Data science technology selection: Development of a decision-making approach
Veri bilimi teknoloji seçimi: Bir karar verme yaklaşımının geliştirilmesi
- Tez No: 772343
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PEKİN ERHAN EREN, DR. KEREM KAYABAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bilişim Sistemleri, Bulut, Analitik ve ilgili alanlardaki gelişmeler kullanıcılar ve organizasyonlar için Veri Bilimi alanında çok sayıda teknolojik çeşitliliğe neden olmuştur. Bu çeşitlilik Veri Bilimi teknolojilerinin seçilmesini ve yönetilmesini zorlaştırmaktadır. Ekipler uygun olmayan araçları ve teknolojileri seçip kullandıklarında teknik borç olarak bilinen sorunlarla ve verimsizliklerle karşılaşırlar. Bu soruna çözüm olarak, bu tez, analitik teknoloji seçimi literatürünü göz önünde bulundurarak sistematik bir teknoloji seçim yöntemi önermekte ve bunu bir vaka çalışması üzerinde test etmektedir. Bu yöntem, belirli bir Veri Bilimi İş Akışının gereksinimlerini belirlemek için açık uçlu sorular içeren bir anketten, teknolojileri bu gereksinimlerle eşleştirmek için bağlantı tablolarından ve kullanıcıların ihtiyaç ve tercihlerine göre teknolojileri sıralamak için çok kriterli karar verme yöntemleri kullanmaktadır. Bu yöntem, karar vericilerin teknoloji alternatiflerini karşılaştırmasını ve en uygun Veri Bilimi Teknoloji Mimarisi seçmesini sağlar. Bu alandaki mevcut çalışmalar, teknoloji seçimi problemini tek başına ele alıp teknolojilerin bir alt kümesini araştırırken, önerilen yöntem endüstriyel olarak ilgili stratejik teknoloji yönetimi araç setleri geliştirmek için temel ilkelerine uyarak geliştirilmiştir ve bu yöntem uçtan uca Veri Bilimi Sürecini ve tüm analitik teknolojilerini kapsar.
Özet (Çeviri)
Developments in IT, Cloud, Analytics, and related fields have created an abundance of Data Science technologies for practitioners, developers, and organizations to use. This abundance and variety complicate the Data Science technology selection and management processes for the analytics teams. When teams select and use improper tools and technologies, they encounter problems and inefficiencies, also known as technical debt. As a remedy, this thesis proposes a systematic technology selection method considering the analytics technology selection literature and tests it on a case study. This method consists of a survey with open-ended questions to determine the requirements of a given Data Science Workflow, linkage grids to map technologies to these requirements, and multi-criteria-decision-making to rank the technologies according to practitioners' needs and preferences. This method enables decision-makers to compare the technology alternatives and select the most suitable Data Science Technology Stack. While the existing studies in this domain consider the technology selection problem in isolation and investigate a subset of technologies, the proposed method encapsulates the end-to-end Data Science Process and the entire analytics technology landscape considering the key principles for developing industrially relevant strategic technology management toolkits.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
MEHMET EMİN ASAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Perakende mağaza konumlarının belirlenmesi için CBS tabanlı çok ölçütlü yer seçimi
GİS-based multicriteria site selection for determining retail store locations
YASEMİN TOPÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN ERDEN
- Yatırım projelerinin değerlendirilmesinde AHP-VİKOR entegrasyonu ile bir KDS önerisi
A decision support system (DSS) proposal with AHP-VIKOR integration in the evaluation of investment projects
EDA ÇEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ GÖKŞEN
- Fundus floresein anjiografi görüntüleri üzerinden görüntü işleme teknikleri kullanılarak retinal damar hastalıklarının belirlenmesi
Determination of retinal vascular diseases by using image processing techniques on fundus fluorescein
HALİT ÇETİNER
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ
- CBS tabanlı karar destek sistemi ile kilitli teslimat dolabı yer seçimi
GIS based decision support system for the site selection of parcel locker
ECE ORTAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU