Veri alanındaki bir kariyer sizi çok çeşitli teknolojilere, becerilere ve paydaşlara maruz bırakabilir. Sıklıkla oldukça çapraz işlevli ekiplerde veya diğer teknik meslektaşlarla iş birliği içinde, bir işletmenin çekirdek alanlarında önemli etki yaratacak projelerde çalışma fırsatı bulursunuz.
Junior seviyeden senior veri bilimi rollerine geçiş, sektörünüze ve uzmanlık alanınıza bağlı olarak çok farklı görünebilir; ancak çoğu veri bilimcisi için bu 2-5 yıl sürer. Doğru bilgi ve becerilerle maaşlar kolayca 6 haneli seviyelere ulaşabilir. 10 yıl sonra veri bilimcilere olan talebin önemli ölçüde artması bekleniyor; ancak yeni araçlar, en iyi uygulamalar ve metodolojiler hâlâ gelişmekte olduğundan rol çok farklı görünebilir.
Veri kariyerinde büyüme pek çok biçim alabilir; ancak hedefleriniz ne olursa olsun akılda tutulması gereken bazı temel ipuçları ve uygulamalar vardır. Kariyeriniz boyunca istikrarlı ilerleme kaydedebilmeniz için en iyi uygulamalarımızı öğrenmek üzere okumaya devam edin.
1. Başarıyı Tanımlayın
Sırf çalışmak için çalışmak başlı başına bir sorun değildir; sürekli pratik yapmak iyi bir şey olarak görülür ve birçok kişi faydasını hisseder. Ancak, büyümek istediğiniz bir hedefiniz yoksa tatmin olmayabilirsiniz. Sizin için başarının nasıl göründüğünü tanımlamak için oturup düşünmek çok önemlidir. Bu yalnızca doğru yöne ilerlediğinizi garanti etmekle kalmaz, aynı zamanda zaman içinde ilerlemenizi değerlendirmenin bir yolunu da sunar. Başarı fikriniz terfi, gelir veya iş unvanlarıyla ilgili olmak zorunda değil. Bir makale yayımlamak ya da doktora tamamlamak gibi uzun vadeli hedefleriniz olabilir. Belki bir ekibe liderlik etmek veya milyonların kullandığı bir ürün geliştirmek istiyorsunuz. Başarı vizyonunuzu tanımlayarak, doğru yönde büyümek için atmanız gereken gerekli adımları belirleyebilirsiniz.
2. Öğrenmeyi Bırakmayın
Hiç birinin gelişim odaklı zihniyetinden bahsettiğini duydunuz mu? Araştırmalar, bu zihniyete sahip olanların, yeteneklerin doğuştan geldiğine inananlara kıyasla daha fazla başarı elde etme eğiliminde olduğunu gösteriyor. Veri kariyerleri zorlayıcı olabilir; pek çok uygulayıcı aksiliklerle karşılaşır ve başarısızlıklar yaşar. Hatalardan öğrenmek, başarı için temel ölçütlerden biri olarak sıklıkla vurgulanır; başarılı girişimciler bile ilk başarısızlıklarından ve onlardan neler öğrendiklerinden bahseder.
Becerilerinizi sürekli geliştirmenin bir diğer önemli nedeni de sektörün değişim hızına ayak uydurmaktır. Elad Cohen, DataFramed’de (yaklaşık 49. dakikada), otomasyonun veri bilimi iş akışının bazı kısımlarını sadeleştirip sadeleştirmeyeceğinden bağımsız olarak, çoğu insanın teknolojinin 10 yıl içinde nasıl görüneceğini hafife alma eğiliminde olduğunu belirtiyor. Öğrenmeyi ve gelişmeyi sürdürmezseniz, sektör sizden daha hızlı ilerleyebilir.
3. Bir Portföy Oluşturmaya Devam Edin
Bir portföyün önemi hafife alınamaz. Genellikle ilk rollerini kapmaya çalışan junior veri bilimcilerle ilişkilendirilse de, portföy kariyeriniz boyunca en iyi işlerinizden bazılarını derlemek için harika bir yer olabilir. Portföy, özellikle günlük işinizde buna fırsat bulamıyorsanız, tutkulu olduğunuz konular üzerinde çalışmak için de bir çıkış alanı olabilir. Son olarak, portföyünüzü genişletmek, sürekli yeni beceriler geliştirme ilkesini uygulamaya sizi motive edebilir.
Kariyeriniz boyunca bir portföyü sürdürmek şunları sağlar:
- Rol, şirket değiştirirken ya da serbest çalışmaya geçerken çalışmalarınızı paylaşabilirsiniz
- Daha sonra üzerine inşa edebileceğiniz en ilginç işlerinizden bazılarını yakalayabilirsiniz
- Diğer veri bilimcilerin görmeyi sevdiği tutku projelerinizin çıktısını paylaşabileceğiniz bir alanınız olur
- Kariyerinizin diğer alanlarında kapılar açabilecek kişisel markanızı güçlendirirsiniz
4. Model Dağıtım Yetkinliklerine Yatırım Yapın
Şu anda, üniversitede veri biliminin öğretilme şekli ile sektörde uygulanma şekli arasındaki en büyük kopukluklardan biri MLOps’tur. Kısaca, MLOps, makine öğrenmesi sistemlerinin güvenilir ve ölçeklenebilir şekilde dağıtılmasını sağlayan araçlar, uygulamalar, teknikler, kültür ve zihniyetten oluşan bir bütündür. Bugün veri ekiplerinin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, makine öğrenmesi modellerinin ölçeklenebilir ve verimli şekilde üretime alınmasıdır; bu nedenle tahminler, kuruluşların yalnızca %8’inin modelleri üretimde olduğunu gösteriyor. Bu da, MLOps’un son yılda veri biliminin en hızlı büyüyen alanlarından biri olmasına şaşırmamak gerektiğini gösteriyor.
Model dağıtım yetkinliklerine yatırım yapmak, bugün pek çok veri bilimci için, yıllarca deneyimi olanlar dâhil, esastır. Bilginizde bir boşluk olabileceğini kabul etmek ve bunu gidermek için adımlar belirlemek büyümenin harika bir yoludur. Her yeni araçta uzman olmak zorunda değilsiniz, ancak MLOps’un temel kavramlarını veya diğer yenilikleri anlamak ve bu teknikleri nasıl uygulayacağınızı öğrenmek sizi epey yol aldırır ve ileride uzmanlaşma için temel oluşturur. MLOps’a başlamakla ilgileniyorsanız, başlangıç için ücretsiz kaynaklar içeren şu blog yazısına göz atabilirsiniz.
5. Bir Uzmanlık Seçin
Veri bilimi son derece geniş bir alandır. Bu e-kitapta DataCamp, veri bilimini “verilerden anlamlı içgörüler elde etmeyi amaçlayan disiplinler arası bir alan” olarak tanımlar. Disiplinler matematikten istatistiğe, makine öğrenmesinden programlamaya, veri görselleştirmeden daha fazlasına uzanabilir. Tek bir kişinin tüm bu alanlarda uzman bilgi geliştirmesi mümkün değildir; özellikle tek bir alandaki teknikleri uygulamak için bile ciddi bilgi gerekir. Örneğin, makul doğrulukta ve önyargıdan kaçınarak bir doğal dil modelini dağıtmak için ne kadar teoriye ihtiyaç duyduğunuzu düşünün.
Bir dizi alanda biraz deneyim kazandıktan sonra, nerede uzmanlaşmak isteyebileceğinizi düşünmek zaman ayırmaya değerdir. Bir alanda uzmanlaşmak, kapılar açmanın ve başarı vizyonunuza yaklaşmanın harika bir yoludur.
6. Ağınızı Genişletin
İş hayatınızda büyümenin en önemli yollarından biri network oluşturmaktır; bu da etkinliklere katılmak, sektördeki kişilerle veya iş arkadaşlarınızla “kahve sohbetleri” ayarlamak ya da bizzat konuşmalar yapmak gibi pek çok biçim alabilir. Bir ağ, diğer kuruluşlarda neler olup bittiğini ve hangi yeni becerileri öğrenmeniz gerektiğini ya da gelecekte kuruluşunuzda hangi becerilere ihtiyaç duyulabileceğini öğrenmenin harika bir yoludur. Ayrıca iş değiştirmek istiyorsanız, başka bir şirkette kapıyı aralamanın da en kolay yoludur.
Pek çok kişi network fikrini göz korkutucu bulur; ancak veri topluluğunda ağ kurmanın ve etkinlik bulmanın çeşitli yolları vardır. Network yolculuğunuza başlamanız için 2022’de katılınacak en iyi veri bilimi konferanslarını burada derledik.
7. Sahtekârlık Sendromuyla Mücadele Edin
Harvard Business Review, sahtekârlık sendromunu “yeteneklerinizden şüphe etmek ve kendinizi sahtekâr gibi hissetmek” olarak tanımlar ve bu, kariyerlerinin bir noktasında birçok veri bilimcinin hissettiği bir durumdur. Deneyimli veri bilimcilerin sahip olduğu bilgi genişliği ve derinliği, kariyerinizin erken aşamalarında ulaşılması son derece yüksek bir seviye gibi görünebilir. İlerleyen dönemlerde bile, veri biliminin birçok alt alanında son derece derin bilgiye sahip uzmanlarla karşılaşmanız muhtemeldir. Sahtekârlık sendromu, son birkaç yılda çok daha yaygın kullanılan bir terim hâline geldi ve birçok üst düzey yönetici deneyimlerini paylaştı. Bu nedenle, bunun sizi nasıl etkileyebileceğini anlamanıza ve onunla nasıl mücadele edebileceğinize yardımcı olacak birçok kitap mevcut. Bu Reddit gönderisi de sahtekârlık sendromu deneyimlerini paylaşan birçok veri bilimci içeriyor.
8. İş Piyasasını Yakından Takip Edin
Kariyer büyümesi, dokuzdan beşe nasıl zaman geçirdiğinizle yakından ilişkilidir. Her gün yaptıklarınız, uzun vadeli başarı tanımınızla örtüşmüyorsa, bulunduğunuz konumu yeniden değerlendirmeniz gerekebilir. Bu, yöneticinizle konuşup günlük işleyişinizi değiştirmek ya da kuruluş içinde yatay bir geçiş yapmak anlamına gelebilir. Ancak, iş piyasasında neler olup bittiğini anlamak her zaman değerlidir. Becerilerinizin yüksek talep gördüğünü ve diğer şirketlerin farklı roller veya ücret ve yan hak artışları sunabileceğini görebilirsiniz.
Bir kariyer geliştirme firması olan Wonsulting’ten Jerry Lee, mülakat becerilerinizi taze tutmak ve mevcut şirketinizin sizi değerli görmesini sağlamak için her yıl ilgilendiğiniz şirketlerde mülakat yapmanızı önerir. Bunun önemi, uzun vadeli hedeflerinize ve başarı ölçütlerinize bağlıdır; ancak piyasadaki nabzı tutmak her zaman iyi bir fikirdir.
9. Güncel Kalın
Kendi becerilerinizi geliştirmenin yanı sıra, alanınızdaki araştırmaların, teknoloji şirketlerinin ve pazar liderlerinin ön saflarında neler olduğuna dair bir genel bakışa sahip olmak da önemlidir. Her zaman ayrıntılara dalmanıza gerek yok—en yeni teknolojinin potansiyelini yüksek seviyede anlamak, bilgi sahibi kalmanın harika bir yoludur. Bunu ağınızla konuşup onların bunu nasıl uyguladıklarını öğrenebilir ya da onlara yeni bir şey öğretebilirseniz artı puan!
Bu tür yüksek seviyeli taramalar için iyi bir kaynak, LinkedIn’de haftalık “Keeping Up with Data” yazıları yazan Adam Votava’dır. Bu iyi yazılmış özetler, en yeni araştırmaları, iş haberlerini ve hatta yakın zamanda yayımlanan Python paketlerini takip etmenin harika bir yoludur. Ayrıca, veri bilimi, teknoloji ve araştırma topluluklarından çıkan en ilginç haberleri sunan Haftalık Özet video bültenimize abone olabilirsiniz.
