VeriBilimi

Python'da öğrenilebilecek bazı dersler şunlardır: 1. Python'a Giriş ve Temel Programlama: Python dilinin temelleri, değişkenler, veri türleri ve kontrol yapıları gibi konuları kapsar. 2. Temel Algoritmalar ve Veri Yapıları: Listeler, kümeler, sözlükler ve demetler gibi veri yapılarının kullanımı ve temel algoritmalar. 3. Nesne Tabanlı Programlama (OOP): Sınıflar, nesneler, encapsulation, inheritance ve polymorphism gibi kavramlar. 4. Versiyon Kontrol Sistemi (Git & Ekip Çalışması): Git komutları, GitHub kullanımı ve sürüm kontrolü. 5. SQL ve ORM ile Veritabanı Yönetimi: SQL komutları ve ORM kullanarak veritabanı işlemleri. 6. Python ile Makine Öğrenimi: Pandas, NumPy ve Scikit-Learn gibi kütüphanelerle makine öğrenimi modelleri oluşturma. 7. Python ile Web Geliştirme: Flask veya Django gibi web framework'leri kullanarak web uygulamaları geliştirme. 8. Veri Bilimi: Pandas, Matplotlib ve Seaborn ile veri analizi ve görselleştirme. 9. Yapay Zeka: TensorFlow ve Keras gibi kütüphanelerle yapay zeka projeleri geliştirme.

Veri Bilimi ve Analitiği bölümü, lisans düzeyinde Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi bünyesinde yer almaktadır.

RCTD iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Robust Cell Type Decomposition (RCTD): Bu, uzamsal transkriptomik verilerdeki hücre tipi karışımlarını ayrıştırmak için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. 2. RabbitCT Dataset (RCTD): Bu, Oxford Üniversitesi tarafından geliştirilen ve tıbbi görüntüleme ve bilgisayar vizyonunda kullanılan bir CT tarayıcı veri kümesidir.

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.

Veri bilimi için İngilizce'de "data science" terimi kullanılır.

"Extraction" kelimesi çeşitli anlamlara gelebilir: 1. Bilim ve teknoloji: Bir maddenin, bileşenin veya parçanın bir yerden çıkarılması işlemi. 2. Veri bilimi: Verilerin belirli bir sistem veya kaynaktan alınması. 3. Askeri: Bir kişinin düşman bölgesinden güvenli bir yere çıkarılması. 4. Genel kullanım: Bir kişinin kökeni veya asaleti.

Majority vote algoritması, makine öğrenmesinde birden fazla modelin kararlarını birleştirerek daha doğru tahminler yapmayı sağlar. Bu algoritmanın işlevleri: - Ensemble öğrenme: Farklı makine öğrenme modellerinin tahminlerini toplayarak daha robust ve güvenilir bir nihai tahmin oluşturur. - Bias azaltma: Bireysel modellerin önyargılarını dengeleyerek, tahminlerin daha adil ve tarafsız olmasını sağlar. - Veri gürültüsünü yumuşatma: Eksik veya hatalı verilerin etkilerini azaltarak, daha istikrarlı tahminler yapar. Majority vote algoritması, sağlık, finans, görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi çeşitli alanlarda uygulama bulur.

K-Means Kümeleme Algoritması, en yaygın kullanılan kümeleme algoritmalarından biridir. Bu algoritmanın çalışma prensibi şu adımlara dayanır: 1. Küme Sayısının Belirlenmesi: Kaç küme oluşturulacağının belirlenmesi. 2. Başlangıç Küme Merkezlerinin Seçilmesi: Rastgele olarak K adet veri noktasının seçilerek küme merkezlerinin belirlenmesi. 3. Verilerin Küme Merkezlerine Atanması: Her bir veri noktasının, en yakın küme merkezine atanması. 4. Küme Merkezlerinin Güncellenmesi: Her küme için yeni bir merkezin, o kümedeki tüm noktaların ortalamasının hesaplanmasıyla belirlenmesi. 5. Tekrar: 3. ve 4. adımların, küme merkezleri değişmediği sürece tekrarlanması.

Miuul, veri bilimi ve yapay zeka alanlarında kariyer gelişimi için eğitim ve danışmanlık hizmetleri sunan bir teknoloji şirketidir. Miuul'un yaptığı işler arasında: - Bootcamp ve kurslar: Veri bilimi, makine öğrenimi ve bulut mühendisliği gibi konularda çeşitli eğitim programları sunmak. - Mentor desteği: Sektör profesyonellerinden mentorluk sağlamak. - Gerçek dünya projeleri: Katılımcıların pratik deneyim kazanmaları için partner şirketlerin gerçek projeleri üzerinde çalışmak. - Şirketlere özel çözümler: Veri bilimi projelerinde şirketlere danışmanlık yapmak.

Veri diziliminde kullanılan yöntemler şunlardır: 1. Veri Toplama: Anketler, sensörler, web scraping gibi yöntemlerle veriler toplanır. 2. Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki hatalar, eksiklikler ve tutarsızlıklar giderilir. 3. Veri Dönüştürme: Veriler, farklı formatlara veya yapıya dönüştürülür. 4. Veri Analizi: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi teknikler kullanılarak veriler incelenir ve yorumlanır. 5. Veri Raporlama: Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilir ve sunulur.

