#veri bilimi

[womaneng]

Merhabalar! 21 Ekim Cumartesi günü DevFest'23 Kastamonu etkinliğinin konuşmacısıyım ! 🤩

[n0tgulumse]

The of ku and hey kel

[lolonolo-com]

Veri Bilimi 2023-2024 Final Sınav Soruları

Veri Bilimi 2023-2024 Final Sınav Soruları Veri Bilimi 2023-2024 Final Sınav Soruları Veri Bilimi: Teorik Temeller ve Uygulama Alanları Giriş Veri bilimi, büyük hacimli ve çeşitli veri setlerini anlamlandırmak, analiz etmek ve içgörüler elde etmek amacıyla kullanılan disiplinler arası bir alandır. Veri bilimi, istatistik, bilgisayar bilimi, matematik ve alan bilgisi gibi farklı disiplinlerin…

[kodakademi]

R ile Veri Bilimine Giriş

R ile Veri Bilimine Giriş: Veri Analizi ve Görselleştirme Veri bilimi, günümüzde şirketlerin ve araştırmacıların kararlarını desteklemek ve veri odaklı stratejilere yönlendirmek için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu alana giriş yapmanın en etkili yollarından biri de R programlama dilini kullanarak veri bilimi temellerini öğrenmektir. R, özellikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirmesi…

[pazaryerigundem]

Geleceğin bilim insanları bu programda buluştu

https://pazaryerigundem.com/haber/187030/gelecegin-bilim-insanlari-bu-programda-bulustu/

Geleceğin bilim insanları bu programda buluştu

Gençlik ve Spor Bakanlığı’nın Liselere Geçiş Sistemi’nde başarılı olan inovasyon ve teknoloji alanında proje üretmek isteyen öğrenciler için düzenlediği ‘Limitless Makers Programı’ tamamlandı. Bakan Dr. Osman Aşkın Bak, 81 ilden seçilen gençleri, bir aylık program süresince alanında uzman isimlerle buluşturduklarını belirterek, “Geliştiren, öğreten programlarımızla kariyer yolculuğunun başındaki gençlerimizin yanında olmaya devam edeceğiz.” dedi.

ANKARA (İGFA) – Gençlik ve Spor Bakanlığı, başarıyı ödüllendirmeye devam ediyor.

Bu yıl dördüncüsü düzenlenen ‘Limitless Makers’ (Sınır Tanımayan Çözümler) programı, dolu dolu geçen bir aylık programın ardından sona erdi.

Liselere Geçiş Sistemi’nde (LGS) başarılı olarak yüzde 1’lik dilimde yer alan ve proje üretmeye istekli öğrenciler, Gençlik ve Spor Bakanlığı’nın inovasyon ve teknoloji alanındaki yetenekleri geliştirmeyi hedefleyen “Limitless Makers (Sınır Tanımayan Çözümler) programında buluştu.

Gençler, bir yandan akademik girişimciliği keşfederken diğer yandan teknik proje üretip, alanında uzman konuşmacı ve eğitmenlerle bir araya gelerek hem öğrendi hem de takım çalışmasını destekleyen aktivitelere katıldı.

İstanbul Riva Milli Takımlar Kamp Tesisinde, 04 – 31 Ağustos tarihleri arasında gerçekleştirilen program; “Yenilenebilir Enerji, Temassız ve Önleyici Teknolojiler, Yeni Nesil Teknolojiler, Dijital Hizmetler, Yapay Zeka ve Veri Bilimi, Nörobilim ve Genetik, Havacılık ve Uzay Teknolojileri” gibi güncel konu başlıklarında gerçekleşti.

Dört haftalık kamp süresince, gençler teorik ve uygulamalı eğitimlerin yanı sıra çeşitli atölye çalışmalarıyla teknoloji üretim süreçlerini yakından deneyimleme fırsatı buldular. Programın son haftasında ise öğrenciler, hazırladıkları final projelerini sunarak edindikleri bilgi ve deneyimleri sergilediler. Bu süreçle, gençlerin yaratıcı düşünme, problem çözme ve takım çalışması becerilerini geliştirmelerine katkı sağlandı.

“Geliştiren, öğreten, keşfeden programlarla gençlerimizin yanında olmaya devam edeceğiz”

Her alanda gençlerin yanında olduklarını ve bu yönde programlar geliştirdiklerini dile getiren Gençlik ve Spor Bakanı Dr. Osman Aşkın Bak, “Yaz aylarının ilk haftalarında üniversiteye giriş sınavlarında başarıya ulaşan ve TÜBİTAK bursu kazanan gençlerimizi Vizyon Kamplarımızda buluşturarak, hedefleri doğrultusunda onlara yol arkadaşlığı yaptık. Hemen ardından da LGS’de başarıya ulaşan ve teknolojiye meraklı çocuklarımızla İstanbul’da bir aylık bir kamp programında bir araya geldik. Yeni eğitim-öğretim yılı boyunca da geliştiren, öğreten programlarımızla kariyer yolculuğunun başındaki gençlerimizin yanında olmaya devam edeceğiz.” diye konuştu.

Alanında uzman isimleri kariyer yolculuğunun çok başındaki gençlerle buluşturduklarını ifade eden Bakan Bak, şunları söyledi;

“Limitless Makers programı, gençlerimizin geleceğe dair umutlarını yeşerten ve onlara sınır tanımayan bir bakış açısı kazandıran platform oldu. Geleceğin bilim insanlarını ‘Limitless Makers Programı’nda buluşturduk. Bu yıl dördüncü kez alanında uzman isimler, gençlerimize bir ay boyunca yapay zekadaki gelişmelerden nörobilime, uzay teknolojilerinden dijital yeniliklere kadar pek çok başlıkta eğitimler verdiler; soruları yanıtladılar, merakları giderdiler, rehber oldular. Aynı zamanda yeni dostluklar kuruldu, geleceğin iş birliklerinin temelleri atıldı, üretim sürecinin heyecanı yaşandı. Gençlerimizin inovasyon ve teknoloji alanında gösterdikleri başarı, ülkemizin geleceği adına bizlere büyük umut veriyor.”

BU Haber İGF HABER AJANSI tarafından servis edilmiştir.

