VeriBilimi

Denetimsiz öğrenme, etiketli veriler arasındaki gizli kalmış yapıyı veya örüntüyü bulmaya çalışan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Bu yaklaşımda, model verinin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmeyi öğrenir. Denetimsiz öğrenmenin iki ana türü vardır: 1. Kümeleme (Clustering). 2. Boyut indirgeme. Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları: müşteri segmentasyonu; anomali tespiti; pazar sepeti analizi; görüntü sıkıştırma.

Veri bilimi, uzun bir geçmişe sahip olup, farklı alanlarda yapılan veri analizi çabalarıyla şekillenmiştir. İlk veri analizi çabaları antik çağlardan 19. yüzyıla kadar uzanmaktadır. İstatistiksel devrim 17. ve 19. yüzyıllar arasında gerçekleşmiştir. Bilgisayarlar ve veri işleme 20. yüzyılda önemli bir dönüm noktası olmuştur. Veri bilimi terimi 1970'lerin sonlarında ortaya çıkmıştır. Büyük veri devrimi 2000'li yıllarda başlamış ve internet, sosyal medya, sensörler ve diğer dijital kaynaklar sayesinde büyük miktarda veri üretilmesiyle yeni araçlar ve teknikler geliştirilmiştir.

Bilgi kümelerini yapılandırmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Amaç ve kapsamı belirleme. 2. Değişkenleri belirleme. 3. Veri toplama. 4. Veri düzenleme. 5. Veri kalitesi sağlama. 6. Meta veri ekleme. 7. Güncel tutma. Bilgi kümelerini yapılandırmak için kullanılabilecek bazı araçlar: Elektronik tablolar. Veritabanları. Programlama dilleri.

İş İngilizcesi, veri biliminde birkaç önemli işe yarar: Kaynaklara erişim: Veri bilimi ile ilgili en güncel araştırma makaleleri, blog yazıları, eğitim materyalleri ve projeler genellikle İngilizce olarak yayınlanır. Kariyer fırsatları: Veri bilimi alanında iş başvuruları ve kariyer fırsatları genellikle İngilizce olarak yapılır. Uluslararası işbirliği: Veri bilimi, küresel bir alandır. İletişim ve sunum becerileri: Veri bilimcilerin, analiz sonuçlarını ve elde ettikleri bulguları iş paydaşlarına anlaşılır bir şekilde aktarmaları gerekir. Teknik terimlerin anlaşılması: Veri bilimi, istatistik, makine öğrenimi ve büyük veri teknolojileri gibi teknik alanlara dayanır.

Test kaybının (test loss) eğitim kaybından (train loss) yüksek olmasının birkaç nedeni olabilir: Test setinin temsil yetersizliği. Aşırı öğrenme (overfitting). Düzenlileştirme tekniklerinin devre dışı olması. Ayrıca, test kaybının eğitim kaybından düşük olması, modelin iyi genelleme yaptığını ve başarılı bir şekilde yeni, görülmemiş veriler üzerinde performans gösterebileceğini gösterebilir.

Turkgen, çeşitli sektörlerde özel yazılım çözümleri sunan bir şirkettir. Başlıca faaliyet alanları: Yazılım ürün geliştirme. Mobil uygulama geliştirme. Yazılım testi ve sürüm yönetimi. Teknik destek. Sunduğu bazı uzmanlık alanları: makine öğrenmesi ve yapay zeka; yüksek yük sistemleri; bulut çözümleri; dijital dönüşüm; iş zekası; büyük veri; blok zinciri; kurumsal mobilite; UI/UX.

Ekonometri ve veri bilimi aynı değildir, ancak birbirleriyle ilişkilidir. Veri bilimi, verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için alan uzmanlığını, programlama becerilerini, matematik ve istatistik bilgisini birleştiren bir çalışma alanıdır. Her iki alan da büyük veri kümelerini analiz ederek, karar alma süreçlerine destek olur.

