VeriBilimi

Bias kelimesi İngilizce'de çeşitli anlamlara gelir: İsim olarak: ön yargı, peşin hüküm, tarafgirlik; verev, çapraz çizgi; eğilim, meyil, eğim; istatistiksel yanlılık; elektrik ve elektronikte öngerilim, polarizasyon. Fiil olarak: etkilemek, tarafsızlığını bozmak, tarafgir kılmak; önyargılı hareket ettirmek. Ayrıca, "bias" kelimesi, "Priene'li Yedi Bilge'den biri" anlamında da kullanılabilir.

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ile çeşitli analizler yapılabilir, bunlar arasında: Betimsel istatistikler: Frekans analizi, çapraz tablo, normal dağılım testleri. Hipotez testleri: T-testi, varyans analizi (ANOVA, MANOVA, ANCOVA). Korelasyon ve regresyon analizleri: Pearson korelasyonu, doğrusal regresyon, çoklu regresyon. Faktör analizi. Madde analizi ve güvenirlik testi. Diskriminant analizi. Multilevel analizi. Zaman serileri analizi. SPSS, genellikle nicel veri analizleri için kullanılır ve parametrik ile parametrik olmayan testlerin yürütülmesine olanak tanır.

Veri görselleştirme, verileri temsil etmek için tablo, grafik veya harita gibi görsel unsurların kullanılması sürecidir. Veri görselleştirmenin bazı amaçları: Bilgiyi daha anlaşılır hale getirmek. Önemli bilgileri vurgulamak. Hikaye anlatmak. Veri görselleştirme, infografik ve dataviz olmak üzere iki ana türe ayrılır.

Anaconda ve Miniconda arasındaki seçim, kullanıcının ihtiyaçlarına ve deneyim seviyesine bağlıdır. Anaconda'nın avantajları: Kullanıma hazır paketlerle kolaylık. Jupyter Notebook ve Spyder gibi araçlara hızlı erişim. Anaconda Navigator ile kullanıcı dostu arayüz. Miniconda'nın avantajları: Hafif ve özelleştirilebilir yapı. Sadece gerekli paketlerin kurulumu. Sınırlı disk alanı olan ortamlarda kullanım. Üretim ortamları ve CI/CD boru hatlarında tercih edilme. Anaconda, yeni başlayanlar ve hızlı kurulum isteyenler için uygundur.

Veri analizi yüksek lisansı ile veri bilimi yüksek lisansı arasındaki seçim, kişinin hedeflerine ve ilgi alanlarına bağlıdır. Veri analizi yüksek lisansı, genellikle istatistiksel veri analizi ve araştırma odaklıdır. Veri bilimi yüksek lisansı ise, büyük veri kümelerinden bilgi ayıklamak için bilgisayar bilimi, karar analizi, istatistik ve matematik gibi farklı disiplinleri bir araya getirir. Her iki alanda da uzmanlaşan kişiler, geniş bir iş teklifiyle karşılaşabilir. Hangi programın daha iyi olduğu, kişisel tercihler ve eğitim sonrası kariyer planlarına bağlıdır.

Arı Bilgi Bilişim Teknolojileri Akademisi, katılımcılara yazılım geliştirme, veri bilimi, yapay zeka, siber güvenlik ve dijital pazarlama gibi alanlarda eğitim veren bir kurumdur. Akademi, şu işleri yapar: Eğitim verme: Yazılım uzmanlığı, yapay zeka, grafik tasarım gibi çeşitli alanlarda kurslar düzenler. Proje ve staj imkanı sunma: Endüstri liderleriyle ortak projeler ve staj imkanları sağlar. Sertifika verme: Uluslararası geçerliliğe sahip sertifikasyon imkanı sunar. Sosyal sorumluluk: Sosyal sorumluluk projelerine önem verir ve destekler. Kariyer desteği: Kariyer seminerleri düzenler ve girişimcilik danışmanlığı yapar.

DS kısaltması farklı bağlamlarda çeşitli anlamlara gelebilir: Darmstadtiyum elementinin simgesi. Bilgi Sistemleri ve Hizmetleri Başkanlığı (DIA). Direct Support (Doğrudan Destek). Doctrine Sponsor (Doktrin Sponsoru). Detective Sergeant (Dedektif Çavuş), Commonwealth ülkelerinde kullanılan bir polis rütbesi. Digital Signal (Dijital Sinyal). Down Syndrome (Down Sendromu). Ayrıca, Dire Straits rock grubunun hayranları tarafından kullanılan bir kısaltma olarak da bilinir.

Siluet analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Analiz yapılacak veriler toplanır ve gerekli ön işlemler uygulanır. 2. Siluet Modülünün Geliştirilmesi: Eğer gerekli ise, siluet analizi için bir modül veya araç çubuğu oluşturulur. 3. Analizin Gerçekleştirilmesi: Gözlem yapılan noktadan belirli bir görüş alanında kalan nesnelerin silüet görüntüsü üretilir ve yeni binaların silüete etkileri tespit edilir. 4. Sonuçların Değerlendirilmesi: Analiz sonuçları değerlendirilir ve gerekirse yeni binaların maksimum yüksekliği veya kat adedi gibi parametreler hesaplanır. Siluet analizi, özellikle kentsel planlama ve peyzaj düzenlemelerinde, önemli binaların silüetinin korunması ve imar planlarının doğru şekilde yapılabilmesi için kullanılır. Ayrıca, siluet katsayısı hesaplanarak bir kümeleme algoritmasının performansı da değerlendirilebilir.

Mehmet Kadri Gofralilar, GitHub'da veri bilimi ve bilgisayar mühendisliği alanlarında projeler geliştiren bir bilgisayar bilimcisi ve takım lideri olarak çalışmaktadır. Ayrıca, salgın tespiti, zaman serisi analizi ve orman yangını tahmini gibi gerçek dünya sorunlarını ele alan araştırma projelerinde yer almıştır.

Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.

Teknoloji tasarımında bazı meslekler: UX/UI Tasarımcısı: Kullanıcıların dijital ürünlerle olan etkileşimini tasarlar ve iyileştirir. Giyilebilir Teknoloji Tasarımcısı: Akıllı cihazlar ve yapay zeka destekli, sensörlerle donatılmış ürünler tasarlar. 3D Yazıcı Mühendisi: 3D yazıcılar ile üretim süreçlerini planlar ve yönetir. Bulut Hesaplama Uzmanı: Bulut sistemlerinin yazılım ve donanımını yönetir. Dijital Tasarımcı: Görsel tasarımdan 2 ve 3 boyutlu tasarımlara kadar çeşitli projeler yürütür. İletişim Tasarımcısı: Marka ve müşteriler arasındaki iletişimi tasarımla sağlar. Bu mesleklerin her biri, teknik beceriler ve yaratıcılığın yanı sıra sürekli öğrenme ve yenilikçi düşünme gerektirir.

"Matematik Yurdu" ifadesinin ne anlama geldiğine dair bilgi bulunamadı. Ancak, matematik bölümü mezunlarının yapabileceği bazı işler şunlardır: Öğretmenlik: İlkokul, ortaokul ve liselerde matematik öğretmeni olarak çalışma. Akademik kariyer: Üniversitelerde araştırma görevlisi veya öğretim üyesi olarak görev alma. Finans ve bilişim: Finansal analiz, risk yönetimi, veri analizi ve matematiksel modelleme alanlarında çalışma. Endüstri ve araştırma: AR-GE, lojistik, üretim ve pazarlama gibi sektörlerde çeşitli pozisyonlarda bulunma. Özel sektör: Danışmanlık, yönetim ve bilgi teknolojileri uzmanlığı gibi alanlarda istihdam edilme.

Unpivot, sütun bazında düzenlenmiş verileri satır bazında analiz etmek için kullanılan bir işlemdir. Unpivot'un bazı kullanım amaçları: Veriyi normalleştirme. Esneklik sağlama. Standartlaştırma. Unpivot işlemi, özellikle Pivot tabloların tersine çevrilmesinde kullanılır.

Streamlit, veri bilimcilerin ve mühendislerin Python'da hızlı ve etkili bir şekilde etkileşimli web uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Başlıca kullanım alanları: Veri görselleştirme: Popüler görselleştirme kütüphaneleri ile uyumludur ve veri tablolarını, interaktif grafikleri kolayca oluşturma imkanı sunar. Makine öğrenimi modelleri: Eğitilmiş makine öğrenimi modellerini interaktif uygulamalar aracılığıyla paylaşma. Keşifsel veri analizi (EDA): Dinamik veri setlerini görselleştirme ve keşfetme. Hızlı prototipleme: Kod her değiştirildiğinde uygulamanın otomatik olarak güncellenmesiyle hızlı prototip geliştirme. Veri panoları: Temel performans göstergelerini (KPI) izlemek için etkileşimli panolar oluşturma. Streamlit, HTML, CSS veya JavaScript bilgisi gerektirmez ve kullanıcıların karmaşık veri uygulamalarını kullanıcı dostu ve görsel olarak çekici arayüzlere dönüştürmesine olanak tanır.

