Laboratorio Cianorte

Dicas, Recomendações, Ideias

Data Ne Demek?

Teknik data nedir?

Hizmetler TDS Hazırlama Hizmeti

Kimyasal Ürünleriniz İçin Hızlı ve Uygun Maliyetli TDS (Technical Data Sheet) Hazırlama Çözümleri Teknik bilgi formu (TDS), ürünle birlikte sağlanan ve ürünle ilgili çeşitli bilgileri listeleyen bir belgedir. Çoğu zaman teknik bilgi formları (technical data sheet), ürün bileşimini, kullanım yöntemlerini, çalıştırma gerekliliklerini, genel uygulamaları, uyarıları ve ürünün resimlerini içerir.

Imyasal ürün ve karışımlarınız için hem bilgilendirme hem de reklam amaçlı iyi hazırlanmış bir teknik bilgi formu (TDS) kullanılır. Bilgi açısından bakıldığında, bir TDS, ürünün nasıl kullanılacağı, hangi bileşenlerden meydana geldiğini, ürünü kullanırken dikkatli olunması gerekenler ve resmi adı ve endüstri standardı özellikleri gibi ürün hakkında faydalı ipuçlarına sahiptir.

Pazarlama açısından bakıldığında, ürünün son kullanıcıya sağlayacağı faydaları açıklayan tüm bölümlerin yanı sıra resimler ve renkli çizimler içerebilir. Kimyasallara ait teknik bilgi formları kapsamında ürüne ait kimyasal, fiziksel ve deneysel bilgiler, son nokta test sonuçları, ürün formu, ürünün adı, Formülü, Fiziksel hali, görünüm, moleküler kütle, renk, koku ve ilgili sektöre yönelik özel bilgiler içerir.

Data ne demek örnek?

Data, işletmelerin ve bireylerin hayatında önemli bir role sahip olan, anlamlı bilgiler içeren sayısal veya elektronik bilgilerdir. Data, birçok farklı kaynaktan gelir ve birçok farklı formatta olabilir, örneğin metin, görüntü, ses, video veya sayılar. Data, işletmeler için önemli bir varlıktır çünkü doğru şekilde kullanıldığında, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, müşteri ihtiyaçlarını anlamasına, operasyonlarını optimize etmesine ve daha pek çok alanda fayda sağlamasına olanak tanır. Bununla birlikte, işletmelerin büyük miktarda veriyi yönetmeleri ve analiz etmeleri gerektiği için,

Data hangi dilde?

Öncelikle veri (data) kelimesinden başlayalım tanıma. İngilizce ve Latincede datum kelimesinin çoğuluna verilen ad; datadır. Ham (işlenmemiş) gerçek enformasyon parçacığı da diyebiliriz. Veri yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olarak ikiye ayrılır. Yapılandırılmış veriye örnek; Faturalar, banka ödemeleri, sınav sonuçları, e-devlet kayıtları vb. Verinin büyüklüğüne dair bir kaç anektod aktarayım;

  • Dünyadaki bütün verinin %90’ı son iki yılda oluşturulmuştur.
  • 2013’de 2.712.239.573 internet kullanıcısı, Google’da yaklaşık olarak 1,2 trilyon arama yapmıştır.
  • Günün her dakikasında 570’in üzerinde yeni web sitesi kurulmaktadır.
  • Aylık 271 milyon aktif kullanıcıya sahip olan Twitter’da günde 500 milyon tweet atılmaktadır.
  • 200 milyon aktif aylık kullanıcısı olan Instagram’da günde 60 milyon fotoğraf paylaşılıyor.
  • LinkedIn, 200’ün üzerinde ülkeden 300 milyondan fazla üyeyi ve 3 milyondan fazla firmayı barındırıyor.

Büyük veri Vs. Geleneksel analitik Bildiğimiz anlamda yani geleneksel analiz yöntemleri ve büyük veri arasında derinlemesine farklılıklar söz konusudur. Bu ayrımı yapmak adına Uluslararası Analitik Enstitüsü’nün kurucularından olan ve enstitünün araştırma direktörlüğünü yapan Prof. Dr. Thomas H. Davenport aşağıdaki gibi bir tablo oluşturmuştur. Yine Davenport’un ortaya attığı bir büyük veri bileşenleri; V (3 + 2) kuralı da kavramın tam oturmasına yardımcı olacak bir detay olarak göze çarpıyor. Davenport’a göre bu bileşenler şunlardır;

  1. Miktar (Volume): Veri büyüklüğü artık, terabyte ve petabytedan daha büyük hale geldiğinden, depolama ve analiz süreçleri için geleneksel yaklaşımlar yetersiz kalmaktadır.
  2. Hız (Velocity): Daha hızlı üreyen veri, o veriye muhtaç olan işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması sonucunu doğurmaktadır.
  3. Çeşitlilik (Variety): Üretilen verinin yüzde 80’i yapısal değildir ve her yeni teknoloji, farklı formatlarda veri üretmektedir. Telefonlardan, tabletlerden, bütünleşik devrelerden gelen çeşitli veri tipi ile uğraşılması ve birbirlerine dönüşmeleri gerekmektedir.
  4. Doğrulama (Verification): Bu bilgi yoğunluğu içinde verinin akışı sırasında güvenli olması da bir diğer bileşendir. Akış sırasında, doğru katmandan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerekmektedir.
  5. Değer (Value): Büyük verinin veri üretim ve işleme katmanlarından sonra kurum içinbir artı değer yaratıyor olması, karar veriş süreçlerine anlık olarak etki etmesi, doğru kararı vermede hemen el altında olması gerekmektedir.

