AKADEMİDE YENİ ÇAĞ
CİLT 2 – BÖLÜM 3
Hazırlayanlar: Sude Hereklioğlu ve Feyza İçel
Veri analizi, araştırmalarda güvenilir ve anlamlı sonuçlara ulaşmak için dikkatle yürütülmesi gereken karmaşık bir süreçtir.
Artan veri hacmi ve çeşitliliği, bu sürecin hem teknik hem de yorumsal boyutlarda daha zorlu hâle gelmesine neden olmuştur. Bu çerçevede üretken yapay zekâ araçları, analiz sürecine hız, doğruluk ve açıklık kazandırarak araştırmacılara önemli kolaylıklar sunmaktadır.
Söz konusu araçlar; veri hazırlama, yorumlama ve raporlama gibi aşamalarda yükü hafifletir, araştırmacının karar verme süreçlerini destekler ve analitik düşünmeyi güçlendirir. Böylece analiz süreci daha verimli, sistematik ve tutarlı bir yapıya kavuşur.
Üretken yapay zekâ, veri analizi süreçlerinde hem uygulama kolaylığı hem de araştırma kalitesine katkı açısından önemli bir rol üstlenmektedir.
SPSS: Sosyal Bilimlerden Mühendisliğe Veri Analizi İçin Güçlü İstatistik Aracı
Kullanımı kolay ara yüzüyle sosyal bilimlerden mühendisliğe pek çok alanda istatistiksel analiz sağlayan yazılım. Son sürümlerinde bazı otomatik raporlama ve tahminci analitik özellikleri de bulunmaktadır. SPSS, öğrencilere ve kurumlara özel farklı lisanslama seçenekleri sunmaktadır.
Yardım Merkezi: ibm.com
Kullanım Alanları: İstatistiksel testler, veri görselleştirme, regresyon analizleri.
Akademik Alanlar: Sosyal bilimler, sağlık bilimleri, mühendislik.
Kimler İçin: Veri analizi yapan araştırmacılar, lisansüstü öğrenciler.
NVivo: Nitel Verileri Tematik Olarak Kodlayıp Analiz Etmek İçin İdeal Araç
Kalitatif (nitel) veri analizi için önde gelen araçlardan biridir; metin, ses, video gibi nitel verilerde temalar çıkarmak, kodlamak ve görselleştirmek için kullanılır. NVivo, öğrenci ve kurumsal kullanıcılar için farklı ücretli lisans seçeneklerine sahiptir.
Yardım Merkezi: lumivero.com/resources/product-tutorials/
Kullanım Alanları: Tematik analiz, kodlama, duygu analizi, içerik analizi.
Akademik Alanlar: Sosyal bilimler, antropoloji, iletişim çalışmaları.
Kimler İçin: Nitel veriyle çalışan araştırmacılar ve öğrenciler.
Orange: Sürükle-Bırak Özellikli Açık Kaynak Veri Madenciliği Platformu
Sürükle-bırak arayüzüyle istatistiksel öğrenme algoritmaları uygulamayı kolaylaştıran açık kaynak kodlu veri madenciliği aracıdır. Veri kümesi yükleyip otomatik olarak görselleştirme ve model önerileri almayı sağlar. Orange tamamen ücretsiz ve açık kaynaklıdır.
Yardım Merkezi: orangedatamining.com/
Kullanım Alanları: Veri madenciliği, sınıflandırma, kümeleme, görselleştirme.
Akademik Alanlar: Veri bilimi, psikoloji, eğitim bilimleri.
Kimler İçin: Kodlama bilmeden ver analizi yapmak isteyen araştırmacılar.
BioRaptor: Biyoproses Verilerini Disiplinler Arası Analiz Eden Platform
BioRaptor, biyoproses ekipleri için veri analitiği odaklı bir platformdur. Farklı ekiplerden gelen verileri bir araya getirerek, hızlı ve güçlü çapraz analizler yapılmasına olanak tanır. Kurumsal lisansla sunulur.
Yardım Merkezi: bioraptor.ai
Kullanım Alanları: Veri konsolidasyonu, süreç optimizasyonu.
Akademik Alanlar: Biyoteknoloji, biyoproses mühendisliği, ilaç geliştirme.
Kimler İçin: Disiplinler arası veri analizi yapan araştırma ekipleri.
