VeriBilimi

Regresyon modeli kurmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Bağımlı ve bağımsız değişken değerlerini içeren verilerin toplanması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, eksik değerlerin doldurulması ve anormal değerlerin ayıklanması. 3. Model Seçimi: Uygun regresyon modeli, bağımsız değişkenlerin sayısına, değişkenler arasındaki ilişki türüne ve veri setinin özelliklerine bağlı olarak seçilir. 4. Model Kurulumu: Seçilen model, veri setine uygulanır ve regresyon denklemi oluşturulur. 5. Modelin Test Edilmesi: Oluşturulan modelin doğruluğu ve güvenilirliği test edilir. 6. Sonuçların Yorumlanması: Regresyon katsayıları incelenir ve bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle olan ilişkisi açıklanır. Yaygın regresyon modelleri arasında doğrusal regresyon, kademeli doğrusal regresyon, polinomsal regresyon, lojistik regresyon ve ridge regresyon bulunur.

Sınıflandırmada hata matrisi, sınıflandırma doğruluklarının belirlenmesinde kullanılan bir tablodur. Bu matrisin oluşturulmasında, bütünüyle ilgili kategorilere ait olduğu kabul edilen referans verileri kullanılır. İşlemler şu şekilde gerçekleştirilir: 1. Görüntüdeki tüm pikseller, eğitim verisiyle tanımlanan sınıflandırma yöntemine göre sınıflandırılır. 2. Daha sonra referans verilerine karşılık gelen piksellerin kaç tanesinin hangi sınıfa atandığı belirlenir. 3. Son adımda, referans verilerine ait bu sayılar sütunlar halinde yan yana yerleştirilerek bir matris oluşturulur. Hata matrisinin her bir sütunu ayrı bir kategoriye, satırlar ise referans verilerin atandıkları sınıfları temsil eden bir sınıfa karşılık gelir.

Kümeleme, denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biridir ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplayarak veri kümesini daha anlamlı hale getirme işlemidir. Bu yöntemde, algoritma veri kümesindeki girdiler arasında örtüşen kalıpları bulmaya çalışır ve her bir küme içindeki veri noktaları birbirine daha çok benzerken, farklı kümelerdeki veri noktaları arasındaki benzerlikler daha az olur. Kümeleme algoritmalarına örnek olarak K-Means, Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN ve PCA gösterilebilir.

Karışıklık matrisinde aşağıdaki metrikler hesaplanır: 1. Gerçek Pozitif (TP): Gerçekte pozitif bir durumu ifade eden ve sınıflandırıcı tarafından pozitif olarak tahmin edilen örnekler. 2. Gerçek Negatif (TN): Gerçekte negatif bir durumu ifade eden ve sınıflandırıcı tarafından negatif olarak tahmin edilen örnekler. 3. Yanlış Pozitif (FP): Gerçekte negatif bir durumu ifade eden ancak sınıflandırıcı tarafından pozitif olarak tahmin edilen örnekler. 4. Yanlış Negatif (FN): Gerçekte pozitif bir durumu ifade eden ancak sınıflandırıcı tarafından negatif olarak tahmin edilen örnekler. Ayrıca, bu metriklerden yola çıkarak doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F puanı gibi diğer performans ölçütleri de hesaplanır.

Veri bilimine başlamak için aşağıdaki seviyelerden sırayla ilerlemek önerilir: 1. Temel Teknik ve Analitik Beceriler: Python veya R programlama dilini öğrenmek, istatistik ve matematik temellerini anlamak ve SQL ile veritabanı yönetimini öğrenmek. 2. Uygulamalı Projeler: Teorik bilgiyi pekiştirmek için gerçek dünya problemleri üzerinde çalışmak. 3. Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi modelleri geliştirmek için gerekli algoritmaları ve kütüphaneleri öğrenmek. 4. Portföy Oluşturma: Kaggle üzerinde yarışmalara katılarak veya GitHub'da projeler paylaşarak portföyü geliştirmek. 5. Networking ve Mentorluk: Veri bilimi topluluklarına katılarak diğer profesyonellerle iletişim kurmak. 6. Staj veya Giriş Seviyesi Pozisyon: Elde edilen bilgileri gerçek bir iş ortamında uygulamak için staj veya junior veri bilimci pozisyonlarına başvurmak.

Veri biliminde kullanılan kaynaklar şunlardır: 1. Çevrimiçi Kurslar ve Özel Eğitim Programları: Coursera, edX, Udacity gibi platformlarda veri bilimi ve makine öğrenmesi üzerine kurslar bulunur. 2. Kitaplar: "Data Science for Business", "Python for Data Analysis" ve "The Data Science Handbook" gibi kitaplar veri bilimi için temel kaynaklardır. 3. Etkileşimli Platformlar: Kaggle, GitHub, veri bilimi projeleri ve kod örnekleri için zengin kaynaklardır. 4. Akademik Dergiler ve Yayınlar: Journal of Data Science, Big Data & Society gibi dergiler araştırma makaleleri sunar. 5. Topluluklar ve Forumlar: Stack Overflow, Reddit gibi platformlar veri bilimi ile ilgili sorular ve eğitim kaynakları için faydalıdır. Ayrıca, SQL, Apache Spark, Tableau, TensorFlow gibi veri bilimi araçları da yaygın olarak kullanılır.

Kümeleme ve sınıflandırma arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Sınıflandırma: Önceden belirlenmiş sınıf etiketlerine göre yeni veri noktalarına etiket atama işlemidir. 2. Kümeleme: Benzer veri noktalarını içsel benzerliklerine veya modellerine göre gruplama işlemidir. Özetle, sınıflandırma bilinen kategorilere ayırma, kümeleme ise bilinmeyen verileri gruplandırma işlemidir.

Yapay zeka ve doğa bilimleri için aşağıdaki bölümler uygun olabilir: 1. Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü: Veri toplama, depolama, analiz etme ve işleme gibi yapay zeka ile ilgili sorunların tespiti ve çözüm üretimi üzerine odaklanır. 2. Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi: Bu fakülte bünyesinde bilgisayar bilimi ve mühendisliği, malzeme bilimi ve nano mühendislik, moleküler biyoloji-genetik gibi alanlarda eğitim verilir. 3. Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü: İstatistik, veri madenciliği, makine öğrenimi ve büyük veri analizi gibi konuları içerir.

Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisans Programı, Güney Kampüs'te yer almaktadır.

Ağaç yapılı öbekleme, veri noktalarını hiyerarşik bir yapıda öbekleyen bir kümeleme yöntemidir. Bu yöntemde: 1. Her bir veri noktası ayrı bir öbek olarak işaretlenir. 2. En yakın iki öbek bulunur ve birleştirilir. 3. Yeni öbekle diğer öbekler arasındaki uzaklıklar hesaplanır. 4. Tüm noktalar tek bir öbekte toplanana kadar 2. ve 3. adımlar tekrar edilir. Ağaç yapılı öbekleme, özellikle görüntü işleme ve coğrafi bilgi sistemleri gibi alanlarda nesnelerin tanınması ve sınıflandırılması için yaygın olarak kullanılır.

