Zamandan tasarruf ve işin çıktılarına odaklanabilmek Soru: Süreçlerinizin analizi için 10 tane yeni eleman işe alır mıydınız? Cevap: Hayır. Bunu herkes yapabilir. Altyapı yerinde olduğunda, içerik deposunu etkinleştirebilir ve bağlayıcıları ve uygulamaları indirebilir ve uygulayabilirsiniz. İşte etkin rol alan kullanıcılar ve …
Daha Fazlası >>Veri Kazıma Nedir? Neden Yapılır?
Merhabalar değerli okurlarım, bugün sizlerle veri kazımanın ne olduğu ve nerelerde kullanıldığı konu…
Python ile Doğal Dil İşleme’de Fuzzy String Matching
Merhaba arkadaşlar, bugün sizlerle birlikte iki cümle arasındaki benzerlik ilişkisini çeşitli örnekl…
Makine Öğrenmesine Çok Değişkenli İstatistiksel Yaklaşımlar: Uyum Analizi
Uyum analizi, kategorik verilerin yorumlanmasını kolaylaştıran ve veri analizine grafiksel yaklaşım …
Natural Language Toolkit(NLTK)
Doğal Dil İşleme kütüphanesi olan Natural Language Toolkit(NLTK)'i ve en sık kullanılan modüllerinde…
Doğal Dili Anlama : Chatbot Nasıl Anlar ?
Chatbotlar tasarlanırken bu zaman kadar kullanılan üç yöntem vardır. Bunlar anahtar kelime, kural ba…
Kurumsal Şirket İçinde Veri Bilimi Projesi Döngüsü
Merhaba Arkadaşlar, Kurumsal şirketlerde veri bilimi projesi yaparken karşılaşılan sorunlar çok deta…
Knime’da Eğitilen Modelin Farklı Programlama Dillerinde Kullanılması (Python, Java)
Merhaba VBO okurları, Knime ile ilgili bu ikinci yazımda oluşturulan modelin çıktısını alıp bu çıktı…
Yapay Sinir Ağları ile Araç Satışlarının Tahmin Edilmesi
Giriş Son yıllarda oldukça popüler olan yapay sinir ağlarının ne olduğundan bahsederken aynı zamanda…
FIFA 19 Dashboard Veri Görselleştirme – Bölüm 1
Son dönemde yazmış olduğum ve geliştirmeye devam ettiğim FIFA 19 Dashboard çok ilgi gördü ve ilgi gö…
Python ve R ile Uçtan Uca Proje Döngüsü ve Karar Ağaçları Atölyesi
Veri Bilimi Okulu’nun “Uçtan Uca Veri Bilimi Proje Geliştirme Atölyeleri” nin 2. E…
Python ile Adres Bulma Motoru Oluşturma
Merhaba arkadaşlar, bu aralar işimden dolayı Python ile haşır neşir olduğumdan dolayı Python ile yaz…
İş Zekası ile İlgili Temel Kavramlar
Giriş Herkese merhaba! Bu yazımda temel iş zekası terimlerini bir araya getirerek tüm aradıklarınızı…
Makine Öğrenmesine Çok Değişkenli İstatistiksel Yaklaşımlar: Temel Bileşenler Analizi
Temel Bileşenler Analizi nedir? Nasıl hesaplanır? Faydaları nelerdir? Nasıl uygulanır? Bu soruların …
Web Sitesi İstatistiklerinin Dağılımını Bilmek ?
Bu yazıda, internetle birlikte hayatımıza giren yeniliklerin ufak bir parçasının değerlendirilmesi ü…
Veri Analizi – E-ticaret Uygulaması
Merhaba VBO okuyucuları! Bu yazımda, e-ticaret örnek verisi üzerinden veri analizi uygulaması yapaca…
Yapay Zeka Uygulama Geliştirme Kartı: NVIDIA JETSON NANO-1
NVIDIA firmasının üretmiş olduğu Jetson Nano geliştirme kartı, fiyatının düşük olması ve Yapay zeka …
GNU/Linux üzerinde Bash Komutları ile Veri Seti Keşfi ve Ön İşleme-1
Merhaba, Bugün sizlerle birlikte Ubuntu GNU/Linux üzerinde Bash komutları ile veri setini inceleme v…
Doğal Dil İşleme Nedir ve Uygulama Alanları Nelerdir?