H2O.ai: Otomatik Makine Öğrenimi ile Tahminsel Modelleme Aracı
Otomatik makine öğrenimi platformlarıdır; veri setini yükleyip en iyi tahmin modellerini deneme-yanılma ile kendiliğinden bulur, sonuçları açıklayan raporlar üretir. H2O.ai akademik ve kurumsal kullanımlar için farklı lisanslama modelleriyle ücretli olarak sunulmaktadır.
Yardım Merkezi: docs.h2o.ai
Kullanım Alanları: Otomatik modelleme, tahminleme, model açıklama.
Akademik Alanlar: Finans, pazarlama, sağlık teknolojileri, mühendislik.
Kimler İçin: İleri analiz ve veri modellemesi yapmak isteyen akademisyenler ve araştırma ekipleri.
Wolfram Alpha: Doğal Dille Karmaşık Matematik ve İstatistik Hesaplamaları
Wolfram Alpha, karmaşık matematiksel ifadeleri, istatistiksel hesaplamaları ve veri analizlerini doğal dil girdilere dayalı olarak çözen bir bilgi hesaplama motorudur. Ücretsiz erişim sağlar, ancak gelişmiş profesyonel özellikler için ücretli planlar mevcuttur.
Yardım Merkezi: wolframalpha.com/faqs/
Kullanım Alanları: Matematiksel modelleme, hesaplama, veri çözümleme.
Akademik Alanlar: Matematik, fizik, mühendislik, ekonomi.
Kimler İçin: Matematiksel doğruluk gerektiren araştırmalar yürüten akademisyenler ve öğrenciler.
Google AutoML & Vertex AI: Kodlama Bilmeden Makine Öğrenimi Modelleri Oluşturun
Google Cloud AutoML ve Vertex.ai kodlama bilmeyenler için makine öğrenimi modelleri oluşturmayı otomatikleştiren bulut tabanlı YZ platformlarıdır.. Kullanım, projeye bağlı olarak ücretlendirilir.
Yardım Merkezi: cloud.google.com/support-hub
Kullanım Alanları: Makine öğrenimi, model eğitimi, veri sınıflandırma.
Akademik Alanlar: Biyomedikal, makine öğrenimi, sosyal bilimler ve mühendislik gibi alanlarda.
Kimler İçin: Mühendislik, bilgisayar bilimi, biyomedikal.
DataRobot: Otomatik Modelleme ile Akademik Tahmin Analizleri Sunan Platform
Otomatik makine öğrenimi platformudur; veri setini yükleyip en iyi tahmin modellerini deneme-yanılma bulur, sonuçları açıklayan raporlar üretir. DataRobot, akademik ve kurumsal kullanımlar için farklı lisanslama modelleriyle ücretli olarak sunulmaktadır.
Yardım Merkezi: docs.datarobot.com
Kullanım Alanları: Otomatik modelleme, tahminleme, açıklama
Akademik Alanlar: Finans, pazarlama, sağlık teknolojileri, mühendislik.
Kimler İçin: İleri analiz ve veri modellemesi yapmak isteyen akademisyenler ve araştırma ekipleri.
Julius.ai: Kodlama Olmadan PDF ve Excel Dosyalarıyla Doğal Dilde Veri Analizi
Julius.ai, kodlama bilgisi gerekmeden verilerinizi analiz etmenizi sağlayan yapay zeka destekli bir araştırma asistanıdır. PDF, Excel, CSV gibi kaynaklar yüklenip doğal dil komutlarıyla t‐testi, ANOVA, korelasyon ya da görselleştirme gibi işlemler yapılabilir.
Yardım Merkezi: community.julius.ai/
Kullanım Alanları: Veri dosyalarıyla doğal dil komutlarıyla istatistiksel analizler, t‐testi, ANOVA ve korelasyonlar kolayca yürütülebilir.
Akademik Alanlar: Sosyal bilimler, sağlık bilimleri,, mühendislik, çok disiplinli veri analizi yapılan tüm alanlar.
Kimler İçin: Doktora öğrencileri, statistik uzmanı olmayan akademisyenler ve akademik veri birimi çalışanları rahatlıkla kullanabilir.
Bu makalede yer alan içerikler, yalnızca genel bilgilendirme amaçlıdır ve Online Bilgi şirketine aittir. Bu içerikler, hukuki, mali veya teknik danışmanlık hizmeti niteliği taşımamaktadır ve kaynak gösterilmeden iktibas edilemez.
Online Bilgi firması, makaledeki bilgilerin doğru, güncel veya eksiksiz olduğunu garanti etmez ve bu bilgilerin içerebileceği hata, eksiklik veya yanlış anlaşılmalardan doğabilecek zararlardan sorumlu değildir.