[weatrablog]

blog 7

sosyal medya mühendisliği nedir

dijital pazarlama nedir

google doodle nedir

patent nasıl alınır

instagram hesap silme

pain point nedir

browser nedir

twitter tt

hashtag nedir

affiliate marketing nedir

sosyal medyanın yararları

mkk sicil no nedir

yazılım geliştirme

marka kimliği

google ads nedir

seo nedir

site içi seo

anket

mongodb nedir

teknolojinin yararları

veri tabanı nedir

localhost nedir

yandex nedir

zip nedir

zip dosyası oluşturma

pop up nedir

mvc nedir

metin yazarlığı nedir

ubuntu nedir

blog nedir

influencer nedir

inovasyon nedir

canva nedir

copywriter nedir

veri bilimi ve analitiği

hologram teknoloji

online gelir elde etme

veri bilimi ve analitiği

global iş trendleri

bulut bilişim nedir

sosyal sorumluluk nedir

web geliştirme nedir

mobil uygulama geliştirme nedir

web geliştirme temelleri

veri madenciliği nedir

html5 nedir

finans

e ticaret nedir

finans nedir

kişisel finans nedir

kurumsal finans nedir

yatırım nedir

borsa nedir

cgi reklam nedir

hisse senedi nedir

tahvil nedir

yapay zeka ilkel kullanımı

bono nedir

forex nedir

kripto para nedir

fon nedir

[gumdemhaberleri]

Yeni Nano Üretim Yöntemi Elektronik ve Fotonikte İlerleme Sağlıyor

Son yıllarda nanoteknoloji alanında yaşanan gelişmeler, bilim ve teknoloji dünyasında büyük yankı uyandırıyor. Özellikle elektronik ve fotonik alanlarında çığır açıcı yeniliklere imza atan araştırmacılar, yeni bir nano üretim yöntemiyle büyük bir ilerleme kaydetti. Bu yenilik, daha verimli, hızlı ve küçük boyutlu cihazların üretimine olanak tanıyarak, endüstride devrim yaratma potansiyeli taşıyor.

Nanoteknolojinin Temelleri

Nanoteknoloji, maddeyi atom ve molekül düzeyinde manipüle ederek yeni malzemeler ve cihazlar oluşturma bilimi olarak tanımlanabilir. Bu teknoloji, özellikle elektronik ve fotonik alanlarında büyük bir potansiyele sahip. Elektronik cihazların daha küçük, daha hızlı ve daha enerji verimli hale getirilmesi, fotonik cihazların ise ışık üzerinden veri iletme kapasitelerinin artırılması, nanoteknolojinin sunduğu olanaklar arasında yer alıyor.

Yeni Üretim Yöntemi

Bilim insanları tarafından geliştirilen yeni nano üretim yöntemi, mevcut teknolojilerden çok daha üstün özelliklere sahip. Bu yöntem, atomik düzeyde hassasiyetle çalışarak, malzemelerin yapısal özelliklerini optimize ediyor. Yeni teknik, özellikle grafen ve benzeri 2D malzemelerin üretiminde kullanılabiliyor. Bu malzemeler, elektronik ve fotonik cihazların performansını artırmada kritik bir rol oynuyor.

Elektronik ve Fotonikte İlerlemeler

Yeni nano üretim yöntemi sayesinde, elektronik cihazların boyutları daha da küçültülebiliyor. Bu durum, cep telefonlarından bilgisayarlara, tıbbi cihazlardan akıllı giyilebilir teknolojilere kadar geniş bir yelpazede daha kompakt ve verimli cihazların üretilmesini mümkün kılıyor. Özellikle mikroişlemcilerin performansının artırılması, yapay zeka ve büyük veri analitiği gibi alanlarda devrim niteliğinde ilerlemeler sağlayabilir.

Fotonik alanında ise, yeni üretim yöntemiyle üretilen cihazlar, ışık üzerinden veri iletimini daha hızlı ve verimli hale getiriyor. Bu, internet hızlarının artması, veri merkezlerinin performansının iyileştirilmesi ve telekomünikasyon sektöründe yeni hizmetlerin sunulması gibi birçok avantajı beraberinde getiriyor.

Gelecek Beklentileri

Bu yenilikçi nano üretim yönteminin endüstriyel uygulamalara geçişi, elektronik ve fotonik sektörlerinde büyük değişimlere yol açabilir. Araştırmacılar, bu yöntemin daha da geliştirilmesi ve yaygınlaştırılmasıyla birlikte, günlük yaşamımızda kullandığımız teknolojilerin hızla evrim geçireceğini öngörüyor. Özellikle enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik konularında önemli kazanımlar elde edilmesi bekleniyor.

Bilim Dünyasında Yankıları

Yeni nano üretim yöntemi, bilim dünyasında büyük yankı uyandırdı. Araştırmacılar, bu yöntemin potansiyelini daha da genişletmek için yoğun bir çalışma içerisinde. Ayrıca, bu teknolojinin ticari uygulamalara geçiş sürecinde, çeşitli sektörlerde nasıl kullanılabileceği konusunda detaylı analizler yapılıyor. Bu analizler, endüstriyel üretim süreçlerinin optimize edilmesi ve yeni iş modellerinin geliştirilmesi açısından önemli.

Yeni nano üretim yöntemi, elektronik ve fotonik alanlarında büyük bir ilerleme sağlayarak, teknoloji dünyasında devrim yaratma potansiyeline sahip. Bu yenilik, daha küçük, hızlı ve verimli cihazların üretimine olanak tanırken, bilim dünyasında da büyük bir heyecan yaratıyor. Gelecek yıllarda, bu teknolojinin hayatımızın birçok alanında önemli değişikliklere yol açacağı kesin. https://gumdemdenbilgiler.blogspot.com/2024/07/yeni-nano-uretim-yontemi-elektronik-ve.html

[birpaylass]

Geleceğin Mesleği Yapay Zeka

BirPaylaş Paylaşım Platformu https://birpaylas.com/gelecegin-meslegi-yapay-zeka.html

Geleceğin Mesleği Yapay Zeka

Geleceğin Mesleği Yapay Zeka Evet, yapay zeka alanı kesinlikle geleceğin önemli mesleklerinden biri olarak kabul ediliyor. Yapay zeka, birçok endüstride büyük bir etki yaratıyor ve hızla gelişiyor. Bu alan, veri bilimi, makine öğrenimi, derin öğrenme, robotik ve otomasyon gibi alt alanları içerir.

Yapay zeka mühendisleri, veri bilimcileri, makine öğrenimi uzmanları, yapay zeka etik uzmanları, robotik mühendisleri, doğal dil işleme uzmanları ve yapay zeka danışmanları gibi çeşitli roller bulunmaktadır. Bu meslekler, yapay zekanın geliştirilmesi, uygulanması, optimize edilmesi ve etik kullanımı gibi çeşitli alanlarda çalışmayı içerir.

Gelecekte yapay zeka, insanlarla daha fazla etkileşimde bulunan ve birçok iş alanında insanların çalışmasını destekleyen bir rol oynayacak. Bu nedenle, yapay zeka alanında uzmanlaşmak ve bu teknolojinin farklı endüstrilerde nasıl kullanılabileceğini anlamak, gelecekte başarılı bir kariyer için önemli olacaktır.

Reklam

Geleceğin Mesleği Yapay Zeka

Hibrit Araba Nedir Avantajı ve Dezavantajları

Pazarlama Stratejisi

Güneş Enerjisi Nedir Avantajları ve Dezavantajları

Çocuklara Özel Teknoloji Kullanımı Nasıl Olmalı

Yapay Zeka ile Ne iş Yapılabilir?

Yapay zeka (YA) birçok farklı alan ve endüstride geniş uygulama alanlarına sahiptir. İşte yapay zeka ile yapılabilecek bazı işler:

Makine Öğrenimi Uygulamaları: Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt dalıdır ve birçok alanda kullanılabilir. Örneğin, görüntü tanıma, doğal dil işleme, ses tanıma, tahminleme, sınıflandırma ve kümeleme gibi birçok problemde makine öğrenimi kullanılabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP): Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve kullanmasını sağlar. Bu teknoloji, metin tabanlı verileri analiz etmek, duygusal analiz yapmak, dil çevirisi yapmak, metin tabanlı soruları yanıtlamak gibi birçok alanda kullanılabilir.

Görüntü İşleme ve Tanıma: Görüntü işleme, görüntüleri analiz edip anlamlandırmayı sağlar. Örneğin, tıbbi görüntüleme, güvenlik sistemleri, otomotiv endüstrisi gibi alanlarda görüntü tanıma teknolojileri kullanılabilir.

Robotik ve Otomasyon: Yapay zeka, robotların daha karmaşık görevleri yerine getirmesine ve otomasyon sistemlerinin daha akıllı hale gelmesine olanak tanır. Bu, endüstriyel üretimden sağlık hizmetlerine kadar birçok alanda kullanılabilir.

Öneri Sistemleri: Yapay zeka, kullanıcı tercihlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunabilen sistemler geliştirebilir. Örneğin, online alışveriş sitelerinde veya film ve müzik platformlarında kullanıcıların ilgi alanlarına uygun öneriler yapılabilir.

Sağlık Hizmetleri: Yapay zeka, tıbbi tanı ve tedavi süreçlerinde kullanılabilir. Örneğin, hastalıkları teşhis etmek, tedavi planları oluşturmak, ilaç keşfi yapmak ve sağlık hizmetlerinde verimliliği artırmak için yapay zeka teknolojileri kullanılabilir.

Finansal Analiz ve Tahmin: Yapay zeka, finansal verileri analiz ederek risk değerlendirmesi yapabilir, piyasa trendlerini tahmin edebilir ve yatırım kararlarını optimize edebilir.

Bu sadece yapay zekanın kullanılabileceği bazı alanların birkaç örneğidir. Yapay zeka, birçok farklı endüstri ve disiplinde önemli bir etkiye sahiptir ve uygulama alanları sürekli olarak genişlemektedir.

Yapay Zeka Mesleklerin Yerini Alabilir mi?

Yapay zeka mesleklerin yerini alabilir mi? Yapay zeka, birçok iş alanında geleneksel işleri değiştirebilir veya yerlerini alabilir. Ancak bu, genellikle bazı işlerin dönüşmesi veya otomatik hale gelmesi anlamına gelir, tamamen işleri yok etmek anlamına gelmez. İşte yapay zekanın bazı meslekler üzerindeki etkileri:

Tekrarlayıcı Görevler: Yapay zeka, tekrarlayıcı ve düşük beceri gerektiren görevleri otomatikleştirebilir. Örneğin, veri girişi, belge sınıflandırma ve sıralama gibi işler yapay zeka ve otomasyon sistemleri tarafından yerine getirilebilir.

Tahmin ve Analiz: Yapay zeka, veri analizi ve tahmin yetenekleriyle birçok iş alanında insanları destekleyebilir veya bazı durumlarda insan tahminlerini bile aşabilir. Örneğin, finansal analiz, stok tahmini, pazarlama stratejileri gibi alanlarda yapay zeka kullanılabilir.

Rutin Sağlık Hizmetleri: Yapay zeka, tıbbi tanı ve teşhis süreçlerinde insanları destekleyebilir. Ancak, bu insan doktorların yerini almak yerine, onların karar alma süreçlerini desteklemek ve daha doğru sonuçlar elde etmelerine yardımcı olmak için kullanılabilir.

Müşteri Hizmetleri ve Destek: Yapay zeka, müşteri hizmetleri ve destek süreçlerinde kullanılabilir. Örneğin, otomatik yanıt sistemleri, sohbet botları ve sesli yanıt sistemleri müşteri sorularını yanıtlamak için kullanılabilir.

İş İşbirliği ve İletişim: Yapay zeka, iş işbirliği ve iletişim araçlarına entegre edilebilir, örneğin, iş akışı yönetimi, toplantı takvimi düzenleme gibi görevlerde insanları destekleyebilir.

Ancak yapay zekanın yukarıda belirtilen alanlardaki etkileri, bazı mesleklerin tamamen yok olacağı anlamına gelmez. Bunun yerine, işlerin dönüşmesi, insanlarla yapay zeka arasında işbirliği ve uyumun sağlanması gerekebilir. Ayrıca, yapay zeka ile ilgili yeni mesleklerin ortaya çıkabileceği ve insanların bu teknolojiyi geliştirmesi, yönetmesi ve etik sorunlarını ele alması gerekebilir.

