Kabadüz, Ordu: Makine Öğrenmesi Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

Python (Django / FastAPI)

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

PostgreSQL

Açık kaynaklı, güçlü ilişkisel veritabanı; karmaşık sorgular, JSON verisi ve büyük tablolar için uygundur.

MySQL / MariaDB

Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.

Microsoft SQL Server

Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.

Power BI

Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
PostgreSQL	veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular	indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı
MySQL / MariaDB	yaygın barındırma desteği	büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli
Microsoft SQL Server	kurumsal araçlarla uyum	lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli
Power BI	hızlı rapor geliştirme	lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.

04Kabadüz için çalışma düzeni

Kabadüz'ün PTT verisindeki 19 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Kabadüz'deki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Ordu genelinde Akkuş, Ünye ve Çamaş gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

Kabadüz bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.

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

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.

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.

Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?

Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

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

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.

Kabadüz'de yüz yüze görüşebilir miyiz?

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.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

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

→İlgili sayfalar

Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular

Kabadüz'de ilgili hizmetler

Ordu içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

model eğitimi
doğrulama
canlıya alma
veri ambarı
indeks
SQL Server
veri temizleme
MySQL
PostgreSQL
Power BI
Ordu
Kabadüz

Makine öğrenmesi için teknoloji seçimi (Kabadüz)