Büyük veri ekosistemi ile trafik yoğunluğu veri analizi
Traffic intensity data analysis with big data ecosystem
- Tez No: 857002
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, büyük veri teknolojileri ve makine öğrenmesinin belediye verilerine nasıl uygulandığını derinlemesine incelemektedir. Son yıllarda, belediyeler çok sayıda veri toplamaya başlamıştır ve bu veriyi değerli bilgilere dönüştürmek için veri analizi yöntemlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu bağlamda, büyük veri teknolojileri ve makine öğrenmesi bu verileri analiz etmek ve içerisinden anlam çıkartmak için kritik öneme sahip olmuştur. Bu tez, Hadoop, Hive ve Apache Spark'ın İstanbul Büyükşehir Belediyesi (İBB) trafik yoğunluğu veri seti üzerindeki kullanımına dair ayrıntılı bir inceleme sunmaktadır. Çalışma kapsamında bu teknolojilerin büyük boyuttaki İBB verilerini işleme, depolama ve analiz etme kapasiteleri değerlendirilmiştir. Ayrıca, bu teknolojilerin veriye nasıl erişim sağladığı, hangi tür analizlerin gerçekleştirilebildiği ve bu analizlerin belediyelere nasıl katkı sağladığı detaylı olarak incelenmiştir. Son olarak, büyük veri teknolojilerinin ve makine öğrenmesinin belediyeler için sunduğu olanaklar ve fırsatlar tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study delves deeply into how big data technologies and machine learning are applied to municipal data. In recent years, municipalities have started to collect a large amount of data, and there is a need for data analysis methods to transform this data into valuable information. In this context, big data technologies and machine learning have become critically important for analyzing these data and extracting meaning from them. This thesis presents a detailed examination of the use of Hadoop, Hive, and Apache Spark on the Istanbul Metropolitan Municipality (IMM) traffic congestion dataset. Within the scope of the study, the capabilities of these technologies to process, store, and analyze large-scale IMM data have been assessed. Additionally, how these technologies access data, what types of analyses can be performed, and how these analyses contribute to municipalities have been examined in detail. Finally, the opportunities and possibilities offered by big data technologies and machine learning for municipalities have been discussed.
Benzer Tezler
- The effect of offshore wind farm activities on the phytoplankton population
Açık deniz rüzgar çiftlikleri faaliyetlerinin fitoplankton nüfusu üzerine etkisi
MEYSAM BALANESHIN KORDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİL DENİZ YAKAN DÜNDAR
- Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ATBİMOĞLU ADALET
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- İzmir'de Mustafa Kemal Bulvarı'nın peyzaj mimarlığı açısından etüdü ve peyzaj projesi
Başlık çevirisi yok
ENGİN ALPARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Peyzaj MimarlığıEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜMİT ERDEM
- Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
NAZMİYE YÜKSEL