Büyük veri; verilerin dijitalleşmesi ve farklı boyutlarda alınan verilerin toplanıp, düzenlenmesiyle insan davranışlarını anlama, tahminler yapma ve işletmelerin sahip olduğu verilerden yola çıkarak akıllı yönetim imkânı sağlamaktadır. Peki büyük veri neden kullanılır? Yöneticiler neden bu kadar üstüne düşüyor büyük veri projelerinin? Temelde ana hedefler şöyledir;

  • Maliyet tasarrufu
  • Zaman tasarrufu
  • Yeni teklifler geliştirmek
  • İş kararlarını desteklemek

Tabi bu hedefleri belirlediğinizde projenizin 2 aşamadan geçeceğini de bilerek adımlarınızı atmalısınız; 1. si keşif. Elinizdeki verinin tanımlanması, içeriğinin belirlenmesi, size ne gibi faydalar sağlayabileceği ilk yapmanız gereken kritik işlemdir. Daha sonra yani 2. Büyük verinin sektörlere katkıları nelerdir?

  1. İşletme: Müşteri kişiselleştirme, müşteri kaybı sebeplerini belirleme, dağıtım ve lojistik optimizasyonu
  2. Teknoloji: İşlem süresini azaltma, gerçek zamanlı analiz, kriz dönemlerinde hızlı cevap üretme, riskleri azaltmak için otomatik sistemler ile karar verme
  3. Sağlık: Hastalık tespiti, seyrinin takibi ve sağlığı güçlendirmek için kişisel DNA analizi yapma
  4. Kamu Sektörü: Verilere erişilebilirlik sağlayarak şeffaflık oluşturma, uygun ürün ve hizmetler için eylemlerin uyarlanması
  5. Perakende Satış: Mağaza davranış analizi, çeşitlilik ve fiyat optimizasyonu, ürün yerleştirme tasarımı, performansı geliştirme, işçi geliri optimizasyonu
  6. Kişisel Konum Verileri: Akıllı yönlendirme, coğrafi hedefli reklamcılık, acil müdahale
  7. Akıllı Şehirler: Doğal kaynakların yönetilerek, sürdürülebilir ekonomik gelişmenin ve yüksek kaliteli yaşamın sağlanması

Son olarak çok tekniğe girmeden sizlere büyük veri teknolojisinin çok hoşuma giden açıklamalı bir grafiğini sunmak istiyorum. Şekil bize verinin neden ve nasıl büyüdüğünü göstermekle birlikte büyük verinin formulünü de veriyor. Bonus 1: Dizi, film, kitap ve makale önerilerim

  • Film: Moneyball (Brad Pitt, Robin Wright)
  • Kitap: Big Data @ Work – Thomas Davenport
  • Dizi: Black Mirror (özellikle 3. Sezon)
  • Dizi: Person of Interest (Video ve görüntü işleme konularına örnek)
  • TED Talks: Kenneth Cukier — Big data is better data
  • PDF: At the Big Data Crossroads: turning towards a smarter travel experience (Amadeus)

Bonus 2: PSFK Whole Foods of the

Data yapısı nedir?

Veri Yapıları 1 Veri yapılarını inceleyeceğimiz yazı serimizin ilki olan bu bölümde veri yapısının tanımına değinecek ve ikinci bölümde ise bağlı liste veri yapısını inceleyeceğiz. Veri yapısı tanım olarak, verinin bellekte tutulma şekli ve veri üzerinde yapılacak işlemlerle ilgili düzeni ortaya koyan yapılardır.

Bunu biraz daha açacak olursak, verilerin tanımlanması, tiplerinin belirlenmesi verilerin birbirleri ile olan ilişkileri ve hafızayla ilgili tüm teknik özelliklerdir. Nasıl ki programlama dünyasına giriş yaptığımızda bizleri algoritmalar karşılıyorsa işin özüne indiğimiz zaman ve algoritmalarla çalışmaya başladığımız zaman da bizleri veri yapıları karşılamaktadır.

