VeriBilimi

Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisans Programı, iki yıl sürmektedir. İlk yıl, tüm ders gereksinimlerinin tamamlanması, ikinci yıl ise özgün araştırmalara dayalı bir tez hazırlanması hedeflenir.

Veri mühendisliği, belirli beceriler ve bilgi birikimi gerektirdiği için zor bir alan olarak değerlendirilebilir. Veri mühendisi olmak için gereken bazı beceriler şunlardır: Programlama. Veri depolama sistemleri. Büyük veri araçları. Bulut bilişim. Veri modelleme ve ETL süreçleri. Ayrıca, veri mühendislerinin veri güvenliğini sağlama, veri yönetişimi süreçlerini destekleme ve büyük veri platformlarını yönetme gibi sorumlulukları da bulunmaktadır. Veri mühendisliği, yüksek talep gören ve iyi maaşlı bir kariyer alanı olsa da, başarılı olmak için sürekli öğrenme ve pratik deneyim gerektirir.

İstanbul Üniversitesi Enformatik Bölümü, doğal dil işleme ve coğrafi bilgi sistemleri gibi konularda araştırmalar yapan, yapay zeka ve veri bilimi alanlarında çalışmalar yürüten bir akademik birimdir. Bölüm, Fen Bilimleri Enstitüsü’ne bağlı olarak lisansüstü düzeyde eğitim vermekte olup, rektörlüğe bağlı bir birim olarak çeşitli bilimsel faaliyetlerini sürdürmektedir. Enformatik Bölümü'nün bazı özellikleri: Öğrenci kulüpleri: Bölümde, öğrencilerin gelişimlerini destekleyen Data Club gibi kulüpler bulunmaktadır. Erasmus, Farabi ve Mevlana programları: Öğrenciler, bu programlar sayesinde yurt içi ve yurt dışında farklı tecrübeler kazanabilmektedir. Gerçek Veri Uygulama ve Araştırma Laboratuvarı: Bölümde, gerçek veri üzerine çalışmalar yapılan bir laboratuvar bulunmaktadır. Disiplinlerarası eğitim: Farklı alanlardan akademisyenlerin katılımıyla dinamik bir eğitim ortamı sunulmaktadır.

Özellik grafiği, bir uygulama veya oyunun Google Play'deki liste sayfasında yer alan, büyük bir afiş benzeri görüntüdür. Özellik grafiğinin bazı işlevleri: Kullanıcılara ilk izlenimi aktarma. Dikkat çekme. İndirmeleri artırma. ASO'yu iyileştirme. Özellik grafiğinin teknik gereksinimleri: Biçim: JPEG veya 24 bit PNG (alfa kanalsız). Boyutlar: 1024 piksel x 500 piksel.

DIKW piramidi, bilgi bilimi ve bilgi yönetimi alanında kullanılan bir modeldir. DIKW kısaltması, piramidin basamaklarını temsil eder: Data (Veri). Information (Enformasyon). Knowledge (Bilgi). Wisdom (Bilgelik). DIKW piramidinde aşağıdan yukarıya doğru gidildikçe verilerden elde edilen değer artar, yukarıdan aşağıya doğru inildikçe ise anlam azalır.

Evet, SAS ile veri bilimi yapılabilir. SAS, veri analizi ve veri bilimi alanında lider bir yazılım şirketidir ve bu alanda aşağıdaki hizmetleri sunar: istatistiksel analiz; veri madenciliği; makine öğrenimi; yapay zeka. Ayrıca, İstinye Üniversitesi ile iş birliği yapan SAS, veri bilimi alanında eğitim programları da sunmaktadır.

Tematik analize başlamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilere aşina olma. 2. Başlangıç kodlarının oluşturulması. 3. Temaların aranması. 4. Temaların gözden geçirilmesi ve rafine edilmesi. 5. Temaların tanımlanması ve adlandırılması. 6. Analiz ve raporlama. Tematik analiz için tümevarımsal ve tümdengelimsel olmak üzere iki ana yaklaşım vardır. Tematik analiz hakkında daha fazla bilgi edinmek ve süreci daha detaylı öğrenmek için sorupro.com, forms.app ve mindthegraph.com gibi kaynaklar incelenebilir.

