Almanca Sayılar – Gramer Notları 8

Almanca’da sayılar 0 ile 20 arasında çok az değişiklik gösterir. Ancak 20’den sonraki sayıların yazımı İngilizce’den farklıdır.

Örneğin, 21 Almanca’da “einundzwanzig” olarak yazılır ve 30 “dreißig” olarak. 100’ü “einhundert” olarak yazmaktadır. 1000 ise “eintausend” olarak yazılmaktadır.

SayıYazılışıOkunuşuSayıYazılışıOkunuşu
0nullnool11elfelf
1einsains12zwölftsvulf
2zweitsvai13dreizehndraytseyn
3dreidray14vierzehnfiirzeyn
4vierfiir15fünfzehnfynfzeyn
5fünffynf16sechzehnzekszeyn
6sechszeks17siebzehnzibzeyn
7siebenziben18achtzehnaktzeyn
8achtakt19neunzehnnoynzeyn
9neunnoyn20zwanzigtsvantsig
10zehntsen
20 ye kadar olan Almanca sayıların yazılışı ve okunuşu

Almanca’da sayılar 20’den sonraki sayıları yazmak için, 20’den sonraki sayıların başına “und” eklenir.

Örneğin: 21 = “einundzwanzig”, 22 = “zweiundzwanzig” vb. Bu formül, almanca’da 20’den sonraki tüm sayıları yazmak için kullanılır.

Almanca’da 20 den 100 e kadar olan sayıların formül şeklinde yazılması için aşağıdaki kurallar kullanılır:

  1. 20-29 arası sayılar için “zwanzig” eklenir. Örneğin: 20 = “zwanzig”, 21 = “einundzwanzig”, 22 = “zweiundzwanzig” vb.
  2. 30-99 arası sayılar için rakamların başına “dreißig”, “vierzig”, “fünfzig”, “sechzig”, “siebzig”, “achtzig” veya “neunzig” eklenir. Örneğin: 30 = “dreißig”, 40 = “vierzig”, 50 = “fünfzig” vb.
  3. 30-99 arası sayılar için 20’den küçük bir sayının adı eklenir. Örneğin: 31 = “einunddreißig”, 42 = “zweiundvierzig”, 59 = “neunundfünfzig” vb.

Formül olarak ifade edersek:

Sayının yazılışı = [Sayının başına gelecek rakam] + “zig” + [“und” + [20’den küçük sayının yazılışı]] (20-99 arası sayılar için)

Not: Almanca sayının başına gelecek rakamların yazılışı:

30 = “dreißig”, 40 = “vierzig”, 50 = “fünfzig”, 60 = “sechzig”, 70 = “siebzig”, 80 = “achtzig”, 90 = “neunzig”

Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimci Nasıl Olunur?

Veri bilimi, verileri toplama, analiz etme ve özetleme gibi işlemleri yaparak, insanların veya makine öğrenimi modellerinin karar vermelerine yardımcı olmak için bilgi elde etmeye yönelik bir disiplindir. Bu bilgi, genellikle pazarlama, üretim, finans veya hizmetler gibi farklı alanlarda kullanılır.

Netflix, veri bilimi ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, abonelerinin izlediği içerikleri analiz ederek, onlar için önerilerde bulunuyor. Örneğin, bir abonenin izlediği diziler ve filmler, onun ilgi alanlarını ve tercihlerini belirler. Netflix, bu verileri kullanarak, abonelere ilgilerine uygun içerikleri öneriyor.

Ayrıca, makine öğrenimi kullanarak, orijinal içeriklerin yapımına karar veriyor. Örneğin, abonelerin hangi türleri izlediğini ve hangi içeriklerin popüler olduğunu analiz ederek, yapacakları içerikleri belirliyor. Bu sayede, abonelerinin beğenecekleri içerikleri üretebiliyor ve bunların başarısını garantileyebiliyor.

Netflix’in veri bilimi kullanımı, diğer şirketler için de bir örnek oluşturmuş ve veri bilimi kullanımının ne kadar etkili olabileceğini göstermiştir.

Veri Bilimi Alanında Kariyer

Veri bilimi alanında kariyer yapmak için aşağıdaki beceriler ve bilgiler gereklidir:

  • Matematik ve istatistik: Veri bilimi, matematik ve istatistik bilgisi gerektirir. Veri analizi, tahmin yapmak, modeller oluşturmak ve sonuçları değerlendirmek için bu bilgiye ihtiyaç vardır.
  • Programlama: Python, R veya SQL gibi programlama dillerini bilmek önemlidir. Veri toplama, temizleme ve analiz işlemleri yapmak için bu diller kullanılır.
  • Veri yapıları ve veritabanları: Veri bilimi, veri yapılarını ve veritabanlarını kullanmayı gerektirir. Bu bilgi, verilerin toplanması ve saklanması için gereklidir.
  • Makine öğrenimi: Veri bilimi, makine öğrenimi tekniklerini kullanmayı gerektirir. Bu teknikler, verilerin analiz edilmesi ve tahmin yapmak için kullanılır.
  • İş analitiği: Veri biliminin temel amacı, iş analitiği yapmaktır. Bu nedenle, iş analitiği konusunda bilgi ve deneyim sahibi olmak önemlidir.
  • Problem çözme becerisi: Veri bilimi, problem çözme becerisi gerektirir. Verilerin analiz edilmesi ve çözümlerin bulunması için bu beceriye ihtiyaç vardır.
  • İletişim: Veri bilimi, verilerin sonuçlarının ve çıkarımlarının anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulmasını gerektirir. Bu nedenle, iyi bir iletişim becerisi önemlidir.

Veri Bilimi Alanında Yapılan Çalışmalar

Veri bilimi alanında yapılan çalışmalar arasında:

  • Veri toplama ve temizleme: Verilerin toplanması ve temizlenmesi, doğru analizler yapmak için önemlidir. Bu işlemler, web scraping, SQL sorguları, API’lar gibi yöntemlerle yapılır.
  • Veri analizi: Verilerin özelliklerini ve kalıplarını keşfetmek için kullanılan yöntemler arasında veri görselleştirme, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi yer alır.
  • Makine öğrenimi: Verilerin kullanılarak, makine öğrenimi modelleri oluşturulur. Bu modeller, örneğin tahmin yapmak, kategorize etmek veya tanımlamak için kullanılabilir.
  • Model seçimi ve türetilen sonuçların değerlendirmesi: Çeşitli makine öğrenimi modelleri kullanılarak verilerin analiz edilmesi ve en uygun modelin seçilmesi.
  • Uygulama ve sonuçların sunumu: Elde edilen bilgilerin, çeşitli platformlar veya raporlar aracılığıyla sunumu. Bu bilgiler, pazarlama, üretim, finans veya hizmetler gibi farklı alanlarda kullanılabilir.