Büyük veri mühendisliği nedir?
Büyük Veri Mühendisliği Nedir?
Büyük veri mühendisliği, büyük veri setlerini işlemek, analiz etmek ve yönetmek için gerekli olan tekniklerin ve yöntemlerin geliştirilmesiyle ilgilidir. Bu alandaki profesyoneller, veri kaynaklarını toplar, verileri işler ve analiz için kullanılabilir hale getirir.Büyük veri mühendisliğinin temel bileşenleri şunlardır:
- Veri Entegrasyonu: Farklı veri kaynaklarından verilerin bir araya getirilmesi.
- Veri Saklama: Verilerin güvenli ve erişilebilir bir şekilde depolanması.
- Veri Temizleme: Hatalı veya eksik verilerin düzeltilmesi.
- Veri Analizi: Verilerin analitik araçlarla incelenmesi ve içgörülerin elde edilmesi.
- Veri Güvenliği: Verilerin yetkisiz erişimden korunması.
Tezgahtaki büyük veri mühendisleri, genellikle veri bilimi, yazılım geliştirme ve sistem mühendisliği alanlarında uzmanlaşmışlardır. Hedef, veri süreçlerini optimize etmek ve işletmelere karar verme süreçlerinde destek olmaktır.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Nöron ağları ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- MLOps nedir?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Veri Nedir?
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- Basketbol maçlarında kullanılan veri analiz yöntemleri nelerdir?
- R programlama dili nedir?
- Graf verisi ve ağ analizi: merkeziyet ölçüleri ve topluluk algılama
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- Aktivasyon fonksiyonu nedir?
- Doğrusal regresyon nedir?
- Decision tree nedir?
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- TF-IDF ve word2vec/doc2vec farkları ve kullanım alanları