blog posts

Ek olarak, kuralcı analitik, işletmelerin bir soruna mümkün olan en iyi çözümü belirlemesine olanak tanır. Bu yöntem, tahmine dayalı analitikle birleştirilirse, gelecekteki bir olayı manipüle etme avantajı, örneğin gelecekteki riski azaltma avantajı eklenir. Normatif analitiğin kullanıldığı bir örnek, geri kabul oranlarında yüzde 10’luk bir azalmayla 6 milyon dolar tasarruf sağlayan Aurora Sağlık Hizmetleri’dir. Kuralcı analitiğin sağlık sektöründe ilaç geliştirme sürecini iyileştirmek, klinik deneyler için uygun hastaları bulmak ve daha fazlası için kullanılabileceği birçok uygulaması vardır. “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu bölümünde, her türlü Büyük Veri analiz yöntemleri gözden geçirildi, şimdi Büyük Veri ile ilgili geleneksel model tanıtılıyor.

3V Büyük Veri modeli nedir?

3V modelinin özellikleri : Hacim

“Hacim”, büyük verinin öne çıkan özelliklerinden biridir ve bazen bu verinin hacmi görülmemiş boyutlara ulaşabilir. Çeşitli tahminlere göre, her gün yaklaşık 2,5 kentilyon bayt veri oluşturuluyor gibi görünüyor. “Kentilyon”un, çok büyük bir sayı olarak kabul edilen 10 üzeri 18 sayısını ifade ettiğine dikkat edilmelidir. Bu tahmine göre son yıllarda veriler MS 2005 yılına göre 300 kat arttı. Bu sayede bazı firmaların depolama cihazlarında ve sunucularında terabayt hatta petabayt büyüklüğünde veri olması doğal karşılanıyor. Aslında, şirketin gelişimi veriler kullanılarak takip edilirken, bu veriler şirketin geleceğini ve çeşitli eylemlerini inşa etmede temel ve belirleyici faktörlerden biri olarak kabul edilir.

3V modelin özellikleri : Hız

Son yıllarda verinin büyümesi ve çoğalması, ardından verinin insan hayatında öne çıkan ve önemli bir rol oynaması, ona yönelik bakış açılarının da değişmesine neden olmuştur. Aslında veri toplama şeklinin değişmesiyle birlikte verinin yardımcı bir araç olarak kullanılması da mümkün hale gelmiştir. Öyle ki, insanlar ve bireysel yaşamlar nispeten büyük ölçüde verilere dayanmaktadır. Temel olarak 3V Big Data modelinde veri giriş hızını ölçmek için hız kavramı kullanılır. Bazı veriler gerçek zamanlı olarak girilecek ve bazıları toplu olarak ve orantılı olarak girilecektir. Veri aktarım hızının her platformda farklı olduğu düşünüldüğünde, tüm gerçekler ve rakamlara sahip olmadan genellemeler, çıkarımlar yapmamak veya sonuçlara atlamamak önemlidir.

3V modelinin özellikleri : çeşitlilik

Eskiden veriler bir yerden bir kez toplanır ve belirli bir formatta sunulurdu. Bu veriler, veritabanı dosyaları, yani Excel, Access ve CSV dosyaları biçiminde alınabilir . Artık veriler video, metin, pdf dosyaları ve grafikler gibi geleneksel olmayan biçimlerde sosyal ağlarda ve ayrıca giyilebilir cihazlar gibi teknolojiler aracılığıyla sunulmaktadır. Bu tür formatlardaki veriler çok pratik ve kullanışlı kabul edilse de, girdi verilerinin kodunu çözmek ve yönetmek için daha fazla analitik beceriye ihtiyaç duyulur ve sonuç olarak daha fazla iş ortaya çıkar. Basitçe söylemek gerekirse, “çeşitlilik” kavramı, verilerin oluşturulduğu çerçeve türlerini ifade eder. Örneğin, Twitter uygulamasındaki resimler, videolar, ses dosyaları, e-postalar, belgeler, kitaplar, sunumlar ve hatta tweet’lerin tümü veridir.

Büyük veri konusu, “çok fazla veri” ifadesinden çok daha fazlasıdır. Çünkü büyük veri, yeni verinin yanı sıra mevcut veriyi de kullanmak için farklı fırsatlar sunuyor. Ayrıca büyük veri ile gelecekteki verileri elde etmenin yeni yolları keşfedilebilir. Bu şekilde, Büyük Veri bazı iş faktörlerini değiştirmek için kullanılır ve bu değişikliklerin daha hızlı gerçekleşmesini sağlar. Aşağıda, büyük verinin uygulamaları açıklanmaktadır. Ancak bundan önce, “Büyük Veri Nedir” makalesinin bir sonraki bölümünde, ders dışı veri madenciliği ve makine öğrenimi eğitim serisinin bazı temel dersleri tanıtılacaktır.

Veri madenciliği ve makine öğrenimi eğitim videolarının tanıtımı

• Büyük veri analizi için Hadoop’a giriş eğitimi (süre: dört saat 57 dakika, eğitmen: Iman Badrouh): Bu kurs, büyük veri kavramlarını ve pratik araçlarını tanımak isteyenler için uygundur. Bu eğitim kursunda, popüler Hadoop platformu ve büyük veri analizi uygulamaları ele alınacaktır. Büyük veri analizine yönelik Hadoop tanıtım eğitim videosunu görmek için + düğmesini tıklayın .
• Python ile veri analizi ve hazırlık eğitimi (süre: 9 saat 54 dakika, eğitmen: Farshid Shirafken): Bu ders veri bilimi alanına, özellikle büyük veri ve ilgi duyan kişiler için uygundur. Bu eğitim kursunda Python ile veri analizi ve hazırlamanın temel ilkeleri anlatılmaktadır. Python ilebu ve hazırlama eğitim videosunu izlemek için +’ya tıklayın .
• RapidMiner’da veri madenciliği eğitimi (süre: iki saat on dakika, eğitmen: Nafiseh Soltani): Bu eğitim kursunda, RapidMiner yazılımı kullanılarak şu öğretilir. Bu kurs, veri madenciliği ve büyük veri ile ilgilenen kişiler için önerilir. RapidMiner+’da veri madenciliği eğitim videosunu izlemek için tıklayınız .
• R dili ve metin madenciliği ile sosyal ağ analizi eğitimi (süre: yedi saat 25 dakika, eğitmen: Mohammad Moradi): Bu eğitim kursunda, sosyal ağların temelleri ve önemi ve uygulamalarının yanı sıra sosyal ağlardaki yaygın kalıpların incelenmesi Keşif ve analiz alanında farklı açılardan incelenirler. R dili ile sosyal ağ analizi ve metin madenciliği eğitim videosunu izlemek için tıklayınız .

