Veriİşleme

Sosyo Plus Bilgi Bilişim Teknolojileri Danışmanlık Hizmetleri Ticaret A.Ş., bilgisayar danışmanlık faaliyetleri alanında hizmet vermektedir. Ayrıca, firma veri hazırlama, onarma, düzenleme işlemleri veya hizmetlerini yapmakta, satmakta ya da bunları kiraya vermektedir. Sosyo Plus Bilgi Bilişim Teknolojileri Danışmanlık Hizmetleri Ticaret A.Ş.'nin bir diğer adı da Insider'dır.

"Azdan çoğa sıralama" işlemi için hangi butonun kullanılması gerektiğine dair bilgi bulunamadı. Ancak, "azdan çoğa" veya "çoktan aza" sıralama yapmak için kullanılabilecek bazı yöntemler şunlardır: ArcGIS Programı: "Data Management Tools > General" bölümünde bulunan "Sort" aracı kullanılabilir. Online Araçlar: "charactercalculator.com" sitesinde, metinleri alfabetik olarak sıralayan bir araç bulunmaktadır.

Python'da tanımladığı veriye ait temel fonksiyonların yer aldığı programları geliştirebilme, fonksiyonlar kullanarak kod yazma ve organize etme yeteneği anlamına gelir. Fonksiyonlar, belirli bir görevi yerine getiren, yeniden kullanılabilir kod bloklarıdır. Fonksiyonlar, "def" anahtar kelimesi kullanılarak tanımlanır ve aşağıdaki unsurları içerir: Fonksiyon adı. Parametreler. Fonksiyon gövdesi. Return ifadesi. Fonksiyonlar, kod tekrarını azaltır ve karmaşık işlemleri tek adımda gerçekleştirmeyi mümkün kılar.

PCA (Principal Component Analysis) ve kümeleme (clustering) arasındaki ilişki şu şekilde açıklanabilir: Boyut Azaltma: PCA, veri setinin boyutlarını azaltarak, en fazla varyansı açıklayan birkaç sürekli değişkene odaklanır. Görselleştirme: PCA, düşük boyutlu grafikler sunarak veri kümesindeki desenleri görselleştirmeye yardımcı olur. Keşifsel Veri Analizi: Hem PCA hem de kümeleme, sınıf üyeliği hakkında bilgi kullanmadan, veri kümesini keşfetmek için kullanılır. Ancak, PCA ve kümeleme arasındaki ilişki, Ding ve He'nin 2004 tarihli makalesinde belirtildiği gibi, PCA'nın seyrek bir versiyonu olarak da görülebilir.

Bilişimde "boşluk doldurma" ifadesi, farklı bağlamlarda çeşitli anlamlar taşıyabilir. İşte bazıları: Web geliştirme: Flexbox veya ızgara düzeninde, elemanlar arasındaki boşlukları ayarlamak için kullanılan bir özelliktir. Etkileşimli içerik geliştirme: Dil öğretiminde ve literatür incelemesinde kullanılan, belirli bir yanlış cevap için geri bildirimde bulunabilen ve açılır menüden seçilebilecek cevaplar sunan bir içerik türüdür. Veri analizi: Excel gibi programlarda, eksik veya boş hücreleri belirli bir kural veya desene göre otomatik olarak doldurma işlemidir.

Veri işleyenin sorumlulukları şunlardır: Kişisel verilerin hukuka aykırı işlenmesini önleme. Kişisel verilere hukuka aykırı olarak erişilmesini önleme. Verilerin muhafazasını sağlama. Veri sorumlusunun talimatlarına uyma. Veri işleme süreçlerinde kullanılacak metotlar ve araçlar gibi işleme faaliyetinin nasıl yürütüleceğine ilişkin süreçleri yönetme. Veri işleyen, veri sorumlusu ile arasındaki sözleşme hükümlerine göre hareket eder. Avukatlar ve mali müşavirler gibi meslek mensupları, işledikleri verilerin hangi amaçla işleneceği, ne kadar saklanacağı gibi kanunen sorumlu oldukları hususlar nedeniyle veri işleyen değil, veri sorumlusu olarak kabul edilirler.

Microsoft 365 Excel'de veri birleştirme işlemi, "Birleştir ve Ortala" veya "Hücreleri Birleştir" seçenekleri ile yapılabilir. Hücreleri birleştirmek için: 1. Birleştirmek istediğiniz hücreleri seçin. 2. Giriş sekmesinde, "& Merkezini Birleştir"e tıklayın ve ardından "Hücreleri Birleştir" seçeneğini seçin. Birden çok hücreyi birleştirdiğinizde, birleştirilmiş hücrede yalnızca sol üst hücrenin içeriği gösterilir ve diğer hücrelerin içeriği silinir. Alternatif olarak, verileri birleştirmek için VE işareti (&) veya ARALIKBİRLEŞTİR işlevi de kullanılabilir.

