Veri bilimi etik kuralları nelerdir?
Veri Bilimi Etik Kuralları
Veri bilimi, hızlı bir şekilde gelişen bir alan olup, etik kuralların önemi her zamankinden fazladır. Aşağıda veri bilimi uygularken dikkat edilmesi gereken başlıca etik kurallar sıralanmıştır:- Veri Gizliliği: Kullanıcı verilerinin gizliliğine saygı gösterilmeli, kişisel bilgiler koruma altına alınmalıdır.
- Şeffaflık: Veri toplama süreçleri ve veri analizi sonuçları açıkça paylaşılmalı, algoritmalar hakkında kullanıcıya bilgi verilmelidir.
- Adalet: Veri analitiği süreçlerinde önyargının ve ayrımcılığın önüne geçilmelidir. Modeller adil sonuçlar vermelidir.
- Sorumluluk: Veri bilimciler, verdikleri kararların sonuçlarından sorumlu olmalı ve bu sonuçların toplumsal etkilerini dikkate almalıdır.
- Doğruluk: Kullanılan verilerin doğruluğu ve güncelliği sağlanmalı, yanlış veya yanıltıcı bilgilerden kaçınılmalıdır.
- Onay: Kullanıcılardan veri toplarken rızaları alınmalı ve verilerin kullanım amaçları açıklanmalıdır.
Kübra Kılıç • 2025-12-30 20:21:08
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin uygulanabilirliği ve sonuçları nasıl karşılaştırılır
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- Accuracy nedir?
- K-means algoritması nasıl çalışır?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?
- Farklı veri kaynaklarını birleştirme: entity resolution ve keys
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- PCA nedir ve nasıl uygulanır?
- Veri analisti maaşları ne kadar?
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- ROC eğrisi nedir?
- Model dağıtımı (deployment) nasıl yapılır?
- Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için kullanılan farklı doğrulama teknikleri ve avantajları nelerdir
- OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi
