VeriBilimi

SPSS'de çok değişkenli analiz yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Organizasyonu: Araştırmaya bağlı olarak veriler anket, hasta bilgileri gibi çeşitli yöntemlerle toplanır ve organize edilir. 2. Veri Girişi: Veriler, SPSS'deki veri sayfasına veya Excel gibi bir elektronik tablo programına girilir. 3. Analizin Yapılması: İlk olarak verilerin normal dağılım gösterip göstermediği test edilir, ardından frekans dağılımları oluşturulur. 4. Sonuçların Tablolaştırılması: Analiz sonuçları tablo ve grafikler halinde düzenlenir. 5. Sonuçların Yorumlanması: İstatistiksel bilgiler ve görselleştirmeler kullanılarak bulgular yorumlanır. Çok değişkenli analiz yöntemleri arasında çok değişkenli regresyon analizi, çok değişkenli varyans analizi (MANOVA), faktör analizi, diskriminant analiz ve kümeleme analizi gibi teknikler bulunur.

İş garantili büyük veri eğitimi, katılımcılara veri bilimi ve büyük veri analizi konularında kapsamlı beceriler kazandırarak, mezun olduktan sonra iş bulma garantisi sunan eğitim programlarıdır. Bu tür eğitimlerin temel özellikleri şunlardır: Müfredat: Python, R, SQL, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve büyük veri teknolojileri gibi sektörle ilgili becerilere odaklanır. Kariyer destek hizmetleri: Özgeçmiş oluşturma, mülakat pratiği ve işveren ağlarına erişim gibi hizmetleri içerir. Gerçek dünya projeleri: Capstone projeleri ve gerçek dünya veri kümeleri ile uygulamalı öğrenmeyi vurgular. Mentorluk: Teknik beceriler ve kariyer tavsiyeleri konusunda mentorlarla çalışma imkanı sunar. Öne çıkan bazı iş garantili büyük veri eğitimi programları şunlardır: Springboard: Python, makine öğrenimi ve veri görselleştirme dersleri sunar, mezunların %93'ü garanti edilen süre içinde iş bulur. General Assembly: Teknik eğitimi kariyer hizmetleriyle birleştirir, 180 gün içinde iş bulamayanlara geri ödeme garantisi sunar. Flatiron School: Python, SQL, makine öğrenimi ve veri mühendisliği üzerine yoğunlaşan sürükleyici bir program sunar.

Bias kelimesi iki farklı anlamda kullanılabilir: 1. Ön yargı: Bir kişinin veya grubun diğerlerinden daha fazla lehine veya aleyhine olma eğilimi, haksız bir şekilde bir tarafı destekleme. 2. Veri biliminde bias: Verilerin toplama, işleme veya analiz edilme süreçlerinde yapılan hatalar sonucu ortaya çıkan sistematik sapmalar.

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ile çeşitli istatistiksel analizler yapılabilir: 1. Betimleyici İstatistikler: Veri setindeki örneklemin genel özelliklerini tanımlamak için kullanılır. 2. Çaprazlamalar (Cross-Tabulation): İki veya daha fazla kategorik değişken arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılır. 3. T-Testi ve ANOVA: İki grup arasındaki ortalama farklılığını ve üç veya daha fazla grubun ortalamaları arasındaki farklılıkları test eder. 4. Korelasyon ve Regresyon Analizi: İki sürekli değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve şiddetini belirler ve bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleyerek tahminlerde bulunur. 5. Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin ikili olduğu durumlarda regresyon analizine alternatif olarak kullanılır. 6. Faktör ve Kümeleme Analizi: Veri setindeki değişkenler arasındaki korelasyonlar temel alınarak daha az sayıda faktör elde eder ve benzer özelliklere sahip gözlemleri gruplara ayırarak yapı ve ilişkileri ortaya çıkarır. Ayrıca, SPSS metin verilerinin incelenmesi ve tahmin modelleri oluşturulması gibi alanlarda da kullanılabilir.

