Veri tabanı yönetimi, veri mühendisliği sürecinin önemli bir adımıdır Verilerin toplanması, depolanması ve işlenmesi için veri tabanı yönetim sistemleri VTYS kullanılır SQL ve NoSQL olmak üzere iki tür VTYS vardır Python, SQL sorgularını ve NoSQL VTYS'lerini kullanmak için çeşitli modüller sağlar Veri tabanı yönetim sistemleri, organizasyonların veri depolama, güncelleme ve yönetimi için kullanılan yazılım sistemidir SQL, veritabanı yönetim sistemi ile uyumlu ve birçok programlama dilinde desteklenir Python'da, veritabanı yönetim sistemi kullanarak verileri sorgulamak ve işlemek mümkündür

Veri tabanı yönetimi, veri mühendisliği sürecinin en önemli adımlarından biridir. Bu süreçte birden fazla veri kaynağından toplanan verilerin depolanması, yönetimi ve işlenmesi gereklidir. Veri tabanı yönetim sistemleri (VTYS) burada devreye girer ve veri akışını mümkün kılarlar.

VTYS'ler, gelen verilerin saklanması, güncellenmesi, silinmesi ve sorgulanmasını mümkün kılarlar. SQL ve NoSQL olarak iki farklı türü vardır. SQL, Yapısal Sorgulama Dili olarak bilinmektedir ve ilişkisel veri tabanları için kullanılır. Python, SQL sorgularını çalıştırmak için çeşitli modüller sağlar ve VTYS'lerle kolay entegre edilir.

NoSQL VTYS'ler ise, yapısal olmayan verilerin saklanması için kullanılır. JSON veya XML biçimindeki belgeler veya anahtar-değer çiftleri de bir NoSQL veri tabanı tarafından kullanılabilir. Bu tür veri tabanları genellikle yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve esneklik sağlar. Python, NoSQL VTYS'lerinin kullanımı için özel kütüphanelere sahiptir, örneğin MongoDB için Pymongo kütüphanesi.

Veri tabanı yönetimi, veri mühendisliğinde önemli bir rol oynar. Python gibi güçlü bir dili kullanarak, VTYS'lerin kullanımı sorunsuz bir şekilde sağlanabilir. Veri mühendisliği süreçleri veri tabanı yönetimi ve analizi gibi birkaç kilit adım için ayrılmıştır. Teknoloji, verilerin işlenmesi ve depolanması konusunda büyük bir adım atarken, Python VTYS'lerle kolay bir şekilde kullanılabilir ve veri mühendislerinin hayatını kolaylaştırabilir.

Veri tabanı yönetimi

Veri tabanı yönetimi, günümüz teknoloji dünyasında kritik bir öneme sahip olan bir konudur. Veri tabanı yönetim sistemleri, bir organizasyonun büyümesi ve başarısı için önemlidir. Veri tabanı yönetim sistemi, veri tabanlarına erişmek, yönetmek, güncellemek ve saklamak için kullanılan yazılım sistemidir.

Birçok veri tabanı yönetim sistemi türü var. İlişkisel veri tabanı yönetim sistemleri, NoSQL veri tabanı yönetim sistemleri, nesne yönelimli veri tabanı yönetim sistemleri ve grafik veri tabanı yönetim sistemleri bunlar arasındadır. Her bir tür, farklı gereksinimlere göre tasarlanmış ve kendine özgü kullanım alanlarına sahiptir. Örneğin, bazı veri tabanı yönetim sistemleri, kitlesel veri depolama ihtiyacına yönelik, diğerleri ise kültürlerarası ve hızlı veri yönetimi gerektiren alanlarda kullanılır.

Veri tabanı yönetimine örnek olarak, MySQL ve Oracle gibi ilişkisel veri tabanı yönetim sistemleri, MongoDB ve Cassandra gibi NoSQL veri tabanı yönetim sistemleri, Memcached ve Redis gibi önbellek veri tabanı yönetim sistemleri sayılabilir. Bu veri tabanı yönetim sistemleri, veri mühendislerinin birden fazla veri kaynağından veri alıp manipüle etmelerine olanak tanıyan veri tabanı yönetim araçlarıdır.