Veri tekilleştirme yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: In-line (Çevrimiçi) Tekilleştirme: Veriler diske yazılmadan önce tekilleştirme işleminden geçirilir. Post-Process (Sonradan İşlem) Tekilleştirme: Veriler önce diske yazılır, ardından periyodik olarak veya belirli bir işlem tetiklendiğinde tekilleştirme yapılır. Veri tekilleştirme ayrıca şu programlarla da yapılabilir: Windows Server Yedekleme: Optimize edilmiş bir birimi yedekleyebilir. Pivot Tablo: Veri kümesindeki tekrarlanan değerleri belirlemek ve tekilleştirmek için kullanılabilir. Gelişmiş Filtre: Karmaşık filtreleme işlemleri için tekrarlanan değerleri belirlemek ve tekilleştirmek amacıyla kullanılabilir. Veri tekilleştirme işlemi, kullanılan depolama sistemine ve yazılımlara göre değişiklik gösterebilir. Detaylı bilgi ve destek için uzmanlara başvurulması önerilir.

SPSS veri dosyasını kaydetmek için şu adımlar izlenir: 1. Dosya menüsünden "Save" veya "Save As" seçeneği seçilir. 2. "Save As" seçeneği seçildiyse, bir iletişim kutusu açılır ve buradan dosyanın ismi ve kaydedileceği konum seçilir. 3. Dosya hâlihazırda verilmiş olan isimle kaydedilecekse, "Save" seçeneği kullanıldığında SPSS, dosyayı otomatik olarak kaydeder. SPSS dosyaları, ".sav" uzantısıyla kaydedilir. Ayrıca, SPSS analiz sonuçlarını farklı formatlarda (Word, PDF, Excel, PowerPoint, HTML) dışa aktarmak da mümkündür.

Bilgisayar organizasyonunda ele alınan bazı konular şunlardır: Komut Kümesi Mimarisi (ISA). Von Neumann ve Harvard Mimarileri. Merkezi İşlem Birimi (MİB). Aritmetik-Lojik Birim (ALU). Ardışık Düzen (Pipeline). Bellek Organizasyonu. Performans Ölçümü.

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) harita tasarımı, yeryüzündeki nesnelerin veya olayların konumlarını ve birbirleriyle olan ilişkilerini görselleştirerek harita oluşturma sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: Genelleştirme. Veri tabanı modelleme. Görselleştirme. CBS haritaları, uydu görüntüleri, GPS verileri ve sensör ölçümleri gibi çeşitli kaynaklardan toplanan ham verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi sonucu oluşturulur.

Yapay bir dataset oluşturmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Hugging Face Hub'da dataset oluşturma. Vertex AI ile dataset oluşturma. AI görüntü oluşturma ile dataset oluşturma. Ayrıca, ADO.NET kullanarak da dataset oluşturulabilir.

TensorFlow geliştirme süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Kurulum: TensorFlow, Python veya C++ gibi programlama dilleriyle kullanılabilir. 2. Veri Yükleme: MNIST gibi hazır veri setleri yüklenebilir veya veriler kullanıcı tarafından hazırlanabilir. 3. Model Oluşturma: TensorFlow ile Keras gibi API'ler kullanılarak makine öğrenme modelleri oluşturulabilir. 4. Eğitim: Model.fit yöntemi ile model parametreleri eğitilir ve kayıp fonksiyonu minimize edilir. 5. Değerlendirme: Model.evaluate yöntemi ile modelin performansı test edilir. 6. Dağıtım: Eğitim betikleri, Azure Machine Learning gibi platformlar kullanılarak ölçeklenebilir şekilde çalıştırılabilir. TensorFlow geliştirme süreci, kullanıcının ihtiyaçlarına ve projenin karmaşıklığına göre değişebilir.

SPSS'te veri silme işlemi, "liste bazında veri silme (listwise deletion)" veya "kayıtları filtreleme (filter)" yöntemleri ile yapılabilir. Liste bazında veri silme: Bu yöntemde, bir veya birden fazla değişkende kayıp değerlere sahip bireyler analizden çıkarılır; tam veriye sahip bireyler analize dahil edilir. Kayıtları filtreleme: "Data View" seçeneği kullanılarak, her bir vakanın doğru girildiğinden emin olmak için kontrol yapılabilir ve "Find and Replace" seçeneği ile hatalar düzeltilebilir. Ayrıca, aykırı değerleri tespit etmek ve işlemek için "Explore" seçeneği kullanılabilir. SPSS'te veri silme işlemi, uzman biri tarafından yapılmalıdır.

