Veri dönüştürme nedir?
Veri Dönüştürme Nedir?
Veri dönüştürme, bir veri setinin veya verilere ilişkin bilgilerin bir formattan başka bir formata değiştirilmesi işlemidir. Bu süreç, verilerin uyumlu hale getirilmesi, analiz edilmesi ya da başka sistemlerde kullanılabilir duruma getirilmesi amacıyla yapılır.Veri Dönüştürmenin Amaçları
- Veri Uyumluluğu: Farklı sistemler arasında veri paylaşımını sağlamak.
- Veri Analizi: Analiz işlemine uygun hale getirmek.
- Veri Temizliği: Hatalı verilerin düzeltilmesi veya kaldırılması.
- Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirmek.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Dashboard nedir?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha uygundur ve neden?
- Veri bilimi projelerinde model doğrulama yöntemleri arasında çapraz doğrulamanın avantajları ve sınırlamaları nelerdir
- Matplotlib ne işe yarar?
- Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları nasıl karşılaştırılabilir?
- Feature store nedir?
- Aktivasyon fonksiyonu nedir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Veri toplama yöntemleri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model performansına etkisi nasıl analiz edilir
- Harita tabanlı veri görselleştirme nedir?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Kullanıcı segmentasyonu için gözetimsiz öğrenme akışı