VeriBilimi

Hayır, Anaconda ve Python aynı değildir. Python, genel amaçlı bir programlama dilidir ve web geliştirme, veri bilimi, makine öğrenimi gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Anaconda ise, Python'un bir dağıtımıdır ve özellikle veri bilimi, makine öğrenimi ve bilimsel hesaplama için gerekli ek araçlar ve önceden yüklenmiş paketlerle birlikte gelir. Dolayısıyla, Python programlama dilinin kendisi iken, Anaconda bu dilin bir dağıtımıdır.

Confusion matrisi hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Test veri seti ve beklenen sonuç değerleri ile bir veri seti oluşturulur. 2. Model, test veri setindeki tüm satırları tahmin eder. 3. Beklenen tahminler ve sonuçlar hesaplanır: Her bir sınıfın doğru ve yanlış tahminlerinin toplamları belirlenir. 4. Bu sayılar matrise yerleştirilir: Her bir satır tahmin edilen sınıfı, her bir sütun ise gerçek sınıfı temsil eder. 5. Doğru ve yanlış sınıflandırmaların toplamları matrise eklenir: İlgili sınıf için doğru tahminlerin toplamı, tahmin edilen sütuna ve beklenen satıra yazılır; yanlış tahminlerin toplamı ise beklenen satıra ve tahmin edilen sütuna yazılır. Python'da `confusion_matrix` fonksiyonu, `scikit-learn` kütüphanesi tarafından sağlanır.

Boğaziçi Üniversitesi'nde Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisansı iki yıl sürmektedir.

Doç. Dr. Berk Canberk, TÜBİTAK bünyesinde Yapay Zeka ve Veri Bilimi Uygulama Araştırma Merkezi Müdürü olarak görev yapmaktadır.

Veri mühendisliği, bazı zorlukları beraberinde getiren karmaşık bir alan olarak kabul edilir. İşte bunlardan bazıları: Sürekli artan veri hacmi ve çeşitliliği. Veri güvenliği. Performans ve ölçeklenebilirlik. Veri kalitesi. Ancak, veri mühendisliği aynı zamanda yenilikçi ve ödüllendirici bir kariyer yolu olarak da görülmektedir.

İstanbul Üniversitesi Enformatik Bölümü, yapay zeka ve veri bilimi alanlarında çalışmalar yürüten bir akademik birimdir. Bölümün görevleri arasında: - Disiplinlerarası eğitim-öğretim faaliyetleri yürütmek; - Veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları ile ilgili konularda araştırmalar yapmak; - Erasmus, Farabi ve Mevlana öğrenci değişim programlarına katılarak öğrencilerin yurt içi ve yurt dışında farklı tecrübeler kazanmalarını sağlamak; - Hakemli Acta INFOLOGİCA dergisi ile öğrencilere bilimsel bir yayın ortamı sunmak. Enformatik Bölümü, Fen Bilimleri Enstitüsü'ne bağlı olarak lisansüstü düzeyde de eğitim vermektedir.

DIKW Piramidi, veri biliminde ve büyük veri analizinde kullanılan, veri işleme hiyerarşisini temsil eden bir modeldir. DIKW kısaltmasının her bir harfi, piramidin bir seviyesini ifade eder: 1. Data (Veri): Ham, işlenmemiş gerçekler ve rakamlardan oluşur. 2. Information (Bilgi): Verilerin organize edilmesi, işlenmesi ve yorumlanmasıyla elde edilir. 3. Knowledge (Bilgi): Verilerin analizi, yorumlanması ve sentezlenmesi sonucu kazanılan anlayıştır. 4. Wisdom (Bilgelik): Bilginin uygulanması, deneyim ve sezgiyle birleşerek doğru kararlar almayı sağlar. Bu model, verilerin aksiyon alınabilir içgörülere dönüşüm sürecini açıklar.

Özellik grafiği, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Google Play'de: Google Play'de, bir uygulamanın mağaza giriş sayfasında yer alan, uygulamanın özellikleri ve işlevleriyle ilgili önizleme öğesidir. 2. Veri Biliminde: Veri setindeki özelliklerin görselleştirilmesinde kullanılan bir grafik türüdür.

