi: Analiz için ilgili verilerin belirlenmesi ve seçilmesi. 2. Veri Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, eksik ve tutarsız verilerin çıkarılması. 3. Veri Dönüşümü: Verilerin veri madenciliği tekniklerinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi. 4. Veri Madenciliği: Verilerde gizli kalıplar, trendler ve ilişkiler keşfetmek için çeşitli veri madenciliği tekniklerinin uygulanması. 5. Model Değerlendirmesi: Keşfedilen kalıpların kullanışlılık ve önem açısından değerlendirilmesi. 6. Bilgi Sunumu: Elde edilen bilgilerin görselleştirmeler, raporlar veya diğer iletişim biçimleri aracılığıyla sunulması. 7. Uygulama: Kazanılan bilgi ve içgörülerin pratik uygulamalara entegre edilmesi. KDD, finans, sağlık, pazarlama, e-ticaret gibi çeşitli sektörlerde karar alma süreçlerini iyileştirmek ve iş performansını artırmak için kullanılır.

HBYS (Hastane Bilgi Yönetim Sistemi), hastaların hastaneye başvurusu ile başlayan tüm süreçlerin yönetimini sağlar. Bu sistem, aşağıdaki işlevleri yerine getirir: Malzeme ve insan kaynakları yönetimi: Hastanenin genel işleyişinde gerekli olan malzemelerin ve personelin takibi. Finansal akış yönetimi: Sağlık kurumunun finansal süreçlerinin izlenmesi ve yönetilmesi. Hasta verileri: Hastaların kimlik bilgileri, randevuları, teşhis ve tedavi süreçlerinin otomasyona kaydedilmesi. Büyük veri mühendisleri ise, büyük miktarda veriyi toplama, depolama, işleme ve analiz etme konularında uzmanlaşmış profesyonellerdir.

Veri bilimi ajansları, büyük veri kümelerini analiz ederek anlamlı bilgiler çıkaran ve bu bilgileri kullanarak şirketlere stratejik kararlar almalarında yardımcı olan profesyoneller olan veri bilimcileri istihdam ederler. Veri bilimi ajanslarının yaptığı işler arasında şunlar yer alır: Veri toplama ve temizleme: Çeşitli kaynaklardan gelen ham verileri toplamak ve analiz edilebilir hale getirmek. Veri analizi ve modelleme: İstatistiksel yöntemler ve algoritmalar kullanarak verilerdeki gizli desenleri ve ilişkileri keşfetmek. Makine öğrenimi uygulamaları: Veriyi kullanarak bilgisayarların öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirmek. Veri görselleştirme ve raporlama: Karmaşık veri analizlerini grafikler ve tablolar kullanarak anlaşılır hale getirmek ve bulguları paydaşlara sunmak. Karar destek sistemleri ve strateji geliştirme: Elde edilen içgörüleri kullanarak işletme stratejileri geliştirmeye yardımcı olmak.

NVIDIA Quadro K5200 grafik işlem birimi (GPU), profesyonel iş istasyonları için tasarlanmıştır ve aşağıdaki alanlarda yarar sağlar: 3D modelleme ve render: Karmaşık 3D modelleri hızlandırarak render işlemini kolaylaştırır. Büyük veri işleme: 8 GB GDDR5 bellek ile büyük ve karmaşık veri setlerini oluşturma ve işleme imkanı sunar. Çoklu ekran desteği: DisplayPort 1.2 üzerinden dört ekrana kadar destek vererek ultra yüksek çözünürlüklerde çalışma imkanı sağlar. Profesyonel uygulamalar: NVIDIA Quadro Sync ve SDI video giriş/çıkış desteği ile profesyonel uygulamalar ve üretim iş akışları için uygundur. Quadro K5200, mimarlık, mühendislik, animasyon ve bilimsel araştırma gibi alanlarda çalışan profesyoneller için ideal bir çözümdür.

Hindistan, Endüstri 4.0 teknolojilerini kullanmaktadır. Bu teknolojiler arasında: Otonom robotlar: Üretim süreçlerinde insan gücünün yerini alarak daha hızlı ve verimli üretim sağlar. Yapay zeka ve makine öğrenimi: Endüstriyel verilerin analiz edilmesi ve işletmelerin daha verimli çalışması için kullanılır. Büyük veri: Üretim süreçlerinden elde edilen verilerin daha iyi kararlar almak için kullanılması. Ayrıca, Hindistan'da yerli teknoloji geliştirme alanında da önemli adımlar atılmaktadır. Bu kapsamda: Uzay teknolojisi: Hindistan Uzay Araştırma Organizasyonu (ISRO), uydu fırlatma ve yerli roket teknolojisi gibi alanlarda çalışmalar yapmaktadır. Yapay zeka yongaları: Ola gibi şirketler, ARM mimarisi kullanarak yerli yapay zeka yongaları geliştirmektedir.

Yaman Teknoloji farklı alanlarda inovasyonlar geliştiren bir firmadır. Başlıca faaliyetleri şunlardır: 1. Yapay Zeka ve Otomasyon: İş süreçlerini hızlandıran ve insan hatasını minimize eden yapay zeka tabanlı uygulamalar geliştirir. 2. Nesnelerin İnterneti (IoT): Akıllı şehirler, akıllı ev sistemleri ve endüstriyel otomasyon projeleri gibi IoT teknolojileri üzerinde çalışır. 3. Büyük Veri Analizi: Veri analitik platformları ile işletmelere verilerini anlamlandırma ve içgörüler elde etme konusunda yardımcı olur. 4. Sürdürülebilir Teknolojiler: Yenilenebilir enerji kaynakları kullanarak enerji verimliliğini artıran sistemler ve çevre dostu üretim süreçleri geliştirir. 5. Güvenlik Sistemleri: Kamera, alarm ve yangın ihbar sistemleri gibi güvenlik çözümleri sunar.

Akgün Ş.'nin sağlık bilimleri alanındaki uluslararası perspektifleri hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, sağlık bilimleri alanında uluslararası perspektifler sunan bazı kaynaklar şunlardır: "Sağlık Bilimleri Alanında Uluslararası Araştırmalar IV". "Sağlık Bilimleri Alanında Uluslararası Araştırmalar XVII". "Sağlık Bilimleri Alanında Uluslararası Akademik Çalışmalar ve Teorik Bilgiler X". Ayrıca, Şenay Akgün'ün "Sağlık Coğrafyası ve Halk Sağlığı Uygulamaları" başlıklı makalesi, sağlık coğrafyasının halk sağlığı üzerindeki etkilerini uluslararası bir perspektifle ele almaktadır.