• İlişkisel Veri Tabanı Yönetim Sistemleri: İlişkisel veri tabanı yönetim sistemleri (RDBMS), SQL (Structured Query Language) olarak da bilinen bir dizi dil kullanarak organizasyonların veri depolama, güncelleme, sorgulama ve yönetim işlemlerini yapmalarına olanak tanır.
• NoSQL Veri Tabanı Yönetim Sistemleri: NoSQL veri tabanı yönetim sistemleri, yüksek performanslı, ölçeklenebilir ve yüksek erişilebilirliği olan veri tabanları sağlar. Tipik olarak, NoSQL veri tabanları, yüksek hacimli, dağınık, yapısal olarak farklı ve hızlı değişen veri türlerini depolar.
• Önbellek Veri Tabanı Yönetim Sistemleri: Önbellek, veri tabanı yönetim sistemleri tarafından kullanılan RAM (radyo erişimli bellek) depolama alanında verileri saklayan bir yöntemdir. Önbellek veri tabanı yönetim sistemleri, verilerin daha hızlı bir şekilde aktarılmasını sağlar.

Veri tabanı yönetim sistemi, herhangi bir organizasyonun verileri için daha fazla güvenlik, hızlı erişim ve ölçeklenebilme sunar. Bu verimli bir veri yönetimi için önemli bir parçadır. Veri tabanı yönetimi bir organizasyonun sadece verileri saklamak için kullanılan bir işlem değildir, aynı zamanda bu verilerin analizi ve raporlanması için kullanılır. Veri tabanı yönetim sistemleri organizasyonların tüm veri ihtiyaçlarını karşılar ve veri mühendisliği alanında kritik bir rol oynar.

SQL

SQL (Structured Query Language), bir veritabanı yönetim sistemleri için oluşturulmuş standart bir sorgu dili olarak kullanılır. SQL, verilerin taşınması, aranması, düzenlenmesi ve güncellenmesi için kullanılır. SQL, genellikle veritabanlarına erişmek ve verileri sorgulamak için kullanılır. SQL, birçok veritabanı yönetim sistemi ile uyumlu olup, Python gibi birçok programlama dili tarafından da desteklenir.

Python'da, SQL, bir veritabanı yönetim sistemi kullanarak verileri sorgulamak için kullanılır. Python ile birçok veritabanı yönetim sistemi için destek veren Python Modülleri bulunur, örneğin, MySQL gibi popüler veritabanı yönetim sistemleri için MySQL modülü veya SQLite için SQLite modülü. Bu modüller, verileri sorgulama, veritabanına erişme, güncelleme ve arama gibi işlemleri gerçekleştirmek için kullanılır.

SQL Komutları	Açıklama
SELECT	Verilerin seçilmesi için kullanılır.
INSERT INTO	Veritabanına verilerin eklenmesi için kullanılır.
UPDATE	Verilerin güncellenmesi için kullanılır.
DELETE	Verilerin silinmesi için kullanılır.

Python ve SQL entegrasyonu çoğu veri bilimci ve mühendis için önemlidir ve Python'da bulunan bazı modüller sayesinde bu işlem oldukça kolay hale gelmiştir. Örneğin, Pandas kütüphanesi, Python'da verilerin işlenmesi ve analiz edilmesinde kullanılır.

• Pandas kütüphanesi, SQL verileriyle kolayca çalışabilmek için bir SQL altyapısı bulundurur.
• Panda DataFrames, SQL tablo yapısına benzerdir.
• SQLAlchemy, verileri veritabanlarında aramayı ve görüntülemeyi kolaylaştırmak için kullanılan bir başka Python kütüphanesidir.

NoSQL

NoSQL veri tabanı yönetim sistemleri, verilerin yapılandırılmamış bir şekilde depolanmasına ve deneysel veri türlerini veya diğer veri türlerini tutan dinamik veritabanlarına izin veren bir türdür. Bu teknoloji, ilişkisel veri tabanlarına alternatif bir veri tabanı yönetimi sağlar ve veri tabanında basit arama ve ekleme işlemleri için daha hızlıdır.

NoSQL teknolojisi, veri tabanı yönetimi için yapılandırılmamış veri türleri için daha iyi performans sağlayan birkaç tür veri tabanı yönetim sistemine bölünebilir. Bu türler arasında anahtar-değer, belge, sütun ailesi, grafik ve çoklu model veri tabanları yer alır.

