Kırşehir: Makine Öğrenmesi Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

Power BI

Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.

Python (Django / FastAPI)

Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.

MySQL / MariaDB

Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.

Redis

Bellek içi veri deposu; önbellek, oturum ve kuyruk işleri için kullanılır.

Microsoft SQL Server

Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
Power BI	hızlı rapor geliştirme	lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
MySQL / MariaDB	yaygın barındırma desteği	büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli
Redis	çok hızlı okuma/yazma	kalıcı veri için tek başına kullanılmaz
Microsoft SQL Server	kurumsal araçlarla uyum	lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).

04Kırşehir için çalışma düzeni

İç Anadolu Bölgesi illerinden Kırşehir (plaka 40), PTT adres verisinde 7 ilçe ve 412 yerleşim kaydıyla yer alır.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Kırşehir'deki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

İç Anadolu Bölgesi'ndeki Sivas, Aksaray ve Ankara gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

Makine öğrenmesini planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?

Canlıya alma gerektiğinde

Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.

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

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.

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.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.

Sadece Kırşehir için mi çalışıyorsunuz?

Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; İç Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.

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.

Kırşehir'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?

İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.

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.

→İlgili sayfalar

Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular

Kırşehir'de ilgili hizmetler

İç Anadolu Bölgesi'ndeki diğer iller

Kırşehir ilçelerinde makine öğrenmesi teknolojileri

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

model eğitimi
doğrulama
canlıya alma
veri ambarı
indeks
SQL Server
PostgreSQL
veri temizleme
ETL
Kırşehir

Makine öğrenmesi için teknoloji seçimi (Kırşehir)