Türk Reasürans Genel Müdürü ve Doğal Afet Sigortaları Kurumu (DASK) teknik işleticisi Selva Eren’in ifadesine göre, DASK teknik açıdan ve sigorta şirketleriyle entegrasyon bakımından geçen yıldan bu yana faaliyete geçmeye hazır durumda. Şu anda, gerekli bürokratik süreçlerin tamamlanması ve yasal düzenlemelerin Türkiye Büyük Millet Meclisi’nde onaylanması bekleniyor.
Doğal Afet Sigortaları Kurumu’nun (DASK) teknik operasyonlarını yürüten Türk Reasürans’ın Genel Müdürü Selva Eren, zorunlu deprem sigortasının, çeşitli risklerin eklenmesiyle zorunlu afet sigortasına dönüşeceğini belirtti ve konunun Türkiye Büyük Millet Meclisi’nin gündemine gelmesini beklediklerini ifade etti. Eren, teknik ve sigorta şirketleriyle entegrasyon açısından hazır olduklarını, altyapı çalışmalarının da tamamlandığını vurgulayarak, sürecin bürokratik aşamalarının tamamlanarak Meclis’ten geçmesini umut ettiklerini dile getirdi. Yeni düzenlemenin Meclis’te kabul görmesi halinde, kırsal bölgelerdeki yerleşim yerlerinin de zorunlu afet sigortası kapsamına alınacağını, böylece orman yangınları veya sellerden etkilenen evlerin de güvence altına alınacağını açıkladı.
Türkiye genelinde yaklaşık olarak 11,3 milyon adet sigorta poliçesi bulunmaktadır.
Eren, Türkiye’de konutların depreme karşı sigortalanma oranının %56 olduğunu belirtirken, zorunlu deprem sigortasında Marmara Bölgesi’nin 4,5 milyon civarındaki poliçe sayısı ve %64’lük sigortalılık oranıyla ilk sırada yer aldığını ifade etti.
Eren, İstanbul’da sigortalılık oranının %63, Bursa’da ise %58 civarında olduğunu belirterek, bu oranların henüz tatmin edici olmadığını ifade etti. Hedeflerinin bu oranı %100’e çıkarmak olduğunu vurgulayan Eren, bu amaca yönelik olarak gelecek dönemde birtakım çalışmalar yapacaklarını söyledi.
Eren, Türkiye genelindeki toplam poliçe sayısının yaklaşık olarak 11,3 milyon olduğunu ifade etti.
Eren, DASK’ın kuruluşundan itibaren yaklaşık 42 milyar TL tutarında tazminat ödemesi yaptığını belirtti. 6 Şubat depremlerinden hemen önce Ankara’da bir operasyon merkezi kurduklarını ve hasar bildirimleri konusunda vatandaşlara yönelik önemli uygulamalar başlattıklarını ifade etti. DASK’ın teknolojik altyapısını güncellediklerini, ana veri merkezini olası deprem hasarından etkilenmeyecek bir konuma taşıdıklarını ve ihbarlarla ilgili olarak 24 saat içinde eş zamanlı 96 bin dosya açabilecek bir sisteme sahip olduklarını sözlerine ekledi.
DASK’ın, olası hasar ödemeleri için 355 milyar TL’lik bir finansal güce sahip olduğu belirtilmiştir.
Eren, DASK’ın ödeme gücünü yükselttiklerini vurgulayarak, Kahramanmaraş depremlerinde 40 milyar TL’lik bir ödeme gerçekleştirdiklerini ifade etti. Bu 40 milyar TL’nin, doğrudan vatandaşların ödediği bir miktar olmadığını da sözlerine ekledi.
O tarihlerde, fonumuzda vatandaşların sigorta poliçelerinden birikmiş yaklaşık 15-16 milyar TL civarında bir meblağ bulunmaktaydı. Söz konusu 40 milyar TL’lik ödemeyi tamamen devlet kaynaklarından karşılamadık. Bu tutarın küçük bir bölümü, yaklaşık 5 milyar TL’si, fonlarımızdan ödendi. Geriye kalan önemli bir kısım ise riskini devrettiğimiz yurt dışındaki reasürans şirketlerinden temin edilerek vatandaşlarımıza ulaştırıldı. Şu an itibarıyla DASK’ın ödeme gücü 355 milyar TL seviyesindedir. Bu rakamı ikiyle çarparak da düşünebilirsiniz; yani şu anda bir yıl içerisinde bu tutarı iki kez ödeyebilecek bir kapasiteye sahibiz. Eren, bu ödeme kapasitesinin teknik bir modelleme ile hesaplandığını belirterek, bu hesaplamanın reasüransın temelini oluşturan ciddi bir modelleme sonucunda ve teknik bir çalışma neticesinde yapıldığını ifade etti. Ayrıca, 5,5 yıllık bir geçmişe sahip olan Türk Reasürans’ın teknoparkta geliştirilen ve kendi bünyesinden çıkan T-RUPT şirketinde CATMOD adlı bir modelleme platformu kullanılarak bu kapasitenin elde edildiğini aktardı. Uluslararası bir modelleme platformunun sonuçları ve kendi modelleme platformumuzun Türkiye’nin mevcut durumuna, bina kalitesine, inşaat yöntemlerine ve güncel envanter bilgilerine entegre edilmesiyle oluşturulan sistem sayesinde bu kapasite hesabı yapılmıştır.