Veri örnekleri çeşitli türlerde olabilir: Karakter veri tipi: 'A', '9', '@' gibi tek harf, rakam veya semboller. Sayısal veri tipi: 10, -3, 3.14, 7.5 gibi tam ve ondalıklı sayılar. Özel veri tipi: Doğum tarihi (01.01.2025), kimlik numarası, fatura ödeme tarihi gibi bilgiler. Karakter dizisi (string) veri tipi: Öğrenci adı ("Ahmet Yılmaz"), ders adı ("Bilişim Teknolojileri"), adres ("İstanbul, Türkiye"). Kişisel veri: Tam ad, TC kimlik numarası, e-posta adresi, telefon numarası, IP adresi. Ayrıca, SQL veri tiplerine örnek olarak TEXT, BLOB, ENUM, DATETIME, TIME, YEAR gibi türler de verilebilir.

Select AI, farklı alanlarda çeşitli işlevler yerine getirir: Oracle Özerk Veritabanı (ADB) içinde: Kullanıcılara doğal dil ile SQL sorguları oluşturma, veri analizi yapma ve yapay zeka destekli uygulamalar geliştirme imkanı tanır. Genel kullanım: Metinleri vurgulama ve belirli bir kısayol tuşuna basarak yapay zeka asistanlarıyla etkileşim kurma işlevi gören bir Chrome uzantısıdır. Veri bilimi ve yapay zeka şirketi: SelectAI, işletmelere veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri sunarak bilinçli kararlar almalarına yardımcı olur.

Derin öğrenmenin aktif hale getirilmesi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlama: Bilgisayarın öğrenmesi için resim, ses kaydı, metin dosyası gibi çok miktarda veri toplanır ve işlenir. 2. Model Kurma: Yapay sinir ağları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Eğitim (Öğrenme) Süreci: Model, verilerle eğitilir; hataları hesaplanır ve bu hatalardan öğrenilerek kendini ayarlar. 4. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 5. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, yeni verilerle karşılaştığında tahminler yapabilir veya kararlar alabilir. Derin öğrenme modellerinin aktif hale getirilmesi için yüksek performanslı GPU'lar, ölçeklenebilir depolama çözümleri ve verimli veri işleme çerçeveleri gibi özel bilişim ve ağ oluşturma altyapıları gereklidir.

Transfer öğrenme, özellikle sınırlı veri veya hesaplama gücüne sahip durumlarda kullanılır. Transfer öğrenmenin kullanıldığı bazı durumlar: Bilgisayarla görme: Nesne tanıma, görüntü sınıflandırma ve yüz tanıma gibi görevlerde, geniş bir veri seti üzerinde eğitilmiş modeller, belirli alanlardaki (örneğin, tıbbi görüntüleme) görevlere uyarlanabilir. Doğal dil işleme: Büyük metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller, dil modeli oluşturma, metin sınıflandırma ve soru yanıtlama gibi görevlere uyarlanabilir. Oyun ve robotik: Bir görevde başarılı olmayı öğrenen bir robot, bu stratejisini benzer görevlerde kullanarak daha hızlı adapte olabilir. Ses sınıflandırması: Büyük ses veri kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller, ses parçalarının sınıflandırılmasında kullanılabilir. Transfer öğrenme, daha az veri ile yüksek performans elde etme, eğitim süresini kısaltma ve genel bilgileri spesifik görevlere uyarlama gibi avantajlar sağlar.

Phyto, bitki bazlı kozmetik anlayışıyla saç ve cilt bakımında çeşitli işlevlere sahiptir: Saç bakımı: Saç dökülmesine karşı ürünler. Saç güçlendirme ve hacim kazandırma. Renk koruyucu ürünler. Cilt bakımı: Nemlendirme ve yenileme. Anti-aging etkisi. Hassas ciltlere özel ürünler. Phyto ürünlerinin %95'ine kadar doğal içerik kullanıldığı ve paraben, silikon gibi zararlı bileşenler içermediği belirtilmektedir.

