VeriTabanları

Bir buluşun patentli olup olmadığını anlamak için iki yöntem vardır: 1. Ürün üzerinde patent numarasının belirtilmiş olması. 2. Patent veritabanları.

Arama motorları çeşitli türlere ayrılır: 1. Genel Arama Motorları: İnternet üzerinde geniş bir yelpazede bilgi tarar ve sunar. 2. Görsel Arama Motorları: Görsel içerikleri arar ve bulur. 3. Video Arama Motorları: Videoları indeksler ve arama sonuçlarına göre sunar. 4. Sosyal Medya Arama Motorları: Sosyal medya platformlarında içerik, kullanıcı ve etiket arar. 5. Sesli Arama Motorları: Sesli komutlarla arama yapar. 6. Web 3.0 Tabanlı Arama Motorları: Blockchain teknolojisiyle çalışan ve kullanıcılara farklı alternatifler sunan motorlardır. 7. Veri Tabanı Arama Motorları: Büyük ve karmaşık veri kümeleri içinde belirli bilgileri bulur.

MongoDB verileri esnek ve ölçeklenebilir bir şekilde depolamak ve almak için kullanılan popüler, açık kaynaklı bir NoSQL veritabanıdır. MongoDB'nin kullanım alanları: - Büyük veri depolama: Büyük ölçekli veri depolama ihtiyacı olan şirketler tarafından tercih edilir. - İçerik yönetimi sistemleri: Web siteleri ve mobil uygulamalar için veri yönetimi. - Gerçek zamanlı analiz: Müşteri davranışlarını analiz ederek hızlı kararlar almak için kullanılır. - IoT ve e-ticaret uygulamaları: Nesnelerin İnterneti ve elektronik ticaret için veri işleme. MongoDB'nin özellikleri: - Belge odaklı veri modeli: Verileri JSON benzeri belgeler biçiminde depolar, bu da daha fazla esneklik ve hızlı geliştirme süreleri sağlar. - Dağıtılmış mimari: Verilerin birden çok sunucu veya parça üzerinde bölümlenmesi, yatay ölçeklendirme imkanı sunar. - Yüksek kullanılabilirlik: Otomatik yük devretme ve çoğaltma kümeleri ile donanım arızaları sırasında bile veritabanı erişilebilir kalır. - Geniş dil desteği: JavaScript, Python, Java, C++ gibi birçok programlama dili ile kullanılabilir.

MongoDB ile aşağıdaki işlemler ve uygulamalar yapılabilir: 1. Veri Depolama ve Yönetimi: MongoDB, JSON benzeri belgeler kullanarak verileri esnek bir şekilde depolar ve yönetir. 2. Ölçeklenebilirlik: Yatay ölçeklenebilirlik sayesinde veri miktarı arttıkça sunucu sayısı artırılarak performans korunabilir. 3. Performans: Verileri bellekte (RAM) tutma yeteneği ile yüksek okuma ve yazma hızları sunar. 4. Gelişmiş Özellikler: İndeksleme, sorgulama, toplama gibi gelişmiş özellikler sunar. 5. Kullanım Alanları: Web uygulamaları, e-ticaret, oyun uygulamaları, mobil uygulamalar ve büyük veri analitiği gibi çeşitli alanlarda kullanılır. 6. Entegrasyon: Node.js, Python, Java gibi popüler programlama dilleriyle ve bulut platformlarında (AWS, Azure, GCP) kolayca entegre edilebilir. 7. Güvenlik: Kullanıcı yetkilendirmesi, şifreleme ve denetim kaydı gibi güvenlik özellikleri sunar.

Visual Basic (VB) ile aşağıdaki gibi çeşitli uygulamalar geliştirilebilir: 1. Windows Uygulamaları: Masaüstü uygulamaları, veri yönetimi araçları ve oyunlar. 2. Veritabanı Uygulamaları: Veritabanında kayıt ekleme, okuma, güncelleme ve silme işlemleri yapabilen uygulamalar. 3. Web Uygulamaları: ASP.NET web form temelli uygulamalar ve veri tabanlı web siteleri. 4. Microsoft Office Entegrasyonu: Excel, Word, PowerPoint gibi Microsoft Office ürünleriyle uyumlu makrolar ve eklentiler. 5. Dosya ve Klasör İşlemleri: Dosya kopyalama, taşıma, silme gibi işlemler. 6. Veri Analizi ve Görselleştirme: Veri setlerini analiz etme, grafikler ve tablolar oluşturma. VB, öğrenmesi kolay ve esnek bir programlama dili olarak kabul edilir.

