‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Peki veri nedir?
‫Yani, bu konuda zaten konuştuk ve verinin ne olduğu hakkında bir fikrimiz olmalı.
‫Ayrıca işletmelerin verileri neden önemsediğini de biliyoruz, değil mi?
‫Artık verilerin değerli olduğu bir dünyada yaşıyoruz ve en değerli şirketlerden bazıları veri topladıkları
‫için değerli.
‫Facebook ve Google gibi şirketler para kazanmak için veri satıyor.
‫Ürünlerini geliştirmek için verileri kullanarak müşterilere ürün sağlarlar.
‫Veri yeni altındır.
‫Dolayısıyla işletmeler bunu önemsiyor çünkü verilerini anlamak, YouTube öneri motoru oluşturmak gibi
‫ürünün bir parçası olabilir.
‫Şirketin satış istatistiklerini izlemek için şirketin iyi gidip gitmediğini sorabiliriz ve ayrıca şirketi geliştirmek için verileri kullanabilir
‫ve daha iyisini yapabilir miyiz diye sorabilirsiniz.
‫Neleri geliştirebiliriz?
‫Uygulamalarımızı nasıl daha hızlı hale getirebiliriz?
‫Dolayısıyla işletmeler verilere çok önem veriyor, ancak veri mühendislerinin bu verileri manipüle ederek veya toplayarak
‫ne yaptığını gerçekten anlamak için biraz zaman ayırmak istiyorum.
‫Şimdi dört farklı veri türü hakkında konuşalım.
‫Yapılandırılmış veri diye bir şey olduğunu öğrendik.
‫Şimdi, bu veriler aslında anlamamız ve okumamız için iyi organize edilmiş verilerdir çünkü veriler farklı kaynaklardan
‫farklı şekillerde toplanmaktadır.
‫Değil mi?
‫Ancak bir kez bilgisayarda, genellikle bir tabloda veya matris dediğimiz, okumayı kolaylaştıran bir tabloda standart
‫bir yol vardır.
‫Öznitelikler genellikle sütunlardır ve satırlar genellikle örneklerdir ve bazen girdilere ve yapıya dayalı olarak
‫bir çıktı tahmin ettiğimiz makine öğreniminde gördüğümüz gibi en sağdaki sütunda çıktılarımız
‫vardır.
‫Veriler genellikle MySQL post graphs gibi ilişkisel veritabanları ve SQL sorguları denilen bir şeyi yapmamıza izin veren
‫diğer ilişkisel veritabanları gibi şeylerden gelir.
‫Yani, bilgi toplamak için yapı verileri üzerinde eylemler gerçekleştirmek.
‫Bir de yarı yapılandırılmış veriler var.
‫Hala yapılandırılmış veriler var, ancak genellikle gördüğümüz XML CSV veya JSON formu gibi bir şeyde.
‫Ve bunlar sadece farklı uzantılar ve farklı dosyalarda veri depolamanın farklı yollarıdır.
‫Örneğin, çevrimiçi olarak serbestçe açık olan verileri almak ve veri setleri bulmak, hatta belki yarışmalar yapmak veya diğer insanların not defterlerini
‫görmek ve makine öğrenimi konuları hakkında konuşmak için gerçekten popüler bir web sitesi.
‫Kaggle, aslında kullanabileceğimiz ve üzerinde oynayabileceğimiz veri setlerine bakmamızı sağlıyor.
‫Ve buraya XML gibi bir şey yazarsam.
‫Bana tüm bilgileri veya tüm verileri verecektir.
‫Bunu XML formatında daha büyük hale getirelim.
‫Örneğin, kan hücresi resimlerine tıklarsam.
‫Ve ben.
‫Şuraya bir göz atın.
‫Veri kaynaklarında bazı CSV dosyaları olduğunu görüyorum, ancak bazı XML dosyaları da var.
‫Aşağıya inersem, bazı resimler de var.
‫Yani kullanabileceğimiz farklı veri formatları.
‫Bu arada, burada filtreye tıklarsanız, veri için mevcut dosya türlerinden bazılarını görebilirsiniz.
‫Artık CSP'leri biliyoruz.
‫Bir de JSON var, JSON'a bir göz atalım ve şu bira stillerinden birine gidelim.
‫Aşağı kaydırırsam, JSON formatında ve JSON formatında olduğunu görürüz.
‫Verileri keşfetmek için bu ağaç benzeri yapıya sahip olduğunu görebilirsiniz.
‫Yani CSV'den biraz farklı, verileri düzenlemenin başka bir yolu.
‫Daha önce de söylediğim gibi.
‫Kaggle'da, farklı şeyler kullanan tüm bu tür veri setlerini bulacaksınız.
‫Örneğin SQL Light, bir veritabanı türüdür ve SQL, yani yapılandırılmış veri kullanır.
‫Yani burada SQL Lite yaparsam ve ilişkisel veritabanlarını kullanarak bir şey ararsam.
‫Bunun SQL kullandığını göreceksiniz.
‫Ve bize ne tür bir iletişimi olduğunu söylüyor.
‫Kaggle'ı keşfetmenin pek çok yolu var, ancak bu iki veri türü genellikle iyi organize edilmiş
‫ve CSP'ler için pandas gibi araçlarla manipüle etmemiz kolay.
‫Ve aslında pandalarla SQL de yapabilirsiniz.
‫Üçüncü tür ise yapılandırılmamış verilerdir.
‫Danielle bundan zaten bahsetmişti, değil mi?
‫Bu yapılandırılmamış veri fikri, genellikle kolayca manipüle ve analiz edebileceğimiz basit
‫formatlarda değildir.
‫Bunlar genellikle e-postalar, PDF'ler ya da anlamanın biraz daha zor olabileceği her türlü
‫belge gibi şeylerdir.
‫Yapılandırılmamış.
‫Son olarak, elimizde ikili veriler var.
‫Bunlar ses dosyaları, resim dosyaları, video dosyaları gibi şeylerdir.
‫İkilik sistemde.
‫Yani bilgisayarların anlayabileceği birler ve sıfırlar.
‫Ancak onları kategorize etmek bizim için gerçekten çok zor.
‫Gördüğünüz gibi, yukarıdan aşağıya doğru gidiyor.
‫Gerçekten organize edilmiş, iyi etiketlenmiş bir veriden, özellikle makineler için organize edilmesi biraz daha
‫zor olan bir şeye.
‫Peki neden bu dört veri türü hakkında konuşmak zorundayız?
‫Çünkü çoğu işletme.
‫Elde ettikleri daha büyük veriler sadece yapılandırılmış veriler olmayacak, her türlü veriye, bir
‫şekilde birlikte çalışması gereken her türlü girdiye sahip olacaklar.
‫Dolayısıyla bir veri mühendisinin işlerinden biri, esasen tüm bu veri türlerinin var olduğu gerçeğini kullanmak
‫ve bunları bir şekilde birleştirmek veya işletme için yararlı olacak şekilde düzenlemektir.
‫Burada bir ara verelim ve bir sonraki videoda biraz daha keşfedelim.