Büyük veriler, geleneksel veri işleme uygulamalarının verimli bir şekilde depolama, işleme ve analiz etme kapasitesinin ötesinde son derece büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Yüksek hızda üretilen ve sosyal medya, IoT cihazları, sensörler ve iş uygulamaları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen büyük bir hacim yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içerir.
İşte büyük verilerin bazı temel yönlerine genel bir bakış:
Cilt: Büyük veriler saf hacmi ile karakterize edilir. Geleneksel veritabanları ve veri işleme araçları, veri kümelerini petabaytlar, exabaytler ve hatta daha büyük sırayla işleyemez.
Hız: Büyük veriler yüksek hızda üretilir ve gerçek zamanlı veya gerçek zamana yakın işlem ve analiz gerektirir. Örneğin, IoT cihazlarından, sosyal medya ve finansal işlemlerden elde edilen veriler hızlı bir şekilde üretilir.
Çeşitlilik: Büyük veriler yapılandırılmış veriler (örn. Veritabanları ve elektronik tablolar), yarı yapılandırılmış veriler (örn. JSON, XML) ve yapılandırılmamış veriler (örn. Metin, görüntüler, videolar) dahil olmak üzere çeşitli şekillerde gelir. Bu farklı veri türlerini analiz etmek ve işlemek zordur.
Doğruluk: Büyük veriler genellikle ondan elde edilen içgörülerin güvenilirliğini etkileyebilecek kalite ve doğruluk sorunlarına sahiptir. Veri belirsizliği ile uğraşmak, büyük veri analitiğinin kritik bir yönüdür.
Değer: Büyük verilerin nihai amacı, verilerden değerli bilgiler ve bilgi elde etmektir. Büyük verilerin analiz edilmesi, daha iyi karar vermeye, operasyonel verimliliğin gelişmesine ve yeni iş fırsatlarının keşfedilmesine yol açabilir.
Makaleye Genel Bakış
- Bölüm 1: OnlineExamMaker – AI ile büyük veri sınavı oluşturun ve paylaşın
- Bölüm 2: 15 Büyük Veri Testleri Sorular ve Cevaplar
- Bölüm 3: AI Soru Jeneratörü kullanarak otomatik olarak test soruları oluşturun
Bölüm 1: OnlineExamMaker – AI ile büyük veri sınavı oluşturun ve paylaşın
OnlineExamMaker, otomatik derecelendirme büyük veri becerileri değerlendirmeleri oluşturmak için güçlü bir AI ile çalışan değerlendirme platformudur. Eğitimciler, eğitmenler, işletmeler ve saatlerce soru hazırlamadan soru hazırlamadan ilgi çekici sınavlar oluşturmak isteyen herkes için tasarlanmıştır. AI Soru Jeneratörü özelliği, bir konuyu veya belirli ayrıntıları girmenize olanak tanır ve otomatik olarak çeşitli soru türleri oluşturur.
Değerlendirme organizatörleri için en iyi özellikler:
● Soruları randomize ederek veya soruların sırasını değiştirerek hile yapmayı önleyin, böylece öğrenciler her seferinde aynı soruları almazlar.
● AI Sınav Grader Sınavları ve ödevleri verimli bir şekilde derecelendirme, satır içi yorumlar sunma, otomatik puanlama ve manuel ayarlamalar için “fudge puanları”.
● Sınavları web sitelerine, bloglara yerleştirin veya e -posta, sosyal medya (Facebook, Twitter) veya doğrudan bağlantılarla paylaşın.
● Bulut altyapısı ile desteklenen internet bağımlılığı olmadan büyük ölçekli testi (binlerce sınav/dönem) işler.
Yapay zekayı kullanarak otomatik olarak sorular oluşturun
Bölüm 2: 15 Büyük Veri Testleri Sorular ve Cevaplar
or
1. Soru: Big Data’nın temel bileşenlerinden biri olan “3V” kavramlarının hangisi veri miktarını ifade eder?
A) Variety
B) Velocity
C) Volume
D) Veracity
Cevap: C
Açıklama: Volume, Big Data’da veri miktarını temsil eder ve geleneksel veritabanlarının yönetemeyeceği kadar büyük veri setlerini kapsar.
2. Soru: Hadoop, Big Data işleme için hangi programlama modelini kullanır?
A) SQL
B) MapReduce
C) NoSQL
D) Machine Learning
Cevap: B
Açıklama: Hadoop, büyük veri setlerini dağıtık olarak işlemek için MapReduce modelini kullanır, bu sayede verilerin paralel işlenmesi sağlanır.
3. Soru: Big Data analitiğinde veri gizliliğini sağlamak için hangi yasa sıkça uygulanır?
A) GDPR
B) ISO 9001
C) TCP/IP
D) HTTP
Cevap: A
Açıklama: GDPR, Avrupa Birliği’nde kişisel verilerin korunmasını düzenler ve Big Data uygulamalarında veri gizliliği için temel bir standarttır.
4. Soru: Spark, Big Data işleme araçları arasında hangi özelliğiyle öne çıkar?
A) Yavaş veri işleme
B) Bellek içi (in-memory) işlemeye odaklanma
C) Sadece yapılandırılmış veri desteği
D) Tek bir makinede çalışma
Cevap: B
Açıklama: Spark, verileri belleğe yükleyerek hızlı işlemeye olanak tanır, bu da Hadoop gibi araçlara göre daha yüksek performans sağlar.