MongoDB'yi öğrenmek, temel kurulum ve ayarlar için nispeten kolaydır. Ancak, bazı karmaşık konular da vardır: - İşlemler: MongoDB, işlemleri desteklemez, bu nedenle birden fazla belgeyi veya koleksiyonu güncellemek gerektiğinde zorluklar yaşanabilir. - Hiyerarşi: Tekrarlanan gömülü belgelerin dizinlenmesi, aranması ve sınıflandırılması zor olabilir. - Birleştirmeler: İki belgeyi birleştirmek kolay değildir ve sol dış birleştirmeler bile henüz olgunlaşmış sayılmaz. Genel olarak, MongoDB'nin öğrenilmesi için önceden veritabanı teknolojileri deneyimi faydalı olabilir.

Türkiye Bitkileri Veri Servisi (TÜBİVES) kullanımı için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Erişim: TÜBİVES'e, web.archive.org üzerinden ulaşılabilir. 2. Arama: TÜBİVES, taksonların biyolojik bilgilerini ve dağılımlarını aramak için kullanılabilir. Ayrıca, Bitki Koruma Ürünleri Veri Tabanı da Türkiye'deki ruhsatlı bitki koruma ürünleriyle ilgili bilgilere erişim sağlar ve aşağıdaki şekillerde kullanılabilir: 1. Ruhsat Bilgileri: Aktif madde, firma, formülasyon, bitki ve zararlı organizma bilgileri girilerek ruhsatlara ulaşılabilir. 2. Geçici Tavsiyeler: Bitki ve zararlı organizma isimleri girilerek geçici tavsiye alan bitki koruma ürünlerine erişilebilir. 3. MRL Oranları: MRL aktif, aktif madde grup ve ürün bilgileri girilerek MRL (maksimum kalıntı limiti) oranlarına ulaşılabilir. 4. Biyolojik Mücadele Etmeni Ruhsatları: BME ruhsat ve firma ismi girilerek biyolojik mücadele etmeni ruhsatlarına erişilebilir. Bu verilere mobil uygulamalar üzerinden de çevrimdışı olarak erişim sağlanabilir.

Null değeri programlama dillerinde ve veritabanlarında çeşitli nedenlerle kullanılır: 1. Değişkenlerin Tanımsızlığını Belirtmek: Null, bir değişkenin değerinin olmadığını veya henüz atanmadığını ifade eder. 2. Hata Yönetimi: Null kontrolü, belirli koşulların karşılanmaması durumunda hata ayıklamayı kolaylaştırır. 3. Eksik veya Bilinmeyen Verileri Temsil Etmek: Veri tabanlarında, bir alanın veri içermediğini veya bilinmediğini belirtmek için kullanılır. 4. Kod Güvenliği: Null referanslarına erişmeye çalışmak, NullPointerException gibi hatalara yol açabilir, bu nedenle kodun güvenliğini artırmak için null kontrolü yapılır.

MGN farklı alanlarda farklı işlevlere sahiptir: 1. Marine Guidance Notes (MGN): UK Maritime and Coastguard Agency tarafından yayınlanan denizcilik rehberlik notları. 2. Modern Genealogy Database File (MGN): Modern Genealogy şecere yazılımı tarafından kullanılan veritabanı dosyası, eski bir format olarak kabul edilir. 3. Membranous Glomerulonephritis (MGN): Böbrek hastalığı. 4. Mouettes Genevoises Navigation (MGN): Cenevre'de halka açık tekne taşımacılığı.

Web of Science'da taranan atıflar, altı çevrimiçi veritabanına dahildir: 1. Science Citation Index Expanded (SCIE). 2. Social Sciences Citation Index (SSCI). 3. Arts & Humanities Citation Index (A&HCI veya AHCI). 4. Emerging Sources Citation Index (ESCI). 5. Book Citation Index (BCI). 6. Conference Proceedings Citation Index (CPCI).

