VeriBilimi

Kısmi temel modelleme ifadesi, belgelerde doğrudan yer almayan bir terimdir. Ancak, "modelleme" ve "temel modeller" kavramları ayrı ayrı açıklanabilir: 1. Modelleme: Bir dizi kural veya kılavuz kullanarak bir şeyin temsilini oluşturma sürecidir. 2. Temel Modeller: Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, çok sayıda parametre içeren ve çeşitli görevlere adapte edilebilen yapay zeka sistemleridir.

Python programlama dili, geniş bir kullanım alanına sahip çok yönlü bir dildir. İşte bazı kullanım amaçları: Web geliştirme: Django ve Flask gibi framework'ler ile modern, güvenli ve ölçeklenebilir web uygulamaları geliştirmek. Veri bilimi: Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi kütüphanelerle veri analizi, görselleştirme ve istatistiksel modelleme. Yapay zeka: Görüntü tanıma, doğal dil işleme ve öneri sistemleri gibi gelişmiş uygulamalar geliştirmek. Oyun geliştirme: Basit ama güçlü kütüphaneleri sayesinde 2D oyunlar için uygun bir geliştirme ortamı sunmak. Otomasyon: Dosya işlemleri, web scraping, sistem bakımı gibi birçok senaryoda scriptler yazarak işleri otomatikleştirmek. Python, ayrıca bilim insanları, mühendisler, akademisyenler ve gazeteciler tarafından da tercih edilmektedir.

Turkish Technology'de veri bilimi stajı genellikle 3-4 ay sürmektedir.

Zaman serisi modelleri iki ana sınıfa ayrılır: toplamsal modeller ve çarpımsal modeller. Bunun yanı sıra, zaman serisi modelleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: 1. Tek değişkenli zaman serisi: Bir zamana bağlı değişken ve tek bir bağımsız değişken içerir. 2. Çok değişkenli zaman serileri: Bir zamana bağlı değişken ve birden fazla bağımsız değişken içerir. 3. Deterministik ve stokastik özellikler: Sabit katsayılar, mevsimsellik ve trend deterministik özelliklerken, stokastik özellik değişkenin durağanlığı ile ilgilidir.

Borsa verilerinde çeşitli cross validation yöntemleri kullanılabilir, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. K-Fold Cross Validation: Veri seti, k eşit parçaya bölünür ve her parça sırayla test seti olarak kullanılır. Bu yöntem, modelin farklı veri koşullarında nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için idealdir. 2. Stratified Cross Validation: Hedef değişkenin dağılımını koruyarak, her katmanın aynı oranda sınıf veya kategoriye sahip olmasını sağlar. Bu, özellikle dengesiz veri setleri için önemlidir. 3. Leave-One-Out Cross Validation: Her bir veri noktası sırayla test seti olarak kullanılır ve model diğer noktalarla eğitilir. Bu yöntem, küçük veri setleri için uygundur ancak hesaplama açısından maliyetlidir. Bu yöntemler, modelin overfitting veya underfitting yapmasını önlemek ve daha güvenilir tahminler yapmak için kullanılır.

Habip Bingöl, LinkedIn'de farklı işlerde çalışmaktadır: 1. Clarusway'de Veri Bilimi Stajyeri: Python, SQL ve Agile metodolojileri üzerine çalışmaktadır. 2. Ceva Logistics'te İş Süreçleri Mükemmelliği Uzmanı: Bilgi teknolojileri alanında 3 yıl deneyime sahiptir ve Python, SQL, Tableau gibi araçlarda yetkinlik göstermektedir. 3. Türk Milli Savunma Üniversitesi'nde Öğrenci: Mühendislik alanında eğitim almaktadır.

ETL veri analizi, "Extract, Transform, Load" (Çıkartma, Dönüştürme, Yükleme) kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir süreçtir. Bu süreç, üç ana aşamadan oluşur: 1. Extract (Çıkartma): Verilerin çeşitli kaynaklardan (veritabanları, dosyalar, API'ler vb.) çıkarılması. 2. Transform (Dönüştürme): Çıkarılan verilerin hedef sisteme yüklenmeden önce işlenmesi, temizlenmesi, doğrulanması ve dönüştürülmesi. 3. Load (Yükleme): Dönüştürülen verilerin hedef veri tabanına veya veri ambarına yüklenmesi. ETL, veri entegrasyonu, veri temizliği ve optimizasyonu, tarihsel veri saklama gibi amaçlarla kullanılır ve veri bilimi, iş zekası ve yapay zeka uygulamalarında yaygın olarak uygulanır.

Gelecekte olmak istediğim meslek konusunda birkaç seçenek öne çıkmaktadır: 1. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uzmanı: Teknolojinin hızla ilerlemesi, yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanlarına olan ihtiyacı artırmaktadır. 2. Veri Bilimci: Büyük veri setlerini analiz ederek anlamlı bilgiler çıkarmak ve bu bilgileri iş stratejilerine dönüştürmek, veri bilimcilerin görevidir. 3. Robotik Mühendisi: Endüstriyel ve hizmet robotlarının tasarımı ve geliştirilmesi, robotik mühendislerinin ilgi alanına girer. Bu meslekler, sürekli öğrenme ve hızlı değişen koşullara uyum sağlama yeteneği gerektirir.

