Sakarya: Makine Öğrenmesi Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

MySQL / MariaDB

Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.

Python (Django / FastAPI)

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

Redis

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

Power BI

Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.

PostgreSQL

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

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
MySQL / MariaDB	yaygın barındırma desteği	büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
Redis	çok hızlı okuma/yazma	kalıcı veri için tek başına kullanılmaz
Power BI	hızlı rapor geliştirme	lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli
PostgreSQL	veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular	indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.

04Sakarya'da makine öğrenmesi

Marmara Bölgesi illerinden Sakarya (plaka 54), PTT adres verisinde 16 ilçe ve 677 yerleşim kaydıyla yer alır. Sakarya büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Denize kıyısı olan illerdendir.

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

Marmara Bölgesi'ndeki Bilecik, Çanakkale ve Kocaeli gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

Sakarya 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?

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

Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.

07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?

Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.

08Ölçeklenebilirlik

Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.

SSSSık sorulan sorular

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

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

Sakarya'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.

Sadece Sakarya için mi çalışıyorsunuz?

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

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.

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.

Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?

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

→İlgili sayfalar

Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular

Sakarya'da ilgili hizmetler

Marmara Bölgesi'ndeki diğer iller

Sakarya ilçelerinde makine öğrenmesi teknolojileri

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

model eğitimi
doğrulama
canlıya alma
veri ambarı
indeks
SQL Server
ETL
PostgreSQL
KPI
SQL
Sakarya

Makine öğrenmesi için teknoloji seçimi (Sakarya)