Veri yönetişimi: veri sözlüğü, katalog ve erişim yetkileri
Veri Yönetişimi
Veri yönetişimi, verilerin yönetimi ve korunmasıyla ilgili süreçleri içerir. Bu süreçler, veri kalitesini artırmayı ve verilerin uygun şekilde kullanılmasını sağlamak amacıyla geliştirilmiştir.Veri Sözlüğü
Veri sözlüğü, bir organizasyondaki verilerin tanımlarını, özelliklerini ve ilişkilerini içeren bir kaynaktır.- Veri elemanlarının tanımları
- Veri türleri ve formatları
- İlişkili veri setleri
Veri Kataloğu
Veri kataloğu, organizasyondaki tüm veri varlıklarını listeleyen ve bu verilere erişim sağlayan bir sistemdir.- Veri setlerinin yerleri
- Veri kaynağı bilgileri
- Veri kullanım izinleri
Erişim Yetkileri
Erişim yetkileri, verilerin kimler tarafından görüntülenebileceği ve değiştirilebileceği ile ilgilidir.- Yetki seviyeleri: Okuma, yazma, yönetim
- Roller ve izinler: Kullanıcı gruplarına atanabilir
- Güvenlik önlemleri: Yetkisiz erişimi önler
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır?
- Streaming veri nedir?
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri sıklıkla tercih edilir ve bu tekniklerin etkileri nelerdir
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Veri tabanı tasarımı ve normalizasyonu nedir?
- İstatistiksel modelleme nedir?
- Decision tree nedir?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- PyTorch nedir?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting’in önlenmesi için hangi yöntemler en etkili sonuçlar verir ve neden?
- Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
- Zaman kısıtlı çevrimlerde (real-time) gecikme ve throughput optimizasyonu
- Veri biliminde denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda biri diğerine tercih edilir?
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Jupyter Notebook nedir?
- Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