[teknolojihaber]

İnsansı robot Eve, uzun sesli komut dizilerini yerine getirmeyi öğrendiğini gösterdi

Robotik şirketi 1X (eski adıyla Halodi Robotics), tekerlekli servis robotu Eve'in bir odayı temizlerken doğal dilde konuşulan uzun bir görev dizisini nasıl gerçekleştirdiğini gösterdi. Şirket, insanlarla birlikte çalışacak evrensel robotlar geliştirmek amacıyla 2014 yılında kuruldu. 2022'de 1X, "robot bilimi ile yapay zekayı birleştirmek ve somutlaştırılmış öğrenmenin temelini atmak için" OpenAI ile ortaklık kurdu. 1X şu anda robotların "hem doğal dili hem de fiziksel alanı anlayabilmeleri ve iş yerinizde ve dünyanızda gerçek dünyadaki görevleri yerine getirebilmeleri" için işyerinde robotları eğitmeye odaklanıyor . 1X, doğal dili kullanan bir robot kontrol arayüzü geliştirdi. Bir operatör, sesli komut dizilerini kullanarak birden fazla insansı robotu aynı anda kontrol edebiliyor. Mart ayında şirket, tek bir davranışsal yapay zeka modeline, satın alınan ürünleri bir çantadan almak, daha sonra bunları tasnif etmek ve uygun depolama alanlarına yerleştirmek gibi çok sayıda görevi ekleyebilecek otonom bir model geliştirdiğini bildirmişti. Aynı zamanda diğer görevlerin performans kalitesinde de bir azalma oldu ve bu durum parametre sayısının arttırılması ve eğitime daha fazla zaman harcanmasıyla aşıldı. Şirket bir blog yazısında "Robotların bu üst düzey dil arayüzü aracılığıyla kontrol edilmesi, veri toplama konusunda yeni bir kullanıcı deneyimi sunuyor " diyor. “ Operatör, tek bir robotu kontrol etmek için VR kullanmak yerine, üst düzey bir dil kullanarak birden fazla robotu kontrol edebiliyor. Üst düzey komutların sıklıkla verilmesi gerekmediği için operatörler robotları uzaktan bile kontrol edebiliyor." Şirkete göre, doğal dilli ses arayüzü, operatörlerin "birden fazla küçük modeldeki kısa vadeli yetenekleri daha uzun modellere bağlamasına" olanak tanıyor . Bu tek görevli modeller daha sonra, geliştirme tek bir modele doğru ilerledikçe, yapay zeka kullanılarak üst düzey eylemlerin otomatikleştirilmesi nihai hedefiyle birleştirilebilir. 1X, videodaki Eve robotlarının uzaktan kontrol edilmediğini, tüm eylemlerinin bir sinir ağı tarafından kontrol edildiğini iddia ediyor. Video hiçbir bilgisayar grafiği, "düzenleme, video hızlandırma veya komut dosyasıyla oynatma " içermiyor . Şirket gelecekte GPT-4o, VILA ve Gemini Vision gibi büyük dil modellerini kontrol sistemine entegre etmeyi planlıyor. https://www.youtube.com/watch?v=bzn9O37fRMQ Read the full article

[dokumtek]