Daha önce “Büyük Veri Nedir” başlıklı makalenin önceki bölümlerinde Büyük Veri ile ilgili bazı temel kavramlar tanıtılmıştı. Şimdi bir sonraki bölümde büyük verinin uygulamalarından bahsedilmektedir.

Büyük veri ne işe yarar?

Bu makalede daha önce tartışıldığı gibi, büyük veri bilgisayar biliminin verimli alanlarından biridir. Bu nedenle, büyük veriyi ve ilgili kavramları daha iyi anlamak için büyük veri uygulamalarına dikkat etmek gerekmektedir. “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu bölümü, büyük veri uygulamalarının açıklamasına ayrılmıştır.

• Bankacılık ve menkul kıymetler
• Dijital Pazarlama
• İletişim, medya ve eğlence
• sağlık sektörü
• eğitim sistemleri
• Üretim ve doğal kaynaklar
• Devlet
• Sigorta Servisi
• Perakende ve toptan
• Toplu taşıma
• Enerji ve hizmetler

Büyük verinin önemi nedeniyle, makalenin bu bölümünün geri kalanında, büyük verinin bazı uygulamaları daha ayrıntılı ve kapsamlı bir şekilde açıklanmaktadır.

Bankacılık ve menkul kıymetler

Menkul Kıymetler Borsası Komisyonu’nda (SEC) finansal piyasa aktivitesini izlemek için büyük veriler kullanılır. Halihazırda bu organizasyonda finansal piyasalardaki yasadışı ticaret faaliyetlerini tespit etmek için ağ analizi ve doğal dil işlemcileri gibi yöntemler kullanılmaktadır. Büyük verinin yardımıyla perakende yatırımcıların, büyük bankaların, hedge fonların yüksek frekanslı alım satımda kullanılan alım satım analizi, alım satım öncesi karar analizi, duyarlılık ölçümü, tahmine dayalı analitik gerçekleştirme ve diğer önemli şeyler gibi görevleri gerçekleştirmesi mümkündür. . Ek olarak, endüstri, risk analizi için büyük ölçüde büyük verilere güvenmektedir. Kara para aklamanın önlenmesi, talep şirketlerinin risk yönetimi, “Müşterinizi Tanıyın” departmanı ve dolandırıcılığın azaltılması gibi şeylerin tümü, bankacılık ve menkul kıymetler sistemindeki büyük veri uygulamalarıdır.1010 data, Quartet FS, Nice Actimize, Panopticon yazılımı ve Streambase sistemleri.

eğitim sistemleri

Büyük veri eğitim sisteminde, özellikle lisansüstü eğitimde önemli ölçüde kullanılmaktadır. Örneğin, 26.000’den fazla öğrencisi olan bir Avustralya üniversitesi olan Tasmania gibi bir üniversitede, büyük veri en iyi şekilde kullanılmaktadır. Bu üniversite, öğrenci girişi, sistemin farklı sayfalarında geçirilen süre ve öğrencilerin genel ilerlemesinin izlendiği ve gözden geçirildiği yerleşik bir öğrenme ve yönetim sistemine sahiptir. Ayrıca büyük verinin eğitim sistemindeki bir diğer önemli uygulaması da öğretmenlerin etkinliğinin ölçülmesidir. Bu yaklaşım sayesinde hem öğrenciler hem de öğretim görevlileri iyi bir deneyim elde ederler. Öğretmenlerin performansının değerlendirilmesi, öğrenci sayısı, konu, öğrenci demografisi, öğrencilerin istekleri ve hedefleri, davranış sınıflandırması ve diğer bazı değişkenler gibi kriterlere dayalı olarak belirlenir. Eyalet düzeyinde, ABD Eğitim Bakanlığı’ndaki Eğitim Teknolojileri Ofisi, öğrenciler ve onların eğitimleri hakkında analitik geliştirmek için büyük verileri kullanıyor. Hatta bu organizasyonda büyük veriyi kullanarak öğrenciler online dersleri kullanırken yönlendirilmektedir.

Toplu taşıma

Son yıllarda, konuma dayalı sosyal ağlardan gelen büyük miktarda veri ve telekomünikasyondan gelen hızlı veriler, gezginlerin davranışlarını etkiledi. Ne yazık ki, seyahat davranışını anlamaya yönelik araştırmalar hızlı ilerlemiyor. Öyle ki çoğu yerde yeni sosyal medya yapılarına dayalı ulaşım talep modelleri hala yetersiz çalışıyor. Bu sektördeki çeşitli zorluklara rağmen, büyük verinin özel ve devlet kuruluşları için hala birçok kullanımı vardır. Trafik kontrolü, rota planlama, akıllı ulaşım sistemleri, tıkanıklık yönetimi (trafik koşullarını tahmin ederek), gelir yönetimi, teknolojik gelişmeler, rekabet avantajı (sevkiyatları birleştirerek ve kargo elleçlemeyi optimize ederek), yakıt tasarrufu için rota planlama ve Zaman ve seyahat koordinasyonu gibi şeyler turizmde büyük verinin ulaşımdaki tüm uygulamalarıdır.

Makalenin bu bölümünde öncelikle büyük verinin çeşitli uygulamaları tanıtılmış ve daha sonra bu uygulamalardan bazıları daha detaylı incelenmiştir. Dijital pazarlamanın günümüz dünyasındaki büyük önemi nedeniyle, büyük verinin dijital pazarlamadaki uygulamalarını özel olarak incelemek gerekmektedir. Bu nedenle “Büyük Veri Nedir” makalesinin bundan sonraki bölümünde dijital pazarlamada büyük verinin kullanımına ilişkin önemli kavramlar ele alınmaktadır.

Dijital pazarlamada büyük verinin uygulanması

Büyük veri, dijital pazarlama alanındaki pratik konulardan biridir ve çeşitli kullanımları vardır. Büyük verinin dijital pazarlama alanında kullanılmasının faydalarını daha iyi anlamak için “Büyük Veri Nedir” başlıklı yazımızın bu bölümünde öncelikle büyük verinin dijital pazarlamadaki uygulamaları tanıtılmakta ve ardından her biri özel olarak anlatılmaktadır. .

• Müşterileri tanımak ve ihtiyaçlarını bilmek
• izleyici segmentasyonu
• duygu analizi
• Tahmine Dayalı ve Kuralcı Analiz
• Hedefli Pazarlama
• Sonuçları ölçün
• Rekabet Analizi
• Satış büyümesi ve artan karlılık potansiyeli

Artık dijital pazarlamada büyük verinin uygulamalarının her biri kapsamlı ve aynı zamanda sade bir dille inceleniyor.

