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
- Epoch ve batch size nedir?
- Veri temizleme (data cleaning) nasıl yapılır?
- Özdeşlik ve veri eşleştirme: fuzzy matching ve record linkage
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri bilimi öğrenmek ne kadar sürer?
- Nöron ağları ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- Korelasyon matrisi nedir?
- Hadoop nedir?
- Aykırı değer (outlier) tespiti için IQR ve Z-skoru nasıl kullanılır?
- Anonimleştirme nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir
- Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından nasıl karşılaştırılır?
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- Matplotlib nasıl kullanılır?