10. Çalışmanızın Etkisini Düşünün
Kariyerinizdeki büyüme, kendi başarı ölçütlerinize ulaşmanıza yol açmalıdır – peki ya kuruluşunuzun başarısı? Çalışmanızın etkisinin ne olduğunu değerlendirmek önemlidir; ister verimli araçlarla zaman kazandırmak, ister bilgilendirici bir pano oluşturarak iş arkadaşlarına yardımcı olmak, ister iyi eğitilmiş bir modelle üretim maliyetlerinden tasarruf etmek olsun. Bir kuruluş genelindeki etkinizi anlamak şunları sağlar:
- Terfi veya iş değişikliği için iş gerekçesi sunabilirsiniz
- Şirketinizin bir eğitim kursunu sponsor etmesini gerekçelendirebilirsiniz
- Konferanslarda işinizden bahsedebilirsiniz
- Rol değiştirmeyi planlıyorsanız iyi mülakat performansı sergilersiniz
11. Liderlik Becerileri Geliştirin
En iyi uygulama #12, veri biliminde karşılaşabileceğiniz farklı yönetici kariyer yollarını ele alacak. Ancak oraya ulaşmak için bireysel katkı sunan biri olarak liderlik becerileri geliştirmeniz gerekecek. Yetki devri, önceliklendirme, geri bildirim verme ve net bir yön belirleme gibi liderlik becerilerini geliştirmek esastır. İnsan yönetmiyor olsanız bile, bireysel katkı sağlayan olarak bir projeye liderlik etmek üzere seçildiğinizde bu becerileri öğrenip uygulayabilirsiniz.
Kariyeriniz boyunca bu becerileri geliştirmek için birçok fırsat olacaktır; ancak bu, konfor alanınızdan çıkmanızı da gerektirebilir. Konfor alanından çıkıp gerilme alanına geçtiğimizde en iyi öğrenmeler ve başarılar gerçekleşir; bu fırsatlardan kaçınmayın; çünkü bunlar kariyeriniz boyunca karşılığını fazlasıyla verecek mükemmel büyüme şanslarıdır.
12. Bir Kariyer Yolu Seçin
Günümüzde kariyer yolları her zaman düz çizgiler hâlinde ilerlemiyor. Farklı bir ekibe veya projeye yatay geçiş yapabilir ya da yönetim rollerine girip çıkabilirsiniz. Meta, bazı kariyer yollarını burada kategorize ediyor ve “...yönetici olmak bir terfi değildir. Bu yalnızca işi yapmanın başka bir yoludur” diyor. Bu felsefe, özellikle yapısı daha yatay olan ve birçok ekibin iş fonksiyonlarından ziyade projeler etrafında toplandığı kuruluşlarda yaygındır. Meta’da temel kariyer yolları şunlardır:
- Kıdemli katkı sağlayan: Kıdemli katkı sağlayanlar genellikle insan yönetmez; ancak sıklıkla junior ekip üyelerine mentorluk yapar ve strateji ile kararlar üzerinde önemli etki sahibi olabilirler. Bu kariyer yolu çoğunlukla uygulamalı çalışma ve kodlamayı içerir.
- Teknik lider (Tech lead): Bu kariyer yolu, teknik çalışmalara katkı ile genellikle diğer veri profesyonellerinden oluşan küçük bir ekibi yönetme arasında bölünür.
- İnsan yöneticileri: Bu, çok az kodlama yapılan; bunun yerine üst düzey toplantıların ve günlük insan yönetiminin uygulandığı geleneksel yönetim yoludur.
Kariyerinizin ilerleyen dönemlerinde nerede olmak isteyebileceğinizi anlamak iyidir. Şu anda insan yönetimi size göre değilse, teknik becerilerinize daha fazla yatırım yapabilirsiniz; tersi doğruysa liderlik becerilerini öğrenmek için network oluşturmak ve fırsatları kollamak isteyebilirsiniz.
Bonus—Veri Biliminde Başarının Birçok Yolu Var
Bu makale, bir kuruluş içindeki veri bilimciler için bolca öneri içeriyor; ancak veri kariyerlerinde başarılı olmanın birçok yolu var. Akademi, öğretim, serbest çalışma ve içerik üretimi; dünyayı daha iyi bir yer hâline getirmenin, bir şeyler öğrenip geliştirmenin veya kazanç potansiyelinizi artırmanın yollarıdır. Kendinizi tek bir şirkete veya kariyer yoluna sıkıştırmayın—sizin için başarının nasıl göründüğünü düşünün ve vizyonunuzu hayata geçirin.
Sizin için daha fazla kaynak:
- DataFramed Podcast’ine abone olun
- Sertifikalarımıza göz atın
- Veri bilimi portföyü oluşturmaya dair bu web seminerini izleyin
