Büyük Veri 2025 Bütünleme

Bu bütünleme sınavı; büyük veri teknolojileri (Apache Spark Python) veri analizi yöntemleri makine öğrenmesi modelleri veri anonimleştirme ilkeleri ve sağlık hizmetlerinde büyük veri uygulamaları gibi konuları kapsamaktadır. Sorular genel olarak bilgi güvenliği ve veri işleme süreçlerine odaklanmaktadır.

Büyük Veri Teknolojileri ve Analizi Çalışma Rehberi

Bu çalışma rehberi, büyük veri teknolojileri, veri analizi yöntemleri, bilgi güvenliği ve sağlık sektöründeki büyük veri uygulamaları üzerine kapsamlı bir inceleme sunmaktadır. Belge, temel kavramların pekiştirilmesi amacıyla hazırlanan bir sınav, cevap anahtarı, tartışma soruları ve bir terimler sözlüğünü içermektedir.

——————————————————————————–

Bölüm 1: Kısa Cevaplı Sınav

Aşağıdaki soruları kaynak metindeki bilgilere dayanarak 2-3 cümle ile yanıtlayınız.

Büyük veri teknolojileri geliştirmek için Spark platformu ile entegre edilebilen diller hangileridir ve hangi yaygın dil bu grupta yer almaz?
Veri anonimleştirme sürecinde veri kümesinin niceliği ve niteliği arasındaki ilişki ilkeler açısından nasıl değerlendirilir?
Büyük verinin tarihsel gelişimindeki en önemli dönüm noktalarından biri nedir?
Gerçek zamanlı veri işleme sürecinin temel bileşenleri nelerdir?
Yapay sinir ağlarında kullanılan “aktivasyon fonksiyonu” ve “X” ifadesi neyi temsil eder?
Bilgi güvenliği ihlallerine yönelik getirilen yasal yükümlülüklerin temel amaçları nelerdir?
Apple ResearchKit uygulamasının sağlık araştırmalarındaki temel işlevi ve veri toplama kapasitesi hakkında bilgi veriniz.
Semantik (anlamsal) veriye duyulan ihtiyacın tarihsel kökeni hangi programa dayanmaktadır?
Bilgi güvenliğinin “gizlilik” unsuru neyi ifade eder?
Python ortamında kullanılan reduceByKey komutu büyük veri işlemede hangi amaçla kullanılır?

——————————————————————————–

Bölüm 2: Cevap Anahtarı

Cevap: Spark ile büyük veri teknolojileri geliştirmek için R, Scala, Python ve Java dilleri entegre bir şekilde çalışabilmektedir. Ancak Ruby dili, Spark ile bu amaçla kullanılan diller arasında yer almaz.
Cevap: Anonimleştirme süreci, veri kümesinin niceliğine (miktarına) değil, niteliğine (özelliğine) bağlı olarak gerçekleşmelidir. Ayrıca bu süreç seviyelendirilmiş, çok katmanlı bir çözüm olarak ele alınmalı ve mevcut iş modellerini dikkate almalıdır.
Cevap: Büyük verinin gelişimindeki en kritik dönüm noktası, kapsamlı veriler kullanarak bu verilerin içerisindeki gizli örüntülerin hesaplanabilmesidir. Bu durum, verinin sadece analiz edilmesinden ziyade derin anlamlar çıkarılmasına imkan tanımıştır.
Cevap: Gerçek zamanlı veri işlemede giriş verisi akışı (input data stream), girdi verisi yığını (batches of input data), işlenmiş veri yığını (batches of processed data) ve Spark motoru (Spark engine) temel bileşenlerdir. NoSQL veri tabanları bu akışın doğrudan bir bileşeni olarak tanımlanmamıştır.
Cevap: Basit bir nöron modelinde “aktivasyon fonksiyonu” karar mekanizmasını temsil ederken; “X” ifadesi dış dünyadan alınan girdi değerlerini simgeler. Bu modelde girdiler ağırlıklarla çarpılarak toplama fonksiyonuna iletilir.
Cevap: Bu yükümlülüklerin temel amacı kişisel hak ve hürriyetlerin korunması, dijital mahremiyetin sağlanması ve bireysel kimlik bilgilerinin kötüye kullanımının engellenmesidir. Kötü amaçlı faaliyet yürütenlerin hukuki olarak güçlendirilmesi değil, tam tersine bu faaliyetlerin sınırlandırılması hedeflenir.
Cevap: ResearchKit, cep telefonlarını biyomedikal araştırma cihazlarına dönüştürerek yaklaşık 770 milyon tüketicinin verisine erişebilmektedir. Giyilebilir teknolojilerle entegre çalışan bu sistem, örneğin Jawbone’s Up bilekliği aracılığıyla her gece 60 yıllık uyku verisi toplayabilmektedir.
Cevap: Semantik verinin ortaya çıkışı, 1970’lerin ortalarında Amerika Birleşik Devletleri Hava Kuvvetleri bünyesinde yürütülen Birleşik Bilgisayar Destekli Üretim (ICAM) programının bir sonucu olarak kabul edilir.
Cevap: Gizlilik, bilginin yetkisiz kişilerin eline geçmesinin engellenmesidir. Bu unsur, erişim yetkisi olmayan bireylerin bilgiyi görmesini, değiştirmesini veya herhangi bir şekilde kullanmasını kısıtlamayı amaçlar.
Cevap: reduceByKey komutu, veri kümelerindeki kelimelerin veya anahtarların benzerliğine göre gruplandırılması ve bu grupların frekanslarının (görülme sıklıklarının) hesaplanması amacıyla kullanılır.

