Exploratory Data Analysis (EDA) ve Veri Temizliği
Veri Bilimi ve Büyük Veri Mühendisliği serisinin 3. bölümü: Exploratory Data Analysis (EDA) ve Veri Temizliği hakkında detaylı inceleme.
Exploratory Data Analysis (EDA) ve Veri Temizliği
Giriş
Veri Bilimi ve Büyük Veri Mühendisliği serimizin 3. bölümünde, "Exploratory Data Analysis (EDA) ve Veri Temizliği" konusunu derinlemesine inceliyoruz. Günümüz teknolojisinde bu konunun önemi giderek artıyor.
Neden Önemli?
Modern yazılım geliştirme süreçlerinde Exploratory Data Analysis (EDA) ve Veri Temizliği kritik bir rol oynar. Hem performans hem de kullanıcı deneyimi açısından (UX) büyük fark yaratır.
Temel Prensipler
- Sürdürülebilirlik: Kodun ve mimarinin uzun vadeli başarısı.
- Ölçeklenebilirlik: Büyüyen sistemlere uyum sağlama.
- Güvenlik: En baştan itibaren güvenli yapı taşları.
Uygulama Örnekleri
Geliştiriciler genellikle şu hataları yapar:
- Yetersiz planlama
- Yanlış araç seçimi
- Performans metriklerini göz ardı etme
"Teknoloji sadece bir araçtır, asıl olan çözümdür."
Sonuç
Bu makalede Exploratory Data Analysis (EDA) ve Veri Temizliği konusunun temellerine değindik. Bir sonraki yazımızda daha ileri teknikleri inceleyeceğiz.
Stay tuned! 🚀