Veri Tabanı Türü	Avantajları
Anahtar-Değer Veritabanları	Kolay kullanım, yüksek performans
Belge Veritabanları	Hızlı sorgulama, veri modellemesi için esneklik
Sütun Ailesi Veritabanları	Yüksek ölçeklenebilirlik, arama işlemleri için hızlı
Grafik Veritabanları	Veriyi ilişkilendirmek için kullanılabilir, veri bütünlüğü sağlar
Çoklu Model Veritabanları	Verilerin tutulması için farklı seçenekler sunar, esnek veri modellemesi sağlar

NoSQL veri tabanı yönetim sistemleri, büyük veri hacimleri için iyi bir performans sergiler ve veri yönetimi için daha az maliyetli bir alternatiftir. Bu teknoloji, genellikle cloud tabanlı uygulamalar, büyük veri işlemleri ve IoT cihazları için kullanılır. Bununla birlikte, ilişkisel veri tabanının yerini tamamen alması mümkün olmayabilir. Bu nedenle, veri yöneticilerinin her ikisini de kullanmak için uygun bir çözüm bulması gerekir.

Python ile Veri Mühendisliği

Veri mühendisliği, büyük miktardaki verilerin analizi ve yönetimiyle ilgili bir disiplindir. Bu alanda Python, en çok tercih edilen programlama dillerinden biridir ve nedeni, zengin kütüphaneleri ve geniş kullanım alanlarıdır.

Python, veri mühendisliğinde veri manipülasyonu, veri analizi, öğrenme modelleri ve veri işleme yöntemleri gibi pek çok alanda kullanılır. Verilerin yüksek verimlilikle işlenmesi için Python'ın kullanımı oldukça yaygındır ve işletmelerin daha verimli veri yönetimi için Python kullanarak projeler geliştirmesi yaygınlaşmaktadır.

Veri Manipülasyonu	Makine Öğrenmesi
Python, veri analizi ve manipülasyon işlemleri için yaygın olarak kullanılır. Veri dağıtımı, birleştirme, filtreleme gibi işlemler yapılabilir.	Python, öğrenme modelleri oluşturmak, eğitmek ve test etmek gibi işlemler için oldukça popülerdir. Verilerin işlenmesi ve model optimizasyonu için kullanılır.

• Yararlı kütüphaneler: Pandas, NumPy, SciPy
• Makine öğrenmesi bölümleri: Scikit-learn, TensorFlow, Keras

Ayrıca, Python kullanarak büyük miktardaki verileri Apache Spark üzerinde işlemek için PySpark de kullanılabilir. PySpark, Spark üzerinde büyük verilerin hızlı analizi ve işlenmesi için kullanılır. Veri mühendisleri, PySpark'ın büyük veri işleme fonksiyonlarını kullanarak, yüzlerce terabaytlık verileri bile etkin bir şekilde işleyebilirler.

Python'un veri mühendisliği için kullanımı oldukça önemlidir. Verilerin analizi, işlenmesi ve yönetimi için Python kodlama dili, bu alanda kullanılan en popüler dillerden biridir. Veri mühendisliği projelerinde kullanılabilecek veri analizi, makine öğrenme ve PySpark kütüphaneleri de projelerin işlevselliğini artırarak, veri depolama ve analizi performansını artırır.

Veri Manipülasyonu

Python, veri mühendisliği ve analitik çalışmalarında oldukça popüler bir dildir. Bunun nedeni, çeşitli veri işleme kütüphanelerinin yanı sıra, veri manipülasyonu işlemlerinde son derece etkili olmasıdır. Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu işlemlerinde en yaygın olarak kullanılan kütüphanelerden biridir.

Veri manipülasyonu işlemleri, veri setlerinde yapısal veya sayısal değişiklikler yapmayı içerir. Bu değişiklikler, bazı önemli işlemleri içerebilir: sıralama, filtreleme, birleştirme vb.

Pandas kütüphanesi, Python dilinde veri manipülasyonu için bir dizi araç sunmaktadır. Bu araçlar, veri setindeki her türlü işlemi gerçekleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, birleştirme işlemleri için concat() veya merge() fonksiyonları kullanılabilirken, filtreleme işlemleri için loc[] veya iloc[] işlevleri kullanılabilir.