Veri görselleştirme, büyük miktarda karmaşık veri ve enformasyonu anlaşılır kılabilmek amacıyla tasarlanan, statik, dinamik veya interaktif öğeler içeren bir tasarım pratiğidir. Temel amacı, verilerin grafik, harita veya tablo gibi görsel öğelerle sunularak: - Hızlı anlama sağlamaktır; insan beyni görselleri metinden daha hızlı işler. - Karar alma süreçlerini hızlandırmaktır; görselleştirilmiş veriler, daha doğru ve hızlı değerlendirme yapılmasını mümkün kılar. Yaygın veri görselleştirme türleri arasında çubuk grafikler, çizgi grafikler, pasta grafikler, ısı haritaları ve dağılım grafikleri bulunur.

Anaconda ve Miniconda arasında seçim yaparken, ihtiyaçlarınıza ve deneyim seviyenize göre karar vermelisiniz. Anaconda'nın avantajları: - Kapsamlı: 1500'den fazla önceden yüklenmiş paket ile geniş bir veri bilimi araçları yelpazesi sunar. - Kullanıcı dostu: Anaconda Navigator adlı grafik kullanıcı arayüzü ile ortamları ve paketleri yönetmek kolaydır. - Hızlı kurulum: Tüm paketler yüklü olarak geldiği için hızlı bir başlangıç sağlar. Miniconda'nın avantajları: - Hafif ve özelleştirilebilir: Sadece Python, Conda ve temel bağımlılıkları içerir, bu da disk alanı kısıtlı durumlarda idealdir. - Komut satırı kullanımı: Gelişmiş kullanıcılar için komut satırı üzerinden tam kontrol sağlar. - Deneyime açık: Farklı paket ve yapılandırmaları denemek isteyenler için uygundur. Özetle: - Başlangıç seviyesi ve veri bilimi yeni başlayanlar için Anaconda önerilir. - Deneyimli kullanıcılar ve belirli paket gereksinimleri olanlar için Miniconda daha uygundur.

Veri analizi yüksek lisans programı ve veri bilimi yüksek lisans programı farklı odak noktalarına sahiptir. Veri analizi yüksek lisans programı, veri toplama, depolama, düzenleme, yönetme ve analiz etme becerilerini kazandırmayı amaçlar. Veri bilimi yüksek lisans programı ise, veri bilimi, bilgisayar bilimi, karar analizi, istatistik ve matematik gibi disiplinleri birleştirerek yönetimsel kararları daha doğru vermeye yardımcı olmayı hedefler. Dolayısıyla, veri analizi daha çok veri odaklı kararlar almaya yönelik bir uzmanlık sağlarken, veri bilimi daha geniş bir yelpazede veri ile ilgili bilimsel ve teknolojik yetkinlikler sunar.

Arı Bilgi Bilişim Teknolojileri Akademisi, bilişim alanında çeşitli eğitimler sunan bir kurumdur. Faaliyet alanları şunlardır: Yazılım geliştirme: Yazılım uzmanlığı, Python, yapay zeka gibi konularda kurslar düzenler. Veri bilimi: Veri analizi ve raporlama eğitimleri verir. Dijital pazarlama: Google Adwords, sosyal medya uzmanlığı gibi alanlarda eğitim sunar. Endüstri entegrasyonu: Endüstri liderleriyle ortak projeler ve staj imkanları sağlar. Akademi, katılımcılara teorik bilginin yanı sıra pratik beceriler kazandırmayı hedefler.

Miuul, veri bilimi, yapay zeka, makine öğrenimi ve bulut mühendisliği alanlarında kariyer gelişimi odaklı bir eğitim ve teknoloji şirketidir. Faaliyet alanları: - Bootcamplar: Veri bilimci, veri analisti ve AWS bulut mühendisliği gibi konularda yoğun eğitim programları. - Kariyer yolları: Veri bilimi, veri mühendisliği ve derin öğrenme gibi alanlarda profesyonel gelişim yolları. - Danışmanlık hizmetleri: Veri bilimi projeleri yürüten şirketlere yönelik.

DS kısaltmasının farklı anlamları olabilir: 1. DS (TWAIN Data Source): Bilgisayar ile scanner makinesi arasında iletişim sağlayan bir arabirim dosyasıdır. 2. DS (Double-Sided): Çift taraflı (disket) anlamına gelir. 3. DS (Data Science): Veri bilimi anlamına gelir. 4. DS Automobiles: Groupe PSA'nın lüks otomotiv bölümüdür.