Grafik tablosu ve diğer grafikler, verileri görselleştirmek ve analiz etmek için kullanılan farklı türlerdeki grafiklerdir. İşte bazı yaygın grafik türleri: 1. Çizgi Grafiği: Zaman içindeki eğilimleri göstermek ve birçok veri serisini karşılaştırmak için kullanılır. 2. Sütun Grafiği: Verilerin bir veya daha fazla kategorisini ya da grubunu göstermek için kullanılır. 3. Pasta Grafiği: Verileri "pasta dilimleri" veya bütünün bölümleri olarak göstermek için kullanılır. 4. Dağılım Grafiği: Yatay (X) ve dikey (Y) eksenler boyunca sayısal koordinatları göstermek ve iki değişken arasındaki trendleri ve kalıpları görmek için kullanılır. 5. Histogram: Veri kümesinin farklı veri gruplarında dağılımını göstermek için kullanılır. 6. Şamdan Grafiği: Hisse senedi değerindeki değişiklikler gibi, toplam varyansta yer alan bir açılış ve kapanış değerini göstermek için kullanılır. 7. Ağaç Grafiği: Nesnelerin üst-alt öğe hiyerarşileri halinde organize edildiği veri ağacını göstermek için kullanılır.

Yapay dataset oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Amaç Belirleme: Datasetin oluşturulma amacını net bir şekilde tanımlamak gereklidir. 2. Veri Kaynaklarının Tanımlanması: Kamu datasetsleri, API'ler, web scraping, anketler, mevcut veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplanmalıdır. 3. Veri Toplama: Veriler, otomatik komut dosyaları, manuel giriş veya veri ihracatı gibi yöntemlerle toplanmalıdır. 4. Veri Temizleme: Ham veriler genellikle dağınıktır ve kullanılmadan önce temizlenmesi gerekir. 5. Veri Dönüşümü: Verilerin analiz için uygun formata dönüştürülmesi gereklidir. 6. Veri Entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen veriler birleştirilmelidir. 7. Veri Doğrulama: Datasetin doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etmek için istatistiksel analizler yapılmalı veya uzman incelemesi gerçekleştirilmelidir. 8. Dokümantasyon: Datasetin kaynakları, toplama ve işleme yöntemleri ile herhangi bir varsayım veya sınırlama hakkında dokümantasyon hazırlanmalıdır. 9. Depolama ve Erişim: Datasetin, veritabanı sistemleri, bulut depolama veya yaygın dosya formatları gibi güvenli ve erişilebilir bir yerde saklanması gereklidir. 10. Bakım: Datasetin güncel tutulması, yeni verilerin eklenmesi ve sorunların giderilmesi için düzenli olarak bakım yapılmalıdır.

Öznitelik seçim yöntemleri üç ana kategoriye ayrılabilir: 1. Filtre Yöntemleri: Özniteliklerin önemini hesaplamak için öznitelik ile hedef değişken arasındaki ilişkiyi dikkate alır. 2. Sarmalayıcı Yöntemler (Wrapper Methods): Makine öğrenmesi modelini gerçek veri kümesi üzerinde deneyerek, performansı ölçmek ve en iyi öznitelik kombinasyonunu bulmak için kullanılır. 3. Gömülü Metotlar: Bazı Makine Öğrenimi modellerinin sağladığı içgörülerle öznitelik seçimini içerir.

Makine öğreniminde train loss (eğitim kaybı) ve test loss (test kaybı) iki önemli performans metriğidir. Training loss (eğitim kaybı), modelin eğitim verileri üzerindeki tahminlerinin hata oranını ifade eder. Test loss (test kaybı) ise, modelin daha önce görmediği, ayrı bir veri seti üzerindeki hata oranını gösterir.

Matematikte finans uygulamaları şunlardır: 1. Regresyon Analizi: Finansal veriler arasındaki ilişkiyi modellemek ve gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için kullanılır. 2. Zaman Serisi Analizi: Zaman içindeki verilerin incelenmesi ve gelecekteki değerlerin tahmin edilmesi için kullanılır. 3. Sınıflandırma Algoritmaları: Finansal verileri belirli kategorilere ayırmak için kullanılır (örneğin, hisse senetlerinin "alınabilir", "satılabilir" veya "tutulabilir" olarak sınıflandırılması). 4. Kümeleme Analizi: Benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplamak ve finansal piyasalardaki farklı varlık sınıflarını analiz etmek için kullanılır. 5. Derin Öğrenme: Yapay sinir ağları kullanarak karmaşık veri yapılarını analiz etmek ve finansal verilerin büyük miktarlarını işlemek için etkili bir yöntemdir. Ayrıca, finansal matematik türev menkul kıymetlerin fiyatlandırılması, portföy oluşturma ve risk yönetimi gibi alanlarda da uygulanır.