Veri setindeki eksik değerlerle başa çıkmak için fillna() fonksiyonu kullanılabilir. Ayrıca, bir veri seti üzerinde yapılan herhangi bir işlem sırasında veri kaybını önlemek için copy() fonksiyonu kullanılabilir.

Bunun yanı sıra, Python dilinde bazı fonksiyonlar, veri işleme işlemlerinde son derece etkilidir. Bu fonksiyonlar, aritmetik ve matematiksel işlemler gibi neredeyse her türlü veri işlemesi için kullanılabilir.

Ayrıca, Pandas kütüphanesi, kullanıcılara bir dizi veri görselleştirme aracı da sunmaktadır. Bu araçlar, veri seti içindeki farklı değişkenlerin dağılımını ve korelasyonunu görselleştirmek için kullanılabilir.

Veri setleri üzerinde veri manipülasyonu yapmak için Python dilini öğrenmek, analiz ve işlem yapmak isteyen herhangi bir veri mühendisi için son derece faydalı olacaktır.

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi, günümüzde veri mühendisliği alanında büyük bir önem taşıyan bir teknolojidir. Python, makine öğrenmesi ve yapay zeka konularında birçok kullanışlı kütüphaneye sahiptir. SciPy, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Keras gibi kütüphaneler makine öğrenmesi konusunda Python'un en popüler kütüphaneleridir.

Python ile veri işleme yöntemleri de oldukça kolaydır. Özellikle pandas kütüphanesi, veri analizi, işleme ve temizleme işlemlerinde oldukça kullanışlıdır. Veri işleme işlemlerinden sonra, Scikit-learn kütüphanesi, veri kümesini modellemek ve tahmin etmek için birçok kullanışlı algoritma sunar. Bunlar, k-NN, Karar Ağacı, Random Forest, Gradient Arttırma ve Destek Vektör Makineleri gibi algoritmaları içerir.

Makine Öğrenmesi ile İlgili Python Kütüphaneleri

Kütüphane	Kullanım Alanı
Scikit-learn	Modelleme ve Tahmin
Keras	Derin Öğrenme
TensorFlow	Yapay Zeka ve Derin Öğrenme

Python, makine öğrenmesi konusunda çok sayıda kullanışlı öğretici ve kaynak sunar. Online eğitimler, örneğin Coursera ve Udacity, makine öğrenmesi kavramlarını ve Python'un kullanımını öğrenmek için mükemmel bir kaynak sağlar.

• Python, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularında en popüler ve kullanışlı kütüphanelere sahiptir.
• pandas kütüphanesi, veri analizi ve işleme işlemlerinde oldukça kullanışlıdır.
• Scikit-learn kütüphanesi, veri kümesini modellemek ve tahmin etmek için birçok kullanışlı algoritma sunar.
• Online eğitimler, makine öğrenmesi kavramlarını ve Python'un kullanımını öğrenmek için mükemmel bir kaynak sağlar.

PySpark

PySpark, Apache Spark üzerindeki Python desteğinin sağlandığı bir araçtır. Apache Spark, büyük veri işleme için kullanılan açık kaynaklı bir veri işleme motorudur. PySpark, Python programlama diliyle Apache Spark üzerindeki veri işleme operasyonlarının yapılabileceği bir arayüzdür.

PySpark, büyük veri işlemek için çok önemlidir. Bu araç, Python programlama dilinin sunduğu yapısal özellikleri ve işlevsellikleri Apache Spark'ın paralelleştirme özellikleriyle birleştirerek büyük veri işleme işlemlerinde hızlı ve verimli sonuçlar verir.

PySpark'ın kullanımı oldukça kolaydır. Büyük veri kümeleme işlemlerini, veri işleme, veri analizi ve makine öğrenmesi işlemlerini gerçekleştirmek için PySpark kullanabilirsiniz. PySpark, Apache Spark ile kurulumu yapıldıktan sonra direkt olarak kullanıma hazır hale gelmektedir.

PySpark Kullanım Alanları	PySpark Avantajları
Veri işleme	Hızlı ve verimli veri işleme sağlar.
Veri Analizi	Yapısal özelliklerle birlikte büyük veri kümelerinin analiz edilmesini sağlar.
Makine Öğrenmesi	Kullanıcı dostu bir framework sağlar. Makine öğrenmesi modelleri, veri işleme metodolojileri ve veri analiz yöntemleri kullanımına olanak tanır.