Siluet analizi iki farklı bağlamda yapılabilir: mimari tasarım ve veri bilimi. Mimari tasarımda siluet analizi şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Alan Seçimi: Analiz edilecek alanın belirlenmesi. 2. Gözlerin Kapatılması: Alana bakıldıktan sonra gözler kapatılır ve hafızada kalan görüntü değerlendirilir. 3. Çizgisel Belirginleştirme: Nesnenin sadece dış hatları çizilerek, detaylar olmadan bir siluet oluşturulur. 4. Ölçeklendirme: Gerekirse ölçeklendirilerek çizim tamamlanır. Veri biliminde siluet analizi ise, verilerin kümelenmesi ve benzerliklerinin değerlendirilmesi sürecidir. Bu analizde: 1. Veri Ön İşleme: Aykırı değerler ve eksik değerler verilerden çıkarılır ve gerekirse standartlaştırma yapılır. 2. Kümeleme Algoritması Seçimi: Hiyerarşik kümeleme, k-ortalamalar kümeleme gibi yöntemler kullanılır. 3. Küme Sayısının Belirlenmesi: Dirsek yöntemi, siluet yöntemi gibi yöntemlerle küme sayısı belirlenir. 4. Sonuçların Değerlendirilmesi: Kümeleme sonuçları, daha önce belirgin olmayan kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için analiz edilir.

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

Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri şunlardır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics): Verilerin temel özelliklerini anlamak için kullanılır, ortalama, medyan, mod ve standart sapma gibi ölçüleri içerir. 2. Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyerek gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. 4. Hipotez Testi (Hypothesis Testing): Araştırma sorularının doğruluğunu test etmek için kullanılır, t-testleri ve ANOVA gibi testler yaygın olarak kullanılır. 5. Zaman Serisi Analizi: Verilerin zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır, trend analizleri ve sezonluk değişiklikler gibi faktörleri içerir. 6. Faktör Analizi: Verilerdeki temel yapıları veya faktörleri ortaya çıkarmak için kullanılır. 7. Cluster Analizi: Verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırma işlemidir.

Teknoloji tasarımında şu meslekler öne çıkmaktadır: 1. Yapay Zeka Mühendisleri: Yapay zeka teknolojileri üzerine çalışan ve makineleri öğrenme yetenekleriyle donatan mühendisler. 2. Veri Bilimcileri: Veri analizi yaparak büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkaran uzmanlar. 3. Siber Güvenlik Uzmanları: Şirketlerin dijital varlıklarını koruyan ve siber tehditleri tespit eden profesyoneller. 4. Blockchain Geliştiricileri: Blockchain teknolojisi üzerinde çalışan ve akıllı sözleşmeler yaratan uzmanlar. 5. Robot Koordinasyon Uzmanları: Üretim süreçlerinde robotların bakımını ve onarımını yapan uzmanlar. 6. AR (Artırılmış Gerçeklik) Geliştiricileri: AR teknolojileri üzerine tasarım ve kodlama yapan geliştiriciler. Bu meslekler, teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte iş dünyasında giderek daha fazla önem kazanmaktadır.

Matematik mezunları çeşitli alanlarda iş yapabilirler: 1. Finans ve Bankacılık: Risk yönetimi, finansal analiz ve yatırım stratejileri geliştirme. 2. Sigortacılık: Aktüerya bilimi, sigorta matematiği ve risk değerlendirme. 3. Eğitim: Okullar, kolejler ve üniversitelerde matematik öğretmeni veya akademisyen olarak çalışma. 4. Veri Bilimi: Veri analizi, makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme. 5. Yazılım ve Bilgisayar Bilimleri: Algoritma geliştirme, kriptografi ve bilgisayar güvenliği. 6. Araştırma ve Analiz: Hükümet kurumları veya araştırma enstitülerinde politika analizi ve istatistiksel araştırmalar. 7. Biyoteknoloji ve Sağlık Bilimleri: Biyoistatistik ve epidemiyoloji alanlarında çalışma. Ayrıca, matematik mezunları danışmanlık, operasyonel araştırma ve lojistik gibi alanlarda da görev alabilirler.