Programlamanın temel yapı taşlarından bir tanesi olduğunu söylememiz hiç yanlış olmayacaktır. Veri yapılarını iyi öğrenmek ve uygulamak geliştirilecek olan projelerde performans ve sürekliliğin baştan sağlanması anlamına da gelecektir. Günümüzdeki tasarım desenleri, katmanlı mimariler vb.

programlama konseptlerinin hepsinin temelinde düzen yer almaktadır. Veri yapıları da iyi anlaşılması ve doğru yerde doğru veri yapısının kullanılması durumunda düzenli bir ortam sağlamış olacaktır. Şimdi tüm bu söylediklerimizi toparlayacak olursak veri yapılarına özetle veriye erişimi ve üzerinde yapılacak olan değişiklikleri kolaylaştırmayı sağlayan depolama ve düzenleme yöntemidir diyebiliriz.

Veri yapıları konusu aşağıdaki resimde de ayrıntılı gösterildiği gibi doğrusal ve doğrusal olmayan şeklinde önce ikiye ayrılmaktadır. Daha sonra doğrusal veri yapıları kendi içlerinde diziler, yığın, kuyruk ve bağlı listeler olarak ayrılmakta doğrusal olanlar ise graflar ve ağaçlar olarak ayrılmaktadır. Data Ne Demek

Resim-1 Bu konuyla ilgili sorularınızı alt kısımda bulunan yorumlar alanını kullanarak sorabilirsiniz. Referanslar,,, TAGs : veri yapısı nedir, veri yapısı, veri yapıları, veri yapısı tipleri

Bu İçeriğe Tepkin Ne Oldu?

Harika!! 0 Beğenmedim 1 Çok iyi 1 Sevdim! 0 Bilemedim! 0 Olmadı! 0 Kızdım! 0

: Veri Yapıları 1

Data birimi nedir?

Vikipedi, özgür ansiklopedi

Bayt Birimleri
Yaygın önek İkilik önek
Ad Sembol Ondalık İkilik Ad Sembol İkilik
kilobayt KB 10 3 2 10 kibibayt KiB 2 10
megabayt MB 10 6 2 20 mebibayt MiB 2 20
gigabayt GB 10 9 2 30 gibibayt GiB 2 30
terabayt TB 10 12 2 40 tebibayt TiB 2 40
petabayt PB 10 15 2 50 pebibayt PiB 2 50
eksabayt EB 10 18 2 60 eksbibayt EiB 2 60
zettabayt ZB 10 21 2 70 zebibayt ZiB 2 70
yottabayt YB 10 24 2 80 yobibayt YiB 2 80

1 GB’lık IBM Microdrive. Bayt ( İngilizce : byte ), elektronik ve bilgisayar bilimlerinde genellikle 8 bitlik dizilim boyunca 1 veya 0 değerlerini bünyesine alan ve kaydedilen bilgilerin türünden bağımsız bir bellek ölçüm birimi. Bir bayt, Latin alfabesini baz alan 8-bitlik bir kodlamada herhangi bir harfi temsil eder.

‘Çoğu platformda’ 8 bit = 1 bayt

Bitten sonraki ikinci en küçük sayısal bilgisayar birimidir. Bir Bayt, 0 ile 255 arasındaki değeri veya diğer anlamda 256 şalter durumunu temsil etmektedir. Yani 2 üssü 8’dir. Onluk düzende 167’nin ikilik düzende dizilimi şöyledir: 10100111. bit’in onluk sayı değeri 255 olup, 0 ile birlikte, 256 şalter durumunu gösterir. Eğer somut sonuç 2 üzeri 10’u geçiyorsa o zaman sayının sonundaki rakamlar silinip onun yerine kısaltmalar eklenir. Örneğin,

1 Kilobayt = 1 KB = 10 3 = 1.024 Bayt 1 Megabayt = 1 MB = 10 6 = 1.048.576 Bayt 1 Gigabayt = 1 GB = 10 9 = 1.073.741.824 Bayt 1 Terabayt = 1 TB = 10 12 = 1.099.511.627.776 Bayt 1 Petabayt = 1 PB = 10 15 bayt 1 Eksabayt = 1 EB = 10 18 bayt 1 Zettabayt = 1 ZB = 10 21 bayt 1 Yottabayt = 1 YB = 10 24 bayt

Bit terimi ilk defa IBM çalışanları tarafından 1956’da ortaya atılmıştır. Aslında, doğrudan adreslenebilen belleğin 6 bitlik bir değeri tanımlayan en küçük birimi olarak tanımlanmıştır. Daha sonra, 1956’da, 6 bitten 8 bite geliştirilmiştir. Bite, bit ile karıştırılmaması için daha sonra Bayt’ a çevrilmiştir.

Data kontrolü nedir?

