{"id":1694,"date":"2025-02-02T13:43:57","date_gmt":"2025-02-02T13:43:57","guid":{"rendered":"https:\/\/endustri40.bktechin.com\/2025\/02\/02\/veri-madenciliginde-kullanilan-programlama-dilleri\/"},"modified":"2025-02-10T22:11:40","modified_gmt":"2025-02-10T22:11:40","slug":"veri-madenciliginde-kullanilan-programlama-dilleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endustri40.com\/en\/veri-madenciliginde-kullanilan-programlama-dilleri\/","title":{"rendered":"Veri Madencili\u011finde Kullan\u0131lan Programlama Dilleri"},"content":{"rendered":"

Veri madencili\u011fi <\/strong>güçlü ve sofistike analizlere ihtiyaç duyan gerçek zamanl\u0131 prosesler için günümüzün olmazsa olmazlar\u0131 aras\u0131nda yer al\u0131yor. Endüstri 4.0<\/a><\/strong>’\u0131n yap\u0131 ta\u015flar\u0131ndan olan büyük veri ve bulut<\/a><\/strong> depolama gibi çözümler, veri madencili\u011fine duyulan ihtiyac\u0131n artmas\u0131na neden oluyor. Peki devasa bilgi setleri aras\u0131nda etkili ay\u0131klama yapmak için hangi araçlar\u0131 kullanmal\u0131y\u0131z?<\/strong><\/em><\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>R<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

1997'den beri revaçta olan bu yaz\u0131l\u0131m, Matlab ve SAS gibi pahal\u0131 istatistiksel yaz\u0131l\u0131mlara kar\u015f\u0131 güçlü bir bedava alternatif oldu. Son y\u0131llarda veri biliminin alt\u0131n çocu\u011fu haline gelen R dili sadece istatistikçiler için de\u011fil, Wall Street tüccarlar\u0131, biyologlar, silikon vadisi programc\u0131lar\u0131 aras\u0131nda da epey popüler hale geldi. Google<\/a><\/strong>, Facebook, Bank of America ve New York Times gibi firmalar R dilini kullan\u0131yorlar ve böylece bu dil ticari anlamda daha da yayg\u0131nla\u015f\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

R dili basit ve apaç\u0131k bir görünüme sahip. Sadece birkaç sat\u0131r kod ile kompleks veri setleri aras\u0131ndan ay\u0131klama yapabilir, sofistike model fonksiyonlar\u0131 içerisinde verileri manipüle edebilir ve gösteri\u015fli grafikler ile numaralar\u0131 temsil edebilirsiniz. <\/span><\/span>R dilinin en de\u011ferli taraf\u0131 etraf\u0131nda enerjik bir ekosistemin geli\u015ftirilmi\u015f olmas\u0131d\u0131r. R dili toplulu\u011fu, zaten zengin olan fonksiyon setlerine \u015fu an bile yeni paketler ve özellikler ekliyor. Tahminlere göre 2 milyondan fazla ki\u015fi R dilini kullan\u0131yor. Yap\u0131lan bir ankete göre, veri biliminde R dili %61 oy ile en çok kullan\u0131lan dil seçilmi\u015ftir ve %39 ile kendisini Python takip etmi\u015ftir.<\/strong><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Wall Street sektöründe de çok popüler hale gelmi\u015f bir dil. Bank of America’n\u0131n müdürü Niall O’Conner’a göre finansal modeller hala excel ile görselle\u015ftirilseydi analistler sabahlamak zorunda kalacakt\u0131. <\/span><\/span>Veri modellemede R dili muhakkak ba\u015fvurulmas\u0131 gereken bir dil, ancak büyük çapl\u0131 i\u015fler için firmalar\u0131n ihtiyaçlar\u0131n\u0131 görmede s\u0131n\u0131rl\u0131 hale gelebiliyor ve birçok ki\u015fiye göre ba\u015fka diller R dili yerini almaya ba\u015flad\u0131 bile.<\/span><\/p>\n

R dili daha çok tasarlamak ve karalamak amaçl\u0131, in\u015fa etmek amaçl\u0131 de\u011fil. Google’\u0131n sayfa s\u0131ralamas\u0131nda ya da Facebook’un arkada\u015f tavsiye eden algoritmas\u0131n\u0131n çekirde\u011finde bu dile rastlayamazs\u0131n\u0131z. Mühendisler prototiplerini R dili ile meydana getirirler ancak i\u015f ciddi programlamaya<\/a><\/strong> geldi\u011finde mühendisler Java ya da Python dilini tercih ederler.<\/span><\/span><\/p>\n