• Müşterileri ve kitle segmentasyonunu anlamak: Büyük veriler, pazarlamacıların, sosyal ve demografik faktörlerin yanı sıra ürün ve hizmetleri nasıl kullandıkları gibi müşteri davranış kriterleriyle ilgili çeşitli yönleri toplamasına, keşfetmesine ve analiz etmesine olanak tanır. Bu sayede bulunan bilgiler sayesinde müşterilerin kişilikleri ve daha doğrusu ilgi alanları belirlenmekte ve sonrasında pazarlama mesajlarının güçlendirilmesi ve optimizasyonu kolaylaştırılmaktadır.
• Duyarlılık analizi: Pazarlamacılar, sosyal medya gönderilerini, incelemeleri ve arama sorgularını analiz ederek müşterilerin markaları hakkında ne hissettiğini daha iyi anlayabilir.
• Tahmine Dayalı ve Kuralcı Analiz: Pazarlamacıların “Tedarik Zinciri” ile iş birliği yapması ile büyük veri kullanılarak ürünlere olan talebin tahmin edilmesi ve bu sayede daha uygun ürünlerin üretilmesi ve sunulması mümkündür.
• Hedefli Pazarlama: Ürün önerileri, sosyal medya reklamcılığı ve e-posta damlama kampanyaları gibi faaliyetler için büyük kullanılır. Böylece büyük veri sayesinde müşteriler için daha uygun içerik sağlanıyor.
• Sonuçların ölçülmesi: Büyük verilerin yardımıyla, bütçeyi gerçek zamanlı olarak optimize etmek için kampanyaların performansını ölçmek mümkündür.
• Pazar eğilimlerini anlamak: Geçmiş verileri analiz ederek pazar eğilimlerinden yararlanabilirsiniz. Bu, talebi tahmin etmek ve kalemlerin kuralcı analizini yapmak amacıyla tahmine dayalı analitik kullanılarak yapılır.
• Rekabet Analizi: Büyük verinin yardımıyla rakibinizin pazarlama kampanyaları hakkında iyi bir fikir edinebilir ve bu bilgileri kullanarak performanslarını, yapılması ve yapılmaması gerekenleri inceleyebilirsiniz.
• Satış büyümesi ve potansiyel karlılık artışı: Yukarıdaki faktörlerin tümü, farklı işletmelerin karlılığının yanı sıra satışlarında da artışa yol açabilir. Aslında, hedeflenen pazarlama için büyük verileri kullanmak, reklam maliyetlerini düşürmeye, zamanında teslimat için tedarik zincirlerini kısaltmaya ve daha başarılı pazarlama kampanyaları yürütmeye yardımcı olabilir. Bu şekilde, bahsedilen faktörlerin her biri spesifik olarak işletmenin potansiyel büyümesine yol açabilir. Bu makalenin bu bölümüne kadar çeşitli alanlarda büyük verinin önemine açıklık getirilmiş olsa da, büyük verinin teknoloji dünyasında ve insan yaşamındaki önemini daha da vurgulamak için büyük verinin neden bu kadar önemli olduğu bir bakış açısıyla incelenecektir. farklı bakış açısı.

Büyük veri neden önemlidir?

Büyük veri analizi, bilgi teknolojisi alanında pratik olarak devrim yarattı. Her yıl birçok şirket, veri analitiği uygulayarak performanslarını artırıyor. Bu makalede daha önce tartışıldığı gibi, Büyük Verinin hacim, hız ve yüksek çeşitlilik olmak üzere üç temel özelliği ve “Makine Öğrenimi”, “Veri Madenciliği” ve “İşleme” gibi çeşitli analitik teknikleri vardır . ) ve istatistikler kullanılır. Büyük veri sayesinde tek platformda birden fazla işlem yapılabilmektedir. Örneğin, terabaytlarca veri depolama imkanı, ön işlemeAyrıca birkaç büyük veri aracının yardımıyla görselleştirmeleri de var. İş için verileri analiz etmek için veri çıkarma, veri hazırlama ve bunların birleştirilmesi gibi eylemler gerçekleştirilmelidir. Günümüzde çok uluslu şirketler ve işletme düzeyinde bu yöntemler farklı şekillerde kullanılmaktadır.

Büyük veri analizi, kuruluşların verileriyle etkin ve verimli bir şekilde çalışmasına ve bu verileri yeni fırsatları belirlemek için kullanmasına olanak tanır. Veri tahmini için farklı teknikler ve algoritmalar vardır . Şirketin gelecekteki başarısı için bir takım iş stratejileri kullanılabilir ve bu da daha doğru iş hamlelerine, daha verimli operasyonlara ve daha fazla karlılığa yol açar. Şimdi “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu bölümünün devamında büyük verinin öneminin üç ana nedeni açıklanmaktadır.

• Maliyet azaltma: Hadoop ve bulut tabanlı analitik gibi büyük veri teknolojileri, büyük hacimli verileri depolarken önemli avantajlar sağlar.
• Daha hızlı ve daha iyi karar verme: Hadoop’un hızı ve bellek içi analitiği, yeni veri kaynaklarını analiz etme becerisiyle birlikte işletmelerin bilgileri hızlı bir şekilde analiz etmesine ve bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
• Yeni ürün ve hizmetler: Müşteri ihtiyaçlarının ve memnuniyetinin analizlerle ölçülebilmesi ile müşterilerin isteklerini yerine getirme gücü kazanılmaktadır. Şu anda büyük verinin popülaritesi göz önüne alındığında, soru ortaya çıkıyor, büyük verinin geleceği nedir? Büyük Veri önümüzdeki yıllarda yararlı ve belirleyici olacak mı? Aşağıda, bu tür sorular cevaplanacaktır.

Büyük verinin geleceği nedir?

Büyük veri genellikle makine öğrenimi, veri bilimi , yapay zeka (AI), derin öğrenme gibi bilgisayar biliminin diğer popüler alanlarıyla birleştirilir .ve diğer ilgili konular. Bu alanların temel gereksinimlerinden birinin veri olduğu düşünüldüğünde, büyük veri, bilgisayar biliminin mevcut modellerinin geliştirilmesinde kalıcı olarak önemli bir rol oynayacak ve araştırma ilerlemesi için yardımcı bir araç olarak kullanılmaktadır. Örneğin otomatik sürüş (Self-Driving) özelliğine sahip her Tesla arabası, Tesla’nın yapay zeka modelinin eğitilmesinde ve sürekli iyileştirilmesinde rol oynuyor. Böylece ne zaman bir hata olsa Tesla’nın yapay zeka modelinin performansı artıyor. Aslında, büyük miktarda veri toplaması ve aynı zamanda yetenekli mühendislerden oluşan bir ekibe sahip olması nedeniyle Tesla, sürücüsüz araba üretimi için rekabet alanında en iyilerden biri olarak kabul ediliyor.