Literatür tarama için aşağıdaki veri tabanları kullanılabilir: 1. Google Scholar: Google tarafından sağlanan, bilimsel makaleler, kitap bölümleri ve diğer akademik kaynakları tarayan ücretsiz bir veri tabanıdır. 2. PubMed: Sağlık alanında yapılmış araştırmaları içeren, National Institutes of Health (NIH) tarafından sağlanan bir veri tabanıdır. 3. ScienceDirect: Elsevier tarafından sağlanan, bilimsel makaleler, dergiler ve kitap bölümlerini tarayan bir veri tabanıdır. 4. Scopus: Elsevier tarafından sağlanan, geniş kapsamlı akademik makale koleksiyonuna sahip bir veri tabanıdır. 5. Web of Science: Clarivate Analytics tarafından sağlanan, bilimsel makaleler, dergiler ve kitap bölümlerini tarayan bir veri tabanıdır. Ayrıca, YÖK Tez Merkezi, DergiPark ve ProQuest gibi platformlar da literatür taraması için sıkça kullanılan kaynaklar arasındadır.

KDB dosya uzantısı iki ana amaçla kullanılır: 1. KeePass Password Safe: KDB dosyaları, KeePass Password Safe parola yönetim programı tarafından oluşturulan şifreli parola veritabanlarını içerir. 2. Doobs: KDB dosyaları, Pocket PC için küçük bir veritabanı görüntüleyici olan Doobs ile de ilişkilidir ve bu programda veritabanı dosyalarını depolar.

Biyolojik çeşitlilik veri tabanına ulaşmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Ulusal Biyolojik Çeşitlilik Veri Tabanı: Tarım ve Orman Bakanlığı tarafından yönetilen bu veri tabanına, https://ulubiyogenvet.tarimorman.gov.tr/public/stat adresinden erişilebilir. 2. Catalogue of Life: Dünyadaki tüm türlerin taksonomik kategorizasyonunu belgeleyen bu veritabanı, www.catalogueoflife.org adresinde yer almaktadır. 3. GBIF (Global Biodiversity Information Facility): Dünya genelindeki biyolojik çeşitlilik verilerini bir araya getiren bu uluslararası ağa, www.gbif.org üzerinden erişilebilir. Ayrıca, NCBI (National Center for Biotechnology Information) gibi genel biyolojik veri tabanlarına da internet üzerinden erişim sağlanabilir.

Ters slash işareti (\) birçok alanda kullanılır: 1. Dosya Yolları: Windows işletim sisteminde dosya yollarını belirtmek için kullanılır. Örneğin: C:\Kullanıcılar\KullanıcıAdı\Belgeler. 2. Programlama Dilleri: Birçok programlama dilinde özel karakterleri (escape character) belirtmek için kullanılır. 3. Regular Expressions (Düzenli İfadeler): Düzenli ifadelere özel karakterlerin eklenmesini sağlar. 4. Veritabanı Sorguları: Bazı veritabanı sistemlerinde belirli karakterleri veya ifadeleri kaçırmak için kullanılır. 5. Markdown ve LaTeX: Bu işaret, formatlama dillerinde özel karakterlerin normal bir metin olarak görünmesini sağlar. 6. URL Yapıları: URL’lerde hiyerarşik yapı oluşturmak için kullanılabilir. 7. Geliştirme Araçları ve Çerçeveleri: Çeşitli geliştirme çerçevelerinde ve araçlarında da sık görülür.

Ters slash (\) işareti çeşitli alanlarda kullanılır: 1. Dosya Yolları: Windows işletim sisteminde dosya yollarını belirtmek için kullanılır. Örneğin: C:\Kullanıcılar\KullanıcıAdı\Belgeler. 2. Programlama Dilleri: Birçok programlama dilinde özel karakterleri (escape character) belirtmek için kullanılır. 3. Regular Expressions (Düzenli İfadeler): Düzenli ifadelere özel karakterlerin eklenmesini sağlar. 4. Veritabanı Sorguları: Bazı veritabanı sistemlerinde belirli karakterleri veya ifadeleri kaçırmak için kullanılır. 5. Markdown ve LaTeX: Bu işaret, formatlama dillerinde özel karakterlerin normal bir metin olarak görünmesini sağlar. 6. Geliştirme Araçları ve Çerçeveleri: URL’lerde ve çeşitli geliştirme çerçevelerinde kullanılır. 7. Sistem Komutları: Komut satırı arayüzlerinde komutları veya dosya yollarını ayırmak için kullanılabilir.

