VeriBilimi

Go (Golang) programlama dili, yüksek performans gerektiren yazılım projeleri için kullanılır. İşte bazı kullanım alanları: Web geliştirme: API'ler ve web uygulamaları geliştirmek için tercih edilir. Mikro hizmetler: Hafif ve hızlı olması nedeniyle mikro hizmet mimarisinde kullanılır. Sistem programlama: Linux gibi işletim sistemleri için performans odaklı uygulamalar geliştirmek için uygundur. Ağ programlama: Yüksek eşzamanlılık yetenekleri sayesinde ağ tabanlı uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Veri bilimi ve makine öğrenimi: Veri analizi ve yapay zeka projelerinde kullanılabilir. Oyun geliştirme: Oyun motorlarında da tercih edilebilir. Ayrıca, Lugol adı verilen bir kimyasal bileşik de farklı alanlarda kullanılır: Tıp: Tiroid bezinin işleyişini destekler ve antiseptik olarak kullanılır. Deniz akvaryumları: Deniz suyundaki iyot eksikliğini gidermek için kullanılır.

Makine öğrenmesi için temel seviye şu adımları içermelidir: 1. Programlama: Python gibi bir programlama dilini öğrenmek gereklidir. 2. Veri Yapıları ve Algoritmalar: İlişkisel ağlar, karar ağaçları gibi temel algoritmaları öğrenmek önemlidir. 3. Matematik: Doğrusal cebir, çok değişkenli analiz ve istatistik bilgisi gereklidir. 4. Makine Öğrenmesi Araçları: Numpy, Pandas, Matplotlib gibi veri görselleştirme kütüphanelerini öğrenmek ve bunları kullanarak pratik yapmak önemlidir. Bu temel adımları tamamladıktan sonra, makine öğrenmesinin daha ileri konularına ve uygulamalarına yönelinabilir.

Tahlili istatistik (indaktif istatistik), ilgilenilen konuyla ilgili tüm veriler arasından seçilen alt veriler kullanılarak yapılan analizler ve bu analizler sonucunda elde edilen sonuçların tüm birimler hakkında yorumlanması ve bir karara bağlanması ile ilgilenir. Bu istatistik dalı aşağıdaki konuları kapsar: - örnekleme teorisi; - hipotez testleri; - regresyon ve korelasyon analizleri.

Robust bir model, makine öğrenimi bağlamında, çeşitli ve zorlu koşullar altında performansını koruyabilen bir model anlamına gelir. Bu, modelin: - Gürültülü veri girişlerine veya kasıtlı adversarial saldırılara rağmen doğru tahminler yapabilmesi; - Yeni durumlara genelleme yapabilmesi ve eğitim verilerindeki kalıpları ezberlemek yerine altta yatan yapıları öğrenebilmesi; - Tutarlı performans sergilemesi ve öngörülemeyen durumlarda bile güvenilir sonuçlar vermesi.

Predico AI iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Sosyal Medya Pazarlama Aracı: Predis.ai olarak da bilinen bu araç, işletmelerin AI destekli içerik analizi ve üretimi ile sosyal medya stratejilerini optimize etmelerine yardımcı olur. 2. Veri Bilimi ve Tahmin Analitiği: PreDICO olarak da bilinen bu şirket, yapay zeka, makine öğrenimi ve veri analitiği çözümleri geliştirir.

Makine Öğrenimi'nde modelleme süreci aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Belirleme: Öngörülmesi gerekenlerin ve bu tahminleri yapmak için gerekli gözlem verilerinin belirlenmesi. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerin toplanarak bir veri seti oluşturulması. 3. Veri Hazırlama: Verilerin makine öğrenimi için uygun hale getirilmesi, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturulması. 4. Model Seçimi: Problemi en iyi temsil edecek ve verilere uygun olan modelin seçilmesi. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verilerin modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmesi için ayrılması. 6. Model Eğitimi: Seçilen algoritmanın veri üzerinde eğitilmesi, modelin verilerden öğrenmesi ve tahminler yapması. 7. Model Değerlendirme: Modelin performansının ve doğruluğunun ölçülmesi, çapraz doğrulama, doğruluk, hassasiyet gibi metriklerle yapılması. 8. Parametre Ayarlama: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilmesi için uygun parametrelerin ayarlanması. 9. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapılması.

