Veriİşleme

GPT-4 yapay zeka modeli, oldukça güçlü özelliklere sahiptir: Hesaplama verimliliği: GPT-4, GPT-4'ün 10 katından fazla hesaplama verimliliğine sahiptir, bu da daha az zaman ve kaynak gerektirdiği anlamına gelir. Bilgi tabanı: Daha geniş bir bilgi tabanına sahiptir ve bu da onu problem çözme, yazma ve programlama görevleri için uygun hale getirir. Hata oranı: Daha az yanlış veya yanıltıcı sonuçlar üretir. Çok modluluk: Metin, görsel ve video gibi farklı veri formatlarını işleyebilir. Parametre sayısı: Yaklaşık 1 trilyon parametreye sahiptir, bu da daha karmaşık görevleri yerine getirebilmesini sağlar.

Düşeyara (DÜŞEYARA) fonksiyonu, Excel'de büyük veri tablolarında belirli bilgileri hızlıca bulup getirmek için kullanılır. Bu fonksiyonun bazı kullanım alanları: - Veri birleştirme: Farklı çalışma sayfalarından veya çalışma kitaplarından gelen verileri tek bir konumda birleştirmek. - Veri doğrulama: Bir değerin belirli bir aralıkta olup olmadığını kontrol etmek. - Dinamik raporlar oluşturma: Yeni veriler eklendiğinde veya değiştirildiğinde otomatik olarak güncellenen raporlar oluşturmak. Düşeyara fonksiyonunun söz dizimi şu şekildedir: `=DÜŞEYARA(aranan_değer; tablo_dizisi; sütun_indis_sayısı; [aralık_bak])`.

Excel'de yatay ve dikey eşitleme yapmak için iki farklı yöntem kullanılabilir: 1. Sayfa Yönlendirmesi Ayarı: Çalışma sayfasını yatay veya dikey yönde yazdırmak için: - Yönlendirmesini değiştirmek istediğiniz çalışma sayfasını seçin. - "Sayfa Düzeni" sekmesinin "Sayfa Yapısı" grubunda "Yönlendirme"yi ve ardından "Dikey" veya "Yatay"ı seçin. 2. Veri Transpoze Etme: Yatay verileri dikey olarak yapıştırmak için: - Veri aralığını seçin ve sağ tıklayarak "Kopyala"yı seçin veya CTRL + C kısayolunu kullanın. - Verileri yapıştırmak istediğiniz yere gidin, sağ tıklayın ve "Özel Yapıştır" seçeneğini seçin. - Açılan pencerede "Devrik" seçeneğini işaretleyin ve "Tamam"a tıklayın.

İlk ve son değerleri bulmak için farklı yöntemler kullanılabilir: 1. Excel'de: Veri setindeki ilk sütundaki değerleri bulmak için `pandas` kütüphanesini kullanarak `iloc` fonksiyonu ile başlangıç indeksini 0 olarak belirtmek gerekir. 2. Veri analizi programlarında: Genellikle verilerin tarihe göre sıralanması ve en son tarihin belirlenmesi yöntemi uygulanır. Bu, aynı değere sahip olan veriler arasındaki en son tarihi bulmak için de kullanılabilir. 3. Faturalarda: İlk endeks, bir önceki faturanın kesildiği andaki sayaç değerini, son endeks ise mevcut sayaç değerini gösterir.

Regex (Regular Expressions), metin tabanlı verileri belirli desenlere göre aramak, eşleştirmek ve manipüle etmek için kullanılan bir dildir. Nasıl kullanılır: 1. Desenin Tanımlanması: Kullanıcı, aramak istediği deseni regex ile tanımlar. 2. Metin Analizi: Belirlenen desen, metin üzerinde taranır. 3. Eşleşme: Eğer metinde desene uyan bir kısım bulunursa, bu kısım "eşleşme" olarak adlandırılır. 4. Sonuç: Eşleşme bulunduğunda, kullanıcıya bu eşleşmeler hakkında bilgi verilir. Kullanım alanları: - Veri Doğrulama: E-posta adresleri, telefon numaraları gibi formatların doğrulanması. - Metin Bulma ve Değiştirme: Programlama dillerinde veya metin editörlerinde belirli bir deseni bulmak ve değiştirmek. - Veri Çekme: Web sayfalarından belirli bilgileri çıkarmak. - Log Analizi: Sunucu günlükleri gibi metin dosyalarında belirli desenleri aramak. Online regex araçları: - regex101.com. - regexr.com.

