Veri analitik ve makine öğrenimi, verilerin toplanması, temizlenmesi, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve modellemesi gibi işlemleri içerebilir. Bu işlemler için çeşitli araçlar kullanılabilir.

Veri toplama: Veri toplamak için kullanabileceğiniz araçlar arasında SQL, Python, R gibi veritabanı ve programlama dilleri bulunur. Ayrıca veri web scraping yöntemleri ve API'ler gibi yollarla da toplanabilir.

Veri temizleme: Veri temizleme işlemleri için kullanabileceğiniz araçlar arasında Python, R, Excel gibi programlama dilleri ve veri işleme araçları bulunur. Bu araçlar, verileri filtreleme, düzenleme, eksik verileri doldurma gibi işlemleri gerçekleştirebilir.

Veri analizi: Veri analizi için kullanabileceğiniz araçlar arasında R, Python, SAS, SPSS gibi programlama dilleri ve istatistik araçları bulunur. Bu araçlar, verileri grafikler, tablolar, istatistiksel modeller gibi şekillerde sunabilir.

Makine öğrenimi: Makine öğrenimi için kullanabileceğiniz araçlar arasında Python, R, SAS, MATLAB gibi programlama dilleri ve makine öğrenimi kütüphaneleri bulunur. Bu kütüphaneler, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi çeşitli makine öğrenimi modellerini uygulamak için kullanılabilir.

Son olarak, veri analitik ve makine öğrenimi işlemleri için kullanabileceğiniz araçlar arasında ayrıca Tableau, Power BI, QlikView gibi veri görselleştirme araçları da bulunur. Bu araçlar, verileri anlamlı ve kolay anlaşılabilir grafiklerle sunmak için kullanılabilir.

Bu araçlar arasında hangi araçların kullanılması gerektiği, projenin ihtiyacına ve amacına göre değişebilir. Önemli olan, veri analitik ve makine öğrenimi işlemlerini gerçekleştirmek için en uygun araçları seçebilmektir.