1. Ana Sayfa
  2. Blog
  3. Veri Analizi Sektöründe Kullanılan Rusça Kelimeler

Veri Analizi Sektöründe Kullanılan Rusça Kelimeler

Viljar Taaniel RebaneViljar Taaniel Rebane
23 Kasım 2023
16 dk okuma
Veri Analizi Sektöründe Kullanılan Rusça Kelimeler

Günümüzde küreselleşen iş dünyasında çok dilli bir yaklaşımın önemi daha da arttı. Veri analizi alanındaki profesyoneller için yabancı dil bilgisi, özellikle de Rusça eğitimi, fark yaratıcı bir avantaj haline gelebiliyor. Zira Rusya, veri bilimi ve analitiği konusunda zengin bir literatüre, kaynaklara ve tabii ki teknolojik gelişmelere sahip bir ülke olarak ön plana çıkıyor. Bu makalemizde, veri analizi sektöründe sıklıkla karşılaşabileceğiniz Rusça terimler ve bu dili öğrenirken karşılaşacağınız bazı özel durumları ele alacağız.

Günümüzde, veri analizi sektöründe başarılı olmanın yollarından biri de farklı dillere ve kültürlere aşina olmaktan geçiyor. Özellikle Rusça, bu alanda kendini geliştirmek isteyen profesyoneller için büyük bir öneme sahip. Peki, neden Rusça öğrenmek veri analizi alanında bu kadar önemli hale geldi? Gelin birlikte bu sorunun cevabını arayalım ve Rusça dilinin inceliklerine adım atalım.

Neden Rusça Öğrenmeliyiz?

Rusya, teknoloji ve veri bilimi konusunda dünya çapında öncü ülkelerden biri. Veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi konularda Rusça kaynaklar oldukça zengin. Bu nedenle, Rusça bilmek size hem sektörde avantaj sağlar hem de yeni bakış açıları kazandırır.

Kültürel ve Teknolojik Bağlantılar

Rusça öğrenmek sadece dil bilgisini artırmakla kalmaz, aynı zamanda Rus kültürünü ve teknolojik gelişmelerini de daha yakından tanıma fırsatı sunar. Örneğin, Rusya'da geliştirilmiş birçok veri analizi aracı ve algoritma dünya genelinde kullanılmaktadır.

Rusça Öğrenirken Karşılaşabileceğiniz Zorluklar ve İpuçları

Rusça öğrenmek, ilk bakışta göz korkutucu olabilir. Kiril alfabesi, Türk alfabesinden oldukça farklıdır ve yeni harfler öğrenmeyi gerektirir. Ancak, bu zorluklar aşılmaz değildir. İşte size bazı ipuçları:

1- Kiril Alfabesini Öğrenin: İlk adım olarak alfabenin harflerini ve seslerini öğrenmeye odaklanın.

2- Temel Kelimelerle Başlayın: Günlük hayatta sık kullanılan kelimeleri ezberleyerek pratik yapın.

3- Dinleme ve Konuşma Pratiği Yapın: Rusça şarkılar dinleyin, filmler izleyin ve telaffuzunuzu geliştirin.

4- Dil Bilgisi Kurallarını Anlayın: Rusça'nın dilbilgisi kurallarını öğrenmek, cümle yapınızı güçlendirecektir.

5- Sabırlı olun ve Azimle Çalışın: Dil öğrenmek zaman alır; pes etmeyin!

Kiril Alfabesine Yakından Bakış

Kiril alfabesi, 33 harften oluşur ve bazı harfler Türkçe'deki seslere benzerken, bazıları tamamen farklıdır. Örneğin:

  • А а - 'a' sesi

  • Б б - 'b' sesi

  • В в - 'v' sesi

  • Г г - 'g' sesi

  • Д д - 'd' sesi

Ancak, Ж ж harfi 'j' sesini verirken, Ц ц harfi 'ts' sesini verir. Bu yeni sesleri öğrenmek başlangıçta zor olabilir, ama pratikle üstesinden gelebilirsiniz.

