VeriTabanları

Arama motorları, kullanım amaçlarına ve türlerine göre farklı çeşitlere ayrılır: Genel arama motorları: Google, Bing, Yahoo gibi web üzerindeki çeşitli içerikleri arayan motorlardır. Görsel arama motorları: Google Görseller, Bing Image, TinEye gibi fotoğraf ve resim gibi görsel içerikleri arayan motorlardır. Video arama motorları: YouTube, Dailymotion gibi video içeriklerini arayan motorlardır. Sosyal medya arama motorları: Instagram, Twitter, Facebook gibi platformlarda hashtag, anahtar kelime veya kullanıcı adıyla arama yapmaya olanak tanır. Sesli arama motorları: Sesli komutlarla arama yapmayı sağlar. Web 3.0 tabanlı arama motorları: Presearch gibi merkezi olmayan ve kullanıcıların verilerini korurken arama deneyimini geliştirmeyi hedefleyen motorlardır. Meta arama motorları: Dogpile gibi farklı arama motorlarından sonuçlar derleyen motorlardır.

Türkiye Bitkileri Veri Servisi (TÜBİVES) kullanmak için www.tubitak.gov.tr/tubives/ adresinden hesap sahibi olunması gerekmektedir. TÜBİVES, Türkiye'nin bitki biyoçeşitliliğini içeren ilk ve en kapsamlı veri tabanıdır. Güncel 2.0 BETA versiyonunda, Türkiye Nomenklatür Veri Tabanı (TURKNOM), kromozom bilgileri ve yerel adlar gibi yeni modüller eklenmiş ve bir kısmı tamamlanarak servise sunulmuştur. Ayrıca, 2017 yılında Kırmızı Alıç (Crataegus rhipidophylla) gibi bitkilerin Türkiye'deki coğrafi yayılışı TÜBİVES üzerinden incelenebilmektedir. Daha fazla bilgi için TUBİVES'in resmi web sitesini ziyaret edebilirsiniz.

İSAM veri tabanları ücretsizdir ve üyelik gerektirmez.

Literatür tarama için kullanılan bazı veri tabanları: PubMed: Biyomedikal ve sağlık alanında kullanılır, 30 milyondan fazla makaleye erişim sağlar. Scopus: Multidisipliner bir veri tabanıdır, tıp dışındaki diğer alanlardaki makaleler de bu veri tabanında yer alır. Web of Science: Bilim, sosyal bilimler ve sanat dallarına yöneliktir, 21.000 aktif dergi başlığını indeksler. Google Scholar: Akademik kaynaklar için kullanılan bir arama motorudur, hem açık kaynaklı hem de ücretli kaynakları tarar. JSTOR: Bilimsel makaleler yanı sıra, sosyal bilimler, insani bilimler ve sanat alanlarındaki kaynakları da barındırır. ERIC: Eğitim araştırmaları için özel olarak tasarlanmıştır. TrDizin: Türkiye'deki akademik dergilerin makalelerine erişim sağlar. Veri tabanlarına erişim genellikle ücretlidir, bu nedenle araştırmacılar ve öğrenciler genellikle üniversitelerinin kütüphanelerinden erişim sağlarlar.

Bibliyometrik analiz yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Konu belirleme ve anahtar kelime tespiti. 2. Veritabanı seçimi. 3. Arama stratejisi oluşturma. 4. Arama sonuçlarının filtrelenmesi. 5. Sonuçların indirilmesi. 6. Analiz. Bibliyometrik analiz yaparken, analiz yöntemlerini ve istatistiksel araçları kullanırken dikkatli olmak önemlidir.

Bibliyometrik analizde kullanılan bazı veri tabanları şunlardır: Web of Science (WoS). SCOPUS. PubMed. Google Scholar. Microsoft Academic (MA). Ayrıca, VOSviewer, CiteSpace ve Biblioshiny gibi bibliyometrik yazılımlar da analizlerde kullanılır.

Steem Dollars (SBD), Steem blok zinciri üzerinde kullanılan bir stablecoin'dir ve ABD dolarına 1:1 oranında sabitlenmiştir. SBD'nin bazı kullanım amaçları: Değer saklama: Kullanıcılar, SBD ile değer saklayabilir. Ticaret ve takas: SBD, STEEM token'ları ile takas edilebilir ve diğer kripto paralarla ticaret yapmak için kullanılabilir. Ödüllendirme: Steemit'te içerik paylaşan kullanıcılar, SBD token'ları ile ödüllendirilir. Arbitraj: SBD'nin fiyat dalgalanmalarından yararlanarak borsada alım satım yapmak. Ödeme ve gönderme: SBD, başkalarına gönderilebilir veya ödeme yapmak için kullanılabilir. SBD, ayrıca Microsoft Office Accounting, Superbase ve DNASTAR SeqBuilder gibi farklı alanlarda da dosya uzantısı olarak kullanılmaktadır.

