Big Data Nedir
Big Data Nedir?
Big Data, geleneksel veri işleme yöntemleriyle analiz edilemeyecek kadar büyük, karmaşık ve hızlı bir şekilde oluşan veri setlerini ifade eder. Bu veriler, farklı kaynaklardan toplanarak depolanır ve analiz edilmeye çalışılır.Big Data\'nın Özellikleri
- Büyüklük: Veri miktarı çok fazladır. Terabyte ve petabyte ölçeklerine ulaşabilir.
- Hız: Veriler anlık olarak üretilir ve işlenmelidir.
- Çeşitlilik: Veriler farklı formatlarda olabilir; yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler içerir.
Big Data Kullanım Alanları
- Pazarlama ve müşteri analizi
- Finansal analiz ve risk yönetimi
- Sağlık hizmetleri ve hastalık araştırmaları
- Akıllı şehir uygulamaları
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Kümelendirme (clustering) nedir?
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Aykırı değerler nasıl bulunur?
- Karmaşık veri setleri üzerinde yapay öğrenmenin performansını artırmak için en yeni optimizasyon teknikleri nelerdir?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Nöron ağları ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
- Feature store nedir?
- Hadoop nedir ve nasıl çalışır?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda biri diğerine tercih edilir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi teknikler daha sık tercih edilir
- Veri temizliği sürecinde eksik verilerin farklı yöntemlerle işlenmesinin model performansına etkileri nasıl karşılaştırılır
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin hangisi hangi durumlarda daha avantajlıdır ve neden?
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