Bilgisayar mühendisleri, tıp alanında çeşitli görevler üstlenebilirler: 1. Veri Bilimi ve Analizi: Büyük veri setlerini analiz ederek, tıbbi kararlar için öngörüler geliştirebilirler. 2. Siber Güvenlik: Bilgisayar sistemlerinin ve ağlarının güvenliğini sağlayarak, tıbbi verilerin korunmasını temin ederler. 3. Yapay Zeka: Makine öğrenimi ve derin öğrenme kullanarak, tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerinde akıllı algoritmalar geliştirirler. 4. Sağlık Bilgi Sistemleri: Hastane ve sağlık kuruluşlarında veri depolama ve bilgi yönetimi sistemlerini tasarlayıp yönetirler. Bu görevler, bilgisayar mühendislerinin genel teknolojik bilgi ve becerilerini kullanarak sağlık sektörünün dijital dönüşümüne katkıda bulunmalarını sağlar.

Epoch sayısı arttıkça, makine öğrenmesinde modelin daha iyi öğrendiği gözlemlenir. Ancak, epoch sayısının aşırı artması overfitting (aşırı uyum) riskini artırabilir.

K-Means algoritması, benzer veri noktalarını gruplar halinde birleştirmek ve verilerdeki altta yatan kalıpları veya yapıları keşfetmek için çalışır. İşte K-Means'in çalışma prensibi: 1. Başlangıç: Veri kümesinden rastgele K nokta seçilir ve bunlar ilk küme merkezleri (centroidler) olarak belirlenir. 2. Atama: Her bir veri noktası için, bu noktanın her bir K centroid'e olan mesafesi hesaplanır ve nokta, kendisine en yakın centroid'in bulunduğu kümeye atanır. 3. Centroid Güncelleme: Tüm veri noktaları kümelere ayrıldıktan sonra, her bir kümeye atanan veri noktalarının ortalaması alınarak yeni centroid'ler hesaplanır. 4. Tekrar: 2. ve 3. adımlar, küme merkezleri önemli ölçüde değişmeyene veya belirli bir iterasyon sayısı tamamlanana kadar tekrar edilir. 5. Son Sonuç: Yakınsama sağlandığında, algoritma son küme merkezlerini ve her bir veri noktasının hangi kümeye atandığını çıktı olarak verir.

PCA (Principal Component Analysis) ile kümeleme yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Kümesinin Hazırlanması: PCA analizi yapılacak veri kümesi oluşturulur. 2. PCA Modelinin Oluşturulması: `sklearn.decomposition.PCA` kütüphanesi kullanılarak PCA modeli oluşturulur. 3. Veri Noktalarının Dönüştürülmesi: `fit` fonksiyonu ile veri noktaları, temel bileşenler (principal components) kullanılarak dönüştürülür ve daha az boyutlu bir veri kümesi elde edilir. 4. Kümeleme: Dönüştürülmüş veri kümesi, k-ortalamalar (K-Means) gibi bir kümeleme algoritması ile kümelere ayrılır. Bu yöntem, veri noktalarını daha düşük boyutta ifade ederek analiz ve görselleştirme işlemlerini kolaylaştırır.

Yapay zeka çalışmaları ile ilgili bölümler şunlardır: 1. Bilgisayar Mühendisliği ve Yazılım Mühendisliği: Yapay zekanın temelini oluşturan algoritmalar ve yazılım teknolojileri bu bölümlerde öğretilir. 2. Elektrik ve Elektronik Mühendisliği: Yapay zeka sistemlerinin donanım tarafını geliştiren mühendisler bu alanda eğitim alır. 3. Veri Bilimi ve Analitiği: Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgi elde etme yöntemleri bu bölümde öğretilir. 4. Yapay Zeka ve Robotik: Yapay zeka algoritmaları, robot kontrol sistemleri ve otonom sistemler üzerine yoğunlaşan bölümler. 5. Psikoloji ve Kognitif Bilimler: İnsan zihninin nasıl çalıştığını inceleyerek yapay zeka araştırmalarına katkıda bulunur. Ayrıca, yapay zeka yüksek lisans programları da bu alanda uzmanlaşmak isteyenler için mevcuttur.

Sınıflandırma yöntemlerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bazı ölçütler şunlardır: 1. Doğruluk (Accuracy): Modelin doğru tahmin ettiği kayıtların toplam kayıtlar içindeki oranını ölçer. 2. Karışıklık Matrisi: Modelin hangi şekilde yanlış veya doğru tahmin yaptığını gözlemlemek için kullanılır. 3. Hassasiyet (Precision): Modelin pozitif sınıfı doğru bir şekilde tanımlamada ne kadar iyi olduğunu ölçer. 4. Geri Çağırma (Recall): Modelin tüm veri kümesindeki olumlu gözlemleri doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğini ölçer. 5. F1 Skoru: Hassasiyet ve geri çağırmanın harmonik ortalaması olup, modelin genel performansını değerlendirir. 6. ROC Eğrisi (Receiver Operating Characteristic): Modelin duyarlılığına karşı 1-özgüllük grafiğini gösterir ve modelin performansını ölçen bir alandır. Bu ölçütler, modelin etkinliğini ve güvenilirliğini değerlendirmek için birlikte kullanılır.

Spor ve matematik ilişkisi şu şekillerde ortaya çıkar: 1. Performans Analizi: Sporcuların performansını değerlendirmek ve geliştirmek için istatistiksel modeller ve matematiksel hesaplamalar kullanılır. 2. Hareket ve Geometri: Sporun birçok dalında, hareket analizi ve geometrik kavramlar önemlidir. Atletin optimal bir mesafeyi nasıl kat edeceği, golf oyuncusunun doğru açıyı nasıl bulacağı gibi konular matematiği içerir. 3. Strateji ve Oyun Teorisi: Spor, strateji ve taktik kullanmayı gerektirir. Oyun teorisi, sporlardaki rekabeti ve stratejiyi matematiksel modellerle analiz eder. 4. Fizik ve Zaman Hesaplamaları: Sporda hareket, hız ve kuvvetle ilgili fiziksel yasalar, kinematik ve dinamik kavramlarıyla açıklanır. 5. Veri Bilimi: Spor verilerinin analizi, veri bilimi ve istatistikle yapılarak takımların performansını artırmak için kullanılır.

Danda terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Hint alfabelerinde noktalama işareti: Danda (दण्ड), Hint alfabelerinde bir cümlenin veya satırın sonunu işaretlemek için kullanılan bir noktalama işaretidir. 2. Veri bilimi ve veri madenciliği: "Danda" kelimesi, veri bilimi ve veri madenciliği alanlarında kullanılmamaktadır. Bu alanlarda daha çok "data" (veri) terimi ve onun alt dalları olan "data science" (veri bilimi) ve "data mining" (veri madenciliği) terimleri yaygındır.

Yapılandırılmamış veri örnekleri şunlardır: 1. Metin belgeleri: Raporlar, e-postalar, mektuplar. 2. Resimler: Belirli bir formatta yapılandırılmamış görseller ve diğer grafikler. 3. Ses ve video dosyaları: Ses ve video kayıtları. 4. Sosyal medya gönderileri: Twitter, Facebook ve Instagram gibi platformlardaki içerikler. 5. Sensör verileri: Sıcaklık değerleri, GPS koordinatları ve hareket dedektörleri gibi veriler. 6. PDF dosyaları ve Word belgeleri: Konum bilgilerini içerebilen yapılandırılmamış metin kaynakları. 7. Web siteleri ve bloglar: XML ve HTML dosyaları, konuma göre özellik listeleri veya olay konumlarının dinamik güncellemeleri.

Evet, Koç Üniversitesi'nde veri bilimi okunabilir. Koç Üniversitesi'nde veri bilimi alanında tezsiz yüksek lisans programı bulunmaktadır.

CatBoost ve XGBoost arasında seçim yaparken, her iki algoritmanın da belirli avantajları bulunmaktadır: CatBoost: - Categorical veriler için doğal desteğe sahiptir ve bu verileri manuel preprocessing gerektirmeden işleyebilir. - Overfitting riskini azaltan ordered boosting tekniği kullanır. - Hızlı eğitim süreci sunar, özellikle birçok categorical özellik içeren datasetlerde. XGBoost: - Yüksek esneklik sunar ve geniş bir tunable parametre yelpazesi ile derin model özelleştirmesi sağlar. - Model yorumlanabilirliği için önem puanları ve diğer araçlar sunar. - Geniş topluluk desteği ve birçok dilde entegrasyon imkanı ile endüstri standardıdır. Sonuç olarak, CatBoost categorical verilerin yoğun olduğu ve minimal tuning ile hızlı bir çözüm aranan durumlarda daha iyi bir seçenek olabilirken, XGBoost derin model tuning ve model yorumlanabilirliği gerektiğinde tercih edilebilir.

Taze teknoloji bootcamp'i, kısa süreli ve yoğun eğitim programlarıdır. Bootcamp'lerin bazı özellikleri: - Eğitim süresi: Genellikle 8-12 hafta sürer. - Eğitim yöntemi: Teori yerine uygulamalı öğrenme ve proje bazlı çalışmalar yapılır. - Kariyer desteği: İş bulma desteği, özgeçmiş hazırlama ve mülakat teknikleri gibi hizmetler sunulur. - Maliyet: Eğitim ücretleri, geleneksel üniversite programlarına kıyasla daha yüksektir.