Verilerin yaygınlaşması ve büyümesi ile birlikte AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud gibi bulut depolama sağlayıcıları, büyük veri depolama alanında belirgin ve önemli bir rol oynayacaktır. Bu nedenle, şirketler için ölçeklenebilirliği ve verimliliği artırmak mümkündür. Ayrıca, bu verileri yönetmek ve işlemek için daha fazla kişi işe alınacak ve bir şirketin veritabanını yönetmek için “veri yöneticileri” için daha fazla iş fırsatı yaratılacaktır. Öte yandan, büyük verinin geleceğinin de karanlık tarafları var. Birçok teknoloji şirketi, veri ve gizlilik sorunları nedeniyle çeşitli zorluklarla karşı karşıya. Basitçe söylemek gerekirse, bireylerin verileri üzerindeki haklarını düzenleyen yasalar, veri toplama sürecini çok daha kısıtlayıcı hale getirir. Bununla birlikte, büyük verinin insan yaşamındaki sayısız uygulama alanı yadsınamaz ve bununla ilgili becerilerin kazanılması, başta dijital pazarlama olmak üzere çeşitli alanlarda büyüme ve refaha yol açabilir. Büyük veri ile ilgili kavramların ve bu bilgisayar bilimi alanının geleceğinin daha iyi anlaşılması için, aşağıda büyük veri kullanımına ilişkin birkaç yaygın örnek verilmiştir.

Büyük Veri Örnekleri

“Büyük Veri Nedir” makalesinin farklı bölümlerinde bahsedildiği gibi, büyük veri gizli kalıpları ve eğilimleri keşfetmek için kullanılır. Aslında, büyük verileri uygulayarak, kullanıcılarının ve müşterilerinin davranışları hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen şirketler için faydalı ve değerli içgörüler elde edilebilir. Bu içgörüler, bu işletmelerin yenilik yapmak için yeni yollar bulmasına ve ardından bu kuruluşların başarısına ve büyümesine yol açmasına yardımcı olur. Şimdi aşağıda büyük veri ile ilgili birkaç örnek ele alınacaktır.

• Müşterilerin satın alma alışkanlıklarını keşfetmek
• kişiselleştirilmiş pazarlama
• yeni müşteriler arayın
• Ulaşım endüstrisi için yakıt optimizasyon araçları
• Şirketler için kullanıcı talebini tahmin etme
• Sağlık ve tıbbi durum izleme (sürücüsüz araçlar için çevrimiçi yol haritalama verileri aracılığıyla)
• Kanser hastaları için özelleştirilmiş sağlık planları
• Gerçek veri izleme ve siber güvenlik protokolleri

Makalenin bu bölümünde ağırlıklı olarak büyük verinin önemi ve insan hayatının farklı alanlarında uygulanması çeşitli örneklerle anlatılmıştır. Şimdi soru ortaya çıkıyor, büyük verinin performansı nedir? Aşağıda öncelikle bu temel soruya cevap verilecek ve ardından büyük verinin nasıl analiz edileceği incelenecektir.

Büyük veri nasıl çalışır?

İşletmelerin büyük veri yeteneklerinden yararlanmadan önce, bunun farklı ortamlar, kaynaklar, sistemler, konumlar ve kullanıcılar arasında nasıl aktığını anlaması gerekir. Geleneksel ve yapılandırılmış verileri, yapılandırılmamış verileri ve yarı yapılandırılmış verileri içeren büyük verinin beş temel aşaması vardır. “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu bölümünün devamında bu beş adımdan bahsedilmektedir.

1. Büyük veri stratejisi oluşturma
2. Büyük veri kaynaklarının tanımlanması
3. Veri erişimi, yönetimi ve depolaması
4. veri analizi
5. Veriye dayalı ve akıllı karar verme

Büyük veri analizi nasıl yapılır?

Büyük veri analizi, büyük veri kümelerinin toplanması, işlenmesi, temizlenmesi (temizlenmesi) ve analizi gibi eylemleri ifade eder ve kuruluşların büyük verilerinin operasyonel hale getirilmesinde yardımcı bir araç olarak kullanılır. Aşağıda, bahsedilen süreçlerin her biri tanıtılmaktadır.

Veri toplama

Veri toplama süreci her kuruluşta farklıdır. Günümüz teknolojisi ile kuruluşların çeşitli kaynaklardan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri toplaması mümkündür. Bu büyük veri kaynakları, bulut depolamadan mobil uygulamalara ve Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörlerine ve ötesine kadar uzanır. Bazı veriler “Veri Ambarında” saklanır . Unutulmamalıdır ki veri ambarlarında “iş zekası” (BI) araçları ve çözümleri kullanılabilir .Vardır ve kolayca erişilebilirler. Öte yandan, ham veriler (Ham) veya yapılandırılmamış veriler, veri ambarları için çok çeşitli veya karmaşıktır, bu nedenle, bu tür verilere meta veri atanabilir ve bir “veri gölünde” saklanabilir. Veri ambarı ve data lake kavramları ve aralarındaki fark hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki makaleye başvurabilirsiniz.

• Önerilen makale: Veri ambarı nedir ve veritabanı, data lake ve data mart’tan farkı nedir?

Veri işleme

Veri toplama ve depolama süreçleri tam olarak yapıldığında, bu verilerin düzgün bir şekilde düzenlenmesi gerekir ki onların yardımıyla analitik sorulardan doğru sonuçlar alınabilir. Özellikle verilerin çok büyük ve yapılandırılmamış olduğu durumlarda, büyük veride veri organizasyonu önemli ilkelerden biridir. Günümüz dünyasında, mevcut veriler katlanarak artıyor ve bu nedenle işlenmesi, çeşitli kuruluşlar için birçok zorlukla ilişkilendiriliyor. İşleme yöntemlerinden biri, büyük veri bloklarının zaman içinde gözden geçirildiği toplu işlemedir (Batch Processing). Toplu işleme, veri toplama ve analiz adımları arasında daha fazla geri dönüş süresi olduğunda kullanışlıdır. Ek olarak, veri akışı işlemeyi kullanmak mümkündür. Akış işlemede, küçük veri yığınları aynı anda incelenir ve karar verme sürecini hızlandırmak için toplama ile analiz arasındaki gecikme süresi kısaltılır. Ancak, akış işlemenin genellikle toplu işlemeden daha karmaşık ve pahalı olduğu belirtilmelidir.

