Veri bilimcisi nedir?

Her organizasyonun işleyişi, önemli kararları belirleyen bilgi ve verilere dayanır. Bunların toplanması ve saklanmasının yanı sıra, bu veriler işlemeye ve müteakip analize tabidir. Profesyonellik ve veri analizi bilgisi sonuçların değerini belirler. Veri bilimcisi, kuruluşlara somut faydalar sağlayan geleceği olan bir meslektir. Analistin benzersiz becerileri sayesinde, şirketin karlılığını artırma ve pazardaki rekabet avantajını güçlendirme şansı vardır. Veri bilimcisi nedir? Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin.

Veri bilimcisi – içindekiler tablosu:

1. Veri bilimcisi nedir?
2. Veri bilimcisi – beceriler ve gereksinimler
3. Veri bilimcinin uzmanlık alanı
4. Nasıl veri bilimcisi olunur?
5. Özet

Veri bilimcisi nedir?

Veri bilimcisi, makine öğrenimi ve öğrenme algoritmalarına dayalı olarak verileri toplayan, işleyen ve analiz eden kişidir. Çalışmalarında, incelenen alanlarda istenen iş değerini elde etmek için araştırma yöntemleri, matematik, ekonomi ve istatistik kullanırlar. Veri bilimcisi, büyük veri işleme açısından pazarın beklentilerini karşılayan bir meslektir. Makine öğreniminden performans ve planlama sorunlarına ve önerilen çözümlerin uygulanmasına kadar çeşitli rolleri aynı anda birleştirir.

Veri bilimcisi hem harika bir programcı, algoritmaları bir küme üzerinde inceleyen bir istatistikçi hem de iletişim becerileri yüksek iş mekaniklerini bilen bir kişidir. Veri bilimcilerini standart koleksiyonlar üzerinde çalışan veri analistlerinden ayıran şey, gerçek zamanlı olarak büyüyen verilerin istikrarsız bir ortamında çalışmalarıdır, bu nedenle genellikle veri yöneticileri olarak adlandırılırlar.

Amaçları, bu analizlerin görselleştirmelerini oluşturmak, herhangi bir veriyi keşfetmek, yeni değişkenler tanımlamak ve derin verileri analiz etmektir. Dahası, belirlenen hipotezi doğrulayacak ve daha sonra bunu şirketin gelişiminde önceden belirlenmiş bir hedefi karşılayacak bir iş konseptine çevirecek araştırma metodolojilerini seçmek onlara kalmış. Etkili bir veri bilimcisi, ortalamanın üzerinde programlama becerilerine (bir bilgisayar korsanı çizgisiyle) ve ortalamanın üzerinde istatistik bilgisine sahip bir kişidir.

Veri bilimcisi – beceriler ve gereksinimler

Veri bilimcisi mesleği, farklı alanlardan ve uzmanlıklardan sayısız ve çeşitli beceriler gerektirir. Veri bilimi ile uğraşırken, matematiksel ve analitik olarak yetenekli olmalı, iyi bir programcı olmalı, analiz edilen verileri sunabilmeli ve kesin sonuçlar çıkarabilmelidir. Ayrıca bu meslekte çalışan kişinin titiz, doğru, sabırlı, veriler üzerinden hikaye anlatabilme becerisine ve iş sezgisine sahip olması gerekir. Anahtar yetkinlikler:

• Matematik ve istatistik – istatistiksel veri analizi, makine öğrenimi, veri madenciliği, dağıtılmış algoritmalar
• Programlama – makine öğrenimiyle ilgili büyük veri teknolojileri, istatistiksel paketler, kitaplıklar ve araçlar, Python dili
• Endüstri bilgisi – iş hedefini anlama ve bunu ilgili verilerle ilişkilendirme, verilere dayalı bir sorun sunma becerisi, uzmanlarla işbirliği yapma becerisi
• İletişim becerileri – verileri sunma, sorunu tartışma, çözüm önerme, tartışma ve grupla işbirliği yapma becerisi
• Sezgi ve meraklılık - işlenmiş veriler ve uygulanabilir araştırma yöntemleri ile ilgili olarak ve nedenler ve sonuçlar arasındaki korelasyonun değerlendirilmesinde

Veri bilimcinin uzmanlık alanı

Veri analizi hemen hemen her alanda ve endüstride mevcuttur. Bir veri bilimcinin ilgilendiği temel alanlar şunlardır:

• Finans ve bankacılık sektörü – bankacılık işlemleriyle ilgili verileri analiz etme, kredi kararlarını destekleme, dolandırıcılığı tespit etme
• Pazarlama – web sitelerindeki kullanıcı davranışını analiz etme, öneri sistemleri oluşturma, marka görünürlüğünü ve görüşlerini izleme
• Satış – satış verilerini analiz etme, trendleri tahmin etme, müşterileri bölümlere ayırma, müşteri gereksinimlerini karşılamak için ürün tekliflerini ayarlama

Nasıl veri bilimcisi olunur?

Veri bilimcisi, özellikle son yıllarda gelişen nispeten yeni bir meslektir. Bu meslekte çalışmayı düşündüğünüzde, iki eğitim yolu vardır. Birincisi, liseden mezun olduktan sonra bu mesleği seçmek istediğini zaten bilen kişiler içindir.

Veri bilimi, büyük veri veya veri analitiği ile ilgili konulardan birini incelemek, mesleğe giden en kısa yol olmasa da en iyisi olabilir. Hem lisans, yüksek lisans, mühendislik hem de lisansüstü programları okumak, bir veri bilimcisi olarak bir kariyere başlamak için şüphesiz iyi bir yöndür. Bu multidisipliner alana bütünsel, geniş ve çeşitli bir yaklaşımı garanti ederler.

Matematik, bilgisayar bilimi, ekonomi veya diğer ilgili alanlardan mezun olanlar için başka bir seçenek de özel dersleri tamamlamaktır. Piyasada, öncelikle programlama bilgisini ve veritabanlarının kullanımını kapsayan çok çeşitli farklı türde eğitim kursları mevcuttur.

Bu eğitim kursları, katılımcıların bireysel ihtiyaçlarına göre uyarlanmıştır. Bunlar arasında eğitim kampları, geleneksel atölyeler, çevrimiçi kurslar, hackathonlar ve yarışmalar yer alır. Edinilen beceri ve nitelikleri kanıtlayacak bir sertifika kazanmak önemlidir. İşe alım sırasında, bir sertifika büyük bir varlık olabilir.

Veri bilimcisi olarak çalışmak, veritabanları, istatistikler ve programlamaya ilgi duyan ve zorlukları seven ve ezber bozan çözümlerden korkmayan kişiler için ideal bir gelişim yoludur. 2020 verilerine göre, yılda 107.000 $ kazançla Amerika Birleşik Devletleri'nde BT pazarında en çok kazanan üçüncü meslek oldu. Öte yandan Birleşik Krallık'ta bir veri yöneticisi yılda 80.000 Sterlin'den fazla kazanabilir.

Özet

Bir veri bilimcisi olarak başarının anahtarı, veri biliminin kullanılan araçların özünden ziyade öncelikle işle ilgili soruları yanıtlayabilmekle ilgili olduğunu anlamaktır. Kavramları öğrenmek sözdizimini öğrenmekten daha önemlidir. Projeler oluşturmak ve yeni çözümler geliştirmek, bir veri bilimcinin çalışmasının temel amacıdır. Bu kesinlikle geleceğin yenilikçi iş çözümleri yaratacak bir mesleğidir.

Şunu da okuyun: Veri öyküsü anlatımının temelleri.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'ta meşgul arılar topluluğumuza katılın.