Unpivot işlemi, geniş formattaki verileri uzun formatta dönüştürerek verilerin daha kolay işlenmesini, daha insan tarafından okunabilir hale gelmesini ve çeşitli analitik ve görselleştirme görevleri için daha uygun olmasını sağlar. Unpivot'un bazı kullanım alanları: - Veri ön işleme: Daha fazla analiz yapmadan önce veri setlerinin tutarlı ve uyumlu olmasını sağlar. - Veri temizleme: Geniş formattaki verilerde birçok sütunla birlikte gelen eksik veya boş değerleri azaltır. - Zaman serisi analizi: Ayrı sütunlarda kaydedilen zaman dilimlerini tek bir zaman değişkeni sütununda birleştirerek zaman serisi analizini kolaylaştırır. - Görselleştirmeler: Uzun formattaki veriler, ek veri manipülasyonu gerektirmeden çeşitli grafik türleriyle doğrudan kullanılabilir.

Streamlit, veri bilimi ve makine öğrenimi projeleri için web uygulamaları oluşturmak ve paylaşmak amacıyla kullanılan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Streamlit'in işe yarar yönleri: - Kolay kullanım: Sadece birkaç satır Python kodu ile web uygulamaları oluşturmayı sağlar. - Gerçek zamanlı güncellemeler: Kod değiştirildiğinde uygulamayı otomatik olarak günceller. - Etkileşimli widget'lar: Slider, buton, metin girişi gibi etkileşimli öğeler ekler. - Veri görselleştirme: Matplotlib, Plotly ve Altair gibi popüler kütüphanelerle entegrasyon sağlar. - Deployment: Uygulamaları Streamlit Cloud, Heroku veya AWS gibi platformlarda kolayca dağıtabilir. Streamlit, veri bilimcilerin bulgularını hızlıca prototipleyip paylaşmaları ve interaktif araçlar oluşturmaları için ideal bir araçtır.

Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidirler. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı modeller ve kalıplar çıkarma sürecidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayarların veri analizi yaparak öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarımı ve geliştirilmesiyle ilgilenen bir bilim dalıdır.

Bilgisayar bilimleri okuyan kişiler, çeşitli alanlarda kariyer yapabilirler. İşte bazı iş olanakları: 1. Yazılım Geliştirme: Yazılım mühendisi olarak çalışarak masaüstü, mobil veya web uygulamaları geliştirebilirler. 2. Veri Bilimi: Büyük verilerle çalışarak analiz yapar ve veri bilimci olarak görev alabilirler. 3. Siber Güvenlik: Bilgisayar sistemlerinin güvenliğini sağlamak ve siber saldırılara karşı savunma stratejileri geliştirmek üzere çalışabilirler. 4. Yapay Zeka: Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri geliştirerek otomasyon ve tahmine dayalı analiz üzerine çalışabilirler. 5. Sistem ve Ağ Yönetimi: Bilgi teknolojileri departmanlarında sistem veya ağ yöneticisi olarak görev alabilirler. 6. Oyun Tasarımı: Video oyunları tasarlama ve kodlama yapabilirler. 7. Araştırma ve Geliştirme: Teknoloji şirketlerinde veya akademik kurumlarda Ar-Ge projelerinde yer alabilirler. 8. Eğitim ve Akademi: Üniversitelerde veya teknik eğitim kurumlarında öğretim görevlisi olarak ders verebilirler.

Refik Anadol, uluslararası üne sahip bir medya sanatçısı, yönetmen ve tasarımcıdır. Çalışmalarını Refik Anadol Studio altında gerçekleştiren sanatçı, veri bilimi ve yapay zekayı mimari ve medya sanatlarıyla buluşturan projeler üretmektedir. Bazı öne çıkan projeleri: - Büyük Doğa Modeli: Doğa verilerini işleyerek akademisyenler, araştırmacılar ve doğaseverler için etkileşimli bir Yaşayan Ansiklopedi oluşturmak. - Machine Hallucinations: Veri estetiğini araştıran ve yapay zekanın öğrenilmiş imgelerinden hareketle doğanın sürekli değişen görsel temsillerini üreten bir proje. - Sense of Space: İnsan beyni ile ilgili temel soruları incelemek için nörobilim ve sanatı birleştiren bir AI veri heykeli.