Cross-validation aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Model Seçimi: Farklı modelleri karşılaştırarak en iyi performansı göstereni seçmek için kullanılır. 2. Overfitting'i Önleme: Modelin eğitim verilerine fazla uyum sağlamasını (overfitting) engelleyerek, yeni, görülmeyen verilere genelleme yapmasını sağlamak için kullanılır. 3. Hipervarparametre Ayarı: Modelin hipervarparametrelerini optimize etmek, yani en iyi genelleme performansını elde etmek için gerekli değerleri belirlemek amacıyla kullanılır. 4. Veri Dengesizliği: Sınıfların dengesiz dağıldığı durumlarda, her bir katmanda sınıf dağılımını koruyarak daha doğru bir performans değerlendirmesi yapmak için kullanılır. 5. Gerçek Dünya Uygulamaları: Tıbbi teşhis, müşteri segmentasyonu, öneri sistemleri ve öngörücü bakım gibi alanlarda modellerin güvenilirliğini ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılır.

"EDA" iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Keşifsel Veri Analizi (EDA): Bu, veri biliminde verileri görsel ve istatistiksel olarak keşfederek eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri belirlemek için kullanılan bir yöntemdir. EDA'yı kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenir: - Veri toplama: Analizle ilgili tüm verileri tek bir yerde toplamak. - Veri temizleme: Aykırı değerleri, eksik verileri ve hataları kaldırmak. - Verileri keşfetme: Grafikler, tablolar ve tanımlayıcı istatistikler kullanarak verilere ilişkin temel bir anlayış kazanmak. 2. Olay Odaklı Mimari (EDA): Bu, olayların yayınlandığı, yakalandığı, işlendiği ve yanıtlandığı bir modern mimari modelidir. EDA'yı kullanmak için: - Olay üreticileri (örneğin, POS sistemi veya e-ticaret platformu) olayları aktif hale getirir. - Olay tüketicileri (örneğin, envanter sistemi veya pazarlama departmanı) bu olaylara yanıt verir. - Etkinlik kanalları (mesajlaşma kanalı, veri akışı veya API) üreticiler ve tüketiciler arasında köprü kurar.

Kaggle platformu, genellikle güvenilir olarak kabul edilir. Google şirketi bünyesinde faaliyet gösteren Kaggle, açık kaynaklı veri setleri, yarışmalar ve topluluk desteği sunar. Ücretsiz olarak birçok temel özelliğe erişim sağlar, bunlar arasında veri setleri, not defterleri ve kurslar bulunur. Ancak, bazı ücretli özellikler ve kullanıcıların karşılaştığı zorluklar da vardır: GPU/TPU erişimi sınırlıdır ve daha fazla kaynak için Google Cloud gibi harici hizmetler gerekebilir. Gerçek dünya problemlerinin tam bir yansıması olmayan yarışmalar, veri bilimcilerin karşılaştığı tüm görevleri tam olarak simüle etmeyebilir. Sonuç olarak, Kaggle'ın kullanımı, bireysel ihtiyaçlara ve deneyim seviyesine bağlı olarak değerlendirilmelidir.

İstatistik ve veri bilimi aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidirler. İstatistik, veri biliminin temelini oluşturan bir disiplindir ve veri setleriyle çalışmayı, olasılık hesapları yapmayı ve anlamlı sonuçlar çıkarmayı sağlar. Veri bilimi ise, istatistik, makine öğrenimi, veri madenciliği ve programlama gibi çeşitli disiplinlerin birleşiminden oluşur.

Scala programı, hem nesne yönelimli hem de fonksiyonel programlama özelliklerini bir araya getiren güçlü bir programlama dilidir. Garifullina Scala programı ifadesi, spesifik bir yazılım veya proje adını belirtmemektedir. Ancak, Scala programlama dili aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır: Veri bilimi: Apache Spark gibi büyük veri işleme çerçevelerinde kullanılır. Web geliştirme: Play Framework, Akka HTTP ve Lagom gibi modern web çatılarını destekler. Finans: Finansal hesaplamalar, risk analizi ve algoritmik ticaret gibi alanlarda kullanılır. E-ticaret: Yüksek ölçeklenebilirlik ve kullanıcı deneyimi gerektiren platformlarda tercih edilir.

Denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Denetimsiz Öğrenme: Bu tür öğrenmede, algoritma etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde çalışır ve verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları kendi başına bulmaya çalışır. 2. Yarı Denetimli Öğrenme: Bu, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında bir karışımdır; az miktarda etiketli veri ve büyük miktarda etiketlenmemiş veri ile çalışır.

Evet, Kaggle'da para kazanılabilir çeşitli yollarla: 1. Kaggle Yarışmaları: Kaggle, şirketlerin düzenlediği yarışmalara ev sahipliği yapar ve bu yarışmalarda başarılı olanlar para ödülü kazanır. 2. Kaggle Kernels: Bu platformda oluşturulan ve paylaşılan kod defterleri (Kernels) üzerinden de gelir elde edilebilir. 3. Kaggle Danışmanlığı: Veri bilimi alanında uzman olanlar, Kaggle üzerinden danışmanlık hizmetleri sunarak şirketlere gerçek dünya problemlerini çözmelerinde yardımcı olabilir ve bu hizmetlerden gelir elde edebilir.

Evet, Kaggle'da para kazanılabilir çeşitli yollarla: 1. Kaggle Yarışmaları: Kaggle, şirketlerin düzenlediği yarışmalara ev sahipliği yapar ve bu yarışmalarda başarılı olanlar para ödülü kazanır. 2. Kaggle Kernels: Bu platformda oluşturulan ve paylaşılan kod defterleri (Kernels) üzerinden de gelir elde edilebilir. 3. Kaggle Danışmanlığı: Veri bilimi alanında uzman olanlar, Kaggle üzerinden danışmanlık hizmetleri sunarak şirketlere gerçek dünya problemlerini çözmelerinde yardımcı olabilir ve bu hizmetlerden gelir elde edebilir.

İngilizce bilen bir bilgisayar mühendisi, geniş bir yelpazede teknolojik çözümler üreterek çeşitli alanlarda çalışabilir. İşte bazı olası iş alanları: Yazılım Mühendisliği: Yazılım uygulamaları tasarlamak, geliştirmek ve bakımını yapmak. Sistem Mühendisliği: Donanım ve yazılım bileşenlerinin entegrasyonu ve yönetimi, büyük ölçekli bilgi işlem sistemlerinin tasarımı. Veri Bilimi: Büyük veri setlerini analiz etmek ve anlamlı sonuçlar çıkarmak. Ağ Mühendisliği: Bilgisayar ağlarının tasarımı, kurulumu ve yönetimi. Siber Güvenlik: Bilgisayar sistemleri ve ağlarının güvenliğini sağlamak. Yapay Zeka Mühendisliği: Makine öğrenimi ve veri analizi gibi konularda çalışmak. Ayrıca, uluslararası şirketlerde ve teknoloji merkezlerinde görev alarak, küresel projelerde yer alabilir.

İTÜ Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü, İstanbul Teknik Üniversitesi İşletme Fakültesi bünyesinde yer almaktadır.

Zeynep Ali iki farklı meslek alanında çalışmaktadır: 1. GSK'da Kıdemli Bilim İnsanı: Zeynep Ali, GSK'da ilaç keşfinde veri bilimi ve makine öğrenimi araçları geliştirerek çalışmaktadır. 2. Tiyatro Prodüktörü: Ayrıca, Zeynep Bastık'ın sevgilisi Ali Can Ayyıldız olarak da bilinen Zeynep Ali, aynı zamanda bir tiyatro prodüktörü ve iş insanıdır.

K-Prototype Kümeleme algoritması, hem sayısal hem de kategorik veri türlerini işleyebilen bir kümeleme yöntemidir. İşte çalışma prensibi: 1. Başlangıç Prototipleri: Rastgele olarak veri kümesinden k adet prototip seçilir. 2. Atama: Her bir veri noktası, en yakın prototipe göre kümelere atanır. 3. Güncelleme: Atanan veri noktalarına göre, prototipler sayısal özelliklerin ortalaması ve kategorik özelliklerin modu alınarak güncellenir. 4. Iterasyon: Bu işlem, kümelerin atamaları değişmeyene kadar tekrar edilir. Bu algoritma, veri kümesinin yorumlanabilirliğini artırır ve özellikle karışık veri türleriyle çalışırken etkilidir.

Veri biliminde kullanılan görseller şunlardır: 1. Çizgi Grafikler: Zaman içindeki değişimleri göstermek için kullanılır. 2. Sütun ve Çubuk Grafikler: Farklı kategorilerin karşılaştırılması için idealdir. 3. Pasta Grafikler: Bir bütünün parçalarını görselleştirmek için kullanılır. 4. Dağılım Grafikler: İki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. 5. Haritalar: Coğrafi verileri görselleştirmek için kullanılır. 6. Isı Haritaları: Verinin yoğunluğunu veya değişimini renklerle ifade eder. Bu görseller, verileri daha anlaşılır ve etkili bir şekilde sunmak için veri görselleştirme araçlarıyla oluşturulur.

Epoch ve iterasyon arasındaki fark şu şekildedir: - Epoch, tüm eğitim verilerinin öğrenme algoritmasından bir kez geçirilmesi anlamına gelir. - Iterasyon ise, modelin parametresinin bir mini-parti veri kullanılarak bir kez güncellenmesi anlamına gelir.