Veriyi analiz etme, modelleme ve anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir.
Büyük miktarlarda ve genellikle karmaşık veri kümeleridir. Genellikle geleneksel veri işleme araçlarıyla işlenemez.
Bilgisayarların, verilerle eğitim alarak ve deneyimle öğrenmelerini sağlayan bir yapay zeka alt dalıdır.
Büyük veri setlerinden gizli kalmış örüntüleri ve ilişkileri keşfetme sürecidir.
İnsan beyninden esinlenen, veriyi işlemek ve öğrenmek için kullanılan yapay zeka modelidir.
Veri analizi ve makine öğrenmesi için en yaygın kullanılan programlama dilidir.
İstatistiksel hesaplamalar ve veri görselleştirme için kullanılan popüler bir dil ve ortamdır.
Veritabanı yönetim sistemleriyle etkileşimde kullanılan bir dil olup, veri sorgulama için yaygın olarak kullanılır.
Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri geliştirmek için kullanılan bir açık kaynak yazılım kütüphanesidir.
Veri toplama aşaması, doğru verilerin edinilmesi için yapılan başlangıç adımıdır.
Verinin düzeltilmesi ve eksikliklerin giderilmesi sürecidir. Ham veri genellikle eksik veya hatalı olabilir.
Veri üzerinde keşifsel analiz yaparak, verinin yapısını ve ilişkilerini anlamaya yönelik yapılan analizdir.
Veriye uygun bir modelin seçilmesi ve bu modelle verinin analiz edilmesidir. Bu süreçte genellikle makine öğrenmesi teknikleri kullanılır.
Veriyi anlamak ve paylaşmak için grafikler, tablolar ve diğer görsel araçlar kullanarak görselleştirilmesidir.
Gelecekteki olayları tahmin etmek için mevcut verilerden öğrenme sürecidir.
Metin verilerini işlemek ve anlamak için kullanılan bir yapay zeka dalıdır.
Kullanıcıların önceki davranışları veya tercihlerine dayanarak ürün veya içerik önerileri sunan sistemlerdir.
Zaman içinde veri noktalarını analiz ederek trendleri, döngüleri ve diğer örüntüleri keşfetmeye yönelik yapılan analizdir.