5. Soru: Big Data’da veri çeşitliliğini (variety) en iyi hangi örnek temsil eder?
A) Sadece sayısal veriler
B) Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler
C) Küçük veri kümeleri
D) Statik veriler
Cevap: B
Açıklama: Variety, Big Data’da farklı türdeki verileri (metin, görüntü, video vb.) kapsar ve bu çeşitlilik analitik süreçleri karmaşıklaştırır.
6. Soru: NoSQL veritabanları, Big Data’da neden tercih edilir?
A) Sadece ilişkisel veri için uygun olması
B) Esnek şema ve büyük ölçekli veri yönetimi
C) Düşük hızda veri işleme
D) Küçük veri setleri için optimize edilmiş olması
Cevap: B
Açıklama: NoSQL veritabanları, yapılandırılmamış verileri yönetmek için esnek şemalar sunar ve Big Data’nın ölçeklenebilirlik ihtiyacını karşılar.
7. Soru: Big Data’nın veri hızı (velocity) kavramı neyi belirtir?
A) Veri miktarını
B) Verilerin üretim ve işlenme hızını
C) Veri türlerini
D) Veri doğruluğunu
Cevap: B
Açıklama: Velocity, Big Data’da verilerin ne kadar hızlı üretildiğini ve işlenmesi gerektiğini ifade eder, örneğin gerçek zamanlı akış verilerinde kritik rol oynar.
8. Soru: Apache Kafka, Big Data’da hangi amaçla kullanılır?
A) Veri depolama için
B) Veri akışını yönetmek için
C) Makine öğrenimi modelleri için
D) Grafik işleme için
Cevap: B
Açıklama: Kafka, büyük veri akışlarını gerçek zamanlı olarak yönetir ve dağıtık mesajlaşma sistemi olarak Big Data mimarilerinde yaygın olarak kullanılır.
9. Soru: Big Data analitiğinde veri madenciliği (data mining) nedir?
A) Verileri silme süreci
B) Verilerden bilgi çıkarma ve patern bulma
C) Veri depolama
D) Veri paylaşımı
Cevap: B
Açıklama: Veri madenciliği, Big Data’da ham verilerden faydalı bilgiler ve desenler çıkarmak için kullanılan bir analitik yöntemdir.
10. Soru: HDFS (Hadoop Distributed File System), Big Data’da neyi sağlar?
A) Tek bir makinede veri depolama
B) Dağıtık ve güvenilir veri depolama
C) Yalnızca okuma işlemleri
D) Küçük dosyalar için optimize edilmiş sistem
Cevap: B
Açıklama: HDFS, büyük veri setlerini birden fazla makineye dağıtarak depolama ve erişim sağlar, bu da veri kaybını önler.
11. Soru: Big Data’da veri doğruluğu (veracity) sorunu neyi kapsar?
A) Verilerin hızını
B) Verilerin tutarlılık ve güvenilirliğini
C) Verilerin miktarını
D) Verilerin türlerini
Cevap: B
Açıklama: Veracity, Big Data’da verilerin kalitesini ve tutarsızlığını ele alır, örneğin hatalı verilerin analitik sonuçlarını etkileyebileceği anlamına gelir.
12. Soru: TensorFlow, Big Data’da hangi alanda sıkça kullanılır?
A) Veri depolama
B) Makine öğrenimi ve derin öğrenme
C) Veri akışı yönetimi
D) Ağ güvenliği
Cevap: B
Açıklama: TensorFlow, büyük veri setleri üzerinde makine öğrenimi modelleri geliştirmek için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir.
13. Soru: Big Data projelerinde ETL süreci neyi temsil eder?
A) Extract, Transform, Load (Çıkart, Dönüştür, Yükle)
B) Edit, Test, Launch (Düzenle, Test Et, Başlat)
C) Enter, Transfer, Log (Gir, Aktar, Kayıt)
D) Encrypt, Transmit, Link (Şifrele, İlet, Bağla)
Cevap: A
Açıklama: ETL, verileri kaynaklardan çekme, dönüştürme ve depolama süreçlerini kapsar, Big Data’da veri hazırlama için esastır.
14. Soru: Cloud computing, Big Data için hangi avantajı sunar?
A) Sabit donanım gereksinimi
B) Ölçeklenebilirlik ve maliyet tasarrufu
C) Yalnızca yerel veri işleme
D) Düşük erişim hızı
Cevap: B
Açıklama: Cloud computing, Big Data işlemlerinde esnek kaynak kullanımı sağlar ve geleneksel altyapıya göre daha düşük maliyetle ölçeklenebilir.
15. Soru: Big Data’da veri göllerinin (data lakes) avantajı nedir?
A) Yalnızca yapılandırılmış verileri destekler
B) Farklı veri türlerini ham haliyle depolamaya izin verir
C) Veri analizi yapmaz
D) Küçük veri setleri için idealdir
Cevap: B
Açıklama: Veri gölleri, Big Data’da çeşitli veri türlerini depolamaya ve analiz etmeye olanak tanır, bu da veri keşfini kolaylaştırır.
or
Bölüm 3: AI Soru Jeneratörü kullanarak otomatik olarak test soruları oluşturun
Yapay zekayı kullanarak otomatik olarak sorular oluşturun