Verimli ve Çevreci Döküm Teknikleri

2024'te ve sonrasında döküm sektöründe, dolayısıyla savunma, havacılık, uzay, enerji, metalürji ve malzeme gibi sektörlerde ivme kazandıracak önemli keşifler ve icatlar, genellikle ileri malzemeler, üretim teknikleri ve sürdürülebilirlik odaklı yani verimli ve çevreci döküm teknikleri olacaktır. Verimli ve çevreci döküm teknikleri konusunda öne çıkan bazı önemli gelişmeler ,ileri malzemeler ve halen üzerinde çalışılan projeler: 1. Yüksek Performanslı Alaşımlar ve Malzemeler Yeni Alaşımlar - Yüksek Entropili Alaşımlar (HEA): Bu alaşımlar, birden fazla ana elementten oluşur ve üstün mekanik özellikler sergiler. Özellikle aşınma, korozyon ve yüksek sıcaklık dayanımı açısından havacılık ve uzay endüstrisinde büyük potansiyel taşır. - Nanoyapılı Malzemeler: Nanometre ölçeğinde yapılandırılmış metaller, geleneksel malzemelere kıyasla daha yüksek mukavemet ve süneklik sunar. Bu, savunma ve havacılık uygulamalarında hafif ve dayanıklı yapıların üretilmesini sağlar. 2. İleri Üretim Teknikleri 3D Baskı ve Katmanlı İmalat - Lazer Toz Yatak Füzyonu (LPBF): Özellikle titanyum, nikel süperalaşımlar ve alüminyum gibi yüksek performanslı malzemelerin üretiminde kullanılır. Karmaşık geometrilerin hassas bir şekilde üretilmesini sağlar, bu da havacılık ve uzay sektörlerinde kritik bileşenlerin üretiminde devrim yaratır. - Directed Energy Deposition (DED): Bu teknoloji, büyük ve karmaşık metal parçaların hızlı bir şekilde üretimi ve tamiri için kullanılır. Savunma sanayii ve enerji sektöründe, büyük parçaların yerinde onarımı ve üretimi için idealdir. 3. Sürdürülebilir Malzeme ve Üretim Çözümleri Düşük Karbon Ayak İzi Malzemeler - Biyobozunur ve Geri Dönüştürülebilir Malzemeler: Enerji sektöründe kullanılan bazı polimerler ve kompozitler, çevresel sürdürülebilirlik göz önünde bulundurularak geliştirilmiştir. Bu malzemeler, kullanım ömrü sonunda çevreye zarar vermeden bertaraf edilebilir. - Yeşil Döküm Teknikleri: Döküm sürecinde kullanılan kum kalıpların ve bağlayıcıların çevreye duyarlı versiyonları geliştirilmiştir. Bu, döküm sektörünün çevresel etkilerini azaltmaya yönelik önemli bir adımdır. 4. Akıllı Malzemeler ve Sensörler Sensör Entegre Edilmiş Malzemeler - Sensörlü Metaller: İçerisine gömülü sensörler ile donatılmış metaller, yapısal sağlık izleme sistemleri sunar. Bu, havacılık ve uzay uygulamalarında, gerçek zamanlı veri toplama ve analiz ile güvenliği artırır. - Şekil Hafızalı Malzemeler: Bu malzemeler, belirli koşullar altında orijinal şekillerine dönerler. Özellikle havacılık ve savunma sanayii için kritik olan adaptif ve akıllı sistemlerin geliştirilmesinde kullanılır. 5. Enerji Depolama ve Dönüşüm Malzemeleri Yeni Nesil Bataryalar - Katı Hal Bataryalar: Daha yüksek enerji yoğunluğu ve güvenlik sunan bu bataryalar, özellikle enerji sektöründe devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Savunma ve havacılıkta, daha hafif ve güvenilir enerji kaynakları sağlar. - Süperkapasitörler: Hızlı enerji depolama ve deşarj kabiliyeti ile, elektrikli araçlar ve yenilenebilir enerji sistemleri için ideal çözümler sunar. 6. Hesaplamalı Malzeme Bilimi ve Yapay Zeka Malzeme Tasarımı ve Optimizasyonu - Yapay Zeka Destekli Malzeme Keşfi: Makine öğrenimi algoritmaları, yeni alaşımların ve malzemelerin keşfi için kullanılır. Bu, yeni malzemelerin laboratuvar ortamında test edilmeden önce sanal olarak optimize edilmesini sağlar. - Hesaplamalı Simülasyonlar: Gelişmiş simülasyon teknikleri, malzemelerin mikroyapısal özelliklerini ve mekanik davranışlarını tahmin etmeye yardımcı olur. Bu, özellikle havacılık ve uzay uygulamalarında malzeme seçiminde kritik öneme sahiptir. Üzerinde Çalışılan Projeler ve Araştırmalar Kendi Kendini Onaran Malzemeler - Otonom Onarım Sistemleri: Mikro kapsüller ve polimer matriksler içeren malzemeler, hasar oluştuğunda kendi kendini onarabilme kabiliyetine sahiptir. Bu, özellikle savunma ve havacılık sektörlerinde, bakım maliyetlerini ve zamanını azaltır. Gelişmiş Termal Yönetim Malzemeleri - Isı Yayan ve Yalıtan Malzemeler: Yüksek performanslı elektronikler ve enerji sistemleri için geliştirilen bu malzemeler, termal yönetim sorunlarını etkin bir şekilde çözmeyi amaçlar. Bu tip verimli ve çevreci döküm teknikleri, döküm sektöründe ve ilgili endüstrilerde verimliliği artıracak, maliyetleri düşürecek ve çevresel sürdürülebilirliği destekleyecek inovasyonlar sunmaktadır. Bu alanlarda yapılan araştırmalar ve projeler, gelecekte daha da büyük atılımlar gerçekleştirilmesini sağlayacaktır. Read the full article

[tanitimbilgi]

Açık Portlar, Şifreleme Yöntemleri ve XSS Tehlikesi

İnternet dünyası, modern iletişimin temel taşıdır. Ancak, bu iletişim ağına yönelik güvenlik tehditleri her geçen gün artmaktadır. Bu nedenle, çevrimiçi varlıklarımızı ve verilerimizi korumak için gerekli önlemleri almak hayati öneme sahiptir.

Bir bilgisayar ya da ağa bağlanan herhangi bir cihaz, belirli portlar üzerinden iletişim kurar. Bir port, bir uygulamanın veya servisin belirli bir protokolü kullanarak veri alışverişinde bulunabileceği bir kapıdır. Ancak, bazı portların açık bırakılması, istenmeyen siber saldırılara yol açabilir. Açık portlar, kötü niyetli kişilerin ağa erişim sağlamasını kolaylaştırır ve sistemlerimize zarar verebilir. Bu nedenle, ağ güvenliği için portları düzgün bir şekilde yönetmek ve gereksiz portları kapalı tutmak önemlidir.

Bilgi güvenliği için en önemli adımlardan biri, verileri şifrelemektir. Şifreleme, verileri anlaşılması zor hale getirerek, yetkisiz erişimlere karşı korur. Modern şifreleme yöntemleri, kriptografi bilimi ve matematiksel algoritmaların bir kombinasyonunu kullanır. Bu yöntemler, verileri şifreleyerek sadece doğru anahtara sahip kişilerin bu verilere erişmesini sağlar. Aynı zamanda, güçlü şifreleme algoritmaları, veri bütünlüğünü de sağlar, böylece verilerin değiştirilmediğinden emin olunur.

XSS nedir (Cross-Site Scripting)? XSS, web uygulamalarının güvenliğini tehdit eden bir saldırı türüdür. XSS saldırıları, kötü niyetli kişilerin web sayfalarına zararlı kod enjekte etmelerine izin verir. Bu zararlı kodlar, kullanıcıların tarayıcıları tarafından çalıştırılır ve hassas bilgileri çalmak veya oturumları ele geçirmek gibi zararlı faaliyetlerde bulunabilir. XSS saldırılarına karşı koymak için, web geliştiricilerinin uygun şekilde kullanıcı girişlerini doğrulamaları, verileri kaçış karakterleriyle temizlemeleri ve güvenli kodlama yöntemlerini uygulamaları önemlidir.

İnternet güvenliği, günümüzde hayati bir konudur. Açık portların doğru yönetimi, şifreleme yöntemlerinin kullanılması ve XSS tehdidine karşı tedbirlerin alınması, çevrimiçi varlıklarımızı ve verilerimizi korumak için kritik adımlardır. Her bireyin, bilgi güvenliği konusunda farkındalığı artırması ve uygun önlemleri alması, internetin güvenli bir yer olmasını sağlamaya yönelik küresel bir çabanın parçasıdır.