Abaküs AI platformu, hem teknik bilgiye sahip olan hem de olmayan herkesin kullanabileceği şekilde tasarlanmıştır. Kullanıcı grupları: - Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri, karmaşık modelleri oluşturmak ve eğitmek için Abaküs AI'yi kullanabilir. - Geliştiriciler, API tabanlı entegrasyonlar için bu platformu tercih edebilir. - İş analistleri, karar destek sistemlerinde yapay zekayı kullanmak isteyen profesyoneller de Abaküs AI'den faydalanabilir.

MLOps, makine öğrenimi (ML) yaşam döngüsünü daha verimli yönetmek için veri bilimcileri ve mühendislere yardımcı olan bir dizi uygulamadır. MLOps'un yaptığı işler şunlardır: Deney takibi: En iyi modelleri belirlemek için deneylerin ve sonuçların izlenmesi. Model dağıtımı: Üretim ortamına modellerin dağıtılması ve uygulamalara erişilebilir hale getirilmesi. Model izleme: Performans ve davranışın sürekli olarak izlenmesi, sorunların ve bozulmaların tespit edilmesi. Model yeniden eğitimi: Yeni verilerle modellerin performansının iyileştirilmesi için yeniden eğitilmesi. Bu süreçler, ML modellerinin güvenilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir olmasını sağlar.

Hiyerarşik kümelemede (hierarchical clustering) çeşitli uzaklık ölçütleri kullanılabilir, bunlar arasında en yaygın olanları: 1. Euclidean mesafesi. 2. Manhattan mesafesi. 3. Cosine benzerliği. Ayrıca, kümeler arasındaki uzaklığı hesaplamak için linkage kriterleri de kullanılır, bunlar arasında tek bağlantı, tam bağlantı, ortalama bağlantı ve Ward'ın yöntemi gibi yöntemler bulunur.

Data Frog iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Oyun Kontrolcüsü: Data Frog, kablosuz oyun kontrolcüsü olarak tasarlanmıştır. 2. Veri Bilimi ve Programlama: "Data Frog" aynı zamanda veri bilimi ve bilgisayar programlama konularında kişisel notlar ve öğrenme kaynakları sunan bir web sitesinin adıdır.

Ordinal veri tipi, kategorileri temsil eden ve bu kategoriler arasında belirli bir sıralama veya düzenleme olan veri türüdür. Örnekler: - Eğitim seviyesi (ilkokul, ortaokul, lise, üniversite); - Memnuniyet derecesi (çok memnun, memnun, nötr, memnun değil, hiç memnun değil); - Akademik unvan (doktor, doçent, profesör). Ordinal veriler, sayısal değerler içerse de bu değerler üzerinde aritmetik işlemler (toplama, çıkarma, çarpma, bölme) yapılamaz.

Dataset oluşturma için çeşitli programlar ve kütüphaneler kullanılabilir: 1. Python: Python, veri bilimi ve makine öğrenimi projeleri için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. 2. Scikit-learn: Makine öğrenimi için çeşitli fonksiyonlar ve sınıflar sunan popüler bir Python kütüphanesidir. 3. Hugging Face Datasets: Doğal dil işleme görevleri için önceden oluşturulmuş datasets sağlayan bir Python kütüphanesidir. 4. Kili Technology: Makine öğrenimi projeleri için veri etiketleme ve yönetim araçları sunan bir platformdur. Diğer seçenekler arasında Google Forms, SurveyMonkey ve Typeform gibi veri toplama araçları da bulunur.

MAD (Mean Absolute Deviation) ve MAPE (Mean Absolute Percentage Error) nasıl bulunur aşağıdaki adımlarla açıklanabilir: 1. MAD Hesaplama: - Mutlak Hataları Hesapla: Gerçek değer ile tahmin edilen değer arasındaki farkı al ve bu farkları mutlak değer olarak hesapla. - Ortalama Al: Mutlak hataları toplayarak toplamını, hata sayısının kareköküne böl. 2. MAPE Hesaplama: - Mutlak Yüzde Hataları Hesapla: Her bir hata değerini gerçek değere böl ve sonucu 100 ile çarparak yüzde olarak ifade et. - Ortalama Al: Tüm mutlak yüzde hatalarının ortalamasını hesapla.

Data analisti, veri bilimi meslek grubuna girer.

Veri biliminin ilk kurucusu olarak kabul edilen kişi, John Graunt'tur.

Anaconda'nın önemli olmasının bazı nedenleri: Paket yönetimi: Anaconda, conda paket yönetim sistemi ile paket sürümlerini kolayca yönetir. Çok platformluluk: Anaconda, Windows, Linux ve MacOS gibi çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir. Geniş kütüphane desteği: Veri bilimi, analiz ve makine öğrenimi için gerekli birçok açık kaynak paketi içerir. Kullanıcı dostu arayüz: Anaconda Navigator gibi araçlar, kullanıcıların komut satırı komutlarını kullanmadan uygulamaları başlatmasına ve paketleri yönetmesine olanak tanır. Esneklik: Proje dosyalarını başka geliştiricilerle paylaşma ve farklı platformlarda projeler geliştirme imkanı sunar.