N/A kısaltması, tablo ve listelerde şu üç anlama gelir: 1. Not applicable (uygulanamaz). 2. No answer (cevap yok). 3. Not available (mevcut değil). Bu kısaltma, genellikle İngilizce verilerin bulunduğu tablolarda kullanılır.

Akademik çalışmalarda kullanılan bazı kaynaklar şunlardır: Akademik dergiler. Kitaplar. Tez ve bildiriler. Kütüphaneler. İnternet kaynakları. Raporlar ve istatistikler. Kaynakların güvenilir, güncel ve bilimsel nitelikte olmasına dikkat edilmelidir.

Tag kelimesi farklı bağlamlarda farklı işlevlere sahip olabilir: Dijital pazarlama: Web sayfalarındaki kullanıcı davranışlarını takip etmek ve analiz etmek için kullanılan küçük kod parçalarıdır. Sosyal medya: Instagram, Twitter gibi platformlarda içerikleri kategorize etmek ve kullanıcıların ilgili içeriklere ulaşmasını kolaylaştırmak için hashtag olarak kullanılırlar. Yazılım geliştirme: Sürüm kontrol sistemlerinde belirli kod sürümlerini işaretlemek için kullanılır. Bulut depolama ve dosya yönetimi: Dosyaların daha kolay bulunmasını ve organize edilmesini sağlar. Martı TAG: Martı tarafından sunulan bir araç paylaşım hizmetidir.

Tez çalışmaları için kullanılabilecek bazı veri tabanları: ProQuest Dissertations & Theses Global. TR Dizin. YÖK Ulusal Tez Merkezi. DART-Europe: E-theses. Open Dissertations. MIT Theses.

TPC'de (Teknoloji Performans Pulse) hangi bölümlerin olduğuna dair bilgi bulunamadı. Ancak, TPC'nin veri merkezli benchmark standartları geliştiren ve sektöre objektif, doğrulanabilir veriler sunan kar amacı gütmeyen bir kuruluş olduğu bilinmektedir. Daha fazla bilgi için TPC'nin resmi web sitesi olan tpc.org ziyaret edilebilir.

Literatür taramasında kullanılan bazı kaynaklar: Bilimsel yayınlar: Kitaplar, makaleler, bildiri metinleri, ansiklopedi maddeleri, sözlükler, tezler. Kurumsal yayınlar ve politika belgeleri: Kamu kurumları ve özel sektör yayınları. Görsel ve işitsel çalışmalar: Konuya ilişkin materyaller. Diğer kaynaklar: Gazete, günlük, mektup, tarihi belge, fotoğraf, film, belgesel. Bazı tarama kaynakları: Makale taramaları için: ISI-Web of Science, Science Citation Index Expanded, Social Science Citation Index, Arts & Humanities Citation Index, Scopus. Kitap taramaları için: Library of Congress, British Library. Tez taramaları için: YÖK Tez Merkezi, ProQuest. Literatür taramasında birincil kaynaklara ulaşmaya çalışılmalıdır.

UDF, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Universal Disk Format (Evrensel Disk Biçimi). 2. User Defined Function (Kullanıcı Tanımlı Fonksiyon). UDF'nin kullanım alanları: Optik medya: Veri depolama ve disk formatı olarak kullanılır. UYAP sistemi: Türkiye'de Adalet Bakanlığı tarafından kullanılan Ulusal Yargı Ağı Bilişim Sistemi (UYAP), belgelerini ".udf" uzantısıyla kaydeder. Excel dosyaları: Excel'de oluşturulan özel kullanıcı tanımlı fonksiyonlar da ".udf" uzantısıyla kaydedilir.