[lolonolo-com]

Veri Bilimi 2023-2024 Final Sınav Soruları

Veri Bilimi 2023-2024 Final Sınav Soruları Veri Bilimi 2023-2024 Final Sınav Soruları Veri Bilimi: Teorik Temeller ve Uygulama Alanları Giriş Veri bilimi, büyük hacimli ve çeşitli veri setlerini anlamlandırmak, analiz etmek ve içgörüler elde etmek amacıyla kullanılan disiplinler arası bir alandır. Veri bilimi, istatistik, bilgisayar bilimi, matematik ve alan bilgisi gibi farklı disiplinlerin…

[darkyayincilik]

Python’un siber güvenlik uzmanları arasında popüler olmasının 5 nedeni

Python programlama dili, çok yönlülüğü ve kısa öğrenme eğrisiyle bu dilin siber güvenlik alanındaki hakimiyetini açıklayan faktörlerden sadece ikisi Yaklaşık 35 yıl önce Guido van Rossum’un yaratıcı dehasından doğan Python programlama dili, yazılım geliştirme, veri bilimi, yapay zekâ ve özellikle siber güvenlik dahil olmak üzere çeşitli alanlarda çalışan profesyoneller için çok önemli bir araç…

[kodakademi]

R ile Veri Bilimine Giriş

R ile Veri Bilimine Giriş: Veri Analizi ve Görselleştirme

Veri bilimi, günümüzde şirketlerin ve araştırmacıların kararlarını desteklemek ve veri odaklı stratejilere yönlendirmek için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu alana giriş yapmanın en etkili yollarından biri de R programlama dilini kullanarak veri bilimi temellerini öğrenmektir. R, özellikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirmesi için güçlü bir araçtır ve veri bilimi projelerinin hemen hemen her aşamasında kullanılabilir.

R Programlama Dilinin Temelleri

R, özellikle veri bilimi ve istatistik alanında yaygın olarak kullanılan bir açık kaynaklı programlama dilidir. R dilindeki zengin paket ekosistemi, istatistiksel modellerden makine öğrenmesine kadar birçok konuda geniş bir araç seti sunar. R, kullanıcı dostu syntax yapısıyla da dikkat çeker, bu da yeni başlayanlar için öğrenmeyi daha kolay hale getirir.

Temel İstatistik ve Veri Analizi İşlemleri

R, temel istatistik hesaplamalarından gelişmiş veri analizi işlemlerine kadar bir dizi fonksiyon sunar. Veri çerçeveleri kullanarak veri setlerini düzenleme, filtreleme ve gruplandırma gibi işlemler, veri bilimi projelerinde sıklıkla karşılaşılan görevlerdir. R dilindeki kütüphaneler, bu tür işlemleri hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştirmek için güçlü araçlar sağlar.

Veri Görselleştirme ve R

R, görselleştirmenin gücünü ortaya çıkarmak için bir dizi grafik ve çizim aracı içerir. ggplot2 gibi kütüphaneler, veri setlerini anlamak ve anlatmak için çeşitli grafik türlerini oluşturmak için kullanılır. Verileri grafiksel olarak temsil etmek, karmaşık yapıları daha anlaşılır hale getirir ve bilgilerin paylaşılmasını kolaylaştırır.

R ile Veri Bilimi Projeleri ve Uygulamaları

R dilini kullanarak veri bilimi projeleri oluşturmak, iş dünyasında ve araştırma alanlarında geniş bir uygulama yelpazesi sunar. İşletmeler, pazarlama kampanyalarını analiz etmek, müşteri davranışlarını anlamak veya finansal verileri değerlendirmek için R dilini kullanabilirler. Aynı zamanda, akademik araştırmacılar ve veri bilimciler, R dilini büyük veri analizi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamalarında kullanabilirler.

R programlama dili, veri bilimi dünyasına adım atmak isteyenler için güçlü bir araçtır. Hem temel istatistik ve veri analizi işlemlerini gerçekleştirebilme yeteneği hem de görselleştirme araçlarıyla, R dilini kullanarak veri bilimi projelerini planlamak, uygulamak ve sonuçlandırmak mümkündür. Veri bilimi alanındaki gelişmeleri takip etmek ve projelerinizi optimize etmek adına R dilini öğrenmek, veri odaklı dünyada rekabet avantajı sağlayabilir.

Veri Nedir ?

Veri, bilgilerin temel yapı taşıdır ve genellikle sayılar, metinler, görüntüler, ses kayıtları gibi çeşitli biçimlerde ifade edilebilir. Veri, işlenmiş veya işlenmemiş haliyle bilgi içerebilir ve genellikle belirli bir bağlam içinde anlam ifade eder. İş dünyasından bilimsel araştırmalara kadar pek çok alanda, veri toplama, depolama, analiz etme ve yorumlama önemli bir rol oynar.

Veri, genellikle iki temel türde sınıflandırılır:

Yapılandırılmış Veri (Structured Data): Bu tür veri, belirli bir düzen içinde organize edilmiş, genellikle tablolar veya veritabanları gibi yapılar içinde bulunan veridir. İşlenmesi ve analizi daha düzenlidir. Örnek olarak, bir müşteri veritabanındaki ad, soyad, adres ve satın alma geçmişi bilgileri yapılandırılmış veri örnekleridir.

Yapılandırılmamış Veri (Unstructured Data): Bu tür veri, belirli bir düzen içinde olmayan, genellikle metin, görüntü veya ses dosyaları gibi biçimlerde bulunan veridir. Bu tür veri, doğal dil işleme veya görüntü analizi gibi özel tekniklerle işlenir. Örneğin, sosyal medya gönderileri, e-posta içerikleri veya resim dosyaları yapılandırılmamış veri örnekleridir.

Veri, bir organizasyonun veya bireyin karar alma süreçlerini desteklemek, trendleri anlamak, gelecekteki olayları tahmin etmek veya belirli bir konuda bilgi sağlamak amacıyla kullanılabilir. Veri analitiği ve veri bilimi, bu veri setlerinden anlam çıkarmak ve bilgiye dönüştürmek için kullanılan yöntemlerin bir parçasıdır.

Veri Türü Nedir?

Veri türleri, programlama ve bilgisayar bilimleri bağlamında, bir değişkenin veya bir nesnenin içerdiği bilginin tipini belirten kategorilerdir. Bu türler, verinin nasıl işleneceğini, depolanacağını ve anlamlandırılacağını belirler. İşte yaygın olarak kullanılan bazı temel veri türleri:

Tam Sayı (Integer): Bu tür, pozitif veya negatif tam sayı değerlerini temsil eder. Örneğin, 5, -10 gibi.