Veri bilimcileri, büyük veri projelerinde verimli bir şekilde çalışabilmek adına PySpark'ı kullanabilirler. PySpark ayrıca, makine öğrenmesi modellerinin uygulandığı yapay zeka işlemlerinde de sıklıkla kullanılır.

Genel olarak PySpark, büyük veri işlemeye yönelik Python programlama dilinin sağladığı yapısal özellikleri Apache Spark'ın paralelleştirme özellikleriyle birleştiriyor. Bu sayede büyük veri kümeleme işlemlerinde hızlı ve verimli sonuçlar verebiliyor.

Veri Depolama ve Gerçek-Zamanlı Analiz

Veri depolama ve gerçek-zamanlı analiz, günümüzün önde gelen veri mühendisliği konularından biridir. Bu konu, büyük verilerin nasıl depolanacağı, yönetileceği ve gerçek zamanlı olarak analiz edileceği sorusunu ele almaktadır.

Veri depolamanın temel bileşenleri, verilerin fiziksel olarak nerede depolanacağına ve nasıl yönetileceğine karar verirken, hangi verilerin depolanacağı ve nasıl yapılandırılacağına da dikkat edilir. Veri tabanı yönetim sistemleri (DBMS) bu konuda büyük bir role sahiptir. DBMS'ler, verilerin yönetimi, depolanması ve korunması için kritik bir işleve sahiptir.

Gerçek-zamanlı analiz, büyük veri projelerinde yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, işlem gücü, hız ve performans gerektiren durumlarda uygulanmaktadır. Gerçek zamanlı analiz, verilerin anlık olarak toplanması, analiz edilmesi ve sonuçlarının anında kullanıcıya sunulmasıyla gerçekleştirilir.

Veri depolama ve gerçek zamanlı analiz için kullanılan bazı teknoloji ve araçlar şunlardır:

- Hadoop: Büyük veri depolama ve işleme platformu olarak popülerdir. Hadoop için en yaygın kullanımlardan biri, Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) üzerinde veri depolamaktır. HDFS, verinin küçük bloklara bölünmesi ve birden fazla bilgisayar üzerinde depolanması yoluyla yüksek ölçeklenebilirlik sağlar.

- Kafka: Apache Kafka, yüksek hacimli gerçek zamanlı veri akışı için tasarlanmış bir platformdur. Kafka, yüzlerce megabayt veya gigabayt boyutundaki verilerin saniyeler içinde işlenmesini sağlar.

- Streamlit: Python ile yazılmış bir açık kaynaklı web uygulaması çatısıdır. Streamlit, gerçek-zamanlı veri yönetimi ve analizi için kullanılır. Verileri hızlı bir şekilde işleyebilir, görselleştirebilir ve kullanıcıya sunabilir.

Veri depolama ve gerçek zamanlı analiz, veri mühendisliği disiplininin önemli konuları arasında yer almaktadır. Uygun teknoloji ve araçların kullanımı, büyük veri projelerinin başarılı bir şekilde yürütülmesinde kritik bir role sahiptir.

Hadoop'la Veri Depolama

Hadoop, büyük verilerin depolanmasına ve işlenmesine yönelik açık kaynak kodlu bir yazılım platformudur. Hadoop, Hadoop dağıtılmış dosya sistemi (HDFS) üzerinde tüm verileri depolar ve veriye erişim imkanı sağlar. Büyük veri işletmeleri tarafından yüksek hızlı veri akışları için kullanılan Hadoop, birden çok sunucuda çalışarak işlemleri paralel olarak gerçekleştirebilir.

Hadoop, Python ile de entegre edilebilir. HDFS, Python programlama dili ile birleştirilerek kullanılabilir. Python ile Hadoop arasında iletişim kurmak için Pydoop adlı açık kaynak kodlu bir Python modülü kullanılır. Bu modül, hem bir Hadoop uygulamasını hem de Python kodunu uygulamalarınızda birleştirmenize imkan tanır.