Veri kontrolü ve veri temizleme işlemi bozuk veya yanlış bilgi veya kayıtları algılama ve düzeltme işlemidir, Temel olarak verilerin eksik, yanlış veya ilgisiz kısımlarının belirlenmesi, ardından bu kısımların değiştirilmesi veya silinmesi işlemine dayanır. En sık kullanılan veri temizleme türleri aşağıda detaylı olarak sıralanmaktadır :

Bölme (split) : Verinin yer aldığı dosyada verilerin tekrarlayan özelliklerine göre bölme işleminin yapılmasıdır. Bölme işlemi herhangi bir karakter kullanılarak yapılabildiği gibi (nokta, virgül, noktalı virgül gibi) karakter sayısı üzerinden de gerçekleştirilebilmektedir. Kesme (cut): Bir örüntü oluşturan ve tekrarlayan verinin veri setinden çıkarılmasıdır. Çıkarma (extract): Belirtilen bir örüntüye dayanarak hücre bölümlerinin çıkarılması ve yeni bir sütuna yerleştirilmesidir. Düzenleme (edit): Belirli bir hücredeki değerlerin düzenlenmesidir. Doldurma (fill): Bitişik verilerin belirli bir kural çerçevesinde kopyalanarak çoğaltılmasıdır. Silme (delete): Gereksiz verinin silinmesi ve veri setinden çıkarılmasıdır. Birleştirme (merge): Farklı hücrelerde tutulan bilgilerin belirli bir amaç çerçevesinde birleştirilmesidir. Bölme işleminin tersidir. Taşıma (move): İhtiyaç doğrultusunda satırların sütun adlarına taşınması işlemidir. Dönüştürme (convert): Sütunların satırlara veya satırların sütunlara dönüştürülmesidir. İşlemi tersine çevirme (transpose): Değerlerin özel kurallarla aktarılması işlemidir. Kaydırma (shift): İhtiyaç halinde hücrelerin gerek duyulan yöne kaydırılmasıdır. Kümeleme (cluster): Benzer özellikler taşıyan hücrelerin bir araya getirilmesi işlemidir. Sütun oluşturma (create column): İnternetten elde edilen bilgilerden oluşturulmuş bir sütun yaratma işlemidir.

See also:  Qual O Animal Mais Forte Do Mundo?

Yapılan analiz türlerine bağlı olarak verilerin temizlenmesi için çeşitli yazılımlar kullanılabilir. En sık kullanılan yazılımlar aşağıda sunulmaktadır :

OpenRefine : Boş hücrelerin temizlenmesi ve benzerliklere dayanan kümeler yaratılması amacıyla en sık kullanılan veri temizleme aracıdır. Veri alanlarının standart hale getirilmesinde sıklıkla kullanılır. R dataMaid Package : Temizlenmemiş verileri değişken bazında değerlendirmek ve veri problemlerini tanımlamak için kullanılan bir R paketidir. R Validate Package : Veri bütünlüğünün değerlendirilmesi amacıyla kullanılan bir R paketidir. Tabula : Veri içeren PDF dosyalarından verileri ayıklayıp elektronik tablo biçimine dönüştürebilen bir yazılımdır. SPSS ve Python gibi yazılımlar da veri temizleme süreçlerinde kolaylıkla kullanılabilirler.

Data analiz ne yapar?

Düzce Üniversitesi | Yönetim Bilişim Sistemleri – Veri Analisti Nedir? Ne İş Yapar? Veri Analisti Nedir? Ne İş Yapar? Veri analisti ; şirket içinde var olan verileri toplayarak, sınıflandırarak belli yöntemlerle analiz eden ve bu elde ettiği bilgilerle işletmelerin daha doğru kararlar almasını sağlayan bir meslek dalıdır. Veri analistleri ilk olarak problemlerin tanımlamasını yaparlar.

  • Açık ve net bir biçimde yapılacak olan uygulamanın niçin yapılacağını belirlerler.
  • Çalışma yapılacak konu ile ilgili saklanan birçok veriyi veri tabanlarından çekip birtakım işlerden geçirerek hazırlamaları gerekir.
  • Bunun sonucunda ortaya koyulan problemin çözümü için en uygun olan modeli bulurlar.
  • Modeli uyguladıktan sonra sonuçlara ulaşırlar.

Bu aşamalar aşağıdaki gibidir. Veri Toplama: Çözüm bulmak istediğimiz problem veya test etmek istediğimiz hipotez için gerekli olan verilerin ve aynı zamanda bu verilerin saklandığı veri tabanlarının belirlendiği aşamadır. Değerlendirme: Farklı kaynaklardan gelen veriler arasında birtakım uyumsuzluklar olabilir.

Birleştirme ve Temizleme: Bir önceki aşamada belirlenen uyumsuzluklar giderilir ve tüm veriler tek bir veri tabanında tutulur. Seçme: Kurulacak olan modele uygun olarak gerekli olan veriler bu aşamada seçilir. Dönüştürme: Kullanılacak olan modele göre değişkenlerin değerlerinin tekrardan düzeltilmesi gerekir. Çok genel olarak bir veri analizi bu aşamalardan oluşur. Veri Analisti Olabilmek İçin Neler Gereklidir?

