01Kullanılabilecek teknolojiler
MySQL / MariaDB
Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.
PostgreSQL
Açık kaynaklı, güçlü ilişkisel veritabanı; karmaşık sorgular, JSON verisi ve büyük tablolar için uygundur.
Redis
Bellek içi veri deposu; önbellek, oturum ve kuyruk işleri için kullanılır.
Microsoft SQL Server
Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| MySQL / MariaDB | yaygın barındırma desteği | büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli |
| PostgreSQL | veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular | indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı |
| Redis | çok hızlı okuma/yazma | kalıcı veri için tek başına kullanılmaz |
| Microsoft SQL Server | kurumsal araçlarla uyum | lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
04Üsküdar'da makine öğrenmesi
Üsküdar, İstanbul iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 33 mahalleden oluşur.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Üsküdar'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
İstanbul genelinde Çekmeköy, Başakşehir ve Sultangazi gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Üsküdar bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Rapor hazırlamak günler aldığında
Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
06Barındırma seçenekleri
- Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
- Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
- Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
- Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum
DNS, CDN, önbellek, SSL ve güvenlik katmanı sunan altyapı hizmeti.
07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Teknoloji seçimi uzun vadeli bakım maliyetini belirler. Yaygın, belgelenmiş ve ekibin bildiği bir teknoloji; en yeni ama az bilinen bir teknolojiden çoğu zaman daha doğru bir tercihtir.
08Ölçeklenebilirlik
Makine öğrenmesi büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.
SSSSık sorulan sorular
Sadece İstanbul için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Marmara Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Üsküdar'da yüz yüze görüşebilir miyiz?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
Bulut mu şirket içi sunucu mu?
Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
Makine öğrenmesi için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve model eğitimi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Power BI mı özel dashboard mı?
Ekip Power BI kullanıyorsa ve lisans yapısı uygunsa Power BI hızlı bir başlangıç sağlar. Müşteriye açılacak, özel tasarım veya uygulama içine gömülü panolar gerekiyorsa özel dashboard daha uygun olabilir.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
Üsküdar'da ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- ETL
- PostgreSQL
- İstanbul
- Üsküdar