Veri Analizi Sektöründe Sıkça Kullanılan Rusça Kelimeler

Veri analizi alanında çalışan biri olarak, teknik terimlerin Rusça karşılıklarını bilmek büyük fayda sağlar. İşte bazı temel kelimeler ve anlamları:

  • Данные (Dannıye): Veri

  • Анализ данных (Analiz dannıh): Veri analizi

  • Большие данные (Bolşie dannıye): Büyük veri

  • Машинное обучение (Maşinnoye obuçeniye): Makine öğrenimi

  • Искусственный интеллект (İskusstvennıy intellekt): Yapay zeka

Kelimeleri Doğru Telaffuz Etmek

Telaffuz, dil öğreniminin kritik bir parçasıdır. Örneğin, "Искусственный интеллект" kelimesini doğru telaffuz etmek için şu şekilde bölebilirsiniz:

  • Искусственный (İskusstvennıy): is-kus-stven-nıy

  • Интеллект (Intellekt): in-tel-lekt

Bu şekilde kelimeleri bölerek çalışmak, telaffuzunuzu geliştirecektir.

Rusça'da Sıkça Karşılaşılan İfadeler ve Detaylı Açıklamaları

Veri analizi sektöründe daha spesifik terimlere de ihtiyaç duyabilirsiniz. İşte bunlardan bazıları:

1- Корреляционный анализ (Korrelatsionnıy analiz): Korelasyon analizi. Veriler arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılır.

2- Статистический анализ (Statistiçeskiy analiz): İstatistiksel analiz. Verilerin istatistiksel yöntemlerle incelenmesi anlamına gelir.

3- Обработка данных (Obrabotka dannıh): Veri işleme. Verilerin temizlenmesi ve düzenlenmesi sürecini ifade eder.

4- Визуализация данных (Vizualizatsiya dannıh): Veri görselleştirme. Verilerin grafik ve görsellerle sunulmasıdır.

5- Алгоритм (Algoritm): Algoritma. Belirli bir görevi gerçekleştirmek için adım adım talimatlar seti.

İfadelerin Kullanım Örnekleri

Bu ifadeleri cümle içinde nasıl kullanabileceğinize bakalım:

  • "Для успешного анализа данных необходим качественный сбор и обработка данных." (Verileri başarılı bir şekilde analiz etmek için kaliteli veri toplama ve işleme gereklidir.)

  • "Машинное обучение играет ключевую роль в развитии искусственного интеллекта." (Makine öğrenimi, yapay zekanın gelişiminde kilit bir rol oynar.)

Pratik Yapmanın Önemi ve Öneriler

Rusça öğrenirken, pratik yapmak ve dili günlük hayatınıza entegre etmek çok önemlidir. İşte bazı öneriler:

  • Rusça Kitaplar ve Makaleler Okuyun: Teknoloji ve veri analiziyle ilgili Rusça yayınları takip edin.

  • Online Platformlarda Aktif Olun: Rusça forumlara katılın, sorular sorun ve cevaplar verin.

  • Dil Değişimi Yapın: Rusça konuşan kişilerle iletişim kurarak dil becerilerinizi geliştirin.

  • Mobil Uygulamalardan Yararlanın: Dil öğrenme uygulamalarıyla her gün düzenli olarak pratik yapın.

Günlük Kullanımda İşinize Yarayacak Kelimeler

Veri analizi dışında, günlük hayatta da kullanabileceğiniz bazı temel Rusça kelimeler:

  • Привет (Privet): <u>Merhaba</u>

  • Спасибо (Spasibo): <u>Teşekkür ederim</u>

  • Пожалуйста (Pojaluysta): Lütfen / Rica ederim

  • Как дела? (Kak dela?): Nasılsın?

  • До свидания (Do svidaniya): Hoşçakalın

Bu kelimeleri öğrenerek Rusya'da veya Rusça konuşan kişilerle daha rahat iletişim kurabilirsiniz.

Rus Kültürüne Yakından Bakış

Rusça öğrenmek, aynı zamanda zengin Rus kültürünü keşfetmek demektir. Edebiyat, sanat, müzik ve tarih alanlarında Rusya'nın dünya mirasına katkıları büyüktür. Örneğin:

  • Лев Толстой (Lev Tolstoy): Ünlü yazar, "Savaş ve Barış" eserinin sahibi.

  • Фёдор Достоевский (Fyodor Dostoyevski): "Suç ve Ceza" gibi klasiklerin yazarı.