İlk olarak belli bir seviyede İstatistik bilgisi olmazsa olmazdır. İstatistik bilginiz ne kadar yüksek olursa sorunları anlamanız ve onlara çözüm üretmeniz o kadar kolay olur. Olaylara analitik düşünerek bakmanız gerekmektedir. Küçük detaylardan çıkarım yapmayı öğrenmeli ve resmin büyük kısmını görebilmelisiniz. Veri analisti olmak için Matematik, İstatistik, Yönetim Bilişim Sistemleri, Endüstri Mühendisliği, Enformatik, Bilgisayar Mühendisliği vb. bölümlerde üniversite eğitimi almanız önkoşuldur. Lisans seviyesinde Veri Analisti bölümü bulunmamaktadır. Fakat Yönetim Bilişim Sistemleri bölümünden mezun olduktan sonra bu meslek dalına yönelebilirsiniz.

Sabancı Üniversitesi – Veri Analitiği Yüksek Lisans Programı, Yeditepe Üniversitesi – Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı, Koç Üniversitesi – Veri Bilimleri Yüksek Lisans Programı, Akdeniz Üniversitesi — Veri Analitiği ve Yönetimi Yüksek Lisans Programı, İTÜ- Büyük Veri ve İş Analitiği Yüksek Lisans Programı, Özyeğin Üniversitesi- Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı.

Aynı zamanda online eğitimler ve sertifika programları da veri analisti olmanıza katkı sağlayacaktır. Sertifika programları olarak aşağıda birkaç örnek bulabilirsiniz.

İTÜ- Büyük Veri ve İş Analitiği Uzmanlığı Sertifika Programı, – Büyük Veri ve İş Analitiği Sertifika Programı, Bilgi Adam- Veri Bilimi Sertifika Programı.

-İstanbul Teknik Üniversitesinin sertifika programı, aynı zamanda yüksek lisans programının içerik ve eğitimi veren hocalar bakımından aynısıdır. Tek farkları sertifika programının daha kısa sürmesidir. Bilinmesi Gereken Yazılım Dilleri ve Programlar? Yurt içi ve yurt dışı kariyer sitelerinde yaptığım araştırmalar sonucunda şirketlerin istedikleri yazılım dilleri ve programları belirledim.

Veritabanları (SQL, mySQL) ve AWS, BI (İş zekası) Araçları (Domo, Tableau, Power BI), Pig, Hadoop, Kafka, Hive konularında uzmanlık, Data Mining, Machine Learning, Python, R, Java, C++.

Veri analisti maaşı? Halihazırda bu meslekte çalışan insanların belirttiklerine göre alacağınız maaş, tecrübenize ve bilgi birikiminizin ne kadar yüksek olduğuyla doğru orantılı. Ortalama bir aralık vermek gerekir ise; – Yeni başlayan bir Junior Data Scientist 4.000 TL — 4.999 TL arası, – Orta düzey bir Middle Data Scientist 7.000-7.999 arası, – Üst Düzey bir Senior Data Scientist 10.000-10.999 arası maaş aldıklarını belirtmişlerdir.

Data analizi nedir nasıl yapılır?

Veri Analizi Ne Demek? – Veri analizi, ham bilgiler toplanarak, inceleme ve temizleme sonucunda asıl yararlı bilgilere ulaşma metodu olarak geçer. Gerekli verilerin ve bilgilerin toplandığı, aynı zamanda bir elemeden geçirilerek yararlı olmayan bilgi ve verilerin çıkarıldığı modelleme işlemine denir.

  • Toplanan bu bilgiler aşamasında asıl olan sonuca ulaşmaktır.
  • Sonuca gidecek yolda verilerin çıkarılması oldukça önemlidir.
  • Çıkarılan verilerle birlikte nasıl yol izleneceği ve neler yapılacağı netleşir.
  • Veri analiz sistemi dönüşüm süreci olarak da kabul edilebilir.
  • Analiz işlemleri çeşitli bilim ve sosyal teknik yöntemlere dayanır.

Günümüz iş dünyasında bilimsel teknik yöntemi daha fazla kullanılmaktadır. Ancak bazı yerlerde sosyal tekniğe ihtiyaç duyulur. Anket ve gözlemleme yaparken sosyal teknik yöntemine başvurulur. Her iki yöntemde analiz yapmada önemli konumda yer alır. Analiz işlemlerini basite almamak gerekir.

Dev şirketlerden tutunda internette kişisel olarak çalışan bir bireye kadar indirgenebilir. Herkesin analiz modellemesine ihtiyacı vardır. Farklı sektörlerden hizmet veren veya üretim yapan bir şirket olabilirsin. Kişisel bir iş ile uğraşabilirsin. Ancak verilerin gücüne güvenen biriysen veri analizleri hayatının bir parçası olacağına inancın tam olur.

Analiz ile birçok problemin çözüleceğini bilmelisin. İstatistik analiz sayesinde en ufak probleme bile ulaşmak zor olmayacaktır. Şunu da unutmamak gerekir, her sektörün iş planlaması ve analiz modellemesi aynı değildir. Bu uygulama yaparken göz ardı edilmemelidir.