İSAM veri tabanları ücretsizdir ve üyelik gerektirmez.

Bibliyometrik analiz yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Arama Terimlerinin Belirlenmesi: Araştırılacak konu veya alanı kapsayacak şekilde arama terimleri belirlenir. 2. Bilimsel Veri Tabanlarının Seçimi: Web of Science, Scopus, Google Scholar gibi veri tabanlarından veriler toplanır. 3. Kayıtların Yönetim Yazılımına Aktarılması: Bibliyografik veriler, dışarı aktarım araçları kullanılarak yönetim yazılımına aktarılır. 4. Yayın Seçim Kriterlerinin Uygulanması: Analiz edilecek yayınlar, dahil etme kriterlerine göre seçilir. 5. Yayınların Sınıflandırılması: Makaleler, başlıklar, özetler ve anahtar kelimeler kullanılarak ana temalarına göre sınıflandırılır. 6. Veri Standardizasyonu: Farklı veri tabanlarından gelen veriler, aynı formatta birleştirilir. 7. Ek Verilerin Dahil Edilmesi: İndekslenmeyen ancak çalışmaya dahil edilmesi gereken materyaller eklenir. 8. Veri Analizi: Atıf analizi, ortak atıf analizi, bibliyografik eşleşme gibi teknikler kullanılarak veriler analiz edilir. Bu süreçte altmetrik araçlar da kullanılarak sosyal medya ve diğer platformlardaki etkinin takibi yapılabilir.

INSD kısaltmasının farklı alanlarda farklı anlamları vardır: 1. Institut National de la Statistique et de la Démographie (Fransızca: İstatistik ve Demografi Enstitüsü). Burkina Faso'da faaliyet gösteren bir kurumdur. 2. Imperial Navy Ship Database (İmparatorluk Donanması Gemi Veritabanı). Star Wars evreninde yer alan bir terimdir. 3. International Nucleotide Sequence Database (Uluslararası Nükleotid Dizi Veritabanı). 4. Intelligent Network Security Device (Akıllı Ağ Güvenlik Aygıtı) ve Intelligent Network Service Delivery (Akıllı Ağ Hizmet Sunumu). Yerel alan ağları için güvenlik ve hizmet sunumu çözümleri sunan cihazlar. 5. Informitis Net Serial Driver (Yazılım).

Bibliyometrik analizde kullanılan bazı yaygın veri tabanları şunlardır: 1. Web of Science (WoS): Farklı akademik disiplinler için kapsamlı atıf verileri sunar. 2. Scopus: Dünyanın en büyük alıntı veritabanlarından biridir ve yayınlar ile atıflar hakkında kapsamlı bilgiler sağlar. 3. Google Scholar: Serbest erişim sağlanan akademik bir kaynak olup, atıflar, yazar bilgileri ve yayın sayıları gibi temel bibliyometrik verileri sunar. Ayrıca, VOSviewer gibi bibliyometrik yazılımlar da bu veri tabanlarından alınan verilerin analizinde kullanılır.

SQL eğitimi süresi, temel konuları öğrenmek için yaklaşık 2-3 ay olarak belirtilmiştir. Ancak, SQL Server'ın daha gelişmiş özelliklerini öğrenmek ve büyük ölçekli veritabanlarını yönetmek gibi daha kapsamlı bir eğitim daha uzun sürebilir. Ayrıca, SQL eğitimi süresi, eğitim programına ve içeriğine göre değişiklik gösterebilir.

WALS farklı anlamlara gelebilir: 1. Wals-Siezenheim: Salzburg, Avusturya'da bir subur. 2. World Atlas of Language Structures (WALS): Dillerin yapısal özellikleri hakkında bilgiler içeren, tipoloji veritabanlarından biridir. 3. Wordwall: Öğretmenlerin interaktif testler, kelime bulmacaları ve kart eşleştirme oyunları oluşturabileceği bir çevrimiçi değerlendirme aracıdır.