——————————————————————————–

Bölüm 3: Deneme (Essay) Soruları

Aşağıdaki konuları kaynak metindeki bilgiler ışığında analiz ederek kapsamlı bir şekilde tartışınız. (Bu bölüm için cevap sunulmamıştır.)

Sağlık Sektöründe Büyük Veri: Kaynaklar ve Zorluklar
- Sağlık verilerinin gruplandırılmasını (epidemiyolojik, işlem, davranış vb.) açıklayarak, bu alanda karşılaşılan teknolojik, ekonomik ve yönetimsel zorlukları değerlendiriniz.
Açık Veri Ekonomisi ve Şeffaflık
- Açık verinin maliyetleri düşürme, yenilikçi çözümler üretme ve hesap verebilirlik üzerindeki etkilerini analiz ediniz.
Büyük Veride Güvenlik Stratejileri
- Hassas bilgilerin korunmasının önemi ve veri koruma kanunlarının bireysel haklar üzerindeki etkisini tartışınız.
Veri Analizi Yöntemlerinin Karşılaştırılması
- Mekânsal analiz, çıkarımsal analiz ve keşif analizi arasındaki temel farkları, kullanım amaçları doğrultusunda açıklayınız.
Makine Öğrenmesi Modelleri ve Algoritmik Karar Verme
- Özellikle pekiştirmeli öğrenme modelinin çalışma prensibini ve yapay sinir ağlarının biyolojik temellerini detaylandırınız.

——————————————————————————–

Bölüm 4: Terimler Sözlüğü

Terim	Tanım
Açık Veri	Herkesin erişimine açık olan, veri kalitesinin harmanlanarak artırıldığı ve sektörler arası çapraz kullanımıyla maliyetleri düşüren veri türü.
Aktivasyon Fonksiyonu	Yapay sinir ağlarında bir nöronun çıktı üretip üretmeyeceğine karar veren karar mekanizması.
Anonimleştirme	Veri setindeki kişisel bilgilerin, bireyin kimliğini açığa çıkarmayacak şekilde, nitelik bazlı ve seviyelendirilmiş olarak düzenlenmesi işlemi.
Çıkarımsal Analiz	Analiz sürecinde veriler arasındaki doğrudan veya dolaylı ilişkileri anlamak için kullanılan yöntem.
E-Nabız	T.C. Sağlık Bakanlığı’nın büyük veri ortamına ve uygulamasına verdiği isim.
Gizlilik	Bilgi güvenliğinde verinin yetkisiz erişim, kullanım ve değişikliğe karşı korunması durumu.
Mekânsal Analiz	İnsan davranış kalıplarını ve bunların mekânsal ifadelerini matematiksel ve geometrik açılardan inceleyen analiz türü.
Pekiştirmeli Öğrenme	Girdi ile başlayan, tek bir doğru cevabın olmadığı ve bir seçim mekanizması ile çalışan makine öğrenmesi modeli.
Perceptron	Yapay sinir ağlarının ve öğrenme parametrelerinin en temel birimi.
Semantik Veri	Verilerin anlamsal ilişkilerini modelleyen, kökeni ICAM programına dayanan veri yapısı.
Spark	Büyük veri teknolojileri geliştirmek için kullanılan; Java, Python, Scala ve R dilleriyle uyumlu çalışan motor.
Storm	Büyük verilerin gerçek zamanlı akışını işlemek için özel olarak tasarlanmış teknoloji.