"Etiketsiz kayıt" ifadesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Genel Anlamda: "Etiketsiz" kelimesi, etiketi olmayan anlamına gelir. Dolayısıyla, "etiketsiz kayıt" ifadesi, etiketlenmemiş, üzerinde herhangi bir işaret veya etiket bulunmayan kayıt olarak yorumlanabilir. 2. Teknik Anlamda: Makine öğreniminde "etiketsiz kayıt" veya "etiketsiz veri", herhangi bir sınıf etiketi veya açıklaması olmayan veri anlamına gelir.

Bootcamp mülakatında sorulabilecek sorular genellikle beş ana kategoriye ayrılır: 1. Olasılık ve İstatistik: Temel olasılık problemlerinden gelişmiş konulara kadar çeşitli sorular. 2. Kodlama Becerisi: SQL ve Python gibi dillerde kodlama soruları. 3. Makine Öğrenmesi: Regresyon, tree based modeller ve neural networklar gibi konular üzerine sorular. 4. Behavioral Sorular: Teknik kapasitenin yanı sıra, takım içi çalışma, kişisel özellikler ve iletişim becerileri ile ilgili sorular. 5. Şirket Özelindeki Sorular: Başvurulan şirketin çözmeye çalıştığı sorunlarla ilgili "case study" tarzı sorular.

DTX adlı iki farklı iş yeri bulunmaktadır: 1. DTX Ürünler: Bu, Digital Transformation Group'un liderliğinde, KOBİ'lerin dijital dönüşüm süreçlerini bulut teknolojileri ile etkinleştirmeye odaklı bir çözüm sağlayıcısıdır. 2. DTX Services: Bu şirket, dijital dönüşüm, veri bilimi, yapay zeka, makine öğrenimi ve bulut hizmetleri gibi alanlarda yüksek kaliteli geliştirme ve danışmanlık hizmetleri sunmaktadır.

ARL kısaltmasının bazı açılımları: Association of Research Libraries (Araştırma Kütüphaneleri Derneği); Army Research Laboratory (Ordu Araştırma Laboratuvarı); Australian Rugby League (Avustralyalı Rugby Ligi); Animal Rescue League (Hayvan Kurtarma Ligi); Annual Release Limit (Yıllık Serbest Bırakma Limiti). Ayrıca, ARL, bağlama göre farklı anlamlar taşıyabilen bir kısaltma olup, teknoloji, işletme, eğitim, coğrafya, hükümet ve hukuk gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir.

Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: 1. Imputasyon: Eksik verilerin mevcut verilere dayalı hesaplanan değerlerle değiştirilmesi. 2. Silme: Eksik kayıtların veri setinden çıkarılması. 3. Veri Doğrulama: Veri setindeki yanlışlıkların, tutarsızlıkların ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 4. Veri Formatlarının Standartlaştırılması ve Normalleştirilmesi: Verilerin tutarlı bir yapıya sahip olması için formatların dönüştürülmesi. 5. Boyut Azaltma: Temel Bileşen Analizi (PCA) ve Özellik Seçimi gibi yöntemlerle değişken sayısının azaltılması. 6. Kümeleme ve Sınıflandırma: Benzer veri noktalarını bir araya getirerek desenlerin ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 7. Veri Maskeleme, Genelleştirme ve Takma Ad Kullanma: Veri faydası ile gizlilik gereksinimlerinin dengelenmesi. Bu yöntemler, verilerin kalitesini artırarak doğru analiz ve karar verme süreçlerini destekler.