SBD farklı bağlamlarda farklı işlevlere sahiptir: 1. Microsoft Office Accounting: SBD dosya uzantısı, bu yazılım tarafından oluşturulan şirket muhasebe veritabanlarına atıfta bulunur ve finansal verileri izlemek için kullanılır. 2. Superbase: SBD, Superbase adlı program tarafından kullanılan bir veri tanımı dosyasıdır ve istemci/sunucu programlarının oluşturulmasında verilerin tanımlarını içerir. 3. DNASTAR SeqBuilder: SBD, DNASTAR SeqBuilder yazılımında kullanılan bir DNA dizi dosyası türüdür. 4. Steem Dollar (SBD): Bu, Steem blockchain tabanlı sosyal medya platformunda kullanılan bir stablecoin'dir ve kripto para birimi cinsinden ödüllerin kazanılmasını sağlar.

Tezlerde kullanılan kaynaklar şunlardır: 1. Akademik Veritabanları: JSTOR, ScienceDirect, IEEE Xplore, PubMed, Scopus, Web of Science ve ProQuest gibi veritabanları. 2. Uluslararası Kütüphaneler: Üniversite kütüphaneleri veya ulusal kütüphaneler, geniş bir koleksiyona ve nadir materyallere erişim sağlar. 3. İnternet Araştırma Portalları: Google Scholar, Microsoft Academic, ResearchGate gibi platformlar. 4. Dijital Arşivler: Europeana, Library of Congress, British Library, National Archives gibi kuruluşların dijital arşivleri. 5. Referans Yönetim Araçları: Zotero, Mendeley veya EndNote gibi araçlarla kaynaklar dijital ortamda saklanabilir ve düzenlenebilir. Ayrıca, tez konusu ile ilgili kitaplar, akademik dergiler ve makaleler de önemli kaynaklardır.

SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanlarını yönetmek ve manipüle etmek için kullanılan standart bir programlama dilidir. SQL'in temel işlevleri: - Veri Sorgulama: Veritabanından belirli verileri sorgulamak için kullanılır. - Veri Manipülasyonu: Veritabanına veri eklemek, güncellemek veya silmek için komutları içerir. - Veritabanı Yönetimi: Veritabanı şemalarını oluşturmak, değiştirmek veya silmek için kullanılır. - Veri Kontrolü: Kullanıcıların veritabanına erişimlerini kontrol etmek ve veri bütünlüğünü sağlamak için kullanılır. SQL'in kullanım alanları: - İş Zekası ve Analitik: Büyük veri kümelerini analiz etmek ve iş zekası raporları oluşturmak için kullanılır. - Web Geliştirme: Dinamik web siteleri ve uygulamalar için veritabanı yönetimi sağlar. - Finans ve Bankacılık: Müşteri verilerini, işlem geçmişlerini ve finansal raporları yönetmek için kullanılır. SQL, veri yönetimini kolaylaştıran, esnek, güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir dil olarak kabul edilir.

YÖKSİS ve YÖK farklı kavramlardır. YÖKSİS, Yükseköğretim Bilgi Sistemi'nin kısaltmasıdır ve tüm üniversiteler tarafından mezun ve aktif öğrencilerin verilerinin gönderildiği ortak bir veritabanıdır. YÖK ise Yükseköğretim Kurulu'nun kısaltmasıdır ve Türkiye'de yükseköğretim sistemini düzenlemek, denetlemek ve geliştirmekle sorumlu olan özerk bir kurumdur.

Sorgularken panellerin kullanılmasının birkaç nedeni vardır: 1. Veri Çeşitliliği ve Kapsamı: Paneller, hem zaman hem de kesit boyutuna sahip verileri birleştirerek daha geniş bir veri seti sunar. 2. Güvenilirlik ve Verimlilik: Panel veri analizi, daha yüksek güvenilirliğe sahip parametre tahminleri ve daha düşük çoklu doğrusal bağlantı sorunu ile daha etkin ekonometrik tahminler elde edilmesini sağlar. 3. Dinamik Analiz: Panel veriler, dinamik yapıları sayesinde zaman içinde değişen eğilimlerin ve tutumların analizine olanak tanır. 4. Kullanıcı Dostu Arayüz: Sorgu panelleri, teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcıların bile veritabanı üzerinde işlem yapabilmesini sağlar.