• Veri depolama işleminde, Python kodunun HDFS üzerinde bir dosya oluşturması gerekir. Ardından, veriler bu dosyaya yazılır ve HDFS'de depolanır.
• Veri işleme işlemi için, Hadoop MapReduce programlama modeli kullanılabilir. Bu modelde, veriler parçalara bölünerek paralel olarak işlenir. Python, Hadoop MapReduce programlama modelini kullanarak verileri işleyebilir ve sonuçları geri döndürebilir.

Python ve Hadoop'un birlikte kullanımı, büyük ölçekli verileri işleme sürecinde oldukça faydalıdır. Hadoop'un kümelenmesi, veri işleme işlemlerini daha hızlı bir şekilde gerçekleştirir ve Python'un esnekliği, geliştirme işlemlerini daha kolay hale getirir.

Kafka

Apache Kafka, yüksek hacimli ve gerçek zamanlı veri akışları için kullanılan bir veri işlem platformudur. Kafka, verileri birden fazla uygulama veya sisteme aktarmak için kullanılır. Kafka, mesajlarınızı bazı adımlardan geçirir ve ardından doğru yöne iletir. Bu sayede çok sayıda veriye hızlı bir şekilde ulaşmak mümkün olur.

Kafka, Python gibi birçok programlama diliyle kolayca entegre edilebilir. Kafka'nın Python kütüphanesi olan 'kafka-python', Kafka'ya bağlanmak ve mesajları tüketmek veya yayınlamak için kullanılabilir. 'kafka-python' kütüphanesi, Python uygulamalarınızın Kafka Producers ve Consumers gibi Kafka arabirimlerine erişmesini sağlar.

Kafka'nın sağladığı faydalar arasında yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve yüksek kullanılabilirlik yer alıyor. Bu özellikler, Kafka ile gerçek zamanlı analiz ve veri işlemeye ivme kazandırıyor. Kafka, ayrıca verilerin kaybolmasını önleyen ve yeniden işlenmesini sağlayan bir özelliğe sahip olan işaretli bir mesaj kuyruğu da sunar.

Python ile Kafka uygulamaları, gerçek zamanlı veri akışını işlemek ve analiz etmek için birçok fırsat sunar. 'kafka-python' kütüphanesi sayesinde Python uygulamalarınız, Kafka ile kullanılabilecek ve gerçek zamanlı veri işlemeyi kolaylaştıracaktır.

Streamlit

Streamlit, gerçek zamanlı veri işleme ve analizi için özel olarak oluşturulmuş bir Python kütüphanesidir. Streamlit, Python kullanarak çok hızlı bir şekilde gerçek zamanlı uygulamalar oluşturmak için birçok araç sunar. Streamlit'in kullanımı oldukça basittir ve çeşitli veri kaynaklarını ve veri analizi araçlarını kolayca bir araya getirebilirsiniz.

Streamlit uygulamaları, bir web uygulaması gibi davranan, ancak aynı zamanda grafik arayüzü, etkileşimli öğeler ve diğer özellikler de dahil olmak üzere gerçek zamanlı veri analizini destekleyen özel uygulamalardır. Başka bir deyişle, bu uygulamalar, verilerinizi, grafiklerinizi ve diğer önemli öğeleri hızlı ve kolay bir şekilde paylaşmanızı ve analiz etmenizi sağlar.

Özellikle veri bilimciler ve mühendisler için yararlı olan Streamlit, Python dilinin sunduğu birçok özelliğe de sahiptir. Bu özellikler arasında daha kolay ve verimli veri manipülasyonu, makine öğrenme işlemleri, veri depolama ve gerçek zamanlı veri analizi gibi konular bulunur.

Streamlit'in kullanımı oldukça basittir - verileri doğrudan kodunuzda alırsınız ve Streamlit otomatik olarak verileri güzel ve etkileşimli bir grafik arayüzüne dönüştürür. Streamlit'in sunduğu anlık önizleme özelliği, kodunuzu uygulama oluşturmadan önce hızlı ve kolay bir şekilde test etmenizi sağlar.

Özetle, Streamlit, gerçek zamanlı veri yönetimi ve analizi için özel olarak tasarlanmış bir Python kütüphanesidir. Basit ve etkili bir kullanıma sahip olan Streamlit, veri işleme işlemlerini daha hızlı ve daha verimli hale getirir.