Veri nedir ne işe yarar?

VERİ / DATA Ansiklopediler – TÜBİTAK Sayısal ya da sayısal olmayan formlarla betimlenen sembolik ifadedir. Veri tek başına bir soyutlama iken, sembolize edilerek somutlaşır veya somutlaştırılmış olur. Veri, kullanım amacı ve kullanılacak analizin hedef tanımlarına göre somutlaştırılma yani sembolize etme süreci olarak da tanımlanabilir.

Zira verinin soyut olarak anlamlanması çok güçtür. Bu açıdan örneklendirildiğinde, söz gelimi üç kara taşıma aracının birlikteliği, üç taşıma aracına ait görsel (fotoğraf, grafik ifade, vektör desenler, ve diğer şekil ifadeleri) ile sembolize edilebilirken, basitçe ve sadece 3 sayısı (rakamı) ile de sembolize edilebilir.

Sembolize etmede kullanılan ifadenin yapısı, verinin sayısal ya da sayısal olmayan veri şeklinde tanımlanmasına neden olur. Oysa sembolik ifade kullanımı, görsel bir yapıyı ya da şekli ortaya çıkarır. Bu bağlamda sayısal olmayan tüm veriler, görsel sembollere dönüştürülebilir.

  1. Görsel semboller istatistik tarafından kullanıma uygun durumda ise bu sembollere de sayısal veri denir.
  2. Zira sayısal veriler gerek istatistik gerekse dijital ortamla, yoğun kullanım imkânı bulmaktadır.
  3. Özellikle bilgi teknolojileri ve bilgi işleme sürecindeki gelişim, sayısal olmayan tüm verilerin sayısal ifadesini mümkün kılmaktadır.

Bu durum ise verinin “kullanılan sembol itibarıyla”, “Sayısal Veri” ve “Sayısal Olmayan Veri (Nitel Veri)” olarak iki başlıkta tanımlanabilmesini mümkün hâle getirmiştir. Sayısal Veri, en küçük bilgi parçasının sembolize edilmesinde rakamların kullanılması ile ortaya çıkan veri türüdür.

İki alt gruba ayrılır. Kesikli (Sayısal) Veri: Sadece tek bir sayısal değere/rakama karşılık gelen veri türünü ifade eder. Genel anlamda “tamsayı” olan bir rakamla sembolize edilmesine karşın tamsayı değil “tüm-sayı” (sayının ifade ettiği değerin tümü) olarak tanımlanır. Kısaca, tam olarak ifade edilmek istenen değere bire-bir karşılık gelmesi durumunda, kesirli bir sayı da “kesikli veri” olarak tanımlanır.

See also:  Qual O Valor Do Salario Minimo?

Nitekim böyle bir veri kümesi, sonlu bir sayıya sahip olacaktır. Sürekli (Sayısal) Veri: Veri “tamsayı” olarak değil, aksine “kesirli” bir sayı olarak ortaya çıkar. Virgülden sonra da sayısal değerler var olmasına rağmen nadiren de olsa bu değerlerin, yazılmadığı ya da görünmediği uygulamalara da rastlanması mümkündür.

Sayısal olmayan veriler (Nitel Veri) ise dönüşüme uğrayabilme özelliklerine göre iki alt grup hâlinde ifade edilir.Sayısallaştırılamayan/Rakamlara Dönüştürülemeyen (Nitel) Veri: Elde edilen verinin sembolize edilmesinde rakamların kullanılamadığı; verinin zorunlu olarak harf-şekil, resim, ses ve benzeri sembollerle tanımlandığı yapıyı ifade eder.Sayısallaştırılabilen/Rakamlara Dönüştürülebilen (Nitel) Veri: Sembolize edilme sürecinde sayısallaştırmanın mümkün olduğu veriyi tanımlar.

Veri, gerçek dünyada var olan ancak araştırmacı tarafından bilinmeyen ve ortaya çıkarılması amaçlanan bilginin parçalar hâlindeki taşıyıcısıdır. Ancak incelendiği yapıya uygun sembolik ifadelerle tanımlanıp, işlenerek bilgiye (işlenmiş veri topluluğuna) ulaşılır.

  1. Bu bilgi, başka bir araştırmacı tarafından, farklı, yeni, büyük boyutlu başka bir bilgiye ulaşmak için, en küçük bilgi parçası (veri) olarak yeniden kullanıma girebilir.
  2. Isaca veri, sürekliliği olan döngüsel bir özelliğe sahiptir.
  3. Sayısal veya sayısal olmayan (sayısallaştırılabilen ve sayısallaştırılamayan) nitel veriler, oluşma biçimleri itibarıyla göresel veri, ses veri, fiziksel temas (dokunma) verisi, tat veri, koku veri ve duyu dışı veri olarak sınıflandırılabilir.