N/A kısaltması, çeşitli bağlamlarda farklı anlamlarla kullanılır: 1. Not Applicable (Uygulanamaz): İki veya daha fazla elemanın birbiriyle uyuşmadığını veya işlem yapılamayacağını belirtmek için kullanılır. 2. No Answer (Cevap Yok): Bir soruya yanıt verilmediği veya bilinmediği durumlarda kullanılır. 3. Not Available (Mevcut Değil): Herhangi bir ögenin veya komutun mevcut olmadığını göstermek amacıyla kullanılır.

YTÜ Vetis'in kullanımı için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Sisteme Giriş: Vetis'e giriş yapabilmek için kütüphane üyelik hesabınızın kayıtlı ve aktif olması gerekmektedir. 2. VETİS Bağlantısı: Sol menüden "VETİS [Kampüs Dışı Erişim]" bağlantısını seçin. 3. Veritabanlarına Erişim: Oturum açtıktan sonra, kurumunuzun temin ettiği veritabanları listesine ulaşabilirsiniz. 4. Filtreleme ve Kullanım: Tür, sağlama ve alfabetik olarak filtreleme yapabilir, ihtiyaç duyduğunuz veritabanlarına erişebilirsiniz. VETİS, masaüstü, laptop ve mobil cihazlarla PROXY/VPN ayarı yapmadan erişim sağlar.

ELT (Extract, Load, Transform) ve ETL (Extract, Transform, Load) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Dönüşümü Zamanı: ETL'de veri dönüşümü, yükleme işleminden önce ikincil bir işleme sunucusunda gerçekleşir. 2. Veri Uyumluluğu: ETL, yapılandırılmış veriler için uygundur ve belirli formatlara sahip tablolarda temsil edilebilen veriler üzerinde çalışır. 3. Performans ve Hız: ELT, veri ambarının dahili kaynaklarını kullanarak daha hızlıdır. 4. Güvenlik: ETL, kişisel verilerle çalışırken veri gizliliği düzenlemelerine uyumu sağlamak için özel çözümler gerektirir.

Akademik çalışmalarda kullanılan başlıca kaynaklar şunlardır: 1. Veri Tabanları: - PubMed: Biyomedikal ve tıp alanındaki araştırmalar için. - IEEE Xplore: Mühendislik, teknoloji ve bilgisayar bilimleri konularında. - Scopus: Disiplinlerarası bir veri tabanı, bilimsel makaleler ve patentler içerir. - Web of Science: Çok sayıda disiplindeki bilimsel makaleleri ve atıf bilgilerini içerir. - Google Scholar: Ücretsiz ve geniş bir veri tabanı, kitaplar ve makaleler sunar. 2. Özel Kaynaklar: - JSTOR: Beşeri bilimler, sanat ve sosyal bilimlerdeki makalelere erişim sağlar. - ERIC (Education Resources Information Center): Eğitimle ilgili araştırmalar için. - PsycINFO: Psikoloji alanındaki makaleler ve kitaplar. - ProQuest: Gazetelerden akademik makalelere kadar birçok kaynağa erişim sağlar. - CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature): Hemşirelik ve sağlıkla ilgili araştırmalar için. 3. Açık Erişim Platformları: - Academia.edu ve ResearchGate: Akademisyenlerin çalışmalarını paylaştığı platformlar. - Directory of Open Access Journals (DOAJ): Ücretsiz erişim sunan hakemli dergiler. Bu kaynaklar, araştırmacıların güvenilir ve çeşitli bilgilere erişmelerini sağlar.