Paul Butler R dili kullan\u0131m\u0131nda ünlü biri<\/strong>, kendisi Dünya Facebook haritas\u0131n\u0131 in\u015fa ederken 2010 y\u0131l\u0131nda R dilinin zengin görsel kapasitelerini kullanm\u0131\u015ft\u0131. Ancak Butler bile, büyük veri setlerinde bu dilin yava\u015f ve hantal kald\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtiyor. Peki, R dili yerine kendisi hangi dili tercih ediyor?<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

<\/span>PYTHON <\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Python’un hem R dili gibi h\u0131zl\u0131 ve sofistike veri madencili\u011fi kabiliyeti var hem de ürünleri in\u015fa etmek çok daha pratik. Python dilini ö\u011frenmek daha kolay ve daha sezgisel. Bunun yan\u0131 s\u0131ra, istatistiksel analizleri<\/a><\/strong> çözmede daha kabiliyetli oldu\u011fu için son y\u0131llarda ekosistemi inan\u0131lmaz derecede ço\u011fald\u0131. <\/span><\/span>Son y\u0131llarda en çok geçi\u015f yap\u0131lan dil Python olmu\u015ftur. Bilhassa R dilinden Python’a çok fazla geçi\u015f gerçekle\u015fmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Veri i\u015flemede i\u015fin büyüklü\u011fü ile mant\u0131\u011f\u0131 aras\u0131nda sürekli bir mübadele olur ancak Python bu iki konuyu uyum içinde yürütmede ba\u015far\u0131l\u0131. IPython notebook ve NumPy hafif i\u015fler için karalama defteri amac\u0131yla kullan\u0131labilirken, Python orta ölçekli veri i\u015fleme i\u015fleri için çok güçlü bir araç. Python ’un di\u011fer bir avantaj\u0131 ise zengin bir veri toplulu\u011funa sahip olmas\u0131 ki bu topluluk muazzam say\u0131da araç ve özellik sunuyor.<\/span><\/span><\/p>\n

Bank of America altyap\u0131s\u0131nda yeni ürünlerini olu\u015ftururken ve bunlar\u0131n ara yüzlerini olu\u015ftururken Python’u kullan\u0131yor. O’Donnell’a göre Python kapsam\u0131 hem geni\u015f hem de esnek, bu da insanlar\u0131n bu dile yönelmesini sa\u011fl\u0131yor. <\/span><\/span>Ancak yine de en performans\u0131 dil bu dil de\u011fil, büyük ölçekli i\u015flerin hakk\u0131n\u0131 bazen verebiliyor bazen veremiyor.<\/span><\/p>\n

<\/span>JULIA<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Veri biliminin büyük oyuncular\u0131 R dili, Python, Java, MatLab ve SAS’dir. Ancak yine de doldurulmas\u0131 gereken bo\u015fluklar mevcut ve Julia yeni gelen alternatifler aras\u0131nda üzerinde gözünüz olmas\u0131 gereken bir dil.<\/span><\/span><\/p>\n

Geni\u015f çapl\u0131 endüstriyel<\/a><\/strong> uygulamalar için Julia hala fazla içine kapan\u0131k. Ancak veri uzmanlar\u0131 Julia’n\u0131n yak\u0131n zamanda R dilinden ve Python’dan krall\u0131\u011f\u0131 alaca\u011f\u0131na eminler. Julia üst seviye, h\u0131zl\u0131 ve olaylar\u0131 iyi ifade eden bir dil. R dilinden daha h\u0131zl\u0131 çal\u0131\u015f\u0131r, Python’dan daha büyük ölçeklerde çal\u0131\u015fma potansiyeli var ve ö\u011frenilmesi kolay bir dil.<\/span><\/span><\/p>\n

Butler’a göre Julia dili ke\u015ffedilmeye ba\u015fland\u0131 ve h\u0131zla gelmeye devam ediyor. Bu dil ile Python ve R dili ile yapabilece\u011fin her \u015feyi yapabilirsiniz. Driscoll’a göre ise Julia dili genç, ancak enerjisi ve potansiyeli çok yüksek bir dil.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

<\/span>JAVA<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Java ve Java bazl\u0131 çerçeveler, Silikon Vadisi'ndeki teknoloji firmalar\u0131n ana iskeleti haline gelmi\u015f durumda. Twitter, Linkedin veya Facebook’un veri mühendislik alt yap\u0131s\u0131na bakt\u0131\u011f\u0131n her yerde Java’y\u0131 görürsünüz der Driscoll.<\/span><\/span><\/p>\n