veri temizleme

Verilerin büyük ya da küçük olmasına bakılmaksızın, kalitelerini artırmak ve güçlü sonuçlar elde etmek için üzerlerinde veri temizliği yapılmalıdır. Bu nedenle, tüm verilerin uygun şekilde biçimlendirilmesi gerekir, böylece yinelenen veya ilgisiz veriler bu kümeden çıkarılır. Unutulmamalıdır ki, kirli verilerin varlığında belirsizlik ve kafa karışıklığı doğabilir ve eksik içgörüler kullanılabilir.

veri analizi

Veri hazırlama adımları çok zaman alsa da, veriler kullanılabilir duruma geldikten sonra, ileri analitik süreçler yardımıyla büyük veriler değerli içgörülere dönüştürülebilir. Veri madenciliği, tahmine dayalı analitik ve derin öğrenme, büyük veri analitiği yöntemleridir. Günümüz dünyasında ve iş piyasasında büyük verinin önemi göz önünde bulundurularak, bir sonraki bölümde bazı araçları ve programlama dilleri tanıtılmaktadır.

Büyük veri programlama dilleri ve araçları

Şu anda, büyük veri analizi için bir dizi yaygın ve kullanışlı araç bulunmaktadır. “Büyük Veri Nedir” yazımızın devamında bu büyük veri analiz araçlarının tanıtımı ele alınacaktır.

• Hadoop
• apaçi kıvılcımı
• Apache Kovanı
• SAS

Yukarıdaki araçların çoğu açık kaynaklı çerçevelerdir ve büyük miktarda veriyi yönetmek ve işlemek için kullanılır. Bu araçlar verimli çalışır ve büyük veri analizi için birçok yararlı özellik sağlar. Bu yazıda bu araçlardan ve programlama dillerinden kısaca bahsedildiğini belirtmek gerekir, bu nedenle gerekirse bu araçlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için Büyük Veri Nedir makalesine ek olarak “Analiz Araçları” makalesine de başvurabilirsiniz. . Büyük veri ” olarak da anılır. Şimdi “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu bölümünün devamında veri bilimi alanında popüler olan bazı programlama dilleri tanıtılmıştır. Bu programlama dillerinde farklı paketler ve kütüphaneler kullanarak büyük miktarda veriyi yönetmek mümkündür.

• R dili
• Python dili
• Scala dili

Bilgisayar biliminde yardımcı bir araç olarak büyük verinin öneminin netleşmesiyle, şimdi hangi şirketlerin iş dünyasında büyük veriyi kullandığı sorusu ortaya çıkıyor. Yazının bundan sonraki bölümünde bu soruya cevap aranacak ve farklı yönleri değerlendirilecektir.

Hangi kuruluşlar büyük veri kullanıyor?

Bugün, büyük veri çeşitli sektörlerde çok önemli bir rol oynamaktadır. Böylece sağlık sektöründe, sporda, sigortacılıkta ve daha birçok gerekli durumlarda kullanılmaktadır. Ancak hangi şirketler büyük veri kullanıyor? “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu bölümünün devamında, işlerinde yalnızca büyük veriyi kullanan şirketler tanıtılmaktadır.

Amazon’da Büyük Veriyi Kullanma

Bir e-ticaret platformu bilinir ve onları tanımak için müşterilerle ilgili tüm bilgileri kullanır. Basitçe söylemek gerekirse, Amazon’daki müşteri satın alma bilgileri, müşterilerin paralarını ürünlere nasıl harcadıklarını anlamanın bir yoludur. Depolanan tüm bu bilgiler, sosyal ağlardaki reklam algoritmaları için toplanır ve bunların uygulanması, müşterilerle ilişkilerin genişletilmesi, ürün sunulması, müşteri deneyiminin ve hizmetinin iyileştirilmesi ve diğerleri gibi avantajlara yol açar.

Örneğin, bir müşteri dilek listesine veya alışveriş sepetine bir ürün eklediğinde, o ürünle ilgili bazı ürünler veya müşterilerin büyük çoğunluğunun onunla birlikte satın aldığı ürünler görüntülenecektir. Bu sayede Amazon’da müşterilere ürün önerileri sunmak, anında satın almayı kolaylaştırmak ve aynı zamanda alışveriş deneyimini geliştirmek için büyük veri kullanılıyor. Ayrıca, ürün fiyatlarını yönetmek ve işlemek için büyük veriler kullanılır. Aslında bu şirkette Big Data, daha fazla müşteri çekmek ve aynı zamanda net karı artırmak amacıyla kullanılmaktadır.

Apple’da büyük veri kullanımı

Kuşkusuz, Apple ileri teknolojileri kullanma konusunda uzmandır. Güçlü Apple şirketinde, analizleri için büyük veri teknolojileri kullanılıyor. Bu tür yöntemler kullanılarak, Apple’ın kararları kolaylaştırılmaktadır. Aslında toplanan veriler, müşterilere en uygun yeni Apple ürün ve hizmetlerinin sunulmasını mümkün kılıyor. Çünkü büyük veri yardımıyla insanların gerçek hayatta programları nasıl kullandıkları belirlenecek ve bundan sonra Apple’ın gelecek planları müşteri tercihlerine ve ilgi alanlarına göre değişecek. Apple’da büyük verinin temel olarak iki önemli kullanımı vardır:

• Uygulama tasarımı
• İnsanların sağlık durumunu takip edin ve yaşam tarzını iyileştirin

Örneğin Apple’ın akıllı saati, saat olarak kullanımının yanı sıra veri toplama imkanına da sahip. Böylece onu kullanarak kullanıcıların günlük görevlerini kontrol edebilirsiniz. Bu sayede Apple’ın giyilebilir cihazları, Büyük Veri alanı için potansiyeli yüksek bir araç olarak değerlendirilebilir.

Google’da büyük veri kullanımı

Google, büyük verileri kullanarak kullanıcıların neye ihtiyacı olduğunu anlama olanağına sahip olur. Bu işlem, arama geçmişi, konumlar, trendler ve diğerleri gibi çeşitli parametrelere göre yapılır. Daha sonra algoritma büyük veri üzerinde çalıştırılarak karmaşık tahminler gerçekleştirilir. Son olarak, kolayca indekslenen ve organize edilen listeler Google’da gösterilecek ve bu listeler mümkün olduğunca kullanıcının ihtiyaçlarını karşılayacaktır. Basitçe söylemek gerekirse, Google arama sonuçları, kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla alaka düzeyi ve geçerlilik açısından formüle edilir. Dizinlenmiş sayfalar, gerçek zamanlı yayınlar, sıralama araçları, bilgi grafiği sayfaları, gerçek ve anlamsal arama, Google Çeviri ve diğerleri gibi bazı Google yöntemlerinin tümü, kullanıcı isteklerini anlamak için kullanılır.