Ondalık Sayı (Float): Bu tür, ondalık kısmı olan sayıları temsil eder. Örneğin, 3.14, -0.5 gibi.

Karakter Dizisi (String): Bu tür, metin veya karakter dizilerini temsil eder. Örneğin, “Merhaba dünya!” gibi.

Boolean: Bu tür, sadece iki değeri alabilen mantıksal bir türdür: True (doğru) veya False (yanlış).

Liste (List): Bu tür, sıralı bir dizi eleman içerir. Elemanlar, farklı veri türlerine sahip olabilir. Örneğin, [1, 2, 3] gibi.

Demet (Tuple): Liste ile benzerdir, ancak değiştirilemez. Elemanlar sıralıdır ancak bir kere atandıktan sonra değiştirilemez. Örneğin, (1, 2, 3) gibi.

Sözlük (Dictionary): Anahtar-değer çiftlerini içeren bir türdür. Her anahtar, bir değeri temsil eder. Örneğin, {“ad”: “Ahmet”, “yaş”: 25} gibi.

Küme (Set): Benzersiz elemanları içeren bir türdür. Elemanlar sırasızdır ve tekrarlanmaz. Örneğin, {1, 2, 3} gibi.

None: Bu, bir değişkenin değerinin hiçbir şeyi temsil etmediğini belirtmek için kullanılır.

Bu veri türleri, programlama dillerinde kullanılan temel veri yapılarını ve değerlerini temsil eder. Programlama dilleri, genellikle bu temel veri türlerini destekler ve bu türlerle çalışabilen işlevlere sahip kütüphaneler sunar.

Veri Toplama Yöntemleri Nelerdir?

R dili, veri bilimi ve istatistiksel analizler için sıkça kullanılan bir programlama dilidir. R dili kullanılarak veri toplama yöntemleri genellikle istatistiksel analiz ve veri bilimi projelerine yöneliktir. İşte R dili kullanılarak yaygın olarak kullanılan bazı veri toplama yöntemleri:

Paketler Aracılığıyla Veri İndirme: R dili, çeşitli paketler aracılığıyla çeşitli veri kaynaklarından veri indirmek için kullanılabilir. Örneğin, dplyr veya tidyverse paketleri, çeşitli veri setlerine erişim sağlar.

2. Web Scraping: rvest veya httr gibi paketlerle web sayfalarından veri çekmek mümkündür. Web scraping, belirli bir web sitesindeki veriyi çekme ve analiz etme süreçlerinde kullanılır.

3. API (Application Programming Interface) Kullanımı: httr veya jsonlite gibi paketlerle API’ler aracılığıyla veri çekmek mümkündür. API’ler, çeşitli platformlardan veri alışverişini sağlar.

4. SQL Bağlantısı: R, veri tabanlarına bağlanarak SQL sorguları aracılığıyla veri çekme yeteneğine sahiptir. DBI ve RMySQL gibi paketlerle veritabanlarına bağlanabilirsiniz.

Bu örnekler, R dili kullanılarak veri toplama işlemlerinde sıkça kullanılan yöntemlere genel bir bakış sağlamaktadır. Projelerin gereksinimlerine bağlı olarak, bu yöntemleri özelleştirmek mümkündür.

Kaynak: R ile Veri Bilimine Giriş | 2023 – Kod Akademi (kodyazilimakademisi.com.tr)

[pazaryerigundem]

Sabancı Üniversitesi "Veri Bilimi Ve Analitiği" adlı yeni lisans programını tanıttı

https://pazaryerigundem.com/haber/185182/sabanci-universitesi-veri-bilimi-ve-analitigi-adli-yeni-lisans-programini-tanitti/

Sabancı Üniversitesi "Veri Bilimi Ve Analitiği" adlı yeni lisans programını tanıttı

Sabancı Üniversitesi, tüm kurumlarda büyük ihtiyaç duyulan ve geleceğin meslekleri arasında öne çıkan veri analizi yeteneğine yönelik eğitim verecek yeni lisans programını tanıttı. Veri Bilimi ve Analitiği Programı, 2024-2025 yılında eğitime başlayacak.

İSTANBUL (İGFA) – Sabancı Üniversitesi, bilgi altyapısı sağlam, özgüveni yüksek dünya vatandaşı mezunlar yetiştirmek amacıyla yeni programlar açmaya devam ediyor. Sabancı Üniversitesi, tüm kurumlarda etkin stratejiler ve politikalar oluşturabilmek için gerekli verilerin doğru şekilde toplanması ve bu verilerin düzgün bir şekilde incelenip yorumlanması yeteneklerini kazandıracak “Veri Bilimi ve Analitiği” lisans programını açtı. 2024-2025 yılında eğitime başlayacak yeni programda, veri bilimi ve analizi üzerine eğitim verilecek.

Veri Bilimi ve Analitiği Programı, günümüzde stratejik kararların alınmasında verinin öneminden hareketle ihtiyaca yanıt verecek uzmanları yetiştirmek üzere tasarlandı. Veri Bilimi ve Analitiği, öğrencilerin Mühendislik ve Doğa Bilimleri, Sanat ve Sosyal Bilimler ve Yönetim Bilimleri fakültelerinden dersler aldığı, disiplinlerarası bir program olarak öne çıkıyor. Veri Bilimi ve Analitiği Programı’nın müfredatı, öğrencilerin, veriyi etkin bir şekilde kullanıp analiz etmeyi öğrenmelerini sağlarken aynı zamanda bu yeteneklerini biyoinformatik, endüstri mühendisliği, psikoloji, ekonomi, finans, sosyal bilimler ve diğer birçok alanda uygulayabilmeleri için kendilerini geliştirmelerine de olanak sağlıyor. Bu program ile öğrencilere mühendislik, sosyal bilimler ve yönetim bilimleri alanlarında, büyük veri analizi ile bilgileri anlamlandırabilme yetileri kazandırılması da amaçlanıyor.

