Veriİşleme

Veri işlemenin yasal dayanakları arasında şunlar yer alır: İlgili kişinin açık rızası. Kanunlarda açıkça öngörülmesi. Fiili imkansızlık. Sözleşmenin ifası. Veri sorumlusunun hukuki yükümlülüğünü yerine getirmesi. Kişisel verinin alenileştirilmesi. Bir hakkın tesisi, kullanılması veya korunması. Veri sorumlusunun meşru menfaati. Kişisel verilerin işlenme şartları, Kanunda sayma yoluyla belirlenmiş olup, bu şartlar genişletilemez.

Mükerrer verileri silmek için kullanılabilecek formüller arasında COUNTIF (EĞERSAY) fonksiyonu yer alır. Örneğin, C sütununda: ``` =IF(COUNTIF($A$2:$A$18;A2)>1;"Tekrar";"") ``` Bu formül, A2 ile A18 arasındaki hücrelerin seçiminde kullanılır ve her bir meyve için hücrelerin sayısını sayar. Mükerrer kayıtları silmek için ayrıca "Yinelenenleri Kaldır" aracı ve "Gelişmiş Filtre" kullanılabilir. Formüllerin doğru kullanımı için Excel eğitimlerinden yararlanılabilir.

Benzersiz liste, bir veri aralığındaki tekrarlayan verileri kaldırarak yalnızca farklı değerleri içeren listedir. Benzersiz liste oluşturmak için kullanılabilecek bazı yöntemler: Excel'de BENZERSİZ (UNIQUE) işlevi. Python'da set kullanımı.

Veri sıkıştırma yöntemleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma. Kayıplı sıkıştırma: Bazı bilgiler kaybedilerek daha iyi sıkıştırma sağlanır. Kayıpsız sıkıştırma: Verideki kaba fazlalık daha kısa ifadelere çevrilerek kaydedilir. Bazı veri sıkıştırma yöntemleri: Huffman kodlama; Lempel-Ziv (LZ) yöntemleri; Aritmetik kodlama; Sözlük tabanlı yöntemler (LZW, LZ77, LZSS); Wavelet (dalgacık) yöntemleri; SQL Server'da satır ve sayfa sıkıştırma.

OCR (Optik Karakter Tanıma) sistemi mutfakta doğrudan kullanılmamaktadır. OCR genellikle belge dijitalleştirme, veri girişi, dil çeviri, barkod tarama, pasaport doğrulama gibi alanlarda kullanılır. Mutfakta OCR kullanımı için spesifik bir örnek bulunamamıştır. Ancak, genel olarak OCR sistemleri, görsellerdeki metinleri tanıyıp dijital formata dönüştürerek iş süreçlerini otomatikleştirir ve hızlandırır. Daha fazla bilgi için OCR sistemlerinin genel kullanım alanlarına ve çalışma prensiplerine odaklanan kaynaklara başvurabilirsiniz.

EDS (Elektronik Denetleme Sistemi), trafik akışını denetlemek için kameralar, radarlar, sensörler ve özel yazılımlar kullanır. Çalışma prensibi: 1. Kural ihlali tespiti: Sensörler aracılığıyla kural ihlali yapan araçlar tespit edilir. 2. Plaka tanıma: Görüntü işleme yazılımları ile aracın plakası kaydedilir. 3. Cezai işlem: İlgili kanunda öngörülen cezaya tabi tutulur. EDS, hız sınırı aşımı, kırmızı ışık ihlali, emniyet şeridi ihlali, park yasağı ihlali gibi durumları denetler. Sistem, yolun boş ya da dolu olmasına bakmaksızın trafik kurallarına uyulup uyulmadığını kontrol eder.

Yapay zeka (YZ) uzmanı, algoritmalar ve veri setleri kullanarak makine öğrenmesi ve yapay zeka sistemlerini geliştirir, eğitir ve uygular. YZ uzmanının bazı görevleri: Veri analizi. Model geliştirme. Sistem entegrasyonu. Performans izleme. YZ uzmanları, sağlık, finans, otomotiv ve eğitim gibi çeşitli sektörlerde çalışarak iş süreçlerini otomatize eder ve verimliliği artırır.

"Garson" kod adlı gizli tanığın teslim ettiği SD kartların tamamı, Milli İstihbarat Teşkilatı (MİT) tarafından 6 yıl süren çalışmaların ardından 2023 yılında çözüldü.