ID3 ve C4.5 arasındaki temel farklar şunlardır: Bilgi Kazanç Oranı Kullanımı: C4.5, bilgi kazanç oranı (gain ratio) kullanırken, ID3 bilgi kazanç (information gain) kullanır. Sürekli Veri Kullanımı: C4.5, sürekli verileri kullanma imkanı sunarken, ID3 bu konuda sınırlıdır. Bilinmeyen Değerler: C4.5, bilinmeyen (eksik) değerleri işleyebilirken, ID3 bu tür verilerle doğrudan çalışmaz. Ağırlık Ayarı: C4.5, farklı özelliklere ağırlık atama yeteneğine sahiptir, ID3 ise bu özelliği sunmaz. Budama (Pruning): C4.5, karar ağacını oluşturma sonrası budamaya (pruning) olanak tanır, ID3'te bu özellik bulunmaz.

Hayır, veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir. Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve değerli içgörüleri ortaya çıkarmak için istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetim araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak ham verileri yararlı bilgilere dönüştürür. Makine öğrenmesi ise, veri yığınları arasındaki ilişkiyi temsil eden bilgilerden yararlanarak, bu verileri kullanarak modeller oluşturur ve bu modeller sayesinde sonuca ulaşır. Her ikisi de büyük veriden öğrenir, analitik süreçler olup, veri biliminin temel bir parçasıdır ve işletmelerin veri kümelerini faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılır.

Uzaktan veri analizi yüksek lisansının ne işe yaradığı ile ilgili bilgi bulunamadı. Ancak, veri analizi yüksek lisansının işe yaradığı alanlardan bazıları şunlardır: Veri bilimciliği. Veri analitiği uzmanlığı. Ayrıca, uzaktan eğitim veren veri analizi yüksek lisans programlarına şu sitelerden ulaşılabilir: educations.com; apply.ihu.edu.tr.

Preprocessing, Türkçe'de "ön işleme" anlamına gelir. Bu terim, veri analizi, makine öğrenimi veya görüntü işleme gibi alanlarda, ham verilerin daha ileri incelemeler veya model eğitimi için hazırlanmasına yönelik ilk adımları ifade eder. Preprocessing aşamasında yapılan bazı işlemler: metinlerin sayıya çevrilmesi (One-Hot Encoding); sayıların ortak ölçeğe getirilmesi (Scaling); verilerin kategorilere ayrılması (Discretization).

Polder, setler yardımıyla denizden veya göllerden kazanılan toprakları ifade eder. Polderlerin işlevleri: Su drenajı: İstenilen alan setlerle çevrilir ve hapsolmuş su, elektrikli pompalar (eskiden yel değirmenleri) ile boşaltılır. Tarım ve yaşam alanı: Kuruduktan sonra polderler, tarım alanı olarak kullanılır. Hollanda, polder teknikleriyle tanınan bir ülkedir; ancak dünya genelinde de polder örnekleri bulunmaktadır.

Miuul sertifikasının işe yarar yönleri şunlardır: Analitik becerilerin geliştirilmesi. Sektörde geçerli pozisyonlar için yeterlilik. Proje tecrübesi. İş başvurularında avantaj. Miuul sertifikasının işe yararlığı, sertifikanın hangi eğitim programını tamamladığını ve içeriğinin güncelliğini de bağlı olarak değişebilir.

U analizi, genellikle Mann Whitney U Testi olarak bilinir ve bağımsız örneklem t testine alternatif olan non-parametrik bir testtir. SPSS'te Mann Whitney U Testi yapmak için: 1. Analyze menüsünden Nonparametric Tests seçeneğini seçin ve ardından Independent Sample seçeneğini tıklayın. 2. Objective sekmesi için bir değişiklik yapmanıza gerek yok. 3. Fields sekmesine geçin ve cinsiyet değişkenini Groups alanına, tutum puanları değişkenini ise Test Fields alanına aktarın. 4. Gerekli işlemleri yaptıktan sonra Run butonuna tıklayın. Sonuçların yorumlanması: - Sig. (p) değeri 0,05'ten büyükse, null hipotez kabul edilir ve gruplar arasında anlamlı bir fark olmadığı sonucuna varılır. Testin detaylı uygulanması ve yorumlanması için YouTube'da "Ders 12 - Mann Whitney U Testi Uygulanması ve Yorumlanması/SPSS ile Veri Analizi" başlıklı video izlenebilir.

