Veriİşleme

Veri Hazırlama ve Kontrol İşletmeni (VHKİ), kamu kurum ve kuruluşlarında çeşitli görevler üstlenir: Veri Girişi ve İşleme: Kurum içi veya dışı kaynaklardan gelen verilerin bilgisayar ortamına aktarılması ve işlenmesi. Veri Kontrolü ve Düzeltme: Girilen verilerin doğruluk ve tutarlılığının kontrol edilmesi, hatalı bilgilerin düzeltilmesi. Raporlama: Analiz ve raporların hazırlanarak yönetime sunulması. Dosyalama ve Arşivleme: Evrak ve belgelerin düzenli bir şekilde dosyalanması ve arşivlenmesi. Mail Trafiği: Birimdeki mail trafiğinin düzenlenmesi ve sürekliliğinin sağlanması. Bilgi Edinme: Bilgi edinme taleplerinin kanun, yönetmelik ve içtihat çerçevesinde yasal sürede cevaplanması. Ayrıca, VHKİ'ler bilgisayar ve çevre birimlerine hakim oldukları için genellikle bürolardaki masa başı işlerde çalışırlar.

Excel'de belirli bir kritere göre sıralama yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri aralığını seçin. 2. "Giriş" sekmesinde "Veri" sekmesine tıklayın ve "Sırala" seçeneğini seçin. 3. "Sıralama Ölçütü" bölümünden hangi sütuna göre sıralama yapacağınızı seçin. 4. "Düzen" bölümünden sıralamanın artan mı yoksa azalan mı olacağını belirleyin. 5. "Tamam" butonuna tıklayarak sıralamayı uygulayın. Ayrıca, "Sırala ve Filtre Uygula" butonuna tıklayıp açılan menüden de özel sıralama seçenekleri belirlenebilir.

Ekrandan sayısallaştırma, bir grafik, CAD veya CBS programında raster bir verinin üzerinde oluşturulan grafik katmanda, fare (mouse) yardımıyla şekillerin üzerinden geçirilerek yapılan sayısallaştırma işlemidir. Bu yöntemde, taranmış paftalar, hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri altlık olarak kullanılarak konumsal veri oluşturulur.

Excel'de gruplama yapmak için aşağıdaki adımları izleyin: 1. Satır veya sütunları seçin. 2. Veri sekmesine gidin ve "Gruplandır" seçeneğini tıklayın. Alternatif olarak, klavye kısayolunu kullanarak da gruplama yapabilirsiniz: 1. Gruplandırmak istediğiniz satır veya sütunları seçin. 2. "Alt + Shift + ➞" tuşlarına basın. Gruplandırılmış satırları daraltmak veya genişletmek için, gruplandırılmış satırlardaki herhangi bir hücreye gidip "Alt → A → H" tuşlarına basabilirsiniz.

Excel'de ortak bir sütuna göre iki tabloyu birleştirmek için "Consolidate" işlevi kullanılır. İşte adımlar: 1. Excel'i açın ve tabloları yükleyin: "Dosya" sekmesine tıklayın, "Aç" seçeneğini seçin veya Ctrl+O kısayolunu kullanın. 2. Ortak sütunu seçin: Her iki tablodaki sütunu sütun başlıklarına (sütun üstündeki harf) tıklayarak seçin. 3. Consolidate penceresini açın: Üst menüdeki "Veri" sekmesini tıklayın ve "Veri Araçları" bölümünden "Consolidate"i seçin. 4. İşlevi seçin: "İşlev" kutusunda, verileri birleştirmek için "SUM" (toplam) veya "COUNT" (sayaç) gibi bir işlev seçin. 5. Referansları girin: "Referans" kutusuna, ilk tablodaki hücre aralığını, "Birleştirilen aralık" kutusuna ise ikinci tablodaki hücre aralığını girin. 6. Sonucu görün: İşlev, referans aralığı ve birleştirme aralığını seçtikten sonra "Tamam"a tıklayarak tabloları birleştirin. Alternatif olarak, DÜŞEYARA ve INDEX + MATCH işlevleri de kullanılabilir.

Excel'de veri sıralama yapmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Veri aralığını seçin: Sıralamak istediğiniz veri aralığını belirleyin. 2. Sıralama seçeneğini etkinleştirin: "Giriş" sekmesinde "Veri" sekmesine tıklayın ve "Sırala" seçeneğini seçin. 3. Sıralama kriterini belirleyin: Sıralama penceresinde "Sıralama Ölçütü" kısmından hangi sütunda sıralama yapacağınızı seçin. 4. Sonuçları görüntüleyin: Sıralama işlemi tamamlandıktan sonra, veri aralığınız seçtiğiniz kriterlere göre yeniden düzenlenecektir. Ayrıca, sağ buton menüsünden yer alan sıralama düğmelerini kullanarak da hızlı bir şekilde sıralama yapabilirsiniz.

Kodlama ve kategorizasyon süreci, yazılım geliştirme ve veri işleme alanlarında önemli adımlardır. Kodlama süreci, yazılımın hayata geçirildiği aşamadır ve bu aşamada tasarlanan yazılımın kaynak kodu yazılır, işlevler ve algoritmalar oluşturulur. Kategorizasyon süreci ise, verilerin düzenlenmesi ve sınıflandırılması anlamına gelir.

Fog computing çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: 1. Endüstriyel IoT: Fabrikalarda ve üretim tesislerinde, sensörlerden gelen verilerin yerel olarak işlenerek operasyonel verimliliğin artırılması ve öngörülü bakım yapılması için kullanılır. 2. Otonom Araçlar: Self-driving cars gibi araçlarda, sensör verilerinin hızlı bir şekilde işlenerek güvenli ve verimli bir şekilde karar alınması için kullanılır. 3. Sağlık Sektörü: Hasta verilerinin yerel olarak işlenerek telemedicine ve gerçek zamanlı hasta izlemenin sağlanması, ayrıca veri güvenliğinin artırılması için kullanılır. 4. Akıllı Şehirler: Trafik yönetimi, çevresel izleme ve kamu güvenliği gibi alanlarda, büyük ölçekli IoT deploymalarının yerel veri işleme ile optimize edilmesi için kullanılır. 5. Enerji Sektörü: Enerji dağıtımının yönetimi, talep ve arz değişikliklerine hızlı tepki verilmesi için fog computing'den faydalanılır.

Veri kümesindeki veriler işlenirken bir hata oluştu ifadesi, veri setinde yanlış, eksik veya tutarsız bilgilerin bulunması anlamına gelebilir. Hata nedenleri arasında şunlar yer alabilir: - İnsan hatası: Veri girişi sırasında yapılan dikkatsizlik veya bilinçsiz hatalar. - Sistem hataları: Yazılım veya donanım arızaları, veri aktarımı sırasında sorunlar. - Veri kaynaklarındaki tutarsızlıklar: Farklı kaynaklardan gelen verilerin uyumsuzluğu. Hata çözümü için veri kümesinin düzenli olarak denetlenmesi, doğrulama süreçlerinin uygulanması ve gerektiğinde veri temizleme işlemleri yapılması önerilir.

Excel'de iki sütunu eşitlemek için kullanılabilecek formüller şunlardır: 1. Ampersand (&) Sembolü ile Birleştirme: İki sütundaki verileri yeni bir hücrede birleştirmek için `=A2&" "&B2` formülü kullanılır. 2. CONCATENATE Fonksiyonu: `=BİRLEŞTİR(A2; " "; B2)` formülü, veri kaybı olmadan iki sütunu birleştirmek için kullanılır. 3. EĞER Fonksiyonu: İki sütundaki eşleşmeleri veya farklılıkları bulmak için `=EĞER(A2=B2; "Eşleşti"; "")` formülü kullanılabilir.