Günümüzde verilerin işlenmesi ve büyük veri projelerinin yönetimi oldukça önem kazandı. İşte bu noktada, dask devreye giriyor. Bu yazımızda, öncelikle dask‘ın ne olduğunu ve temel özelliklerini keşfedeceğiz. Ardından, nasıl çalıştığını anlamak için derinlemesine bir inceleme yapacağız. Proje geliştirme süreçlerinde dask‘ın sunduğu avantajlara göz atacak ve kullanım alanlarını ele alacağız. Eğer verileri daha etkili bir şekilde yönetmek istiyorsanız, doğru yerdesiniz!
Dask Nedir?
Zorunlu Afet Sigortası
Dask, büyük veri setlerini işlemeyi kolaylaştırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir kütüphanedir. Özellikle Python ile entegre bir şekilde çalışan Dask, veri analizi, makine öğrenimi ve hesaplama süreçlerini hızlandırmak amacıyla kullanılır. Dask, paralel hesaplama yetenekleri sayesinde büyük miktarda verinin etkin bir biçimde işlenmesine olanak tanır. Kullanıcılar, Dask ile hem yerel makinalarda hem de bulut tabanlı sistemlerde işlem yapabilirler. Bu özellik, Dask’ı çok çeşitli projelerde esnek bir çözüm haline getirir.
Zorunlu Afet Sigortası
Dask, 2014 yılında Matthew Rocklin tarafından geliştirilmiştir. İlk olarak, büyük veri setlerinin işlenmesi için ihtiyaçlar doğrultusunda ortaya çıkmıştır. Dask’ın kökenleri, NumPy ve Pandas gibi popüler Python kütüphanelerine dayanmaktadır. Dask; zaman içinde daha çok kullanıcı ve geliştirici topluluğu tarafından benimsenerek, hızla popülerlik kazanmıştır. Günümüzde Dask, veri bilimcileri ve geliştiriciler arasında yaygın olarak kullanılmakta olup, sürekli olarak güncellenmekte ve iyileştirilmektedir.
Dask’ın Temel Özellikleri:
- Paralel Hesaplama: Verileri eş zamanlı işleyebilme yeteneği.
- Otonom Yapı: Kullanıcının kolayca veri akışı oluşturmasına imkan tanır.
- Geniş Uyumluluk: NumPy, Pandas ve diğer kütüphanelerle entegrasyon sağlar.
Dask, özellikle büyük veri ile çalışan projelerde önemli bir araç haline gelmiştir ve kullanıcıların verimli bir şekilde çalışmasına yardımcı olmaktadır.
Dask’ın Temel Özellikleri
Paralel Hesaplama
Dask, veri işleme süreçlerini hızlandırmak için paralel hesaplama yetenekleri sunar. Bu özellik sayesinde, birden fazla işlem aynı anda yürütülerek zaman tasarrufu sağlanır. Özellikle büyük veri kümeleri ile çalışırken, Dask’ın sunduğu paralel işleme yeteneği şu avantajları sağlar:
- Performans Artışı: Büyük veri setleri üzerinde yapılan işlemler daha hızlı tamamlanır.
- Kaynak Kullanım Verimliliği: İstemci bilgisayarlarının kaynakları daha etkin kullanılır.
- Esneklik: Farklı işlemci çekirdeklerine dağıtılmış görevlerle çeşitli hesaplama gereksinimlerini karşılar.
Veri Yönetimi
Dask’ın bir diğer önemli özelliği ise veri yönetimi kapasitesidir. Gelişmiş veri yapılarını kullanarak, büyük veri setleriyle etkili bir şekilde çalışma olanağı sunar. Dask bu alanda farklı veri türlerini destekler ve kullanıcıların veri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmasını sağlar.