Iceberg farklı alanlarda çeşitli işlevlere sahiptir: Blok Zinciri Veri Yönetimi: Iceberg, blok zinciri verilerinin depolanması ve erişimini optimize eder. Kripto Alım-Satımı: Kripto piyasalarında, büyük hacimli alım-satım işlemlerini gizleyerek fiyat dalgalanmalarını en aza indiren bir strateji olarak kullanılır. Veri Analizi: Apache Iceberg, büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılan, açık kaynaklı ve topluluk odaklı bir veri tablosu biçimidir. Müzik Görselleştirme: Spotify Iceberg, kullanıcıların müzik zevklerini analiz ederek, en çok tercih edilen sanatçıları görselleştirir. Çalışma Alanı: Iceberg, takvim, planlayıcı, notlar, elektronik tablolar ve CRM sistemi gibi özellikler sunan bir Web3.0 çalışma alanıdır.

İlişkisel veri tabanı mantığı, verileri tablolar halinde düzenleyerek ve bu tablolar arasındaki ilişkileri anahtarlarla kurarak çalışır. Temel bileşenler: Tablolar: Her biri benzersiz bir ada sahip olup, satır ve sütunlardan oluşur. Satırlar (Kayıtlar/Tuple): Her satır, bir veri örneğini temsil eder ve birincil anahtar ile benzersiz şekilde tanımlanır. Sütunlar (Öznitelikler): Verilerin belirli niteliklerini temsil eder. Anahtarlar: Tablolar arasındaki ilişkileri kurar; birincil anahtar, tablodaki her satırı benzersiz şekilde tanımlar; yabancı anahtar ise farklı tablolar arasındaki bağlantıları sağlar. Çalışma prensibi: 1. Veri Depolama: Veriler, tablolarda saklanır ve her tablo belirli bir varlık türünü (örneğin, müşteriler veya ürünler) temsil eder. 2. İlişki Kurma: Tablolar, ortak sütunlar aracılığıyla ilişkilendirilir. 3. Veri Sorgulama: İlişkisel veri tabanları, SQL (Structured Query Language) gibi diller kullanılarak sorgulanır.

İlişkisellik, bireylerin ve grupların birbirine bağlılığını ve karşılıklı bağımlılığını vurgulayan bir kavramdır. İlişkisellik kavramının bazı örnekleri: Uluslararası İlişkiler: İlişkisel yaklaşım, uluslararası ilişkileri birimler arasındaki ilişkiselliğe odaklanarak analiz eder. Psikoloji: Psikoterapide ilişkisellik, danışanın öznel deneyimini ve terapötik ilişkiyi dinamik bir süreç olarak anlamayı teşvik eder. Günlük Yaşam: Bir yazı masası, yalnızca üzerinde yazı yazıldığında yazı masası olur.

Çocuk edebiyatı alanında kullanılan bazı veri tabanları: Web of Science (WoS). Scopus. PubMed. Dimensions. EBSCO. Education Database - Proquest Central. Central & Eastern European Academic Source. Digital Commons Network. Ayrıca, TR Dizin de çocuk edebiyatı alanındaki Türkçe kaynaklara erişim sağlar.

Açık istihbarat kaynakları (OSINT) kamuya açık bilgilerden oluşur. İşte bazı örnekler: Televizyon ve radyo yayınları. Gazeteler ve dergiler. Periyodik yayınlar. Broşürler, bildiriler, kataloglar. Devlet kurumları ve özel kuruluşların veri tabanları. Sosyal medya platformları. Clearnet ve darknet'in erişilebilir alanları. İnternet üzerindeki kamu yayınları. Ayrıca, WHOIS, nslookup ve Maltego gibi araçlar da açık istihbarat elde etmek için kullanılır.

Veri tabanı 1 dersinde genellikle aşağıdaki konular işlenir: Veritabanı ve ilişkisel veritabanı kavramı, tasarımı ve yönetimi. Veri tabanı sistemlerinin denetimi ve erişimi yöntemleri ve araçları. SQL komutlarının kullanımı. Veri tabanı çeşitleri: ilişkisel, nesne odaklı, dağıtılmış, veri ambarları, NoSQL, grafik veritabanları. Veri tipleri: sayısal, karakter, Unicode, tarih ve zaman. Veritabanı bileşenleri ve kavramları: kullanıcılar, schema, profil, ayrıcalık, rol, tablo, sütun, satır, alan, görünüm, eşanlamlı, sıra, indeks, anahtar. Veri tabanı tasarım aşamaları ve normalizasyon. Veri tabanı temel işlemleri ve CRUD. OLAP, OLTP, BigData kavramları. Bu konular, veri tabanı yönetim sistemleri ve kullanım alanlarına göre değişiklik gösterebilir.