Görselle\u015ftirme aç\u0131s\u0131ndan Java R dili ve Python kadar ba\u015far\u0131l\u0131 de\u011fil, ayr\u0131ca istatistiksel modelleme i\u015finde de en iyisi de\u011fil. Ancak prototiplemeye<\/a><\/strong> ihtiyaç varsa ve büyük ölçekli sistemleri in\u015fa etmek gerekiyorsa Java halen en güvenli limanlardan biri.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>HADOOP ve HIVE<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Veri i\u015flemindeki muazzam talebi kar\u015f\u0131layabilmek için Java bazl\u0131 araçlar sürekli tercih ediliyor. Veri y\u0131\u011f\u0131n\u0131n üstesinden gelmek için HADOOP popüler hale geldi. Birçok alternatiflerine göre daha yava\u015f çal\u0131\u015f\u0131yor ancak inan\u0131lmaz kesin sonuçlar veriyor ve arka plan analizlerinde çok iyi i\u015fler aç\u0131\u011fa ç\u0131kar\u0131yor. Ayr\u0131ca HIVE ile çok iyi bir iki olu\u015fturarak sorgu bazl\u0131 i\u015flemleri iyi çözüyorlar.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>SCALA<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Scala, Java temelli ba\u015fka bir dil ve Java’ya çok benziyor. Büyük çapl\u0131 makine ö\u011frenimi i\u015fiyle u\u011fra\u015fanlar, yüksek seviyede algoritma<\/a><\/strong> in\u015fa edenler en çok tercih etti\u011fi araç haline geldi. \u0130fade gücü yüksek, yetenekli ve güçlü sistemlerin in\u015fa edilmesinde iyi bir araçt\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

<\/span>KAFKA ve STORM<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

H\u0131zl\u0131 ve gerçek zamanl\u0131 analizlere ihtiyaç duydu\u011funda ne yapars\u0131n\u0131z? Kafka bu tip durumlarda imdad\u0131n\u0131za yeti\u015fiyor. Yakla\u015f\u0131k be\u015f senedir bu i\u015fte faaliyet göstermesine kar\u015f\u0131n, son zamanlarda ak\u0131\u015f i\u015flemlerinde popüler hale geldi. <\/span><\/span>Kafka, Linkedin içinde do\u011fan, ultra h\u0131zl\u0131 sorgu mesajla\u015fma<\/a><\/strong> sistemidir. Kafka’n\u0131n kötü taraf\u0131 nedir diye soracak olursan\u0131z, o kadar h\u0131zl\u0131 ki gerçek zamanl\u0131 analizlerinde gözünden bir \u015feyler kaç\u0131rarak hatalara neden oluyor.<\/span><\/p>\n

Keskinlik ve h\u0131z konusunda bir denge olmas\u0131 gerekiyor. Yani Silikon Vadisi'ndeki birçok firma iki yoldan ilerliyor. Kafka ya da Storm’u gerçek zamanl\u0131 analizler için kullan\u0131rken, Hadoop’u ise y\u0131\u011f\u0131n i\u015flemlerinde kullanarak yava\u015f ama süper keskin sonuçlar elde ediyorlar. <\/span><\/span>Storm, Scala ile yaz\u0131lm\u0131\u015f ba\u015fka bir araç. Emin ad\u0131mlarla ilerlemek için Silikon Vadisi'nde tercih edilen bir araç haline geldi. Twitter’in alt yap\u0131s\u0131nda birçok i\u015flemlerde Storm’a denk geliriz.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Kaynak:<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

\u25bafastcompany<\/span><\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Veri madencili\u011fi, Harvard Business Review\u2019e g\u00f6re 21.YY en de\u011ferli mesleklerinden biri. En de\u011ferli madenin art\u0131k petrol de\u011fil, veri oldu\u011fu g\u00fcn\u00fcm\u00fczde m\u00fc\u015fterinin ne alaca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6nceden tahmin etmek, olaylar\u0131 analiz etmek \u00f6nemli stratejilerin par\u00e7alar\u0131 haline geliyor. Bu yaz\u0131m\u0131zda veri madencili\u011finde kullan\u0131lan dillerini derledik.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[7],"coauthors":[],"class_list":["post-1694","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","tag-endustri-4-0","pmpro-has-access"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1694","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1694"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1694\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29745,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1694\/revisions\/29745"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1694"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1694"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1694"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=1694"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}