Veri artırma, mevcut eğitim veri kümesini çeşitli yöntemlerle genişletmeyi ve çeşitlendirmeyi içerir. Veri artırma yöntemleri: Görüntü verileri için: Geometrik dönüşümler: Döndürme, ölçekleme, öteleme, kesme ve çevirme. Renk uzayı dönüşümleri: Parlaklık, kontrast, doygunluk ve renk tonu ayarlamaları. Gürültü ekleme: Sensör gürültüsünü veya kusurlu görüntü kalitesini simüle etme. Rastgele silme/kesme: Bir görüntünün rastgele dikdörtgen bölgelerini maskeleme. Metin verileri için: Rastgele kelime değiştirme. Cümle düzeltme ve döndürme. Ses verileri için: Hız değiştirme. Gürültü ekleme. Ses sıkıştırma. Veri artırma süreci: 1. Veri kümesi keşfi: Mevcut veri kümesinin analiz edilmesi ve özelliklerinin anlaşılması. 2. Uygun tekniğin seçimi: Veri türüne ve istenen sonuçlara göre bir teknik seçme. 3. Dönüşümlerin uygulanması: Veri noktalarının seçilen yöntemle dönüştürülmesi. 4. Veri formlarının entegrasyonu: Yeni verilerin orijinal verilerle birleştirilmesi. Veri artırma, aşırı uyum riskini artırabileceğinden dikkatli yapılmalıdır.

Hayır, benzersiz ve yinelenenleri kaldırmak aynı şey değildir. Benzersiz değerleri filtreleme. Yinelenenleri kaldırma. Yinelenenleri kaldırmak için, "Veri" sekmesinde "Yinelenenleri Kaldır" seçeneği kullanılır.

Excel'de tarihe göre süzme işlemi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri tablosunda bir hücreye tıklayın. 2. Veri sekmesi üzerindeki Filtre komut düğmesine veya Giriş sekmesi üzerindeki Sırala ve Filtre Uygula komut düğmesinin yanındaki oka ve ardından Filtre seçeneğine tıklayın. 3. Verileriniz için Otomatik Filtre uygulandığında, veri etiketlerinin yanına açılır liste kutuları eklenecektir. 4. Veri etiketlerinin yanındaki oklara tıklandığında, o sütunda yer alan verilerden biri görünür. Ayrıca, Excel'de tarihe göre koşullu biçimlendirme kullanarak da verileri vurgulamak mümkündür. Bunun için: 1. Tarih verilerini içeren Excel dosyasını açın. 2. Tarihleri vurgulamak istediğiniz hücreleri seçin. 3. Koşullu biçimlendirme penceresini açın ve tarih koşullarınızı belirleyin. 4. Belirlediğiniz koşullara göre nasıl biçimlendirileceğini seçin. 5. Seçeneklerinizi belirledikten sonra "Tamam" düğmesine tıklayarak işlemi tamamlayın.

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.

Excel'de doldurma tutamacı, verileri kolayca kopyalayıp yapıştırmak ve seriler oluşturmak için kullanılan bir özelliktir. Doldurma tutamacının bazı kullanım alanları: Sayı veya metin dizilerini otomatik doldurma. Formülleri bitişik hücrelere yayma. Veri giriş formlarında belirli hücrelerdeki verilerin değiştirilmesini engelleme.

Spark Streaming akış şeması, canlı veri akışlarının ölçeklenebilir, yüksek verimli ve hataya dayanıklı bir şekilde işlenmesini sağlar. Temel süreç: 1. Veri Alımı: Spark Streaming, Kafka, Kinesis veya TCP soketleri gibi çeşitli kaynaklardan canlı veri akışları alır. 2. Mikro Toplu İşleme: Verileri "mikro toplu işler" olarak adlandırılan parçalara ayırır. 3. Spark Motoru: Mikro toplu işler, Spark motoru tarafından işlenir. 4. Sonuç Çıkışı: İşlenen veriler dosya sistemlerine, veritabanlarına veya panolara iletilir. DStream (Discretized Stream), Spark Streaming'in sürekli veri akışını temsil eden soyutlama katmanıdır.

