Veri bilgeliği

Veriye Giriş

Joe Franklin

Senior Curriculum Manager, DataCamp

Zihinsel modeller

Düşünen beyin

Zihinsel modeller, çevremizdeki geniş veri dünyasını anlamak için bir çerçeve sunar

Veriye Giriş

DIKW piramidi

DIKW piramidi

Veriye Giriş

Ham veri

Veri, DIKW Piramidi’nin temelidir

  • Ham veri: bağlamı olmayan veri

  • Örnek A: 4, %80, bulutlu, 75

  • Örnek B: parti, park, 2, 15

$$

Veri vurgulu DIKW

Veriye Giriş

Bilgi oluşturma

Bilgi, bağlamı olan (düzenlenmiş) veridir

$$

Bilgi vurgulu DIKW piramidi

Veriye Giriş

Bilgi oluşturma

Bilgi, bağlamı olan (düzenlenmiş) veridir

Örnek A:

Veri: 4 80 bulutlu 75
Bilgi: 4 inç %80 olasılık dışarısı bulutlu 75 derece

Örnek B:

Veri: parti park 2 15
Bilgi: doğum günü partisi caddenin karşısındaki park yaş 2 15 misafir
Veriye Giriş

Bilgi güçtür

$$

  • Yalnızca bilgi karar doğurmaz
  • Bilgi noktalarını birbirine bağlamak
  • Bilgi, anlam katılmış bilgidir

$$

Bilgi vurgulu DIKW piramidi

Veriye Giriş

Veri:

  • Örnek A: 4, %80, bulutlu, 75
  • Örnek B: parti, park, 2, 15

Bilgi:

  • 4 inç, %80 olasılık, dışarısı bulutlu, 75 derece
  • Doğum günü partisi, caddenin karşısındaki park, yaş 2, 15 misafir

Bilgelik:

  • Şu anda dışarısı bulutlu ve 75 derece; bu gece 4 inç yağmur yağma olasılığı %80. James’in ikinci doğum günü partisi yarın karşıdaki parkta, 15 misafir olacak.
Veriye Giriş

Bilgeliğe ulaşmak

$$

  • En zor kısım
  • Öngörüler: parçaları bağlayarak bilgiye daha çok anlam katar
  • Daha iyi kararlar için bilgiyi uygulayın

$$

Bilgelik vurgulu DIKW piramidi

Veriye Giriş

Bilgelik elde edildi!

 

Bilgi:

  • Şu anda dışarısı bulutlu ve 75 derece; bu gece 4 inç yağmur yağma olasılığı %80. James’in ikinci doğum günü partisi yarın karşıdaki parkta, 15 misafir olacak.

 

Bilgelik:

  • Bu gece muhtemelen yağmur yağacağı ve park çamurlu olacağı için, James’in ebeveynleri on beş misafir için alternatif oyunlar planlamalıdır.
Veriye Giriş

Haydi pratik yapalım!

Veriye Giriş

Preparing Video For Download...