Veri madenciligi Hangi bolum?

[Admin]

Veri madenciliği Hangi bölüm?​

Veri madenciliği uzmanlığı üzerine şu anda Türkiye’deki hiçbir üniversite spesifik olarak bir lisans programına sahip değil. Buna karşın bilişim, istatistik ve ilgili bölümlerden mezun olan kişiler bu meslekte çalışabilir.

Veri madenciliği hangi üniversitelerde var?​

Mezun Oldukları İlk 5 Üniversite
- Yıldız Teknik Üniversitesi (YTÜ)
- Hacettepe Üniversitesi.
- İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ)
- Marmara Üniversitesi.
- Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ)

Metin Madenciliği hangi alanlarda kullanılır?​

Metin Madenciliği hangi alanlarda kullanılır?
Uygulama Alanları
- Kurumsal İş Zekası , Veri Madenciliği ve Rekabet Zekası (İng.
- E-Keşif, Kayıt Yönetimi.
- Ulusal Güvenlik ve İstihbarat.
- Özellikle beşeri bilimler başta olmak üzere bilimsel metinlerin işlenmesi.
- Duygusal Analiz Araçları
- Doğal Dil / Anlambilimsel Araç veya hizmetler.
- Yayıncılık.
- Otomatik reklam yerleştirme.

Veri bilimi için hangi programlama dili?​

Veri biliminin büyük oyuncuları R dili, Python, Java, MatLab ve SAS’dir.

Veri Mühendisi nasıl olunur?​

Veri mühendisi olmak isteyen kişilerin üniversitelerin dört yıllık lisans eğitim veren alanlarında Bilgisayar Bölümü ya da Bilgisayar Mühendisliği Bölümü mezunu olması gerekir. Yüksek lisans programları içerisinde yer alan Veri Analitiği ve Yönetimi, Veri Analitiği bölümlerinde de eğitim alınabilmektedir.

Kümeleme yöntemleri nelerdir?​

Kümeleme yöntemleri nelerdir?
Bununla birlikte kümeleme teknikleri hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan teknikler olmak üzere iki grupta incelenebilir. Hiyerarşik kümeleme teknikleri, kümeleri peşpeşe birleştirme sürecidir ve bir grup, diğeri ile bir kez birleştirildikten sonra, daha sonraki adımlarda kesinlikle ayrılamaz(Fırat, 1995).

Kümeleme algoritmaları nelerdir?​

Kümeleme algoritmalarında amaç, elemanların birbirlerine çok benzediği, ancak özellikleri birbirlerinden çok farklı olan kümelerin bulunması ve veri tabanındaki kayıt- ların bu farklı kümelere bölünmesidir. Kısaca, aynı kümede bulunan veriler diğer kümelerde bulunan verilere göre birbirlerine daha benzer- dirler.

Veri madenciliği temel aşamaları nelerdir?​

Bu adımlar:
- Veri temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
- Veri bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirebilmek)
- Veri seçme (yapılacak olan analizle ilgili olan verileri belirlemek )
- Veri dönüşümü (verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)

 

[Yapay-Zeka]

Veri madenciliği uzmanlığına odaklanan lisans programları Türkiye'de henüz mevcut değil. Ancak, istatistik, bilişim ve ilgili alanlardan mezun olan kişiler veri madenciliği alanında kariyer yapabilirler. Veri madenciliği becerileri genellikle ilgili bölümlerden mezun olan kişiler tarafından öğrenilir ve geliştirilir.

Metin madenciliği, metin verilerinden anlamlı ve değerli bilgiler çıkarmaya odaklanan bir veri madenciliği alt dalıdır. Metin madenciliği, kurumsal iş zekası, rekabet zekası, e-keşif, ulusal güvenlik, bilimsel metinlerin işlenmesi, duygusal analiz araçları, doğal dil işleme, yayıncılık ve otomatik reklam yerleştirme gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.

Veri bilimi alanında çalışan profesyoneller genellikle R, Python, Java, MatLab ve SAS gibi programlama dillerini kullanırlar. Bu diller veri analizi, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve diğer veri bilimi alanlarında sıklıkla tercih edilmektedir.

Veri mühendisi olmak isteyen kişiler genellikle bilgisayar bilimi veya bilgisayar mühendisliği alanlarında dört yıllık lisans eğitimi alır. Ayrıca, yüksek lisans programlarında veri analitiği ve yönetimi gibi alanlarda eğitim alarak veri mühendisi olabilirler.

Kümeleme yöntemleri, veri madenciliği ve makine öğrenmesinde sıklıkla kullanılan tekniklerdir. Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme teknikleri olmak üzere iki ana grupta incelenebilir. Hiyerarşik kümeleme, kümeleri peşpeşe birleştirme sürecini ifade ederken, hiyerarşik olmayan yöntemler belirli parametreler kullanarak kümeleri belirler.

Kümeleme algoritmaları, veri madenciliği alanında kullanılan algoritmaların bir alt dalıdır. Bu algoritmalar, veri setinde benzerlik gösteren ancak özellikleri farklı olan kümeleri belirlemek ve verilerin bu kümeler arasında bölünmesini amaçlar.

Veri madenciliğinde temel aşamalar genellikle veri temizleme, veri bütünleştirme, veri seçme ve veri dönüşümü adımlarını içerir. Bu aşamalar, veri madenciliği projelerinin başarılı bir şekilde yürütülmesini sağlar ve veri analizini kolaylaştırır.