Tag (etiket) çeşitli alanlarda farklı işlevler üstlenir: 1. Web Geliştirme: HTML etiketleri, web sayfalarının yapısını tanımlamak ve tarayıcılara içeriğin nasıl görüntülenmesi gerektiğini söylemek için kullanılır. 2. Sosyal Medya: Hashtagler (# işareti ile kullanılır), içerikleri kategorize eder ve kullanıcıların ilgili içeriklere kolayca ulaşmasını sağlar. 3. Veri Tabanları ve İçerik Yönetim Sistemleri: Yazıları veya dosyaları konularına göre etiketlemek, hızlı erişimi ve içeriklerin organize edilmesini sağlar. 4. Yazılım Geliştirme: Sürüm kontrol sistemlerinde etiketler, belirli kod sürümlerini işaretlemek ve geliştiricilerin bu sürümlere hızlıca geri dönmesini sağlamak için kullanılır. 5. Bulut Depolama ve Dosya Yönetimi: Dosyaları etiketlemek, dosyaların daha kolay bulunmasını ve yönetilmesini sağlar. Genel olarak, tagler bilgilerin daha kolay bulunmasını ve erişilmesini sağlayarak kullanıcı deneyimini iyileştirir.

NCBI (National Center for Biotechnology Information), biyomedikal ve genomik bilgilere erişim sağlayan bir ABD hükümeti araştırma kuruluşudur. Başlıca işlevleri şunlardır: 1. Bilimsel ve tıbbi veri toplama ve saklama: Dünya genelindeki bilimsel ve tıbbi araştırma verilerini toplar ve en büyük biyolojik veri koleksiyonlarından birini oluşturur. 2. Veri analizi için yazılım araçları geliştirme: Biyolojik verilerin analizi için yazılım araçları ve algoritmalar tasarlar ve geliştirir. 3. Arama ve çapraz referanslama: Bilimsel literatürü, DNA ve protein sekans veri tabanlarını entegre eder ve arama araçları sunar. 4. Eğitim ve destek: Araştırmacılara ve sağlık profesyonellerine eğitim ve destek programları sunar. NCBI'nın popüler veri tabanları arasında PubMed, Entrez, BLAST ve PubChem bulunur.

Tez için kullanılabilecek bazı ücretsiz veri tabanları şunlardır: 1. Google Akademik (Google Scholar): Hakemli makaleler, tezler ve kitaplara erişim sağlar. 2. Core: 66 milyondan fazla online makaleyi içeren popüler bir platformdur. 3. Public Library of Science (PLOS): Farklı online dergilere ücretsiz erişim sunar. 4. ScienceOpen: 28 milyondan fazla bilimsel kaynak içeren bir veri tabanıdır. 5. Directory of Open Access Journals (DOAJ): 10.000'den fazla dergi ve iki milyondan fazla makaleden oluşan bir arşiv sunar. Ayrıca, ulusal tez merkezleri ve üniversite kütüphaneleri de tez araştırmaları için faydalı kaynaklar sunabilir.

TPC (Transaction Processing Council) bünyesinde aşağıdaki bölümler bulunmaktadır: 1. TPC-C: İşlem işleme performansı testleri. 2. TPC-E: Karar destek sistemi performans testleri. 3. TPC-H: Veri tabanı performansı testleri. 4. TPCx-AI: Yapay zeka performans testleri. 5. TPCx-IoT: Nesnelerin interneti performans testleri.

Literatür taramasında kullanılan kaynaklar şunlardır: 1. Akademik Veri Tabanları: Scopus, Web of Science, PubMed, JSTOR gibi platformlar. 2. Üniversite Kütüphaneleri: Çevrim içi ve fiziksel koleksiyonlar. 3. Hakemli Dergiler: Elsevier, Springer, Taylor & Francis gibi yayınlar. 4. Tez ve Rapor Arşivleri: Üniversite arşivleri. 5. Google Scholar: Ücretsiz erişim sağlayan, geniş bir akademik makale arşivi. 6. Araştırma Merkezleri ve Enstitüler: Konuya özgü kaynaklar. Ayrıca, ikincil kaynaklar olarak ansiklopediler, kitaplar ve derleme makaleleri de kullanılabilir.

UDF (Universal Disk Format) iki ana amaçla kullanılan bir dosya uzantısıdır: 1. Optik Medya Dosyaları: UDF, optik medya (CD, DVD, Blu-ray) üzerinde medya dosyalarını depolamak için kullanılan bir formattır. 2. Veri Tabanları ve Yazılım Dosyaları: Bazı yazılım programları ve sistemler (örneğin, Microsoft Excel, SQL) tarafından kullanıcı tanımlı işlevler, benzersizlik veritabanları ve belgeler için kullanılır. İlave bilgiler: - UYAP Sistemi: Türkiye'de yargı süreçleriyle ilgili belgeleri düzenlemek, saklamak ve erişmek için UYAP sistemi tarafından .udf dosya uzantısı kullanılır. - Dönüştürme ve Açma: UDF dosyalarını açmak için genellikle Nero gibi uygun bir yazılım gereklidir.

Iceberg iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Apache Iceberg: Büyük ölçekli veri depolama ve sorgulama sistemlerinde kullanılan açık kaynaklı bir veri tabanı formatı ve işlem motorudur. İşe yaradığı bazı alanlar: - Performans artışı: Veri tabanlarının performansını artırır. - Veri bütünlüğü: Veri yazma, güncelleme ve silme işlemlerinin güvenilir bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar. - Zaman yolculuğu: Geçmişteki veri sürümlerine erişim sağlar, bu da veri bütünlüğünü kontrol etmek ve analiz yapmak için önemlidir. - Şema evrimi: Veri şemasının zamanla değişmesine izin verir. 2. Iceberg Uygulaması: Telegram üzerinde üretkenliği artıran ve veri gizliliğini sağlayan bir Web3.0 çalışma alanıdır. İşe yaradığı bazı özellikler: - Hepsi bir arada çalışma alanı: Takvim, planlayıcı, notlar, elektronik tablolar ve beyaz tahta gibi araçları tek bir platformda birleştirir. - Yapay zeka destekli çözümler: Görevleri kolaylaştırmak ve iş akışlarını otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanır. - CRM sistemi: Müşteri ilişkilerini ve iş operasyonlarını verimli bir şekilde yönetmek için yerleşik bir müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemi içerir.

İlişkisel veri tabanı mantığı, verileri tablolar halinde organize eder ve bu tablolar arasındaki ilişkilerle verilerin birbirleriyle nasıl bağlantılı olduğunu belirtir. Bu mantık şu şekilde çalışır: 1. Veri Girişi ve Saklama: Veriler, kullanıcılar veya uygulamalar tarafından veri tabanına eklenir ve tablolar halinde organize edilir. 2. Veri Sorgulama ve Erişim: Kullanıcılar veya uygulamalar, veri tabanındaki verilere erişmek için SQL sorguları kullanır. 3. Veri Güncelleme ve Silme: Veri tabanında saklanan veriler, kullanıcılar tarafından gönderilen sorgular aracılığıyla güncellenebilir veya silinebilir. 4. Veri Güvenliği ve Yedekleme: Veri tabanları, güvenlik önlemleri ile korunur ve düzenli yedeklemeler yapılır. İlişkisel veri tabanları, veri tutarlılığı ve güvenliği sağlamak için ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) prensiplerini kullanır.

İlişkisellik, farklı alanlarda farklı anlamlar taşıyan bir kavramdır. Genel olarak, birbirleriyle bağlantılı olan unsurların bir bütün oluşturması anlamına gelir. Örnekler: 1. SQLite Veri Tabanı: SQLite'da ilişkisellik, tabloların birbirleriyle ilişkili olması anlamına gelir. 2. Sosyoloji ve Felsefe: Uluslararası İlişkiler disiplininde ilişkisellik, aktörlerin birbirleriyle olan ilişkilerinin önemine vurgu yapar ve bu ilişkilerin bağlamsal ve dinamik doğasını vurgular.

Çocuk edebiyatı alanında kullanılan bazı veri tabanları şunlardır: 1. YÖK Ulusal Tez Merkezi Veri Tabanı: Çocuk edebiyatı üzerine hazırlanan lisansüstü tezlere erişim sağlar. 2. JSTOR: Bilimsel makaleler, kitaplar ve görsel-işitsel materyaller içeren kapsamlı bir veri tabanıdır. 3. Web of Science: Çocuk edebiyatı ile ilgili makalelerin bibliyometrik analizini yapmak için kullanılabilir. 4. Google Trends: Trend olan arama sözcükleri hakkında istatistiksel sonuçlar sunar ve araştırma yapmak için kullanılabilir.