Aşağıdaki tabloda Dask’ın veri yönetim özelliklerinin bazıları özetlenmiştir:
| Özellik | Açıklama |
|---|---|
| Hafıza Verimliliği | Veri setleri belleğinde tutularak işlem sırasında hafıza kullanımı optimize edilir. |
| Veri Yönetim Araçları | Dask ile kolayca oluşturulabilen ve yönetilebilen bileşenler sağlar. |
| Pandas ile Entegrasyon | Pandas veri çerçeveleriyle uyumlu çalışarak kullanım oranını artırır. |
“Dask, kullanıcıların büyük veri setleri üzerinde daha hızlı ve etkili bir şekilde işlem yapmalarına olanak tanır.” Bu durum, veri bilimi projelerinde Dask’ın tercih edilmesinin temel nedenlerinden biridir.
Dask Nasıl Çalışır?
Dask, büyük veri setlerini işlemek ve analiz etmek için kullanılan bir kütüphanedir. Dask’ın çalışma şekli, temel olarak paralel ve dağıtık hesaplamalar üzerine kuruludur. Bu sayede, daha hızlı ve verimli bir işlem süreci sağlar. Aşağıda, Dask’ın nasıl çalıştığını daha iyi anlamanızı sağlayacak ana başlıkları bulabilirsiniz.
Görev Yönetimi
Dask, görevleri yönetmek için çeşitli yöntemler kullanır. İşte bu süreçte dikkat çeken birkaç özellik:
Çalışma Prensibi
Dask’ın çalışma prensibi, veri parçalarına dayalıdır:
- Parçalı Veriler: Dask, büyük veri setlerini küçük parçalara böler. Bu parçalar, ayrı ayrı işlenebilir ve analiz edilebilir.
- Lazy Evaluation: İşlemler, aslında çağrıldığında değil, bir sonuç istendiğinde gerçekleştirilir. Bu özellik, kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlar.
- Dağıtık Hesaplama: Dask, çoklu makineler üzerinde çalışarak hesaplamaları dağıtır. Bu, geniş veri setleri ile çalışırken önemli bir avantaj sağlar.
Bu özellikler sayesinde Dask, büyük veri projelerinde performansı artırarak katma değer yaratır. Sonuç olarak, Dask’ın işleyiş prensipleri, veri bilimi ve analizi alanında yenilikçi çözümler sunar.
Dask ile Proje Geliştirmek
Dask, büyük veri setleriyle çalışma kabiliyetini artıran, özellikle paralel işlemeyi destekleyen bir kütüphanedir. Projelerinizde Dask kullanarak hem performansı artırabilir hem de veri analizi süreçlerinizi hızlandırabilirsiniz. Aşağıda Dask ile proje geliştirme sürecinde dikkat edilmesi gereken noktalar ele alınmaktadır.
Dask Kurulumu
Dask’ı kullanmaya başlamak için öncelikle sistemi kurmanız gerekmektedir. Kurulum süreci oldukça kolaydır.
- Python’unuzun güncel olduğundan emin olun.
- Terminal veya komut istemcisini açın.
- Aşağıdaki komutu yazarak Dask’ı kurun:
pip install dask- Kurulumun başarılı olup olmadığını kontrol etmek için Python ortamınıza girin ve şu komutu çalıştırın:
import dask
print(dask.__version__)Temel Kullanım Örnekleri
Dask’ın temel kullanım alanları, verilerin işlenmesi ve analiz edilmesinde önemli rol oynamaktadır. İşte bazı örnekler:
| Kullanım Alanı | Açıklama |
|---|---|
| Veri Okuma | Dask, büyük veri dosyalarını parça parça okuyarak bellek verimliliğini artırır. |
| Paralel Hesaplama | Veri işlemleri Dask ile hızlı bir şekilde paralel hale getirilebilir. |
| Dağıtık Hesaplama | Birden fazla makine üzerinde veri analizi yapmak mümkündür. |
Dask’ı proje geliştirme süreçlerinize entegre ederek, performansı önemli ölçüde artırabilir ve veri akışınızı daha verimli hale getirebilirsiniz. Dask, özellikle büyük veri setleri ile çalışırken, sağladığı avantajlarla dikkat çekmektedir.
Dask’ın Kullanım Alanları
Dask, büyük veri setleri ile çalışmak ve yüksek performanslı hesaplama yapmak için kullanılabilen güçlü bir kütüphanedir. Aşağıda Dask’ın öne çıkan kullanım alanlarını inceleyeceğiz.