Bilgi ve enformasyon şu yollarla elde edilir: Veri toplama. Sınıflandırma ve düzenleme. İşleme. Anlam kazandırma. İçselleştirme. Bilgi ve enformasyon elde etme yöntemleri: Bireysel deneyim. Otoriter yol. Mistiksel yaklaşım.

Kuantum makine öğrenmesi (QML), kuantum hesaplama ve makine öğreniminin kesiştiği noktada ortaya çıkan bir araştırma alanıdır. QML, makine öğrenimi görevlerini potansiyel olarak geliştirmek veya hızlandırmak için kuantum mekaniği ilkelerinin nasıl kullanılabileceğini araştırır. QML'de kullanılan bazı temel kuantum kavramları şunlardır: Qubit (kuantum biti). Süperpozisyon. Dolanıklık. QML, makine öğrenimi iş akışlarının çeşitli yönlerini iyileştirmek için kuantum fenomenlerinden yararlanmayı amaçlar. QML'nin bazı kullanım alanları şunlardır: İlaç keşfi ve malzeme bilimi. Finansal modelleme. Karmaşık sistem optimizasyonu. QML, klasik makine öğreniminden önemli ölçüde farklıdır. QML, hala büyük ölçüde araştırma ve geliştirme aşamasında olsa da, çeşitli alanlar için umut vaat etmektedir.

Kod çözme işlemi, farklı bağlamlarda çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir. İşte bazı örnekler: HTML kod çözme: HTML kod çözme araçları, karmaşık HTML kodlarını okunabilir hale getirir. İleti kod çözme: İleti kod çözme işlemi, belirli bir protokol ve veri yapıları kullanılarak yapılır. Ayrıca, kodlama ve kod çözme işlemleri hakkında genel bir bilgi edinmek için Microsoft Learn'deki "İletileri Kodlama ve Kod Çözme Yordamı" makalesi incelenebilir. Kod çözme işlemleri için çevrimiçi araçlar veya programlama bilgisi gerekebilir.

"Gül VKO" hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, "gül toplama işçisi"nin görev tanımı şu şekildedir: Gül bahçesinde olgunlaşan gülleri usulüne uygun olarak, gül fidanlarına zarar vermeden toplamak. Toplanan gülleri sepete koymak. Gülleri sepetlerden, naylon veya keten çuvallara, uygun miktarlarda koymak. Toplanan gülleri gül alım merkezlerine toplandığı gün itibariyle teslim etmek.

Spark SQL, Apache Spark'ın yapılandırılmış verilerle çalışmak için kullanılan modülüdür. Başlıca işlevleri: SQL sorguları: SQL veya Hive Sorgu Dili (HQL) kullanarak veri sorgulama imkanı sunar. Performans ve ölçeklenebilirlik: Maliyet tabanlı optimizasyon, sütunlu depolama ve kod oluşturma gibi özelliklerle hızlı ve ölçeklenebilir sorgular sağlar. Veri erişimi: Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON ve JDBC gibi çeşitli veri kaynaklarına tek bir API ile erişim imkanı tanır. Entegrasyon: Mevcut Hive depolarına erişim sağlayarak HiveQL sorgularını çalıştırabilir. Spark SQL, veri analistleri için klasik SQL sorgularını yazma olanağı sunan bir yapı sağlar ve BI araçlarıyla entegre çalışabilir.

Global Mapper, CBS (Coğrafi Bilgi Sistemi) sektöründe hem yeni başlayanlar hem de tecrübeli kullanıcılar için çeşitli işlevler sunan bir yazılımdır. Başlıca kullanım alanları şunlardır: Veri işleme ve dönüştürme: Birçok vektör ve raster dosya formatını destekler, verileri birçok formata dönüştürebilir, düzenleyebilir ve çıktı alabilir. GPS takibi: GPS ile takip yapma imkanı sağlar. 3D veri işleme: 3D veri görselleştirme, 3D veri oluşturma ve düzenleme, uçuş simülasyonu kaydetme gibi özellikler sunar. Arazi analizi: Arazi örtüsü ve saha modeli çizme, havza çizimi, hacim ölçümü, kesme ve dolgu analizi gibi arazi analizi işlevleri sunar. Veri paylaşımı: 2D ve 3D verileri, desteklenen coğrafi formatlarda veya ekran görüntüleri, videolar ve basılı haritalar şeklinde paylaşabilir.