Affiliation:
1. HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Veri Bilimi kavramının ortaya çıkması ile birlikte, veriye dayalı karar verme süreçleri ve bu süreçlerde kullanılan yöntemler, klasik istatistiksel yöntemlerin yanı sıra bilişim teknolojilerinin sağladığı olanakların kullanıldığı makine öğrenme, derin öğrenme vb. algoritmaların gelişmesini sağlamıştır. Günümüzde veriyi elde etmeden daha çok, hızla artan bir veri yapısı için veriyi anlama, örüntülerini ortaya koyma, işlevsel biçimde modelleme ve sonuçlarının üretilmesi önem kazanmıştır. Bu nedenle “Veri Bilimi” kavramı istatistik kongrelerinin adı ve içeriğinde de değişime neden olmuştur. Bu çalışma, metin madenciliği kullanılarak istatistik kongrelerinde geçen “Veri Bilimi” kavramının incelemesine odaklanmıştır. Bu kongrelerde sunulan ve bildiri kitaplarında basılan bildirilerin özet içeriklerinin incelenmesi ve eğilimlerinin belirlenmesi, veri biliminde önemli bir yere sahip olan metin madenciliği yöntemleri bakımından incelenmiştir. Çalışma, veri bilimi kavramı ile birlikte kongrelerde yer alan bildirilerin içeriklerinde eğilimleri ortaya koymaktadır.
Publisher
Nicel Bilimler Dergisi based at ESOGU Istatistik Danismanlik Uygulama ve Arastirma Merkezi
Subject
Psychiatry and Mental health,Neuropsychology and Physiological Psychology
Reference33 articles.
1. Albayrak, A. (2020), Doğal Dil İşleme Teknikleri Kullanılarak Disiplinler Arası Lisansüstü Ders İçeriği Hazırlanması, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13(4), 373-383.
2. Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü (AÜ-SBE). Ölçme ve Veri Analitiği Uzaktan Öğretim Tezsiz Yüksek Lisans Programı, https://www.anadolu.edu.tr /akademik/enstituler/2015/olcme-ve-veri-analitigi-uzaktan-ogretim-tezsiz-yuksek-lisans-programi/program-profili, Erişim Tarihi: 14 Şubat 2022.
3. Başkaya, F. ve Aydın, İ. (2017, Eylül, 16-17). Haber Metinlerinin Farklı Metin Madenciliği Yöntemleriyle Sınıflandırılması, 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Malatya, Türkiye.
4. Cao, L. (2017), Data science: A comprehensive overview, ACM Computing Surveys, 50(3), 1-42.
5. Dang, S. and Ahmad, P. H. (2014), Text Mining: Techniques and its Application, IJETI International Journal of Engineering & Technology Innovations, 1(4), 22-25.
Cited by
2 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献