En iyi kütüphane modeli, kişisel zevklere ve ihtiyaçlara göre değişiklik gösterebilir. Ancak, 2025 yılında popüler olan bazı kütüphane modelleri şunlardır: Geometrik ve asimetrik tasarımlar. Sürdürülebilir kitaplıklar. Endüstriyel tarzda kitaplıklar. Akıllı kitaplıklar. Renkli ve canlı kitaplıklar. Ayrıca, klasik ev kütüphanesi stili de birçok kişi tarafından tercih edilmektedir.

Evet, Atatürk Üniversitesi'nde büyük veri bölümü bulunmaktadır. Atatürk Üniversitesi'nde, 2024 yılında YÖK'ün kararıyla Veri Bilimi ve Analitiği programı açılmıştır.

Veri madenciliği ve uygulamaları yüksek lisans programı mezunları, büyük verileri işleyerek anlamlı bilgiler çıkarma konusunda uzmanlaşırlar. Bu uzmanlar, çeşitli alanlarda çalışarak şu görevleri üstlenebilirler: Veri analizi ve araştırma: Verileri analiz eder, karşılaştırır ve raporlar hazırlar. İş zekası ve stratejik karar alma: İş analitiği teknolojilerini kullanarak stratejik ve operasyonel kararların alınma sürecine destek olur. Sektörel uygulamalar: E-ticaret, bankacılık, tıp gibi sektörlerde veri madenciliği yöntemlerini uygulayarak iş süreçlerine katkı sağlar. Bazı çalışma alanları: şirketlerin veri departmanları; büyük işletmeler ve telekomünikasyon şirketleri; araştırma ve danışmanlık şirketleri. Yüksek lisans programı, öğrencilere veri madenciliği, makine öğrenimi, yapay zeka ve veri görselleştirme gibi konularda bilgi ve beceri kazandırır.

Çok sayıda eksik veriyle başa çıkmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Eksik verileri silme: Eksik verilerin oranı çok düşükse ve genel veri setini etkilemiyorsa, bu veriler silinebilir. Değer atama: Eksik veriler, ortalama, medyan veya mod gibi merkezi eğilim ölçüleri ile doldurulabilir. Tahmine dayalı yöntemler: Makine öğrenmesi modelleri kullanılarak eksik veriler tahmin edilebilir. İleri ve geri doldurma: Eksik değeri önceki ya da sonraki gözlemin değeri ile doldurur. Hangi yöntemin kullanılacağı, veri setinin büyüklüğüne, eksik veri oranına ve projenin amacına bağlıdır.

Data (veri) ile ilgili bazı meslekler: Veri Mühendisi (Data Engineer). Veri Bilimcisi (Data Scientist). Veri Analisti (Data Analyst). Web Geliştiricisi. Dijital Tasarım ve Veri Görselleştirme Uzmanı. Sosyal Medya Uzmanı. 3D Üretim Mühendisi. Dijital Oyun Tasarımcısı.

Ultra Veri Bilişim'in ne iş yaptığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, veri bilimcilerin genel olarak yaptığı işler hakkında bilgi verilebilir. Veri bilimciler, büyük veri kümelerini analiz ederek değerli bilgiler ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde ederler. Bu süreçte: Veri toplama ve temizleme yaparlar. Veri analizi gerçekleştirirler; makine öğrenmesi, istatistiksel analiz ve modelleme gibi yöntemleri kullanırlar. Bulguları görselleştirip paydaşlara sunarlar. İş stratejileri ve kararlar için veri tabanlı öneriler sunarlar. Veri bilimcileri, iş, finans, sağlık, kamu ve e-ticaret gibi çeşitli sektörlerde çalışabilirler.