Spotify’da büyük veri kullanımı

Spotify’da çeşitli büyük veri yöntemleri kullanılmaktadır. Spotify, birçok kullanıcısı olan ve temelde veri odaklı bir şirkettir. Böylece bu şirkette şarkıların ne zaman, nerede çalındığı, şarkıların hangi cihazda çalındığı ve ne zaman çalındığı gibi çeşitli bileşenlerle ilgili bilgiler kullanılmaktadır. Bu nedenle, bu veriler yardımıyla, dinleyicileri etkilemede önemli bir rol oynayan müzik teknolojisi endüstrisine büyük içgörüler sağlanmaktadır. Ayrıca sanatçılar için Spotify kullanıma sunuldu ve sanatçılar, topluluktaki ilerlemelerini ve kişiliklerini geliştirmek için verilere erişebiliyor. Ayrıca sanatçılar, büyük veri ile en sadık hayranlarını belirleyebilir ve onlara konser bileti gibi çeşitli özel teklifler sunabilir.

Instagram şirketinde büyük veri kullanma

Müşteri içgörülerini büyük veri yöntemleriyle çıkaran Instagram, dünya çapında en kullanıcı dostu ve popüler platformlardan biri olarak kabul edilmektedir. Aşağıda, Instagram’da büyük verinin kullanımlarından bazıları açıklanmaktadır.

• Instagram besleme bölümü kullanıcı tarafından kaydırıldığında, bir dahaki sefere benzer gönderiler kullanıcıya gösterilecektir. Çünkü bu platformun amacı kullanıcının zevkine uygun paylaşımlar yapmaktır. Bu işlem büyük veri kullanılarak yapılır ve toplanan bilgilere göre kullanıcılara ilgi alanlarına göre özel gönderiler önerilir. Örneğin bir Instagram kullanıcısı futbolla ilgileniyorsa futbolla ilgili paylaşımlar bu kişiye gösterilir.
• Esas olarak, Instagram’daki büyük verinin ana uygulaması kriz yönetimidir. Örneğin, Ebola krizi sırasında, büyük verinin beğenileri, takipçileri ve yeni kullanıcıları izlemek için şirketin büyümesini iyileştirmeye yardımcı olan pek çok kullanımı vardır. Genel olarak Instagram, yapay zekayı ve büyük verileri çok verimli bir şekilde kullanan en ünlü ve popüler şirketlerden biridir.

Facebook şirketinde büyük veriyi kullanma

Facebook kullanıcılarına doğum günlerini, evlilik yıldönümlerini ve hayatlarındaki diğer önemli tarihleri ​​nasıl hatırlatıyor? Bahsedilen eylemlerin tümü Büyük Veri kullanılarak yapılır. Facebook, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için aşağıdaki yöntemleri kullanır.

• Büyük veri yardımıyla Facebook’ta kullanıcıların tüm fotoğraflarını içeren bir kısa film yapılıyor.
• Facebook’ta verilerin önemli rolü kesinlikle inkar edilemez. Çünkü Facebook hatırlatmaları bu veriler kullanılarak sağlanmaktadır.
• “Görüntü Tanıma”, Facebook’ta kullanılan büyük veri uygulama teknolojilerinden biridir. Cihazlar için kullanılan bu teknoloji sayesinde, belirli bir resim veya videodaki detayların nasıl görüntülenebileceği, diğer birçok görsel aracılığıyla cihazlara duyurulmaktadır.
• Bu sayede Facebook üzerinde her bir veri kontrol edilmekte ve bu analiz sayesinde kullanıcılar Facebook’a giriş yaptıklarında daha uygun hizmet almaktadırlar.

Netflix’te büyük veri kullanımı

Netflix’in milyonlarca kullanıcısı var ve bu kadar büyük miktarda veriyi işlemek çok zor. Bu nedenle, kullanıcı verilerini toplamak ve geçmişte yaptıkları aramalara göre film önermek için büyük veri kullanılır. Şirkete göre, izleyici etkinliğinin çoğu kişiselleştirilmiş tekliflere dayanıyor. Kesin bir kullanıcı profili oluşturmak için veriler Netflix şirketinde hassas algoritmalarla birlikte ve farklı açılardan analiz edilir. Örneğin Netflix, kullanıcı tercihlerini anlamak için bir filmin en çok izlenen veya yeniden izlenen kısımlarını saklar. Bahsedilen noktalara göre Netflix, büyük veri alanında başarılı şirketlerden biri olarak kabul edilebilir. Veri toplama ve kullanma becerileri nedeniyle, Netflix en yaygın film platformlarından biri olarak kabul edilir ve birçok kullanıcı tarafından kullanılır.

Stabax şirketinde büyük veri kullanımı

Starbucks, kaliteli kahvesiyle tanınan uluslararası bir markadır. Bu markanın uluslararası bilinirliği nedeniyle bu veri hacminin herhangi bir kişi tarafından yönetilmesi ve işlenmesi mümkün değildir. Bu nedenle bu dönemde büyük verinin önemli rolü gündeme gelmektedir. Mobil uygulama kullanıldığında veya bir sipariş kaydedildiğinde büyük veri yardımıyla müşteri bilgilerinin tamamı toplanmaktadır. Bu sayede toplanan verilere göre kullanıcıya önerilen ürünler gösterilecektir. Öte yandan Starbucks, menülerini kullanıcının zevkine göre ayarlamak için de kullanılıyor. Yukarıda belirtilenlere ek olarak, toplanan bilgiler daha uygun pazarlama kampanyaları ve promosyonları oluşturmak, yeni mağazalar için yer seçmek ve hatta gelecekteki Starbucks menü güncellemelerine karar vermek için kullanılır. “Büyük Veri Nedir” yazımızın bu bölümünde büyük veriyi verimli bir şekilde kullanan kuruluşlar tanıtılmıştır. Şimdi bir sonraki bölümde Büyük Veriye erişim kaynakları tanıtılmaktadır.

Büyük veriye erişimin ana kaynakları

Büyük verinin kuruluşlar için temel kullanımı, üretkenliği artırmak için onu analiz etmektir. Ancak, büyük verilerden değerli içgörüler ve bilgiler elde etmek mümkün olmadan önce, mevcut önemli büyük veri kaynaklarının farkında olunmalıdır. Daha önce de belirtildiği gibi, veriler farklı biçimlerde ve geniş ve geniş bir düzeyde mevcuttur. Veriler iyi sınıflandırılmazsa veya uygun şekilde kaynaklandırılmazsa, zaman ve değerli kaynakların boşa harcanmasına neden olabilir. Bu nedenle, büyük veriyi başarılı ve verimli bir şekilde kullanmak için, şirketlerin mevcut çeşitli veri kaynaklarını taramak ve bunları verilerin kullanılabilirliği ve alaka düzeyine göre sınıflandırmak için gerekli bilgiye sahip olması önemlidir. “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu bölümünün devamında büyük veriye erişimin ana kaynakları ele alınmaktadır.

Büyük veri kaynağı olarak medya

Medya, en popüler büyük veri kaynaklarından biridir ve değişen trendlerin yanı sıra müşteri zevkleri ve tercihleri ​​hakkında değerli bilgiler sağlar. Medya otomatik olarak dağıtıldığından ve tüm fiziksel ve demografik engelleri aşmanın mümkün olduğu durumlarda, genellikle bir işletmenin hedef kitlesine ilişkin derinlemesine bir görüş elde etmenin en hızlı yoludur. Aslında, medyanın yardımıyla müşterinin tercihlerini bilmenin yanı sıra, bunu işletmelerde uygulayarak, kalıpları tanımak ve ardından kuruluşun sonuçlarını ve kararlarını güçlendirmek mümkündür. Medya, Facebook, Google, YouTube, Twitter gibi sosyal ağlar ve etkileşimli platformların yanı sıra resimler, videolar, ses dosyaları ve podcast’ler gibi halka açık medya anlamına gelir. Bahsi geçen medyayı büyük veri kaynakları olarak kullanarak, kullanıcılarla etkileşimin yönleri hakkında çeşitli niceliksel ve niteliksel içgörüler sağlanır.

Büyük veri kaynağı olarak bulut

Günümüzde şirketler, verilerini buluta taşıyarak geleneksel veri kaynaklarını geride bıraktı. Bulut depolama, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içerir ve işletmelere gerçek zamanlı bilgiler ve çeşitli isteğe bağlı içgörüler sağlar. Bulut bilişimin ana özelliklerinden biri, yüksek esnekliği ve ölçeklenebilirliğidir. Büyük verinin, genel veya özel bulut alanlarında ve ağlar ve sunucular aracılığıyla depolanabileceği ve sağlanabileceği düşünüldüğünde, bulut alanı verimli ve ekonomik veri kaynaklarından biridir.

Büyük veri kaynağı olarak web

Herkese açık web sayfaları büyük veri oluşturur ve bunları kolayca ve yaygın olarak kullanmak mümkündür. Aslında, genellikle şirketlerin web veya İnternet’te bulunan verilere erişimi vardır. Ek olarak, Wikipedia gibi web hizmetlerinde, içgörüler ve bilgiler herkese ücretsiz ve hızlı bir şekilde sağlanmaktadır. Web’in etkileyici boyutu nedeniyle, çeşitli yetenekleri özellikle yeni başlayanlar ve küçük işletmeler için garantilidir. Çünkü bu tür şirketlerin büyük veriyi uygulamak için altyapılarının ve büyük veri havuzlarının gelişmesini beklemesine gerek yok.

Büyük veri kaynağı olarak veritabanı

Günümüzde işletmeler, amaçlarına yönelik büyük veri elde etmek için geleneksel ve modern veritabanlarını bütünleşik bir şekilde kullanmayı tercih etmektedir. Geleneksel ve modern veritabanlarının bütünleşik olarak uygulanması, hibrit bir veri modelinin sağlanmasının önünü açarken, diğer yandan minimum yatırım ve BT altyapı maliyetleri gerektirir. Ayrıca veritabanları, iş zekası (BI) ile ilgili çeşitli amaçlar için de kullanılmaktadır. Bu veritabanlarının yardımıyla içgörüler elde edilebilir ve işletme karını artırmak için kullanılabilir. Oracle, SQL , Microsoft Access, Amazon Simple, DB 2 gibi veritabanlarıve diğerleri, farklı türde büyük veri kaynakları içerir. Devasa büyük veri kaynaklarında veri çıkarma ve analiz etme süreci karmaşık bir süreçtir ve sıkıcı ve zaman alıcı olabilir. Bu nedenle kuruluşların büyük veri ve kaynakları ile ilgili gerekli tüm hususları dikkate almaları durumunda söz konusu komplikasyonlar çözülecektir. Basitçe söylemek gerekirse, büyük veri ve kaynakları ile ilgili hususlar iş hedefleriyle uyumlu hale getirilirse, veri çıkarma ve analiz süreci kolaylaştırılacaktır.

Bir büyük veri kaynağı olarak nesnelerin interneti

Nesnelerin İnternetinden (IoT) üretilen veriler veya içerikler, değerli büyük veri kaynakları oluşturur. Genellikle, bu veriler elektronik cihazlara bağlı sensörlerden üretilir. Nesnelerin İnterneti, dünya çapında var olan ve İnternete bağlı milyarlarca cihazı ifade eder. Bu farklı fiziksel cihazlar verileri toplar ve birbirleriyle paylaşır. Kaynak kapasitesi, sensörlerin gerçek zamanlı olarak doğru bilgi sağlama yeteneğine bağlıdır. Artık Nesnelerin İnterneti gelişiyor ve içinde büyük veri yaygın olarak kullanılıyor. Bilgisayar ve akıllı telefonlardan büyük veri üretilmesinin yanı sıra tıbbi cihazlardan, araç süreçlerinden, video oyunlarından, sayaçlardan, kameralardan, ev aletlerinden ve benzerlerinden de veri üretilebilmektedir.

Büyük veri eğitim videolarının tanıtımı

Son yıllarda veri bilimi ve makine öğrenimi, bilgisayar biliminin popüler ve uygulamalı alanları haline geldi. Bu bağlamda “Büyük Veri Nedir” makalesinin bu son bölümünde kapsamlı ve pratik bir eğitim seti hazırlanmış ve ders dışı koleksiyonda buna göre optimize edilmiştir. Bu koleksiyonun en önemli eğitim kurslarından bazıları aşağıdaki gibidir.

Büyük veri analizi için Hadoop tanıtım videosu

Günümüz iş ve teknoloji dünyasında büyük miktarda veri ve bilgiye ulaşmak mümkündür. Büyük veri, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış bir biçimde saklanabilen kapsamlı ve kapsamlı veri kümelerini ifade eder. Hadoop, büyük veri analizi için popüler ve pratik platformlardan biri olarak kabul edildiğinden, bu kursta tanıtılan araç Apache Hadoop’tur. Hadoop, büyük veri analizi veya sosyal ağ analizi, pazar sepeti analizi, öneri sistemleri ve diğer durumlar için kullanılır. Büyük veri analizi için Hadoop tanıtım eğitim kursu dört saat 57 dakikalık video içeriğine sahiptir ve eğitmen mühendis Iman Badrouh’dur.