  • Пётр Ильич Чайковский (Pyotr Ilyich Çaykovski): Dünyaca ünlü besteci.

Bu kültürel öğeleri tanımak, dil öğrenme sürecinizi daha zengin ve keyifli hale getirecektir.

Rusça Dilbilgisi Kurallarına Genel Bir Bakış

Rusça dilbilgisi, dilin yapısını anlamak için önemlidir. İşte bazı temel kurallar:

  • Cinsiyet: Rusça'da isimler eril, dişil ve nötr olarak sınıflandırılır.

  • Стол (Stol): Masa (eril)

  • Книга (Kniga): Kitap (dişil)

  • Окно (Okno): Pencere (nötr)

  • Çoğul Yapma: Genellikle kelimenin sonuna -ы veya -и eklenir.

  • Дом (Dom) - Дома (Doma): Ev - Evler

  • Fiil Çekimleri: Zamana ve kişiye göre fiiller değişir.

  • Я говорю (Ya govoryu): Ben konuşuyorum

  • Ты говоришь (Ty govorish): Sen konuşuyorsun

Bu kuralları öğrenmek, cümle kurma becerinizi geliştirecektir.

İleri Seviye Kelimeler ve İfadeler

Veri analizi konusunda daha derinlemesine çalışmak isteyenler için bazı ileri seviye terimler:

1- Нейронная сеть (Neyronnaya set'): Sinir ağı

2- Обучение с подкреплением (Obuçeniye s podkrepeleniyem): Pekiştirmeli öğrenme

3- Предобработка данных (Predobrabotka dannıh): Veri ön işleme

4- Кластеризация (Klasterizatsiya): Kümeleme

5- Регрессионный анализ (Regressionnıy analiz): Regresyon analizi

Bu Terimlerin Uygulamadaki Yeri

  • "Кластеризация помогает выявить скрытые структуры в данных." (Kümeleme, verilerdeki gizli yapıları ortaya çıkarmaya yardımcı olur.)

  • "Использование нейронных сетей улучшает точность моделей машинного обучения." (Sinir ağlarının kullanımı, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırır.)

Sonuç ve Özet

Rusça öğrenmek, veri analizi sektöründe size yeni kapılar açabilir. Teknik terimlerin yanı sıra, kültürel anlayış ve iletişim becerileri açısından da büyük avantajlar sağlar. Her ne kadar başlangıçta zor gibi görünse de, düzenli pratik ve doğru yöntemlerle bu engelleri aşabilirsiniz.

Unutmayın, yeni bir dil öğrenmek, sadece kelimeleri ve dilbilgisini değil, aynı zamanda <u>yeni bir dünyayı keşfetmektir</u>. Sabırlı olun, kendinize güvenin ve öğrenme sürecinin tadını çıkarın. Böylece, hem kişisel hem de profesyonel yaşamınızda büyük adımlar atabilirsiniz.


Haydi, Rusça öğrenme serüveninize bugün başlayın ve bu zengin dilin sunduğu fırsatları keşfedin!


Yeni bir dil öğrenmek her zaman bir maceradır. Başarılar dilerim!

Reklam

Sıkça Sorulan Sorular

Veri analizi sektöründe kullanılan temel Rusça terimler nelerdir

Veri Analizi ve Rusça Terimler

Veri analizi, çeşitli sektörlerde kritik öneme sahip bir alandır. Özellikle Rusça konuşulan ülkelerde veya Rus pazarlarla çalışan profesyoneller için, dilin teknik terimlerine aşinalık gereklidir.

Veri ve Veri Seti

  • Veriler (Данные): Her türlü bilginin ham halidir.
  • Veri Seti (Набор данных): Analiz için düzenlenmiş veri koleksiyonudur.

Veri Temizleme

  • Veri Temizleme (Очистка данных): Eksik veya hatalı verileri düzeltme sürecidir.
  • Yakalama (Захват): Ham verilerin toplanmasını ifade eder.

Veri Analizi

  • Veri Analizi (Анализ данных): Verilerin incelenmesi ve yorumlanmasıdır.
  • Modelleme (Моделирование): Matematiksel modellerle veri analizi yapılır.

