Business Intelligence Specialist
Verinin gücü bir yana, doğruluğu/kesinliği ayrı bir önem arz etmektedir. Bu doğrultuda bugünkü yazımda; dahil olmuş olduğum VBO-Veri Bilimi Okulu eğitiminde hazırladığım, Değişen Verileri Yakalama - Change Data Capture (CDC) konulu çalışmamı özet bir şekilde aktarmaya çalışacağım.
Bugün; yer aldığımız dijital çağda rekabet ve üstünlük adına firmaların veri elde etme çalışmalarında önemli bir role sahip olan Web Scraping (Web *Bilgi* Kazıma) üzerine bilgi ve notlarımı aktarmaya çalışacağım.
Bugün; verinin dünyasında çeşitli çözümler adına veri bilimciler, analistler ve özellikle dijital pazarlama ekipleri için bir oyun değiştirici olarak nitelendirilen, karmaşık veri setlerini anlamlı ve etkileşimli görsellere dönüştürmeyi hedefleyip aksiyon odaklı sonuçlar almayı sağlayan Google Looker Studio‘ya (Data Studio) yönelik notlarımı aktarmaya çalışacağım.
Bugünkü yazımda; çok çeşitli alanlarda kullanılan güçlü, dinamik altyapısı, anlaşılır sade dili ile oldukça popüler olan Python (birçok ek özelliğe sahip) diline yönelik oluşturulmuş kütüphane (library), çatı (framework) ve programlara göz atacağımız ek kısa notlarımı aktarıyor olacağım.
Bugün; popülaritesi gün geçtikçe yükselen, birçok makine öğrenmesi-yapay zeka temelli uygulamalarda açık ara ön planda olan, veri madenciliği-bilimsel analiz çözümlemelerinde esnek çözümlemeler sunan, hızlı ve çevik yapısı ile kullanıcıların gözdesi olarak yer edinmiş olan Python dili üzerinde bir modelin performansının nasıl olduğunun tahmin edilmesi için kullanılan Çapraz Doğrulama – Cross Validation çözümlerini inceliyor olacağım.
Bugün; popülaritesi gün geçtikçe yükselen, birçok makine öğrenmesi-yapay zeka temelli uygulamalarda açık ara ön planda olan, veri madenciliği-bilimsel analiz çözümlemelerinde esnek çözümlemeler sunan, hızlı ve çevik yapısı ile kullanıcıların gözdesi olarak yer edinmiş Python dili üzerinde API–Application Programming Interface (Uygulama Programlama Arabirimi) çözümlerini inceliyor olacağım.
Bugün; çeşitli veri kümeleri üzerinde özel işlemler ile farklı çözümlemeler için yapılandırılmış öğrenme algoritmaları kullanımında verilerin çoğunluğundan önemli ölçüde farklılaşarak şüphe uyandıran nadir öğelerin, olayların veya gözlemlerin tanımlanması ile oluşan Anomali (Anomaly) durumlarında uygulanan algoritmalar üzerine çeşitli bilgi ve çözümlemeler aktarmaya çalışacağım.
Merhaba iyi günler. Bugün iyileştirmelere ve geliştirmelere hız kesmeden devam eden; topluluklar üzerindeki geri dönüş,fikir ve önerileri uçtan uca değerlendirip yenilikler sunmaya çalışan Power BI ekibinin yayınlamış olduğu #2022Haziran güncellemesine ait bazı notlarımı sizlere aktarıyor olacağım. Başlıca birkaç maddeyi ele almaya çalıştım. Hatırlatma; ilgili yenilikleri kullanabilmek için Power BI Desktop uygulamanızı yeni sürümüne yükseltmeniz gerekmektedir.
Bugün; çeşitli veri kümeleri üzerinde özel işlemler ile farklı çözümlemeler için yapılandırılmış denetimli/gözetimli öğrenme algoritmalarından regresyon ve diğer analizler için eğitim aşamasında çok sayıda karar ağacı oluşturarak problemin tipine göre sınıf/sonuç tahmini gerçekleştiren toplu öğrenme yöntemi olan Rastgele Orman (Random Forest) algoritması üzerine çeşitli bilgi ve çözümlemeler aktarmaya çalışacağım.
Bugünkü yazımda; çok çeşitli alanlarda faklılaşmış çözümler gerçekleştirmemizi sağlayan ve günümüzün popüler konusu haline gelmiş olan Büyük Veri (Big Data) çözümüne yönelik oluşturulmuş özel yazılım olan Snowflake’e ait kısa notları aktarıyor olacağım.