Gemini yapay zeka modeli, çeşitli veri türlerini işleyebilen çok yönlü bir yapay zeka olarak işlev görür. İşte bazı kullanım alanları: Metin üretimi: Girilen bir metne bağlı olarak ilgili ve tutarlı bir içerik oluşturur. Görüntüden metin üretimi: Bir fotoğraf veya görseli inceleyip onunla ilgili açıklayıcı bir metin yazar. Sesten metin üretimi: Bir ses kaydını dinleyip bunu metne döker. Doğal dil işleme: İnsanların kullandığı doğal dile hakim olup ona göre cevap üretir. Akıl yürütme: Girdi verisine mantık yürüterek çıkarımda bulunur ve sonuçları cevaplarına yansıtır. Ayrıca, Gemini Google'ın birçok hizmet ve ürününde yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için kullanılır.

Evet, VHKİ (Veri Hazırlama ve Kontrol İşletmeni) kadrolu memurdur.

Uydu görüntülerinde ön hazırlık işlemleri, ham görüntülerin analiz için kullanılabilir ve doğru hale getirilmesi amacıyla yapılır. Bu işlemler şunlardır: 1. Gerçek dünya haritalaması: Uydu görüntüleri, bozulmalar düzeltilerek ve yer işaretleri tanımlanarak gerçek dünya haritalarıyla hizalanır. 2. Gürültü azaltma: Makine öğrenimi modelleri kullanılarak bulutlar tanımlanır ve kaldırılır, böylece daha net görüntüler elde edilir. 3. Veri kalibrasyonu: Görüntü pikselleri standart bir seviyeye ayarlanır ve atmosferik düzeltme yapılır. 4. Geometrik dönüşüm: Görüntüdeki hataların düzeltilmesi için sistematik ve sistematik olmayan bozulmalar giderilir. 5. Radyometrik dönüşüm: Çevresel faktörler ve sensör etkisiyle hatalı veya eksik elde edilen veriler düzeltilir. Bu işlemler, uydu görüntülerinin daha güvenilir ve anlamlı bilgiler sağlamasını sağlar.

Pivot tablodan istenmeyen verileri temizlemek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Pivot tabloyu seçme. Temizlemek istediğiniz tabloyu aktif hale getirin. 2. Alanları kaldırma. 3. Filtreleri sıfırlama. 4. Önbelleği temizleme. 5. Veri kaynağını güncelleme. Ayrıca, Tümünü Temizle komutunu kullanarak da pivot tabloyu sıfırlayabilirsiniz.

Excel'de transpose (veri transpoze etme) işlemi için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Paste Special (Özel Yapıştır) Yöntemi: - Tüm veri tablosunu seçin ve kopyalayın (Ctrl + C). - Transpoze edilecek verilerin yerleştirileceği boş bir hücre seçin. - Sağ tıklayarak "Paste Special" (Özel Yapıştır) seçeneğini seçin. - Açılan diyalog kutusunda "Transpose" (Transpoze) seçeneğini işaretleyip "OK" (Tamam) butonuna tıklayın. 2. TRANSPOSE Fonksiyonu: - Transpoze edilecek veri aralığını seçin. - Boş bir hücreye şu formülü girin: `=TRANSPOSE(A1:D5)` (A1:D5 yerine gerçek veri aralığını yazın). - Formülü dizi formülü olarak uygulamak için Ctrl + Shift + Enter tuşlarına basın. 3. VBA (Visual Basic for Applications) Yöntemi: - VBA düzenleyicisini açın (Alt + F11). - Yeni bir modül ekleyin ve aşağıdaki kodu içine yapıştırın: ``` Sub TransposeRowsToColumnsAutomatically() Dim SourceRange As Range Dim DestinationRange As Range Set SourceRange = Sheets("Sheet2").Range("A1:D5") Set DestinationRange = Sheets("Sheet2").Range("A8") SourceRange.Copy DestinationRange.PasteSpecial Paste:=xlPasteAll, Operation:=xlNone, SkipBlanks:=False, Transpose:=True Application.CutCopyMode = False End Sub ``` - Modülü kaydedip kapatın, ardından makroyu çalıştırın (Alt + F8, "TransposeRowsToColumnsAutomatically" makrosu, "Run" butonu).

Preprocessing (ön işleme), ham verilerin analiz veya makine öğrenimi modellerine girdi olarak hazırlanmak üzere geçirdiği bir dizi adımdır. Bu süreç, verilerin kalitesini artırarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar. Preprocessing'in bazı temel adımları: - Veri temizleme: Hataların, tutarsızlıkların veya eksik değerlerin düzeltilmesi. - Veri dönüşümü: Verilerin makine öğrenimi modellerinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi. - Veri entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen verilerin tek bir veri kümesinde birleştirilmesi. - Veri azaltma: Özellik veya örnek sayısının azaltılması. - Özellik mühendisliği: Yeni özellikler oluşturma veya mevcut özellikleri değiştirme. - Veri bölme: Verilerin eğitim, doğrulama ve test setlerine ayrılması.

Boş kareyi doldurmanın farklı yolları vardır, işte bazıları: 1. Formüller kullanarak: Excel'de boş hücreleri bir önceki dolu hücrenin değeriyle doldurmak için "=Bir Önceki Hücre" formülü kullanılabilir. 2. Otomatik doldurma: Boş hücreyi seçip yanındaki dolu hücrenin alt köşesindeki küçük kareyi sürükleyerek boşlukları doldurabilirsiniz. 3. Veri doldurma komutu: Excel'in "Veri" sekmesinde bulunan "Doldur" komutu, boş hücreleri belirli bir kurala göre doldurmanıza olanak tanır. 4. Kare aracı: Adobe Photoshop'ta kare aracı ile boş bir dikdörtgen veya oval kare çizip içine görüntü yerleştirebilirsiniz.

Coğrafi bilgi sistemi (CBS) sorgulama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: CBS'de farklı kaynaklardan gelen coğrafi veriler öncelikle uygun tekniklerle toplanarak elektronik formata dönüştürülür. 2. Veri Yönetimi: Veriler, enlem-boylam veya jeodezik koordinat sisteminde konumlandırılır ve vektörel veya hücresel veri modellerinde temsil edilir. 3. Veri İşleme: Verilerin matematiksel dönüşümü ve ortak bir koordinat sisteminde tanımlanması gerekebilir. 4. Görselleştirme: Sorgulama sonuçları, haritalar, grafikler ve raporlar şeklinde görselleştirilir. CBS sorgulamaları için yaygın olarak kullanılan yazılımlar arasında ArcGIS, QGIS, MapInfo ve GRASS GIS bulunur.

Deşifre metinlerin, ses kayıtlarının, video içeriklerinin veya diğer iletişim materyallerinin şifreli veya karmaşık formattan, anlaşılır ve okunabilir bir hale dönüştürülmesini sağlar. Bu süreç, çeşitli alanlarda önemli işlevler üstlenir: 1. Adli Alanlar: Suç delillerini ve ifadeleri deşifre ederek yargı süreçlerine yardımcı olur. 2. Tıp: Doktor notları, hastane raporları ve uzman görüşlerini deşifre ederek hastaların tedavi süreçlerini kolaylaştırır. 3. Eğitim: Ders kayıtları, seminer notları ve akademik içerikleri erişilebilir hale getirir. 4. İş Dünyası: Toplantıların, konferansların ve sunumların daha verimli bir şekilde takip edilmesini sağlar. 5. Genel Kullanım: İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte video ve ses içeriklerinin kullanımını kolaylaştırır.

Apache Spark, büyük veri işleme için kullanılan hızlı ve bellek içi bir veri işleme motorudur. Spark'ın yaptığı işler şunlardır: Veri entegrasyonu ve ETL: Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirip işleyerek analiz eder. Makine öğrenimi ve ileri seviye analitik: Karmaşık algoritmalar kullanarak çıktıların tahmin edilmesi, hata tespiti ve karar verme süreçlerini destekler. Streaming (gerçek zamanlı veri işleme): Sürekli veri toplama ve işlemeyi sağlar. Spark, Hadoop gibi diğer büyük veri çerçeveleriyle birlikte kullanılarak daha geniş bir iş sorununu çözmek için tamamlayıcı bir rol oynar.