İstatistiksel Terimler

  • Ortalama (Среднее): Veri setinin ortalama değeri.
  • Medyan (Медиана): Ortadaki değeri temsil eder.
  • Standart Sapma (Стандартное отклонение): Veri dağılımının ölçüsüdür.

Veri Görselleştirme

  • Grafik (График): Verilerin görsel temsilidir.
  • Tablo (Таблица): Veriyi düzenli sütunlar halinde gösterir.

Big Data Terimleri

  • Büyük Veri (Большие данные): Devasa veri kümelerini tanımlar.
  • Hadoop (Хадуп): Büyük verilerle çalışan bir yazılım çerçevesidir.

Makine Öğrenimi

  • Makine Öğrenimi (Машинное обучение): Verilerden öğrenen algoritmaları ifade eder.
  • Neural Ağlar (Нейронные сети): Veriyi işleyen matematiksel yapılardır.

Veri analizi alanında iletişimi güçlendirmek için bu temel terimler, Rusça konuşan meslektaşlar veya müşteriler ile akıcı bir diyalog kurmanızı sağlayacaktır. Profesyonellik ve beceri kapasitenizi artıran önemli dil bilgisidir.

Bu terimlerin veri analizi süreçlerindeki özgül rolleri ve önemleri hakkında genel bir açıklama yapabilir misiniz

Veri Analizi Terimleri ve Rolleri

Veri analizi, bilgi toplama ve yorumlama eylemidir. Farklı terimler, bu süreçlerde kilit role sahiptir.

Veri Çıkarımı

Verileri kaynaklardan çıkarırız. Bu, analiz için ilk adımdır. Doğru ve temiz veri çıkarımı önemlidir. İyi bir başlangıç, sağlam analizler üretir.

Data Mining (Veri Madenciliği)

Bilgi keşfidir. Büyük veri setlerinden desenler arar. Öngörülerde ve karar vermede önemli bir rol oynar.

Makine Öğrenimi

Verilerden öğrenir. Algoritmalar, modeller oluşturur. Yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturur. Daha doğru tahminler sağlar.

Big Data (Büyük Veri)

Büyük veri miktarlarıdır. Yönetimi ve analizi özel teknikler gerektirir. Değerlerli bilgiler çıkarır, iş zekası sağlar.

Regresyon Analizi

İlişkileri belirler. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceler. Tahminler yapmamızı sağlar.

Zaman Serisi Analizi

Zamanla değişimleri inceler. Trendleri ve desenleri belirler. Daha iyi kararlar almamıza yardımcı olur.

Anomali Tespiti

Normal dışı durumları bulur. Güvenlik ve dolandırıcılık algılamada kritiktir. Riskleri azaltır.

Sinir Ağları

Beyin işlevini taklit eder. Kompleks desenleri tanır. Makine öğrenimi ve veri madenciliğinde kullanılır.

Her terim, veri analizi sürecinin belirli bir yönünü geliştirir. Bilgiye dönüşen veriler, günümüz dünyasında büyük bir değer yaratır. Akıllı kararlar verme süreçlerinde önemli olan bu terimler, her bilim ve iş alanında uygulanır.

Farklı dillerdeki veri analizi terminolojisinin sektör standartları üzerindeki etkisi nedir?

Veri analizi dilleri, sektörde belirleyici bir rol oynar. Bu dillerin terminolojisi, global iş akışını etkiler. Bu akademik blog yazısında, farklı dillerdeki terminolojinin etkisini inceliyoruz.

Veri Analizi Dillerinin Standartlar Üzerindeki Rolü

Veri analizi, çok dilli platformlardan bilgi çıkarır. Analistlerin dil engelini aşması gerekiyor. Çünkü farklı dillerdeki terminoloji, iş süreçlerine doğrudan etki ediyor.

Terminoloji ve İşbirliği

Veri analizinde ortaklık esastır. Ortak dilin eksikliği, ekipler arası etkileşimi sınırlar. Buna karşın, standart terimler, kolay iletişimi destekler.

Eğitimdeki Etkiler

Terminoloji, eğitim kalitesini de belirler. Standardize edilmiş terimler, öğrenme sürecini hızlandırır. Çünkü öğrenciler karmaşık terimlerle boğuşmak zorunda kalmazlar.