Bilimsel Hesaplamalar
Dask, bilimsel hesaplamalar alanında özellikle büyük veri kümelerinin analiz edilmesinde yaygın olarak tercih edilmektedir. Bunun sebepleri arasında şunlar bulunmaktadır:
- Paralel Hesaplama: Dask, hesaplamaları birden fazla işlemci veya makine arasında dağıtarak işlemler hızlandırır.
- Büyük Veri Setleri: Dask, bellek sınırlarını aşarak veri parçaları üzerinde işlem yapabilme özelliği sunar.
- Esnek Veri Yönetimi: Farklı veri kaynaklarından gelen verileri entegre ederek karmaşık analizler gerçekleştirmek mümkündür.
Aşağıdaki tabloda Dask’ın bilimsel hesaplamalardaki genel özellikleri özetlenmiştir:
| Özellik | Açıklama |
|---|---|
| Paralellik | Birden fazla çekirdek kullanarak hesaplamaları hızlandırır. |
| Boyut Yönetimi | Büyük veri setlerini bellekte tutmadan işler. |
| Uygulamalar | Fizik, biyoloji, mühendislik gibi alanlarda kullanılır. |
Veri Bilimi Uygulamaları
Dask, veri bilimi uygulamalarında da sıklıkla tercih edilmektedir. Bu alandaki avantajları ise:
- Makine Öğrenimi: Dask, büyük veri setleri üzerinde makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için optimize edilmiştir.
- Veri İşleme: Dask, veri işleme işlemlerini hızlandırarak, veri analistleri için zaman tasarrufu sağlar.
- Entellektüel Analiz: Veri görselleştirmeleri ve karmaşık istatistiksel analizler yapma imkanı sunar.
Aşağıdaki tabloda Dask’ın veri bilimi konusundaki özellikleri yer almaktadır:
| Özellik | Açıklama |
|---|---|
| Hızlandırılmış İşlem | Veri işleme sürelerini büyük ölçüde kısaltır. |
| Modüller Arası Desteği | Scikit-learn gibi diğer bilimsel kütüphanelerle entegrasyonu kolaydır. |
| Analitik Yetkinlik | Gelişmiş makine öğrenimi ve veri analizi için uygun bir platform sağlar. |
Dask, hem bilimsel hesaplamalarda hem de veri bilimi uygulamalarında güçlü bir araç olarak ön plana çıkar. Bu nedenle, araştırmacılar ve veri bilimcileri Dask’ın sunduğu imkanlardan faydalanarak projelerini daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilirler.
Sıkça Sorulan Sorular
Dask nedir ve ne amaçla kullanılır?
Dask, geniş veri setleriyle çalışmak için kullanılan bir paralel hesaplama kütüphanesidir. Özellikle Python programlama dili üzerinde çalışan kullanıcılar için tasarlanmıştır. Dask, kullanıcılara büyük veri setlerini parçalara ayırarak, bu parçaları aynı anda işleme imkânı sunarak daha hızlı ve verimli bir hesaplama sağlar. Veri analizi, makine öğrenimi ve filtrasyon gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Dask nasıl kuruluyor?
Dask, pip aracılığıyla kolayca kurulabilir. Komut satırında ‘pip install dask’ komutunu yazarak sisteminize Dask’ı yükleyebilirsiniz. Ayrıca, Dask’ın özelliklerinden tam olarak yararlanabilmek için ek bileşenler olan dask[dataframe] veya dask[ml] gibi spesifik yüklemeler yapabilirsiniz. Böylece veri çerçevesi ve makine öğrenimi gibi özel alanlarda daha etkili kullanabilirsiniz.
Dask ile hangi veri yapıları çalışır?
Dask, özellikle pandas veri çerçeveleri, NumPy dizileri ve listeler gibi popüler Python veri yapılarıyla uyumludur. Ayrıca, Dask’ın kendi veri yapıları olan Dask Array ve Dask DataFrame gibi özel yapıları da bulunmaktadır. Bu veri yapıları, büyük verileri işlemeye yönelik optimize edilmiş fonksiyonlar içerir ve diğer veri yapılarıyla birlikte entegre bir şekilde çalışabilir.
Dask’ın avantajları nelerdir?
Dask, büyük veri setleriyle çalışırken sağladığı paralel işlem avantajı sayesinde, işlem sürelerini önemli ölçüde kısaltır. Aynı zamanda, mevcut Python veri bilimi ekosistemine entegre olması, kullanıcıların öğrenme sürecini kolaylaştırır. Dask, Hadoop veya Spark gibi büyük veri araçlarına alternatif olarak, daha az sistem kaynağı kullanarak yüksek performans sunar. Kullanıcılar, Dask sayesinde karmaşık hesaplamaları kolayca gerçekleştirebilirler.