Merhaba arkadaşlar, başlıktan da anlaşılacağı üzere bu blog yazımda size kabaca doğal dil işleme ve …
Dolandırıcılık Tespiti – Kaggle Yarışması – Bölüm 1
Görsel Kaynak: https://www.exchangewire.com/ Bu yazımda sizlere Kaggle platformu üzerinden düzenlene…
Dolandırıcılık Tespiti – Kaggle Yarışması – Bölüm 2
Görsel Kaynak: https://www.bankinfosecurity.com/ Yazımın ikinci kısmına hoşgeldiniz. Bildiğiniz üzer…
Güncel Yazılar
Süreç Madenciliği: Vodafone
2016 Yılında dünyanın en büyük telekom sağlayıcılarından biri olan Vodafone, tedarik departmanını dünya çapında bir satın alma kuruluşuna dönüştürmek için çalışma yürütmeye karar verdi. Sadece altı ay sonra ekip, Hackett Grouop’un dünya standardını aşan mükemmel bir satın alma emri (PO-Purchase …
Daha Fazlası >>Bir Süreç Madenciliği Aracı: DISCO
DISCO Nedir? DISCO, Fluxicon’un bir projesi olarak süreç madenciliği alanı için geliştirilen otomatize araçtır. DISCO projesinin hayata geçmesini sağlayan DR. Anne Rozinat ve DR. Christian W.Günther DISCO yazılımını “Ham verilerden işleminiz hakkında 5 dakikadan daha kısa sürede görsel ve kullanılabilir …
Daha Fazlası >>Seaborn ile Veri Görselleştirmesi
Klasik formatta sunulan verileri anlamak her zaman insana zor gelir. Bu yüzden veri görselleştirmesi kullanarak daha veriden elde ettiğimiz sonuçları daha anlaşılır hale getiriyoruz. Python ile veri görselleştirmesi yaparken genel olarak kullanılan kütüphane Matplotlib kütüphanesidir. Ama genelde Matplotlib ile görselleştirme …
Daha Fazlası >>Apache Spark ile Artık İdeal Küme Sayısını Bulmak Daha Kolay
Bildiğimiz gibi makine öğrenmesinde öğrenme yöntemleri genel olarak denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) şeklinde ikiye ayrılıyor. Denetimli yöntemlerde sınıflandırma ağırlık kazanırken denetimsiz yöntemlerde ise kümeleme öne çıkmaktadır. Sınıflandırmada veri içinde etiketlenmiş bir hedef değişken bulunurken kümelemede ise herhangi bir hedef …
Daha Fazlası >>-
İş Zekası Nedir?
Merhaba VBO Okuyucuları! İş Zekasına dair tüm bildiklerimi çeşitli konu başlıkları ile size aktaracağım için …
Daha Fazlası >> -
Pandas Dataframe’i MongoDB’ye Yazmak
-
IntelliJ IDEA ile Apache Spark Projesini Uzak YARN Cluster Üzerinde Çalıştırmak-1/2
-
IntelliJ IDEA ile Apache Spark Projesini Uzak YARN Cluster Üzerinde Çalıştırmak-2/2
-
Big Data Eğitimi (Büyük Veri Eğitimi)
-
Her Haftaya Bir R Paketi: “naniar ile doyumsuzca missing data görselleştirmesi”
Merhabalar, Veri bilimi projelerimizde eksik verileri anlamlandırma, arkasındaki mekanizmayı anlama, eksiklik gerçek anlamda bir eksiklik …
Daha Fazlası >> -
R ile Zaman Serileri Çözümlemesi Bölüm 3 (Ayrıştırma Yöntemleri)
-
R ile Sıralı Logit Modelleri
-
Eksik Veri – Kayıp Veride Kullanılabilecek Algoritmalar
-
Python ile Makine Öğrenmesi 1: “kavramların dedikodusu”
-
Spark MLlib Kullanarak Kümeleme Analizi
Makine öğrenmesi (machine learning) algoritmalarını kabaca ikiye ayırmak mümkündür: denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised). Her …
Daha Fazlası >> -
Bir Bakışta K-Fold Cross Validation
-
R ile Borsa Teknik Analizi
-
Kernel Support Vector Machine (SVM) ile Sınıflandırma: Python ile Örnek Uygulama
-
R ile Makine Öğrenmesi Uygulamaları: Doğrusal Regresyon
-
R ile Makine Öğrenmesi Uygulamaları: Doğrusal Regresyon
Rolls Royce Büyük Veriyi Nasıl Kullanıyor? Rolls Royce, 500 havayolu ve 150’den fazla askeri kuvvet …
Daha Fazlası >> -
HDP-Sandbox içinde YARN’a Daha Fazla Kaynak Tahsis Etmek
-
Spark Dataframe Operasyonları-1: İndeks Ekleme ve Sütun Sırasını ve Türünü Değiştirme