Teknoloji Entegrasyonunda Sorunlar

Farklı dil yapıları, yazılım entegrasyonunu zorlaştıraabilir. Öte yandan, tutarlı terminoloji, teknolojik uyumu güçlendirir.

Farklı Dillerdeki Terminolojinin Standartlar Üzerindeki Etkisi

Diller arası farklılıklar, analiz sonuçlarını da etkiler. Fakat, sektörün kabul ettiği terimler, bu etkiyi minimize eder.

Veri Analitiklerinde Bütünlük

Belirli terimlerin kullanımı, farklı veri kümeleri arasında bütünlük sağlar. Bu da verileri kıyaslama ve entegre etme sürecini basitleştirir.

Karar Alma Süreçleri

Karar vermede terminoloji önemlidir. Birbirinden farklı terimler, karar alma süreçlerini zorlaştırabilir.

Sektörel Standartların Gelişimi

Zamanla, terimler sektör standartları haline gelir. Bu süreç, veri analizinde global bir dilin oluşmasını destekler.

Sonuç olarak,

Farklı dil yapılarındaki terminolojinin standartlar üzerinde büyük etkisi vardır. Bu etki, işbirliği, eğitim, entegrasyon ve analitik süreçleri kapsar. Standardize edilmiş terminoloji, sektörde verimli ve etkili iş akışını sağlar. Bu da global pazarda rekabet gücünü artırır.

İlgili Kurslar

Rusça Eğitimi - Kursu (B1-B2)

Rusça Eğitimi - Kursu (B1-B2)

B1–B2 düzeyinde Rusça: Kiril’de akıcılık, kalıp ifadeler ve bağlama uygun söz varlığı., Konuşma odaklı, ölçülebilir ilerleme.

Rusça Eğitimi - Kursu (A1-A2)

Rusça Eğitimi - Kursu (A1-A2)

Rusça A1–A2: Kiril, temel söz varlığı ve konuşma kalıpları. Aralıklı tekrar ve pratik diyaloglar.

İş Analizi ve Görev Tanımı Eğitimi

İş Analizi ve Görev Tanımı Eğitimi

İş analizi ve görev tanımı: rol netliği, beklenti ve ölçüm. Verimliliği artıran tasarım.

İlgili Makaleler

Veri Analistlerinin Kullanabileceği Rusça Kelimeler

Veri Analistlerinin Kullanabileceği Rusça Kelimeler

22 Kasım 2023
Kimyasal Analiz Sektöründe Kullanılan Rusça Kelimeler

Kimyasal Analiz Sektöründe Kullanılan Rusça Kelimeler

26 Kasım 2023
Yapısal Analiz Sektöründe Kullanılan Rusça Kelimeler

Yapısal Analiz Sektöründe Kullanılan Rusça Kelimeler

25 Kasım 2023
IIENSTITU LogoIIENSTITU

Öğrenmek pahalıdır. Ama bilmemek daha pahalı.

Kurs KategorileriTestlerBlog KategorileriKurumlara Özel EğitimlerDestekAbonelikten ÇıkSözleşmelerSertifika SorgulamaİletişimEnstitü HakkındaGizlilik ve Güvenlik PolitikasıMesafeli Satış Sözleşmesiİptal ve İade KoşullarıÜyelik Sözleşmesi
Takip Et:
figin

© 2012–2026 IIENSTITU - Tüm hakları saklıdır

IIENSTITU
IIENSTITU
EğitimlerEğitmenlerSertifikaBlog
IIENSTITU
Giriş Yap
Данные

Veriler

Данные0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Данные

Türkçe: Yeni verileri aldığımız anda hemen analize başlayacağız.

Аналитика

Analitik

Аналитика0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Аналитика

Türkçe: Veri analizi, süreçlerin optimizasyonu sorununu çözmemizde kilit bir rol oynamaktadır.

База данных

Veri tabanı

База данных0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: База данных

Türkçe: Veritabanını güncellemeliyiz ki bilgiler her zaman güncel kalsın.

Алгоритм

Algoritma

Алгоритм0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Алгоритм

Türkçe: Sence bu algoritma ses tanıma konusunda neden bu kadar yüksek doğruluk sağlıyor?

Машинное обучение

Makine öğrenimi

Машинное обучение0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Машинное обучение

Türkçe: O makine öğrenimi üzerine uzmanlaşmış olup, büyük veri analizi için algoritmalar geliştirmektedir.

Искусственный интеллект

Yapay Zeka

Искусственный интеллект0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Искусственный интеллект

Türkçe: Yapay zeka, makinalar için önceden imkansız gibi görünen bir seviyeye kadar öğrenme ve gelişme kapasitesine sahiptir.

Большие данные

Büyük veriler

Большие данные0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Большие данные

Türkçe: Son zamanlarda şirketler, iş verimliliğini artırmak için büyük veri analitiğine özellikle ilgi gösteriyorlar.

Визуализация данных

Veri görselleştirme

Визуализация данных0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Визуализация данных

Türkçe: Veri görselleştirme, araştırmamızdaki karmaşık eğilimleri ve örüntüleri daha iyi anlamamıza yardımcı olur.

Обработка данных

Veri işleme

Обработка данных0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Обработка данных

Türkçe: Son zamanlarda, iş süreçlerinin verimliliğini artırmak için veri işleme konusuna çok fazla önem veriliyor.

Модель

Model

Модель0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Модель

Türkçe: Bu uçak modeli mühendislerimiz tarafından dikkatlice işlenmiştir ve biz onun hassasiyeti ve ölçeğiyle gurur duyuyoruz.

Прогнозирование

Tahmin etme

Прогнозирование0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Прогнозирование

Türkçe: Önümüzdeki hafta için hava durumu tahmininin, iklim koşullarındaki değişkenlik nedeniyle özellikle zor olması bekleniyor.

Кластеризация

Kümeleme

Кластеризация0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Кластеризация

Türkçe: Veri kümelemesi, web sitemizdeki kullanıcı davranışlarında gizli örüntüleri ortaya çıkarmamıza yardımcı oldu.

Регрессионный анализ

Regrasyon analizi

Регрессионный анализ0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Регрессионный анализ

Türkçe: Reklam bütçesinin satış hacimleri üzerindeki etkisini belirlemek için regresyon analizini kullandı.

Классификация

Klasifikasyon

Классификация0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Классификация

Türkçe: Tartışmaya başlamadan önce araştırmamızda kullanacağımız bitki sınıflandırmasını netleştirelim.

Переменная

Değişken

Переменная0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Переменная

Türkçe: Neden kodum düzgün çalışmıyor?
Belki de fonksiyonda değişkeni yanlış başlatmışsındır.

Выборка

Örneklem

Выборка0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Выборка

Türkçe: Veri örnekleme sonuçlarına göre, kullanıcı davranışında ilginç bir eğilim fark ettik.

Тестирование гипотез

Hipotez testi

Тестирование гипотез0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Тестирование гипотез

Türkçe: Dün istatistikle ilgili ilginç bir makale okudum ve bu makalede araştırmalarda hipotez testlerinin önemine dair ana vurgu yapılmıştı.

Статистический анализ

İstatistiksel analiz

Статистический анализ0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Статистический анализ

Türkçe: Bu piyasa trendini anlamak için elde ettiğimiz verilerin istatistiksel analizini yapmamız gerekiyor.

Корреляция

Korelasyon

Корреляция0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Корреляция

Türkçe: Bu araştırmada eğitim düzeyi ile gelir arasındaki korelasyon oldukça yüksek bulundu.

Выбросы

Emisyonlar

Выбросы0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Выбросы

Türkçe: Kirletici maddelerin emisyonları kritik seviyeye ulaştı ve bizim derhal önlem almak gerekiyor.

Нейронная сеть

Sinir ağı

Нейронная сеть0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Нейронная сеть

Türkçe: Nöron ağı kendi hatalarından öğrenme yeteneğine sahiptir ve her örnekle birlikte giderek daha verimli hale gelir.

Оптимизация

Optimizasyon

Оптимизация0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Оптимизация

Türkçe: Üretimimizin etkinliğini artırmak için tüm çalışma süreçlerinin kapsamlı bir şekilde optimizasyonu gereklidir.

Дерево решений

Karar Ağacı

Дерево решений0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Дерево решений

Türkçe: Yapay zeka alanında, karar ağacı sıklıkla sınıflandırma ve tahmin yapmak için kullanılır.

Случайный лес

Rastgele orman

Случайный лес0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Случайный лес

Türkçe: Dün, bir makine öğrenimi modeli eğitiyordum ve Rastgele Orman yöntemi, test veri seti üzerinde en iyi sonuçları gösterdi.

Градиентный бустинг

Gradyan Arttırma

Градиентный бустинг0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Градиентный бустинг

Türkçe: Makine öğrenme modelini iyileştirmek için gradyan artırma yöntemini kullanmayı denedin mi?

Сверточная нейронная сеть

Evrişimli sinir ağı

Сверточная нейронная сеть0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Сверточная нейронная сеть

Türkçe: Projemizdeki görüntü sınıflandırmayı iyileştirmek için, bilgisayarlı görme görevlerinde yüksek doğruluk oranına sahip olduğu için evrişimli sinir ağı kullanmaya karar verdik.

Обучение без учителя

Öğretmensiz eğitim.

Обучение без учителя0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Обучение без учителя

Türkçe: Yapay zeka dünyasında, öğretmensiz öğrenme, modellerin verilerdeki yapıyı bağımsız olarak bulmalarını sağlar.

Обучение с учителем

Eğitim öğretmen ile.

Обучение с учителем0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Обучение с учителем

Türkçe: Makine öğrenmesi kursumuz kapsamında bugün, gözetimli öğrenme ve onun gerçek hayattaki uygulamalarına odaklanacağız.

Обучение с подкреплением

Pekiştirmeli öğrenme

Обучение с подкреплением0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Обучение с подкреплением

Türkçe: Pekiştirme öğrenmesi, yapay zekanın bir insanın talimatları olmadan satranç oynamayı öğrenmesine olanak tanır.

Аномалия

Anomali

Аномалия0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Аномалия

Türkçe: Doktor Leonov, 'Bu sonuçlara bakın,' dedi, 'Verilerdeki anomali, keşfedilmemiş yeni bir değişken üzerinde düşünmeyi gerektiriyor.'

Метрика

Metrik

Метрика0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Метрика

Türkçe: Pazarlama kampanyamızın etkinliğini artırmak için, konversiyonların kilit metriğini dikkatle takip etmeliyiz.

Точность

Kesinlik

Точность0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Точность

Türkçe: Başarılı bir roket fırlatması için tüm hesaplamaların yüksek derecede hassas olması son derece önemlidir.

Отзывчивость

Yardımseverlik

Отзывчивость0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Отзывчивость

Türkçe: Onun yardıma koşmaktaki tereddütsüzlüğü beni her zaman şaşırtır.

PR-кривая

PR eğrisi

PR-кривая0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: PR-кривая

Türkçe: Toplantı sırasında pazarlama direktörü, son halkla ilişkiler kampanyalarının etkinliğini gösteren yeni bir PR eğrisi grafiği sundu.

ROC-кривая

ROC eğrisi

ROC-кривая0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: ROC-кривая

Türkçe: Analiz sonuçlarını inceledikten sonra şunları söyledi: ROC eğrisi, eğrinin altındaki alanın 0.92 olması sebebiyle modelin mükemmel sınıflandırma yeteneğini gösteriyor.

Перекрестная проверка

Çapraz kontrol

Перекрестная проверка0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Перекрестная проверка

Türkçe: Biz, verilerin tüm kaynaklarla uyumlu olduğundan emin olmak için karşılıklı bir kontrol yapmalıyız.

Точные данные

Kesin veriler

Точные данные0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Точные данные

Türkçe: Makul bir sonuca varabilmemiz için kesin verilere ihtiyacımız var.

Дашборд

Gösterge Paneli

Дашборд0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Дашборд

Türkçe: Bak, gösterge panelini güncelledim ve şimdi tüm ana göstergelere gerçek zamanlı olarak erişebiliyoruz.

Бизнес-аналитика

İş Analitiği

Бизнес-аналитика0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Бизнес-аналитика

Türkçe: Son zamanlarda iş analitiği üzerine yoğun bir şekilde çalışıyorum, bu sayede piyasa eğilimlerini daha iyi anlayabilmek ve stratejimizin etkinliğini artırabilmek amacındayım.

Цепочка значений

Değerler zinciri

Цепочка значений0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Цепочка значений

Türkçe: Veri analizinde başarılı olmak için, değerler zincirinin kaynaktan son kullanıcıya kadar olan kısmını anlamak önemlidir.

Сегментация

Segmentasyon

Сегментация0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Сегментация

Türkçe: Daha etkili bir reklam kampanyası için hedef kitlenin daha ayrıntılı bir şekilde segmentasyona ihtiyacımız var.

Предиктивная аналитика

Tahmine Dayalı Analitik

Предиктивная аналитика0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Предиктивная аналитика

Türkçe: Öngörücü analitik uygulaması, şirketimizin talep tahminlerinde önemli ölçüde daha yüksek bir doğruluk sağlamamıza olanak tanıdı, bu da stok optimizasyonuna ve karın artmasına yol açtı.

Пользовательский интерфейс

Kullanıcı Arayüzü

Пользовательский интерфейс0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Пользовательский интерфейс

Türkçe: Bu uygulamanın kullanıcı arayüzü o kadar sezgisel ki, dedem onu kullanmaya başlamak için yardıma ihtiyaç duymadı.

Фильтрация данных

Veri filtreleme

Фильтрация данных0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Фильтрация данных

Türkçe: Analize başlamadan önce, tüm anomali ve aykırı değerleri dışlamak için verileri filtrelememiz gerekiyor.

Хранилище данных

Veri deposu

Хранилище данных0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Хранилище данных

Türkçe: Sence veri depomuz siber saldırılara karşı yeterince güvenli mi?

ETL Извлечение, преобразование, загрузка)

ETL Extract, Transform, Load)

ETL Извлечение, преобразование, загрузка)0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: ETL Извлечение, преобразование, загрузка)

Türkçe: ETL süreci Extraction, Transformation, Loading Veri Çıkarımı, Dönüştürme, Yükleme) tamamlandıktan sonra, veriler analitik işlemeye hazır olacak.

SQL Структурированный язык запросов)

SQL Structured Query Language)

SQL Структурированный язык запросов)0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: SQL Структурированный язык запросов)

Türkçe: SQL Structured Query Language) öğrendikten sonra, veritabanlarını etkin bir şekilde yönetebildim ve gerekli bilgileri çekebildim.

OLAP Онлайн-аналитическая обработка)

Çevrimiçi Analitik İşleme

OLAP Онлайн-аналитическая обработка)0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: OLAP Онлайн-аналитическая обработка)

Türkçe: Veri analizimizin etkinliğini artırmak için, çevrimiçi analitik işlemeyi önemli ölçüde hızlandıracak ve analistlerimizin çok boyutlu sorgularla daha rahat çalışmalarına olanak tanıyacak bir OLAP sistemi uygulamaya karar verdik.

Система управления базами данных СУБД)

Veritabanı Yönetim Sistemi VYYS)

Система управления базами данных СУБД)0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Система управления базами данных СУБД)

Türkçe: Bilgiyle etkin bir şekilde çalışabilmek için şirketimiz güçlü bir Veritabanı Yönetim Sistemi DBMS) kullanmaktadır.

Ключевой показатель эффективности KPI)

Anahtar Performans Göstergesi KPI)

Ключевой показатель эффективности KPI)0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Ключевой показатель эффективности KPI)

Türkçe: Çalışanlarımızın üretkenliğini değerlendirmek amacıyla, şirketin genel hedeflerine katkılarını objektif bir şekilde ölçmemizi sağlayacak Anahtar Performans Göstergeleri KPI) sistemini uygulamaya koyuyoruz.

Аналитическая отчетность

Analitik raporlama

Аналитическая отчетность0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Аналитическая отчетность

Türkçe: Makul bir karar alabilmek için bu konu üzerine tam bir analitik raporlama gereklidir.

Дата майнинг

Veri madenciliği

Дата майнинг0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Дата майнинг

Türkçe: Son zamanlarda büyük veri kümelerinde yararlı örüntüler bulabilmek için aktif şekilde veri madenciliği öğreniyorum.

Предсказательное моделирование

Tahminsel modelleme

Предсказательное моделирование0:00 / 0:00

Örnek Diyalog: Предсказательное моделирование

Türkçe: Son ekonomik problemlerimiz göz önünde bulundurulduğunda, öngörüsel modelleme, gelecek adımlarımızı planlarken kilit bir rol oynayacaktır.