Paralel uygulamalar, birden fazla hesaplamayı veya görevi aynı anda gerçekleştirerek hesaplama verimliliğini ve işlem gücünü artırmak için kullanılır. Bu tür uygulamaların faydaları şunlardır: Performans artışı: İşlemlerin farklı çekirdeklerde veya işlemciler üzerinde paralel olarak çalıştırılması, bilgisayarın hızında önemli derecede iyileşme sağlar. Büyük veri işleme: Çok büyük verilerin kullanıldığı problemlerin çözümünde etkilidir. Eşzamanlı çalışma: Aynı anda birden fazla işlemin yapılmasını mümkün kılar. Isı artışının önlenmesi: Çoklu çekirdek kullanımı, ısı artışını önleyerek daha düşük maliyetli ve daha güvenli bir kullanım ortamı sağlar.

Düzenli ifadeler (Regular Expressions, regex), bir metin içerisinde karmaşık veya basit aramalar ve değiştirmeler yapmak için kullanılan özel karakter kalıplarıdır. Bazı temel düzenli ifade sembolleri: - Nokta (.): Herhangi bir karakter yerine kullanılır. - Dolar (\$): Metnin sonunu tanımlar. - Şapka (^): Dolar işaretinin tersini yaparak metnin başlangıcını temsil eder. - Yıldız (): Öncesinde gelen ifadenin birden fazla kez tekrarlamasını tanımlar. - Köşeli parantez ([]): İçerisine yazılan karakterler yerine kullanılabilir. Düzenli ifadelerin kullanım alanları: veri doğrulama, veri kazıma, veri karıştırma, sözdizimi vurgulama sistemlerinin üretimi gibi birçok görevi içerir. Python'da düzenli ifadeleri kullanmak için `re` modülü kullanılır.

Script, belirli görevleri otomatikleştirmek veya belirli bir işlemi gerçekleştirmek için yazılmış bir dizi komut veya talimattır. Script'in işe yaradığı bazı alanlar: Otomasyon: Tekrarlayan görevleri hızlandırarak zamandan tasarruf sağlar. Veri İşleme: Büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyebilir ve analiz edebilir. Web Geliştirme: Web sitelerinin dinamik içerik oluşturmasını sağlar, kullanıcı etkileşimlerine yanıt verir. Sistem Yönetimi: Sistem yöneticileri için bakım ve yönetim görevlerini otomatikleştirir. Uygulama Geliştirme: Yazılım uygulamalarının belirli özelliklerini geliştirmek veya genişletmek için kullanılır.

Excel'de Google Maps'i kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekir: 1. Veri Hazırlama: Excel dosyasını organize edin ve her konum için adres, şehir, eyalet gibi gerekli bilgileri içeren sütunlar ekleyin. 2. CSV Formatı: Excel dosyasını CSV (Virgülle Ayrılmış Değerler) formatına dönüştürün. 3. Google My Maps: Google My Maps (mymaps.google.com) hizmetine gidin ve Google hesabınızla giriş yapın. 4. Yeni Harita Oluşturma: Ana sayfada "Create a New Map" (Yeni Harita Oluştur) seçeneğine tıklayın. 5. Veri İthal Etme: Açılan haritada "Import" (İthal Et) butonuna tıklayın ve bilgisayarınızdan CSV dosyasını seçin. 6. Sütun Seçimi: İthal edilen verilerin hangi sütunların konum verileri için kullanılacağını seçin. 7. Haritayı Özelleştirme: İşaretleyicilerin görünümünü değiştirebilir, etiketler ve açıklamalar ekleyebilirsiniz. Google My Maps, haritayı kaydetme, paylaşma ve daha fazla veri ekleme gibi ek özellikler sunar.

FluTV ve Hudi farklı bağlamlarda değerlendirilen kavramlardır: 1. FluTV: İlker Canikligil tarafından 2019 yılında kurulan bir YouTube kanalıdır. 2. Hudi: Apache Hudi, açık kaynaklı olarak geliştirilen, incremental veri işleme ve veri akış hattı yaratmamızı sağlayan bir framework'tür.