Haluk Zülfikar : VERİ / DATA Ansiklopediler – TÜBİTAK

Data bilimcisi nedir?

Veri Bilimci Ne Demek? – Veri bilimci; bilgi odaklı keşifler yapabilen, bulunduğu ortama dair mevcut durumu tanımlayan, sınıflandırıcı olan ve durum hakkında gelecekle ilgili tahminleri yazılım kullanarak yapabilen kişidir. Farklı araçlar kullanarak elindeki veriyi betimler. Yapılan çalışmalar hakkında çıkarımlar yapar. Öngörüsel, tahminsel ve önleyici modelleme yapar.

Big Data neye denir?

Büyük veri tarihi – Büyük veri kavramı nispeten yeni olmasına rağmen, büyük veri kümelerinin başlangıç noktası veri dünyasının ilk veri merkezlerini kullanmaya başladığı ve ilişkisel veri tabanlarının geliştirildiği 1960’lara ve 1970’lere dayanır.2005 civarında, kullanıcıların Facebook, YouTube ve diğer çevrimiçi hizmetler aracılığıyla ne kadar çok veri ürettiği fark edildi.

Aynı yıl Hadoop (büyük veri kümelerini depolamak ve analiz etmek için özel olarak oluşturulmuş açık kaynaklı bir sistem) geliştirildi. Ayrıca NoSQL bu sıralarda popülerlik kazanmaya başladı. Hadoop (ve daha yakın zamanda Spark) gibi açık kaynaklı sistemlerin geliştirilmesi, büyük verilerin daha kolay çalışabilmeleri ve depolanması için daha ucuz hale gelmeleri nedeniyle büyük verilerin büyümesi için gerekliydi.

O zamandan bu yana, büyük veri hacmi büyük bir ivme kazandı. Kullanıcılar hala çok miktarda veri üretiyorlar, ancak bunu yapan sadece insanlar değil. Nesnelerin İnterneti’nin (IoT) hayatımıza girmesiyle birlikte, daha fazla nesne ve cihaz internete bağlı hale geldi ve müşteri kullanım örüntüleri ve ürün performansı ile ilgili veriler toplanıyor.

Makine öğrenimi ‘nin ortaya çıkışı da daha fazla bilgi üretti. Büyük veri çok yol katetmiş olsa faydalarının kapsamı giderek artacak. Bulut bilişim, büyük veri olanaklarını daha da genişletti. Bulut, geliştiricilerin bir veri alt kümesini test etmek için özel kümeler başlatabileceği gerçekten esnek ölçeklenebilirlik sunar.

Ayrıca, grafik veritabanları da giderek daha önemli hale geliyor. Bu veritabanları, analizleri hızlı ve kapsamlı hale getiren bir biçimde çok miktarda veri görüntüleyebiliyor. Büyük veri avantajları:

Büyük veri, daha fazla bilgi sahibi olduğunuz için daha eksiksiz yanıtlar almanızı sağlar. Daha eksiksiz yanıtlar, verilere daha fazla güven anlamına gelir ve bu da sorunların üstesinden gelme konusunda tamamen farklı bir yaklaşımı ifade eder.

Veri yönetimi ne iş yapar?

Veri Yönetimi Tanımlandı – Veri yönetimi ; verilerin güvenli, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde toplanması, saklanması ve kullanılması uygulamasıdır. Veri yönetiminin amacı; insanların, kurumların ve bağlantılı araçların, verilerin politika ve düzenleme sınırları kapsamında kullanımını optimize etmelerine yardımcı olmaktır. Bir kurumdaki dijital verileri yönetmek; çok çeşitli görev, kural, süreç ve uygulamalar gerektirir. Veri yönetimi çalışmaları, aşağıdakiler de dâhil olmak üzere geniş bir kapsama sahiptir:

Çeşitli veri katmanlarında veri oluşturma, verilere erişme ve verileri güncelleme Verileri birden fazla bulut ortamında ve işletme içinde depolama Yüksek erişilebilirlik ve olağanüstü durum kurtarma sağlama Verileri giderek daha çeşitli hâle gelen uygulama yazılımlarında, analitiklerde ve algoritmalarda kullanma Veri gizliliği ve güvenliği sağlama Verileri saklama programları ve mevzuat uyum gereklilikleri uyarınca arşivleme ve imha etme

Resmi bir veri yönetimi stratejisi, kullanıcıların ve yöneticilerin faaliyetlerini, veri yönetimi teknolojilerinin becerilerini, yasal gereklilikleri ve kurumun verilerden değer elde etme ihtiyaçlarını kapsar.

Data Scientist nedir ne iş yapar?

Data Scientist (Veri Bilimci) Data Scientist (Veri Bilimci) kavramını son yıllarda özellikle Facebook, LinkedIn ve Twitter firmalarından ötürü daha sık duymaya başladık. İş ilanlarında bu görev için adayların arandığına daha sık rastlar olduk. Peki ama “Data Scientist” kimdir, ne iş yapar? Data Scientist, bağlı bulunduğu şirket yada kuruluşlar için değer yaratmak amacıyla büyük ve çeşitliliğe sahip veriyi uçtan uca analiz eder.

Verilerden faydalanarak uygulamar çıkarBu uygulamaların kullanımı sonucunda yeni veriler ortaya çıkacaktırVe bu yeni çıkan bu veriler uygulamaların iyileştirilmesi için kullanılır.

Veri odaklı uygulamalar, kullanıcıların ilgisini çekebilecek ürünleri önermek, pazar analizi, talep analizi, sahtekarlıkların tespit edilmesi gibi örneklendirilebilir. Yeni Bir Alan Ortaya Çıkıyor Veri işletmelerinde bilgili ve anlayışlı uzmanlar için kamu kurumları ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar ile birlikte önemli ve hızla büyüyen ve büyük bir talep vardır.

İhtiyaç duyulan bazı mesleklerin yeni başlayanları ve profesyonelleri şöyledir; veri mühendisleri, veri bilim adamları, istatistikçiler ve veri analizcileri için hızla yükselen maaşları ile seçilecek ve gelişebilecek en ideal mesleklerdir. McKinsey Global Institute tarafından yapılan bir araştırma sonucuna, ” Büyük Verileri en iyi şekilde düzenlemek için gerekli analitik ve yönetsel yetenek eksikliği önemli ve acil çözülmesi gereken bir sorunlarrdan en önemlisi olduğu sonucuna varmıştır.” Raporlara göre 2018 yılına kadar veri analistleri için beceri gerektiren bir meslek olduğunu ve ABD’de beş milyon kişi bu sectörde ve alakalı pozisyonlarda çalışacağı ön görülmüştür.

Çok sayıda eğitimler ile dolu olan bu mesleğe sahip insanlar kendilerini geliştirmek için yarışıyor olacaktır. Verilerin Hızlı Bir Şekilde Çoğalması Veriler, giderek daha ucuzlaşıyor ve artık her yerde var. Şimdi yüzyıllar boyunca oluşturulmuş ve web günlükleri verileri, mobil cihazlar, sensörler, cihazlar, işlemler ve sayısız yeni tür veri toplama analog içerik sayısallaştırma.IBM tahminine göre bugün dünyadaki verilerin yüzde 90’ı son iki yılda oluşturuldu,

Aynı zamanda, yeni teknolojiler düzenlemek ve verilerin bu çığ bir anlam ortaya çıkıyor. Bu çığ gibi büyüyen verilere bir çözüm üretmek gerekiyor. Yeni teknolojiler üretmek, düzenlemek ve verilerin bu çöp yığını gibi olan gereksiz kullanılmayan verilerden kurtalmasını sağlamak gerekiyor. Sorun Tespiti Ekonominin hemen hemen her sektöründe artık bir veri erişimi ve veri işlemi vardır.

Günümüzde işletmeler beklenmedik bir şekilde kendi sonuçlarını aşan veriler toplamaktadırlar. İşletmelerin bir çoğu bu kadar veriyi beklemediği için bunları ayıklması ve sorunları tespit etmesi şart olur. Her türlü veri her şirketin elinde mevcut asıl sorun sadece kendi verilerini kullanırken, ne için kullanacağı ve şirketine nasıl bir topluluğun ilgisini çekmek isteyeceğidir.

Data modeli nedir?

Veri Modelleme (Data Modeling) Nedir? Neden Önemlidir? Veri modelleme (Data Modelling), en basit haliyle veri analizi anlamına gelir. Verileri anlamak, depolamak ve yönetmek için en iyi yöntemlerden biridir. Veri bilimcileri ve modelleyiciler tarafından yapılır.

Aynı zamanda veri modelleme ile çalışanlara tasarımcı da denir. Tasarımcı, yeni veya farklı bir veri tabanı yapısı geliştirirken önce verilerin veri tabanına nasıl girip çıkacağının bir diyagramını oluşturur. Buna da veri akış diyagramı (VAD) denir. Bu şema, veri biçimlerinin, yapılarının ve veri tabanı işleme işlevlerinin özelliklerini tanımlamak için kullanılır.

Veri tabanı oluşturulduktan sonra veri modeli, veri tabanının var olma nedeninin ve veri akışlarının tasarlanma şeklinin belgelenmesini sağlar. Ortaya çıkan veri modeli, bir veri tabanındaki veri öğeleri arasındaki ilişkileri gösterir ve verilerin kullanılması için bir kılavuz elde etmenize olanak tanır.

Eğreti ne demektir?

Eğretileme, bir sözcüğün alışılmış anlamının dışında bir başka anlamda kullanılmasıdır. Bir başka deyişle, bir şeyi anlatmak için ona benzetilen bir başka şeyin adını eğreti olarak kullanmadır. Eğretileme, sözlüklerde ‘mec.’ biçiminde belirtilen bilgilerle ilgilidir.