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?
- Veri bilimci nasıl olunur?
- Dashboard nedir?
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Veri görselleştirme neden önemlidir?
- Zaman kısıtlı çevrimlerde (real-time) gecikme ve throughput optimizasyonu
- Denetimsiz öğrenme nedir?
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- Karmaşık veriler nasıl sadeleştirilir?
- Sınıflandırma algoritması nedir?
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- İstatistiksel modelleme nedir?
- Veritabanı normalizasyonu nedir ve neden önemlidir?
- Hipotez testi nedir?
- Matplotlib ne işe yarar?
- MLOps nedir?
- Accuracy nedir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Anonimleştirme nedir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