Nextflow Vitra adlı bir ürün veya hizmet hakkında doğrudan bilgi bulunmamakla birlikte, Nextflow genel olarak iş akışı yönetimi ve veri işleme alanlarında kullanılan bir araçtır. Nextflow'un bazı işlevleri: - Süreç optimizasyonu: İş süreçlerini optimize eder ve yönetimi kolaylaştırır. - Doküman ve görev akışı: Doküman veya görev akışını kişi ve sistemler arasında düzenler. - Otomasyon: Tekrarlayan süreçleri otomatize ederek kaynak yönetimini azaltır ve tasarruf sağlar. - Entegrasyon: SOA uyumlu yapısı ile farklı sistemler ve uygulamalar arasındaki entegrasyonu kolaylaştırır. - Güvenli onaylama: Elektronik ve mobil imza özelliği ile belgelerin güvenli şekilde onaylanmasını sağlar. - Çoklu dil desteği: Uluslararası şirketlerin farklı coğrafyalarda bulunan ofisleri arasında süreçleri koordine etmeye olanak tanır.

Veri dizimi, ham verilerin işlenerek daha anlamlı ve kullanılabilir hale getirilmesi sürecidir. İşte bu süreçte izlenen temel adımlar: 1. Veri Keşfi: Veri setinin genel yapısını anlamak için boyut, sütunlar, özellikler ve değerler incelenir. 2. Eksik Veri İşleme: Veri setindeki eksik değerler belirlenir ve bu değerlerin nedenleri analiz edilir. 3. Aykırı Değer İşleme: Veri setindeki aykırı değerler tespit edilir ve filtreleme, değiştirme veya makul bir aralıkta sınırlandırma gibi yöntemlerle ele alınır. 4. Özellik Mühendisliği: Var olan özelliklerden yeni özellikler oluşturulur veya mevcut özellikler dönüştürülür. 5. Veri Normalizasyonu ve Standartlaştırma: Sayısal özelliklerin ölçekleri normalleştirilir veya standartlaştırılır. 6. Veri Kümesini Bölme: Veri seti, eğitim, doğrulama ve test kümeleri olmak üzere ayrı kümelere ayrılır. 7. Veri Kodlama ve Dönüştürme: Kategorik özellikler sayısal değerlere dönüştürülür veya kodlanır. Veri dizimi, genellikle veri bilimcileri veya özel ekip üyeleri tarafından yapılır.

JavaScript'te `reduce()` metodu, bir diziyi tek bir değere indirgemek için kullanılır. Bu metodun bazı kullanım alanları: Dizi elemanlarının toplamını veya ürününü hesaplamak: `reduce()`, bir dizi içindeki sayıları toplamak veya çarpmak için sıkça kullanılır. Maksimum veya minimum değeri bulmak: Dizideki en büyük veya en küçük değeri belirlemek için `reduce()` kullanılabilir. Dizileri birleştirmek: `reduce()`, birden fazla diziyi veya dizi elemanlarını tek bir dizide birleştirmek için uygundur. Veri dönüşümü: `reduce()`, verileri gruplamak, anahtar değer çiftlerine dönüştürmek veya yeni bir nesne oluşturmak gibi karmaşık veri dönüşümleri için de kullanılabilir. Ayrıca, `reduce()` metodu, diğer dizi metodlarıyla (`map()`, `filter()` vb.) birleştirilerek daha da güçlü hale getirilebilir.

Ana bilgisayarlarda yapılan bazı işlemler: Çevrimiçi işlemler. Toplu işlemler. Ana bilgisayarların kullanım alanlarından bazıları: Bankalar, sigorta şirketleri, büyük veri merkezleri, devlet kurumları gibi yerlerde çok sayıda işlemi ve veri tabanı işlemlerini yönetmek. Ana bilgisayarların özellikleri: Yüksek performans. Güvenilirlik. Kesintisiz çalışma yeteneği. Büyük veri işleme kapasitesi. Günümüzde ana bilgisayarların yaptığı işler, kişisel bilgisayarlarla da yapılabilmektedir.

