Veri tabanı tasarımı ve normalizasyonu nedir?
Veri Tabanı Tasarımı
Veri tabanı tasarımı, verilerin depolanması ve yönetilmesi için yapısal bir plan oluşturmaktır. Amaç, verilerin tutarlı, etkili ve erişilebilir bir şekilde saklanmasını sağlamaktır. Aşamaları şunlardır:- Veri gereksinimlerinin analizi
- Veri modelleme (ER diyagramları)
- Veri yapılarının belirlenmesi
Normalizasyon
Normalizasyon, veri tabanındaki verilerin tutarlılığını sağlamak için yapılan bir süreçtir. Bu süreç, verilerin tekrarlanmasını azaltarak, veri bütünlüğünü artırmayı hedefler. Normalizasyon aşamaları şu şekildedir:- 1. Normal Form (1NF): Tablolardaki her bir hücrenin atomik olması
- 2. Normal Form (2NF): Tablodaki her sütunun, birincil anahtarla tam bağımlı olması
- 3. Normal Form (3NF): Tablodaki sütunlar arasında transitif bağımlılık olmaması
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri analisti maaşları ne kadar?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- Veri gölü (data lake) nedir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları nasıl farklılık gösterir?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Veri mühendisi ne iş yapar?
- Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Feature store nedir?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting’in önlenmesi için hangi yöntemler en etkili sonuçlar verir ve neden?
- Veri analizinde hangi istatistiksel dağılım modelleri kullanılır ve hangi durumlarda tercih edilir?