Bu eğitim kursunun pratik özelliklerinden biri, kapsamlı örneklerin yanı sıra Hadoop araçlarının nasıl kurulacağı ve çalıştırılacağıdır. Bu nedenle, büyük veri konularına ilgi duyanlar, diğer eğitimlerden bağımsız olarak, bu ders dışı ders yardımıyla büyük veri analizinin farklı uygulamalarını öğrenebilirler. Big Data’yı tanımak, Hadoop ekosistemini tanımak, mimarisi ve özellikleri, Hadoop’un nasıl kurulacağı ve nasıl başlatılacağı (Java, Python kullanılarak bazı örneklerin uygulanmasıyla birlikte), program eğitimi gibi bazı temel konu ve konular Yazma eşlemesi – “Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi”, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) indirgeme, kavram, mimari ve özellikleri ve araçların bir parçası olarak “Yarn” (Yet Another Resource Negotiator) ile tanışma Hadoop kapsamlı bir şekilde ve aynı zamanda açıklanır Bu eğitim kursunda basit bir dille zaman.

RapidMiner’da veri madenciliği için eğitim videosu

“Big Data Nedir” makalesinin ön bölümlerinde değinildiği gibi, büyük verinin artan kullanımı ve veri analizi konusu ve sonuçları çeşitli sektörlerde, müşteri ilişkileri departmanlarında, pazarlamada, mal düzenleme, dolandırıcılıkların tespiti ve diğer Öğeler açıkça görülebilir. Faradars koleksiyonunda RapidMiner ile veri madenciliğinin öğretildiği bir veri madenciliği eğitim kursu üretilmiştir. Bu eğitimin süresi iki saat on dakika olup, eğitmeni mühendis Nafisa Soltani’dir. RapidMiner, verileri sayısal olarak analiz etmek ve veri analizinin sonuçlarını grafiksel olarak görüntülemek için en güçlü ve en kolay yazılımdır. RapidMiner’ın müşterileri analiz etmek ve kategorize etmek, müşteri sesini analiz etmek, fiyatları optimize etmek, talebi tahmin etmek, dolandırıcılık ve şüpheli faaliyetleri belirlemek, müşteri satın almalarını tahmin etmek, risk yönetimi ve yazılı verilerden faydalı bilgiler çıkarmak için yardımcı bir araç olduğu unutulmamalıdır.

Ayrıca bu yazılım, R ve Python gibi diğer programlardan veri madenciliği kodlarını girme yeteneğine sahiptir ve Microsoft Excel ve Microsoft Access, Oracle, IBM DB, Microsoft SQL Server ve diğer veri madenciliği yazılımlarından gelen verileri kullanmak mümkündür. olmak Bu ders dışı eğitim kursunda, genel olarak, önce bu yazılımda veri analizi ele alınacak ve ardından daha özel olarak RapidMiner kullanarak veri madenciliği öğretilecektir. Eksik veri yerleştirme, veri normalleştirme, veri boyut küçültme, makro kullanımı, döngü & dallanma, hazır veri ve veri modelleme sonuçlarının kaydedilmesi, modelleme türleri, en olası özellik durumunun hesaplanması, görsel karşılaştırma bu eğitimin diğer konularından bazılarıdır. modelleme sonuçlarının test edilmesi Modelleme ve doğrulama sonuçları sonuçlardır.

R dili ve metin madenciliği ile sosyal ağ analizi eğitim videosu

Bu Farards kursu, sosyal ağları keşfetme sorunuyla ilgilidir ve bazı konuları büyük veri bilimi ile paylaşılır. Aslında bu derste sosyal ağların temelleri, önemi ve uygulaması ile bunların keşfedilmesi ve analiz edilmesi alanındaki ortak kalıpları farklı açılardan incelenmiş ve insanların bu ağların yeteneklerinden maksimum verim alabilmeleri sağlanmıştır. üzerinden ağlar. R dili ve metin madenciliği ile sosyal ağ analizi kursu yedi saat 25 dakika sürmektedir ve eğitmen Mohammad Moradi’dir. Bu eğitim kursunun içeriği video şeklinde sunulmakta ve ekonomik ve ticari operatörler ile aynı zamanda bilgisayar mühendisliği, bilgi teknolojileri (IT), endüstri mühendisliği öğrencilerinin yararlanabileceği şekilde tasarlanmıştır. ve pazarlama.

• R dili ve Kovid metni ile sosyal ağ analizi konulu eğitim videosunu izlemek için tıklayın .

Veri madenciliği ilke ve yöntemleri eğitim videosu

Büyük veri alanının bazı konuları veri madenciliği ile ortaktır. Bu eğitim kursunda, veri madenciliği ve teknikleri ile ilgili temel ve önemli kavramlar ve konular anlatılmaktadır. Bu kursun süresi 25 saat 1 dakika olup, hocası Dr. Amir Hossein Kihanipour’dur. Veri madenciliği bilgisi, büyük miktarda verinin akıllı bir şekilde işlenmesi için yöntemler sağlamak, rutinleri ve onları yöneten kuralları çıkarmak amacıyla tasarlanmıştır. Veri madenciliği yöntemleri çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve genellikle bilgi analizi ile ilgili konularda kullanılabilir. Bu ders dışı dersteki öğretim süreci, insanların büyük veri ve veri madenciliği ile ilgili önemli ve anahtar kavramları kapsamlı bir şekilde ve aynı zamanda basit bir dille öğrenebilecekleri şekildedir.

Bu derste veri temizleme, veri entegrasyonu, veri özetleme, boyutluluk azaltma ve ayrıklaştırma gibi konular anlatılır ve ardından veri ambarı ve çevrimiçi bilgi analizi (OLAP), temel ve ileri düzey gibi diğer bazı veri madenciliği konuları tartışılır. sık örüntüleri keşfetme yöntemleri (Frekans Örüntü Madenciliği), temel ve gelişmiş sınıflandırma yöntemleri (Sınıflandırma) ve veri tahmini (Tahmin), kümeleme yöntemleri, veri analiz yöntemleri Aykırı Değer Analizi, veri madenciliği alanında yeni araştırma yaklaşımlarının araştırılması ve son olarak bazı veri madenciliği araçları incelenmiştir.

Python ile verileri analiz etmeyi ve hazırlamayı öğrenme