Koç Üniversitesi'nde veri bilimi ile ilgili eğitim, Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı kapsamında sunulmaktadır. Koç Üniversitesi'nde lisans düzeyinde veri bilimi bölümü bulunmamaktadır.

Veri Bilimi ve Analitiği bölümü sunan bazı üniversiteler: İstanbul Gelişim Üniversitesi. İstanbul Topkapı Üniversitesi. Bursa Teknik Üniversitesi. Sakarya Üniversitesi. Manisa Celâl Bayar Üniversitesi. Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi. Atatürk Üniversitesi. Harran Üniversitesi. Ayrıca, uluslararası üniversitelerde de veri bilimi alanında lisans programları bulunmaktadır, örneğin: Thomas More University of Applied Sciences. Prague University of Economics and Business. Zhejiang University of Science and Technology. International College of Liberal Arts. La Salle Campus Barcelona – Universidad Ramon Llull. Central European University. European School of Data Science and Technology. Kristiania University of Applied Sciences.

Kaggle, veri bilimi için oldukça faydalıdır ve birçok avantaj sunar: Ücretsiz veri setleri: Farklı sektörlere ait geniş bir açık veri seti arşivi sağlar. Topluluk desteği: Dünya çapındaki uzmanlarla iletişim kurma ve bilgi alışverişi yapma imkanı sunar. Ödüllü yarışmalar: Gerçek dünya problemlerini çözerek para ödülü kazanma ve sektörde tanınma fırsatı sunar. Pratik yapma imkanı: Veri temizleme, model seçimi ve değerlendirme gibi temel süreçleri deneyimleme şansı verir. Öğrenme kaynakları: Başarılı projelerin kodlarını inceleyerek en iyi uygulamaları öğrenme ve kendi kodlarını geliştirme imkanı sunar. Ancak, yeni başlayanlar için karmaşık olabilir ve gerçek iş projelerinden farklı bir ortam sunabilir.

Dataset (veri kümesi), genellikle tablolar, diziler veya CSV, JSON gibi belirli formatlarda düzenlenmiş bir veri koleksiyonudur. Dataset'in kullanım alanları: Veri analizi ve raporlama. Makine öğrenimi ve yapay zeka. İş zekası. Dataset'in temel özellikleri: Değişkenler. Şemalar. Metadata.

Esnek analizin hangi programda yapıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, veri analizi için kullanılan bazı programlar şunlardır: SPSS. R Project. MAXQDA. MATLAB. Microsoft Excel. Python. Tableau.

Derin öğrenme, çeşitli veri türleri için uygundur, bunlar arasında: Resim verisi; Video verisi; Ses verisi; Metin verisi; İstatistiksel veri; Coğrafi veri; Kullanıcı verisi; Finansal veri; Sağlık verisi. Derin öğrenme modelleri, bu veri türlerini analiz ederek karmaşık kalıpları tanır ve çeşitli görevleri yerine getirir.

Spyder IDE, özellikle veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka alanlarında kullanılan bir Python entegre geliştirme ortamıdır (IDE). Başlıca işlevleri: Kod düzenleme ve tamamlama. Hata ayıklama. Veri görselleştirme. Popüler Python kütüphaneleri ile uyumluluk. Kullanım kolaylığı. Spyder, açık kaynak kodlu olup, Anaconda dağıtımı ile veya tek başına indirilebilir.

Julia programlama dili, özellikle bilimsel hesaplama, veri analizi, makine öğrenmesi ve finans alanlarında kullanılır. Kullanım alanlarından bazıları: Veri bilimi ve analitik. Makine öğrenmesi. Bilimsel hesaplama. Finans. Oyun ve grafikler. Web geliştirme.