Bilgisayar bilimleri mezunları, geniş bir kariyer yelpazesine sahiptir ve çeşitli alanlarda çalışabilirler. İşte bazı örnekler: Yazılım geliştirici: Web, mobil veya masaüstü uygulamalar geliştirir. Veri bilimci: Büyük veri setlerini analiz ederek şirketlerin stratejik kararlar almasına yardımcı olur. Siber güvenlik uzmanı: Sistemleri siber tehditlere karşı korur ve güvenlik politikaları geliştirir. Yapay zeka mühendisi: Makine öğrenimi modelleri tasarlar ve uygular. Sistem mühendisi: Kurumsal altyapıları tasarlar ve yönetir. Akademisyen: Üniversitelerde bilgisayar bilimi dersleri verir ve teorik araştırmalar yapar. Oyun programcısı: Bilgisayar oyunları için grafik motorları ve fizik simülasyonları tasarlar. Mezunlar, teknoloji şirketleri, bankalar, finans kurumları, sağlık kuruluşları, e-ticaret firmaları ve bilgisayar güvenliği şirketlerinde çalışabilirler.

Refik Anadol, uluslararası üne sahip bir medya sanatçısı ve veri ile makine zekasının estetiğinde öncüdür. Refik Anadol'un yaptığı işler: Sanatçı ve tasarımcı. Öğretim görevlisi. Şirket yöneticisi ve kurucu. NFT sanatçısı. Refik Anadol'un çalışmaları, dünyanın birçok yerindeki müzelerde, galerilerde ve sanat merkezlerinde sergilenmiştir.

Analiz çeşitleri farklı alanlarda çeşitli şekillerde sınıflandırılabilir: Finansal analizler: Statik analiz. Dinamik analiz. Yönetim analizleri. Kredi analizleri. Yatırım analizleri. Gıda analizleri: Kalitatif analiz. Kantitatif analiz. Veri analizleri: Açıklayıcı analiz. Teşhis analizi. Tahmine dayalı analiz. Kuralcı analiz.

Bias yapmak, bir kimse veya bir şeyle ilgili olarak belirli şart, olay ve görüntülere dayanarak önceden edinilmiş olumlu veya olumsuz yargı, peşin hüküm, peşin fikir oluşturmak anlamına gelir. Ayrıca, bias terimi, makine öğreniminde modelin yanlılık miktarını ifade etmek için de kullanılır. Bazı bias türleri: Confirmation bias (teyid etme (onaylama) önyargısı): Sadece kendi kararlarını doğrulayan bilgileri alma eğilimi. Hindsight bias (sonuç yanlılığı): Karar sürecini, karar anında bilinenlere değil, daha sonra ortaya çıkan sonuçlara bakarak değerlendirme. Self-serving bias (kendine fayda yanlılığı): Şanslılığı kendi becerisinin sonucu olarak, şanssızlığı ise başkasının hatasının sonucu olarak değerlendirme.

Yazılım mühendisleri, çeşitli alanlarda uzmanlaşarak farklı meslekler icra edebilirler. İşte bazı örnekler: Yazılım Geliştirici: Yazılım uygulamaları tasarlar, uygular ve test eder. Sistem Analisti: Mevcut BT sistemlerini inceler ve geliştirir. Mobil Uygulama Geliştiricisi: iOS, Android veya Windows gibi platformlar için mobil uygulamalar tasarlar ve kodlar. Web Geliştiricisi: Web siteleri veya web uygulamaları oluşturur ve bakımını yapar. Veri Bilimcisi: Karmaşık dijital verileri analiz eder ve yorumlar. Yapay Zeka Uzmanı: Makine öğrenimi ve derin öğrenme teknikleri kullanarak modeller geliştirir. Siber Güvenlik Analisti: Kuruluşun verilerini tehditlerden korur. Bulut Mühendisi: Bulut bilişimin teknolojik sorumluluklarını denetler. Yazılım Mimarı: Üst düzey tasarım seçimleri yapar ve kodlama standartlarını belirler. Bu meslekler, yazılım mühendislerinin uzmanlık alanlarına ve çalıştıkları sektöre göre değişiklik gösterebilir.

Veri bilimi görselleştirme, verileri grafikler, haritalar veya diğer görsel temsil biçimleriyle ifade etme sanatıdır. Bu süreç, karmaşık ve ham verilerin daha kolay anlaşılabilir, okunabilir ve yorumlanabilir hale getirilmesi için kullanılır. Veri görselleştirmenin bazı türleri: İnfografik. Dataviz. Veri görselleştirme, iş dünyasında, akademik araştırmalarda, veri analizinde ve karar verme süreçlerinde yaygın olarak kullanılır.