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 bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Excel veri bilimi için yeterli midir?
- Büyük veri teknolojileri nelerdir?
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- Zaman serisi tahmini: ARIMA, SARIMA ve Prophet temel yaklaşımı
- Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
- TensorFlow nedir?
- Veri ambarı nedir?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- Veri bilimi öğrenmek ne kadar sürer?
- Underfitting nedir?
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Veri örneklemesi nasıl yapılır?
- Eğitim–doğrulama–test ayrımı ve cross-validation stratejileri
- Streaming veri nedir?
- Veri bilimi toplumu nasıl etkiler?
- PyTorch nedir?
- Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama