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
- Model performansı nasıl ölçülür?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğu ile genelleme yeteneği arasındaki dengeyi sağlamak için hangi yöntemler tercih edilir
- Dil modellerinde cümle yerleştirme (sentence embedding) kullanımı
- Veri bilimi projelerinde özellik mühendisliği sürecinin model performansına etkisi nasıl analiz edilir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Veri bilimi etik kuralları nelerdir?
- CSV dosyası nedir ve nasıl okunur?
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- Kategorik değişken kodlama: one-hot, target ve ordinal encoding
- Aykırı değerler nasıl bulunur?
- Varyans ne işe yarar?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansına etkileri nelerdir?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- K-means algoritması nasıl çalışır?
- Yapay sinir ağlarının derin öğrenme sürecindeki rolü nedir?
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- Veri ambarı (data warehouse) nedir?
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