Yeni lisans programında; iyi bir matematik alt yapısının üzerine “Veri Bilimine Giriş, Veri Bilimi İçin İleri Programlama ve Görsel Veri Analizi, Büyük Veri Teknolojileri, Makine Öğrenmesi, Yapay Zekâ Teknolojileri (Gen Al), Doğal Dil İşleme, Büyük Dil Modelleri (Gemini, Chat GPT), Uygulamalı İstatistik, Ekonometri ve Optimizasyon” dersleri verilecek. Ayrıca; Ekonomi, Finans, Pazarlama, Yönetim Bilimleri, Psikoloji, Siyaset Bilimi ve benzer alanlarda veri bilimine yönelik dersler de eğitim müfredatı içinde yer alacak.

GELECEĞİN EN ÇOK TALEP GÖREN MESLEKLERİNDEN BİRİ OLACAK

Dünya Ekonomik Forumu’nun 2023 yılında yayınladığı “Mesleklerin Geleceği” isimli rapora göre; yapay zekâ ve makine öğrenmesi, veri bilimcisi ve analisti, büyük veri uzmanı, veri mühendisi ve benzeri alanlarda çok sayıda yeni iş imkanının olacağı öngörülüyor. Belirli bir alanda büyük veriden değer yaratmak isteyenlerin katılacağı program ile öğrenciler; veri işleme ve anlamlandırma, istatistiksel modelleme, yapay zekâ, makine öğrenmesi, sonuçları yorumlayabilme, analitik düşünme becerisi, farklı disiplinlerde veri bilimi ve analitiği uygulamaları ve hesaplamalı sosyal bilimler konularında becerilerini geliştirecekler.

Veri Bilimi ve Analitiği Programı mezunlarının; Finans, Enerji, Telekom, Sağlık, E-Ticaret, Medya, Pazarlama, Ulaştırma, İnsan Kaynakları, Kamu Kurumları, Sivil Toplum Kuruluşları ve Uluslararası Kuruluşlar gibi pek çok alanda çalışabilme imkanına sahip olabilecekleri öngörülüyor.

BU Haber İGF HABER AJANSI tarafından servis edilmiştir.

[medyahmet]

Robot Gazetecilik

Edip Emil ÖYMEN

YENİLEŞİM

ABD'de "Anlatı Bilimi" (Narrative Science) adlı bir şirket, çok rakamlı veriden, haber metni çıkartıyor. Ama bu metni çıkartan, gazeteci değil. Bir "yazılım" otomatik olarak çıkartıyor. Yani, metni bir robot çıkartıyor diyebiliriz.

Bu "robotik gazetecilik," Chicago'nun Northwestern Üniversitesi'nin, Medill Gazetecilik Okulu'yla işbirliği yapan, bilgisayar mühendisliği ve dil bilim profesörleri Kristian Hammond ve Larry Birnbaum'un icadı.

Yenilikçilik yapalım derken, gazeteciliğin dibine kibrit suyu döktüklerinin farkında mı bu efendiler acaba?

Otomobil fabrikalarında robotlar ilk kez görüldüğünde, otomotiv sanayii, Mavi Tuna valsi eşliğinde, robotların "dansı"nı reklam filmi yapmıştı övünçle... 1970'lerden bugünlere kadar robotların (bilgisayar da diyebiliriz) girmediği tek tük alanlardan biri gazetecilikti. Şimdi, "Narrative Science" sayesinde bu kalede bir gedik açıldı.

Forbes gibi ekonomi-finans ağırlıklı bir dergi bu yazılımla "oluşturulmuş" haberleri kullanmaya başladı.

Şimdilik finans ve sporla ilgili "büyük data"yı haber yapabiliyor yazılım. Çünkü, bu tür haberlerde yaratıcılık, imge, espri, çıkarsama yok. Düz ve sadece veriye dayalı bir anlatı yeterli.

Aslında, ne olursa olsun, gazeteciliğin elbette her alanına bu tür bir yazılım giremez. Rakamsal veri kullanmayan kültür, sanat, siyaset, hatta ekonomi haberciliğinde otomasyon şimdilik mümkün değil.   Düşünsenize: TÜİK'in enflasyon verileri örneğin, pekala bu otomatik sistemle haber yapılabilir. İhracat rakamları için de özel bir haber dili gerekmez. Şuradan buraya çıktı, şu kadar arttı azaldı gibi "düz" ifadeyle pekala yapılabilir.

Bunun anlamı açık: Klasik gazete yayıncılığı -özellikle- bilgi toplumu olmuş yörelerde biçim değiştirmezse, ölüyor. Marka gazeteler şimdilik ayakta. Ama borçları ve yükümlülüklerine karşılık, reklam gelirlerinde sürekli azalma, onlara parlak bir gelecek vaad etmiyor. En "ikon" gazete New York Times için örneğin, hesap-kitap, çarp-böl, "2015'ten sonra şimdiki finansal ve örgütlenme yapısıyla ayakta kalması zor" denilmekte açıkça. Hatta, NYT'nin "dönüşümü" için mutlak bir tarih de önerildi: 2014. Yani, o tarihe kadar ya yeniden yapılanacak, ya da kaçınılmaz bir şekilde iflasa doğru sürüklenecek. Çok acı, ama bilgi toplumlarında maalesef yeni medyanın dayattığı yeni düzende durum bu.

ABD'nin dünyaca saygın iletişim okullarından Poynter Institute'un iki öğretim üyesi Robin Sloan ve Matt Thompson, 9 Mart 2014'te New York Times'ın basılı bir gazete olmaktan çıkacağını ilan etti bile.

Bu uçuk fikre göre, basılı gazetenin yerini EPIC adlı yepyeni bir sistem alacak. EPIC, "Yenilenen Kişisel Haber Üretimi" anlamına: "Evolving Personalized Information Construct". Haberi, milyarlarca kişiye, sadece ilgilendiği konuda ve biçimde, istediği anda istediği ayrıntıda sunan kişisel bir enformasyon sistemi.

Böylesi ileri teknolojik hoşluklara uzak ülkeler elbette var. Bilgi toplumu olamamış bu ülkelerde günlük gazete yayıncılığı 19 ve 20. yüzyıl iş modeliyle yürümeye devam...

KAYNAKÇA: