1. Büyük Veri Nedir?

• Büyük Veri Tanımı: Büyük veri kavramı ve önemi.

• Büyük Veri Özellikleri (3V): Hacim (Volume), Hız (Velocity), Çeşit (Variety) ve bu özelliklerin iş dünyasındaki etkileri.

• Büyük Veri Çeşitleri: Yapısal, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasındaki farklar.

2. Büyük Veri Teknolojileri ve Araçları

• Hadoop: Büyük verinin işlenmesinde kullanılan temel açık kaynaklı yazılım çerçevesi.

• Spark: Hadoop’un sunduğu imkanları geliştirerek, hızlı veri işleme süreçleri sunan bir başka popüler araç.

• NoSQL Veritabanları: Verilerin hızlı ve esnek bir şekilde depolanması için kullanılan veritabanları (MongoDB, Cassandra, CouchDB, vb.).

• Data Warehousing ve Data Lakes: Veri ambarları ve veri göletlerinin kullanımı, veri depolama yöntemleri.

3. Veri Madenciliği Nedir?

• Veri Madenciliği Tanımı: Veri madenciliğinin amacı ve iş dünyasında nasıl kullanıldığı.

• Veri Madenciliği Süreci: Verinin toplanması, ön işlenmesi, model oluşturma, sonuçların değerlendirilmesi.

• Veri Madenciliği Teknikleri: Sınıflandırma, kümeleme, regresyon analizi, ilişkilendirme ve anomali tespiti gibi yöntemler.

4. Veri Madenciliği Algoritmaları ve Yöntemleri

• Sınıflandırma Yöntemleri: Karar ağaçları, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) gibi algoritmalar.

• Kümeleme Yöntemleri: K-means, hiyerarşik kümeleme, DBSCAN.

• Regresyon Teknikleri: Lineer regresyon, lojistik regresyon, destek vektör makineleri (SVM).

• Zaman Serisi Analizi: Zaman serisi verilerini analiz etme, geleceğe yönelik tahminler yapma.

5. Veri Madenciliği Uygulamaları

• Pazarlama ve Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM): Müşteri segmentasyonu, davranış analizi ve öneri sistemleri.

• Sağlık Sektöründe Veri Madenciliği: Hastalık tahminleri, hasta davranışı analizi ve tedavi önerileri.

• Finansal Analiz ve Risk Yönetimi: Dolandırıcılık tespiti, kredi skorlama ve risk analizi.

• Perakende ve E-Ticaret: Satış tahminleri, stok yönetimi ve fiyat optimizasyonu.

6. Büyük Veri ve Veri Madenciliği Uygulamalarında Etik

• Veri Güvenliği: Büyük veri analizlerinde kişisel veri güvenliği ve mahremiyetin korunması.

• Etik Sorunlar: Veri madenciliği ve yapay zeka kullanırken karşılaşılan etik ikilemler.

• Yasal Düzenlemeler: GDPR ve diğer veri koruma yasalarının büyük veri projeleri üzerindeki etkileri.

7. Veri Görselleştirme ve Raporlama

• Veri Görselleştirme Teknikleri: Veri setlerinin daha iyi anlaşılabilmesi için görselleştirme yöntemleri.

• BI Araçları (Business Intelligence): Tableau, Power BI, QlikView gibi araçlarla veri raporlama ve analitik görselleştirme.

• Raporlama ve Karar Verme: Veri analizinden elde edilen bilgilerin raporlanması ve karar süreçlerine entegrasyonu.

8. Büyük Veri ve Veri Madenciliği İçin Gelecek Trendler

• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Büyük veri analizlerinde yapay zekanın artan rolü.

• Veri Akışlarının Gerçek Zamanlı Analizi: Gerçek zamanlı veri akışlarını analiz etme ve anında kararlar alma.

• IoT ve Büyük Veri: Nesnelerin interneti (IoT) ile veri toplama ve büyük veri entegrasyonu.

9. Büyük Veri ve Veri Madenciliği Proje Yönetimi

• Proje Yönetim Yöntemleri: Büyük veri ve veri madenciliği projelerini yönetme stratejileri.

• Veri Analizi ve İş Zekası Araçları: Analitik araçlarla proje yönetimi ve stratejik karar destek sistemleri.

• Veri Projelerinin İzlenmesi ve Değerlendirilmesi: Performans göstergeleri ve proje başarı ölçütleri.

10. Büyük Veri ve Veri Madenciliği Kariyer Olanakları

• Veri Bilimcisi ve Veri Analisti: Bu alandaki kariyer fırsatları ve gerekli beceriler.

• Veri Mühendisliği: Veri mühendisliği ve büyük veri altyapıları üzerine uzmanlık.

• Veri Madenciliği Danışmanlığı: Şirketlere veri analizi hizmeti sağlayan profesyoneller için kariyer yolları.