Büyük Veri 2025 Bütünleme

Sonuçlar

#1. Makine öğrenmesi algoritmalarının başlangıç durumunun girdi olduğu ve tek bir olası cevabın olmadığı bir seçim ile çalışmasını sağlayan öğrenme modeli aşağıdakilerden hangisidir?

#2. Aşağıdakilerden hangisi büyük verinin tarihsel gelişiminde önemli bir dönüm noktası olmuştur?

#3. Aşağıdakilerden hangisi gerçek zamanlı veri işleme bileşenlerinden biri değildir?

#4. T.C. Sağlık Bakanlığı’nın büyük veri ortamına verdiği isim aşağıdakilerden hangisidir?

#5. Bilgi güvenliğindeki ihlallerin tespit edilmesi üzerine kurum ve kuruluşlara kanunlar çerçevesinde yasal yükümlülükler getirilmiştir. Aşağıdakilerden hangisi bu yükümlülüklerin amaçlarından değildir?

#6. İnsan davranış kalıplarını ve mekânsal ifadesini matematik ve geometri bakımından yani konumsal analiz açısından açıklamaya çalışan bir analiz türüdür. Yukarıda bahsi geçen analiz yöntemi aşağıdakilerden hangisinde verilmiştir?

#7. Semantik veriye duyulan ihtiyacın ortaya çıkmasında dönüm noktası olarak kabul edilen olay aşağıdakilerden hangisinde doğru olarak verilmiştir?

#8. Aşağıdakilerden hangisi sağlıkta büyük verinin zorluklarından biri değildir?

#9. word_freq.filter(lambda x:x[1][0:2] == AN ).take(10) Yukarıdaki Python ortamında verilmiş komut aşağıdaki hangi işlemi gerçekleştirmek için yazılmıştır?

#10. Aşağıdakilerden hangisi Apple’ın yeni sağlık uygulaması ResearchKit için verilmiş yanlış bir bilgidir?

#11. reduceByKey Yukarıdaki Python komutu aşağıdaki işlemlerden hangisini gerçekleştirmek için yazılmıştır?

#12. Büyük verilerin gerçek zamanlı akışını işlemek için tasarlanmış büyük veri teknolojisi aşağıdakilerden hangisidir?

#14. Aşağıdakilerden hangisi açık verinin faydalarından biri değildir?

#15. Aşağıdakilerden hangisi anonimleştirmenin ilkelerinden biri değildir?

#16. Analiz sürecinde kullanılan veriler arasındaki doğrudan ya da dolaylı ilişkileri anlamak için ….. yararlanılır. Yukarıdaki cümlede verilen boşluğa aşağıdaki ifadelerden hangisi gelmelidir?

#17. Aşağıda verilen bilgilerden hangisi basit bir nöronun modellenmesi için yanlıştır?

#18. Aşağıdakilerden hangisi sağlık hizmetlerindeki büyük veri kaynaklarının gruplandırmaları içerisinde yer almaz?

#19. Aşağıdakilerden hangisi büyük veriyi korumanın en önemli gerekçelerinden biridir?

#20. Aşağıdakilerden hangisi büyük veri teknolojileri geliştirmek için Spark ile entegre olarak çalışılabilecek bir dil değildir?

Büyük Veri Teknolojileri ve Analizi Çalışma Rehberi

Bölüm 1: Kısa Cevaplı Sınav

Bölüm 2: Cevap Anahtarı

Bölüm 3: Deneme (Essay) Soruları

Bölüm 4: Terimler Sözlüğü

Yorum bırakın Yanıtı iptal et