Embedded sistemler ve IoT (Internet of Things) arasındaki temel farklar şunlardır: Bağlantı: Embedded sistemler bağımsız çalışır ve internet bağlantısı gerektirmezken, IoT cihazları internet veya Bluetooth gibi kablosuz teknolojilerle bağlanır. Veri İşleme: Embedded sistemler verileri yerel olarak işler, IoT cihazları ise verileri buluta veya kenar hesaplama platformlarına gönderir. Esneklik ve Yükseltilebilirlik: Embedded sistemler değiştirilemezken, IoT cihazları uzaktan güncellenebilir. Güvenlik: Embedded sistemler genellikle daha güvenlidir, ancak IoT cihazları siber saldırılara karşı daha savunmasızdır. Uygulama Alanları: Embedded sistemler otomotiv, tıbbi cihazlar ve endüstriyel otomasyon gibi alanlarda kullanılırken, IoT çözümleri akıllı evler, sağlık izleme ve varlık takibi gibi alanlarda yaygındır.

ICR'nin (Intelligent Character Recognition) bazı kullanım amaçları: El yazısıyla yazılmış belgelerin dijitalleştirilmesi. Kamera sistemlerinde. Karbon ayak izi doğrulaması. Ayrıca, ICR piller, dizüstü bilgisayarlar ve dronlar gibi ısıya duyarlı uygulamalarda kullanılır.

Google DPA (Data Processing Agreement) onayını yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Google Admin konsolunda oturum açın. 2. Menü'ye tıklayın, ardından Hesap > Hesap Ayarları > Yasal ve Uyumluluk seçeneğini seçin. 3. Güvenlik ve Gizlilik Ek Şartlar bölümünde, Bulut Veri İşleme Eki (CDPA) ile Google Workspace veya Bulut Kimliği Sözleşmesine tıklayın. 4. İnceleme ve Kabul Et seçeneğine tıklayın. 5. Sözleşme maddelerini uygun bir kişinin incelemesini sağlayın. 6. Kabul Ediyorum butonuna tıklayın. Avrupa veri koruma yasasının geçerli olması durumunda, ayrıca denetleyici makamınızı belirleme ve ilgili bilgileri sağlama adımları da gereklidir. Google Workspace veya Cloud Identity hesabınızla ilgili bir yönetici değilseniz, DPA'yı inceleyip kabul edemezsiniz.

8-bit ve 16-bit arasındaki temel farklar şunlardır: Veri işleme kapasitesi: 8-bit mikrodenetleyiciler 8 bit veri işleyebilirken, 16-bit mikrodenetleyiciler 16 bit veri işleyebilir. Renk derinliği: 8-bit görüntüler 16,7 milyon renk gösterebilirken, 16-bit görüntüler 281 trilyon renk gösterebilir. Performans: 16-bit mikrodenetleyiciler daha yüksek saat hızına sahiptir ve daha karmaşık veri işlemlerini daha hızlı gerçekleştirebilir. Bellek ve I/O yetenekleri: 16-bit mikrodenetleyiciler genellikle daha geniş bellek ve G/Ç yeteneklerine sahiptir. Maliyet: 8-bit mikrodenetleyiciler genellikle daha ucuzdur. Kullanım alanları: 8-bit mikrodenetleyiciler düşük işlem gücü gerektiren basit sensörlerde ve uzaktan kumanda gibi cihazlarda kullanılırken, 16-bit mikrodenetleyiciler motor kontrolü ve gelişmiş sensör uygulamaları gibi daha karmaşık işlemlerde kullanılır.

Ekle menüsündeki Hücreler komutu ile aşağıdaki işlemler yapılabilir: Sütun ekleme. Satır ekleme. Hücre ekleme. Ayrıca, Ekle menüsündeki Hücreler komutu ile hücreleri sağa veya aşağı kaydırarak yeni hücreye yer açmak ve verileri düzenlemek de mümkündür.

Elektronik Denetleme Sistemi (EDS), trafik akışını kameralar, radarlar, sensörler ve özel yazılımlar aracılığıyla takip ederek sürücülerin trafik kurallarına uyup uymadığını izler ve ihlal durumlarını kayıt altına alarak cezai yaptırımlar uygular. EDS'nin çalışma şekli şu adımlardan oluşur: 1. Kural ihlali tespiti: Kural ihlali yapan araçlar, sensörler aracılığıyla tespit edilir. 2. Plaka tanıma: Görüntü işleme yazılımları ile aracın plakası belirlenir. 3. Cezai işlem: Tespit edilen ihlaller, ilgili kanunda öngörülen cezaya tabi tutulur. EDS ile kırmızı ışık ihlali, seyir halindeyken cep telefonu kullanma, emniyet şeridi ihlali, park yasağı ihlali gibi birçok trafik kuralı ihlali denetlenebilir.