Evet, SAS ile veri bilimi yapılabilir. SAS (Statistical Analysis System), veri yönetimi, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi gibi veri bilimi alanlarında kullanılan güçlü bir yazılım paketidir. Ayrıca, SAS'ın veri görselleştirme, iş zekası ve büyük veri işleme yetenekleri de veri bilimi projelerinde onu değerli bir araç haline getirir.

Veri örnekleri çeşitli kategorilere ayrılır: 1. Nicel Veri: Sayısal verilerle ifade edilen verilerdir. Örnekler: - Sıcaklık değerleri. - Haftada çalışılan saat sayısı. - Sınav puanları. 2. Nitel Veri: Karakteristik ve nitelik belirten verilerdir. Örnekler: - Bir restoranda sunulan yemeklerin kalitesi hakkındaki anket verileri. - İnsanların saç renklerinin kategorik olarak verilmesi (kahverengi, siyah, sarı, kızıl). - Cinsiyet (kadın-erkek). 3. Yapılandırılmış Veri: Belirli bir formata göre veri tabanlarında tutulan verilerdir. 4. Yarı Yapılandırılmış Veri: Format olarak belirli yapılarda tutulan verilerdir. 5. Yapılandırılmamış Veri: Önceden belirlenmiş bir yapıda olmayan ve ilişkisel veri tabanlarına uymayan verilerdir.

Tematik analize başlamak için aşağıdaki adımları izlemek gereklidir: 1. Verilere Aşinalık: Verileri baştan sona okuyarak ve gözden geçirerek genel bir anlayış kazanmak. 2. Başlangıç Kodlarının Oluşturulması: Metni, içeriğin özünü yakalayan ilgili kelimeler veya ifadelerle işaretleyerek kodlamaya başlamak. 3. Temaların Aranması: İlk kodları oluşturduktan sonra, bunları verilerdeki kalıpları ve ilişkileri yansıtan potansiyel temalar halinde gruplandırmak. 4. Temaların Gözden Geçirilmesi ve Rafine Edilmesi: Potansiyel temaları belirledikten sonra, bunların verilerin içeriğini doğru bir şekilde yakalayıp yakalamadıklarını kontrol etmek ve gerekirse temaları revize etmek. 5. Temaların Tanımlanması ve Adlandırılması: Temaları, verilerin içeriğini doğru bir şekilde yansıtan açıklayıcı ve anlamlı bir etiket kullanarak adlandırmak. 6. Analiz ve Raporlama: Temaları sentezleyerek verileri analiz etmek ve bulguları açık, özlü ve düzenli bir şekilde raporlamak.

Select AI iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. SelectAI Tech LLP: Bu şirket, veri bilimi ve yapay zeka (AI) çözümleri sunarak işletmelerin karmaşık sorunları çözmelerine ve bilinçli kararlar almalarına yardımcı olur. Hizmetleri arasında: - Veri analizi: AI ve ML modelleri ile kalıpları ve trendleri belirleme. - Süreç optimizasyonu: Veri kalitesini artırarak operasyonel verimliliği yükseltme. - Özel AI araçları: CRM, ERP ve diğer veri yönetim sistemleriyle entegrasyon. 2. Chrome uzantısı: Select AI, metin seçimini yapay zeka asistanlarıyla entegre ederek kullanıcıların metin tabanlı etkileşimleri yönetmelerine olanak tanır. Bu uzantı ile: - Metin özeti oluşturma, profesyonel e-postalar yazma ve pazarlama içeriği hazırlama gibi görevler kolaylaştırılır. - Doğal dil işleme kullanılarak web sayfalarında hızlı yanıtlar alınabilir.

Transfer öğrenme, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Sınırlı veri setleri: Özellikle az etiketli veri veya sınırlı kaynaklara sahip durumlarda, transfer öğrenme modelleri daha iyi performans gösterir. 2. Zaman ve maliyet tasarrufu: Önceden eğitilmiş modellerin bilgilerini yeniden kullanarak, yeni bir görevi daha hızlı ve daha az maliyetle öğrenmek mümkün olur. 3. Farklı görevler arası bilgi aktarımı: Benzer görevler arasındaki bilgi transferini sağlayarak, bir alandaki başarıdan elde edilen deneyimleri diğer alanlara uygulamak için kullanılır. Transfer öğrenme, bilgisayarla görme, doğal dil işleme, tıbbi görüntü analizi ve otomatik etiketleme gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak uygulanmaktadır.

Derin öğrenmenin aktif hale getirilmesi için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için yapay sinir ağları gibi bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme) Süreci: Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Derin öğrenme için ayrıca GPU ve CPU gibi güçlü donanımlar ve TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri gereklidir.

Phyto kelimesi, farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebilir. Ancak, "Python" programlama dili ile ilgili olabilir. Python ise, yüksek seviyeli, yorumlanabilir ve dinamik bir programlama dili olarak tanımlanır. Kullanım alanları oldukça geniştir ve şunları içerir: Web geliştirme: Modern, güvenli ve ölçeklenebilir web uygulamaları geliştirmek için kullanılır. Veri bilimi: Veri analizi, görselleştirme ve istatistiksel modelleme için tercih edilir. Yapay zeka: Makine öğrenimi ve derin öğrenme projelerinde kullanılır. Oyun geliştirme: 2D oyunlar için uygun bir geliştirme ortamı sunar. Otomasyon: Günlük tekrar eden işleri otomatikleştirmek için kullanılır.

Koç Üniversitesi'nde veri bilimi ile ilgili eğitim Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı kapsamında sunulmaktadır.

Dataset (veri seti), belirli bir konu, tema veya sektöre ilişkin veri koleksiyonudur. Dataset'in kullanım alanları: - Pazar araştırması: Rakipleri analiz etmek, fiyatları karşılaştırmak ve trendleri belirlemek için kullanılır. - Makine öğrenimi: Modelleri eğitmek ve test etmek için gerekli verileri sağlar. - Karar alma: Müşteri davranışlarını, piyasa trendlerini ve operasyonel verimliliği anlamak için kanıtlara dayalı kararlar alınmasını destekler. - Yapay zeka: AI ve ML modellerinin geliştirilmesi için geniş veri setleri gereklidir. Dataset'in faydaları: zaman ve maliyet tasarrufu, kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesi gibi avantajları da beraberinde getirir.

Veri Bilimi Okulu ile ilgili programlar aşağıdaki üniversitelerde bulunmaktadır: 1. Bahcesehir University: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Yüksek Lisansı (İngilizce). 2. Sabanci University: Data Analytics kursu. 3. Manisa Celal Bayar Üniversitesi: Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü. 4. İstanbul Bilgi Üniversitesi: DAUPHINE-BİLGİ İş Analitiği & Veri Bilimi Programı. 5. İstanbul Teknik Üniversitesi: Veri Bilimi ve Analitiği (İngilizce) bölümü.

Esnek analiz işlemleri için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Python: Veri analizi ve esnek programlama için yaygın olarak kullanılan bir dil olup, geniş kütüphane desteği ve fonksiyonelliği ile öne çıkar. 2. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası alanında kullanıcı dostu bir arayüz sunar, etkileşimli görseller ve büyük veri kümelerini hızlı analiz etme yeteneği ile dikkat çeker. 3. R Programlama Dili: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için güçlü bir araçtır, açık kaynaklı ve ücretsiz olması avantaj sağlar. 4. KNIME: Ücretsiz ve açık kaynaklı bir veri bilimi platformu olup, geniş kodlama becerileri gerektirmeden verileri entegre etme, işleme ve görselleştirme imkanı sunar.

Derin öğrenme, yapılandırılmamış ve büyük veri türleri için uygundur. Özellikle aşağıdaki veri türlerinde etkili bir şekilde kullanılır: Görüntüler ve videolar. Ses dosyaları. Metin. Zaman serileri ve sıralı veriler. Ayrıca, derin öğrenme, çeşitli sensör verileri ve web kamerası görüntüleri gibi diğer veri türlerinde de kullanılabilir.