Excel'de büyükten küçüğe sıralama yapmak için aşağıdaki adımları izleyin: 1. Veriyi seçin: Sıralamak istediğiniz sütundaki tüm içeriği seçin. 2. Sıralama menüsüne erişin: Üst menüden "Veri" sekmesine tıklayın ve ardından "Sırala" komutunu seçin. 3. Sıralama seçeneğini belirleyin: Açılan pencerede, sıralamak istediğiniz kriteri (örneğin, fiyat) seçin ve "Büyükten Küçüğe" seçeneğini işaretleyin. Ayrıca, kısayol kullanarak da sıralama yapabilirsiniz: Ctrl + Shift + L tuşlarına basarak sıralama oklarını tabloya ekleyin ve ardından fiyat sütunundaki ok simgesine tıklayarak büyükten küçüğe sıralamayı seçin.

AstrOmatic, büyük veri kümeleri üzerinde, çoğunlukla Unix platformlarında, minimum insan müdahalesi ile toplu iş modunda çalıştırılmak üzere tasarlanmış bir astronomik boru hattı yazılım koleksiyonudur. AstrOmatic yazılımının bazı kullanım amaçları: Görüntü işleme: Astronomik görüntülerin yeniden örneklenmesi ve birleştirilmesi. Ağırlık haritaları oluşturma: Birleştirilmiş görüntülerde, farklı kısımlardaki göreceli arka plan gürültü seviyesinin doğru bir şekilde belirlenmesi. Kaynak çıkarma: Astronomik görüntülerden kaynak kataloglarının çıkarılması. AstrOmatic, TERAPIX, Dark-Energy Survey Veri Yönetim sistemi ve Astro-WISE gibi çeşitli görüntü araştırma boru hatlarında kullanılmaktadır.

Excel makroları, belirli görevleri otomatikleştirmek ve iş süreçlerini hızlandırmak için kullanılır. İşte bazı işlevleri: Veri işleme ve düzenleme. Formüllerin uygulanması. Raporlama ve analiz. Veri alma ve güncelleme. Makrolar, Visual Basic for Applications (VBA) programlama dili kullanılarak oluşturulur.

Base64 decode, Base64 kodlaması yapılmış bir verinin orijinal ikili formata geri dönüştürülmesi işlemidir. Bu işlem şu durumlarda işe yarar: - E-posta iletimi. - Veri gömme. - Veri serileştirme. - Depolama.

Yapay zekada model yönetimi, yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi, test edilmesi ve sürekli olarak güncellenmesi süreçlerini kapsar. Model yönetiminin temel adımları şunlardır: 1. Veri Toplama: Modelin eğitilmesi için ilgili verilerin toplanması. 2. Veri Temizleme ve Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, gereksiz bilgilerin kaldırılması ve hataların düzeltilmesi. 3. Veri Etiketleme: Verilerin, makinenin anlayabileceği etiketlerle tanımlanması. 4. Model Eğitimi: Toplanan ve işlenen verilerin yapay zeka algoritmaları ile modellenmesi. 5. Model Performansı İzleme: Modelin zaman içinde performansının izlenmesi ve gerekli güncellemelerin yapılması. 6. Bias ve Adalet Kontrolleri: Modelin kararlarının etik ve tarafsız olmasını sağlamak. 7. Dağıtım ve İzleme: Modelin kullanıcılara veya uygulamalara entegre edilmesi ve performansının sürekli olarak izlenmesi.

Excel'de makro örnekleri şunlardır: 1. Veri Temizleme Makrosu: Hücrelerdeki gereksiz boşlukları, özel karakterleri ve hatalı girişleri otomatik olarak düzeltir. 2. Veri Filtreleme Makrosu: Belirli kriterlere göre verileri hızlıca filtreler ve gerekli bilgileri kullanıcıya sunar. 3. Grafik Oluşturma Makrosu: Belirli bir veri seti için otomatik olarak grafik oluşturur ve bu grafiği istenilen şekilde formatlar. 4. Pivot Tablo Makrosu: Büyük veri setleri için otomatik olarak pivot tablolar oluşturur ve bu tabloları belirli kriterlere göre düzenler. 5. Sayfaları Gizleme ve Sıralama Makrosu: Çalışma sayfalarındaki görünürlüğü değiştirir ve sayfaları alfabetik olarak sıralar. 6. Formülleri Değerlere Dönüştürme Makrosu: Formülleri değerlere dönüştürür.