Vous avez cherché: download big data study guide (Anglais - Turc)

clinical data study
klİnİk verİ ÇaliŞmasi

big data
büyük veri

clinical data study method:
klinik veri Çalışması metodu:

the following methods have been used in clinical data study.
klinik veri çalışmasında aşağıdaki yöntemler kullanılmıştır.

or take another example: big data.
başka bir örneğe bakalım: büyük veri

we've seen how distributed networks, big data and information can transform society.
yayılmış ağların, büyük çaplı veri ve bilgilerin toplumu nasıl değiştirdiğini biliyoruz.

educators at all levels will benefit from understanding the possibilities of the developments described in the use of big data herein.
her seviyedeki eğitimciler, burada büyük verilerin kullanımında açıklanan gelişmelerin olanaklarını anlamadan faydalanacaktır.

in response to this big data challenge, a few key issues must be considered for each case when implementing data mining and analytics.
bu büyük veri mücadelesine cevap olarak, veri madenciliği ve analitik uygulamalarında her durum için birkaç önemli husus dikkate alınmalıdır.

so “big data” is defined relative to current or “typical” capabilities.
dolayısıyla “büyük veri” mevcut veya “tipik” yeteneklere göre tanımlanır.

big data does not have a fixed size; any number assigned to define it would change as computing technology advances to handle more data.
büyük veri sabit bir boyuta sahip değildir; tanımlamak için atanan herhangi bir sayı, bilgi işlem teknolojisinin daha fazla veri işlemek için ilerlemesiyle değişecektir.

instead, there's some inherent component of innovation or disruption, and increasingly these problems are buried in big data.
aksine, doğasında bir yenilenme ve bozulma vardır ve bu problemler de artarak büyük verinin içinde gömülüp gitmektedir.

through its main platform called similarweb, it uses big data technologies to collect, measure, analyze and provide user engagement statistics for websites and mobile apps.
similarweb adı verilen ana platformu aracılığıyla, big data teknolojilerini kullanarak internet siteleri ve mobil uygulamalara şirketler için kullanıcı uyumluluğu istatistikleri toplar,ölçer, analiz eder ve sağlar.

why do not some people from each group of believers seek to become specialists in religious learning and, after completing their studies, guide their group so that they will have fear of god.
ama her kabileden bir cemaatin dini iyice öğrenmeleri ve dönüp kavimlerine geldiklerinde, sakınmaları umuduyla onları uyarmaları için sefere çıkmaları gerekmez miydi?

not all believers have to become specialists in religious learning. why do not some people from each group of believers seek to become specialists in religious learning and, after completing their studies, guide their group so that they will have fear of god.
bununla beraber müminlerin hepsinin top yekün sefere çıkmaları uygun değildir.Öyleyse her topluluktan büyük kısmı savaşa çıkarken, bir takım da din hususunda sağlam bilgi sahibi olmak, dinî hükümleri öğrenmek için çalışmalı ve savaşa çıkanlar geri döndüklerinde kötülüklerden sakınmaları ümidiyle, onları uyarmalıdır.

big data captured from users’ online behaviors enables algorithms to infer the users’ knowledge, intentions, and interests and to create models for predicting future behavior and interest.
“kullanıcıların çevrimiçi davranışlarından elde edilen büyük veriler, algoritmaların kullanıcıların bilgilerini, niyetlerini ve ilgi alanlarını anlamalarına ve gelecekteki davranışları ve ilgilerini öngörmeye yönelik modeller yaratmalarına olanak sağlar.

data mining is a significant method which is utilized in order to reveal the hidden patterns and connections within big data. the method is used at various fields such as financial transactions, banking, education, health sector, logistics and security. even though analysis towards the consumption habits of the customers is carried out via association rules mining more often, which is one of the basic methods of data mining, the method is also utilized in order to profile patients and student
veri madenciliği, büyük veri içindeki gizli kalıpları ve bağlantıları ortaya çıkarmak için kullanılan önemli bir yöntemdir. yöntem, finansal işlemler, bankacılık, eğitim, sağlık sektörü, lojistik ve güvenlik gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. veri madenciliğinin temel yöntemlerinden biri olan birliktelik kuralları madenciliği ile müşterilerin tüketim alışkanlıklarına yönelik analizler daha sık yapılsa da yöntem aynı zamanda hasta ve öğrenci profili çıkarmak için de kullanılmaktadır