Program
Yardımcı Veri Bilimcisi Python'da
90 sa
Teknoloji işleri tüm sektörleri yeniden şekillendirmeye devam ediyor. Şu anda en çok konuşulan iki yol, yapay zeka mühendisliği ve veri bilimi.
Her ikisi de somut etki, iyi ücret, sürekli öğrenme ve göründüğünden fazlasını vaat ediyor. Önemli ölçüde örtüşseler de sizi farklı türde sorunlara ve günlük işlere yönlendirirler.
Bu yazıda, üç faktör açısından aralarındaki temel farkları inceleyeceğim: iş fırsatları, maaş teklifleri ve öğrenme yolları. Her iki alana da yeniyseniz, işverenlerin aradığı becerileri geliştirmeye başlamak için DataCamp'in yapay zeka mühendisliği ve veri bilimi kurslarını da keşfedebilirsiniz. Sizin için hangi kariyer yolunun daha uygun olduğunu öğrenmek için okumaya devam edin.
Kısa özet
- Yapay zeka mühendisliği, gerçek dünyadaki uygulamalarda kullanılan yapay zeka sistemlerini kurmaya, devreye almaya ve sürdürmeye odaklanır.
- Veri bilimi, içgörü elde etmek ve daha iyi iş kararlarını desteklemek için verileri analiz etmeye odaklanır.
- Her iki kariyer de yüksek talep görüyor, ancak daha fazla kuruluş üretken yapay zekayı benimsedikçe yapay zeka mühendisliği özellikle hızlı büyüyor.
- Yapay zeka mühendisliği rolleri genellikle daha yüksek maaşlar sunarken, veri bilimi birçok sektörde güçlü uzun vadeli fırsatlar sağlar.
- Yapay zeka ürünleri geliştirmekten ve teknik zorlukları çözmekten hoşlanıyorsanız yapay zeka mühendisliğini seçin. Verideki kalıpları bulup bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirmeyi tercih ediyorsanız veri bilimini seçin.
- Hangi yolu seçerseniz seçin, uygulamalı projeler, sürekli öğrenme ve pratik deneyim kariyerinizde büyümenize yardımcı olacaktır.
Yapay Zeka Mühendisliği ve Veri Bilimini Anlamak
Yapay zeka mühendisliği ve veri bilimi, teknolojide en hızlı büyüyen iki kariyer yoludur. Her ikisi de veri ve makine öğreniminden yararlansa da, üretime hazır yapay zeka sistemleri kurmaktan iş kararlarını yönlendiren içgörüleri ortaya çıkarmaya kadar farklı amaçlara hizmet ederler.
Aşağıdaki tablo, işin genel görünümü, temel sorumluluklar ve kilit beceriler temelinde yapay zeka mühendisliği ve veri bilimini karşılaştırır.
|
Kariyer Yolu |
İşe Genel Bakış |
Roller & Sorumluluklar |
Temel Beceriler |
|
Yapay Zeka Mühendisliği |
Üretime hazır yapay zeka sistemlerini kurar, devreye alır ve sürdürür |
• Yapay zeka/MÖ modelleri tasarlamak ve eğitmek • Modelleri alan verileriyle ince ayar yapmak • Yapay zeka sistemlerini devreye almak ve izlemek • Veri hatları ve MÖ altyapısı kurmak • Performans, gecikme ve maliyetleri optimize etmek |
• Python programlama • PyTorch & TensorFlow • MLOps & CI/CD • Bulut platformları (AWS, Azure, GCP) • Derin öğrenme • Matematik & istatistik |
|
Veri Bilimi |
İçgörü üretmek ve iş kararlarını desteklemek için verileri analiz eder |
• Verileri temizlemek ve analiz etmek • Öngörücü modeller oluşturmak • Tahminleme ve A/B testleri yapmak • İçgörüleri görselleştirmek ve iletmek • Veriye dayalı karar almayı desteklemek |
• Python, R & SQL • İstatistiksel analiz • Makine öğrenimi • Veri görselleştirme • İş hikaye anlatımı • Alan uzmanlığı |
Ardından, nerede örtüştüklerini ve onları birbirinden ayıran noktaları anlamanıza yardımcı olmak için her bir kariyer yoluna yakından bakacağız.
Yapay zeka mühendisliği
Yapay zeka (YZ) mühendisliği, geniş ölçekte yapay zeka sistemleri kurmaya ve sürdürmeye odaklanır. Üretim düzeyindeki sistemler güvenilir şekilde çalışır ve uç durumları ele alır. Tipik roller arasında YZ mühendisi, makine öğrenimi (MÖ) mühendisi, uygulamalı bilimci ve MLOps mühendisi yer alır. Giderek daha fazla rol üretken YZ ve LLM'lere odaklanıyor.
Bu nedenle YZ'yi sıfırdan öğrenmek en iyisidir. Ustalaştıktan sonra, YZ mühendisleri modeller tasarlar ve eğitir, ardından bunları alan verileriyle ince ayar yapar ve uygulamalara entegre eder. Performansı izler, maliyet ve gecikmeyi takip ederler. Veri hatları kurar, altyapı seçer ve model yaygınlaştırma ile izlemeyi ele alırlar.
Çalışma, denetimli ve denetimsiz öğrenme gibi makine öğrenimi tekniklerine dayanır. Derin öğrenme mimarileri arasında CNN'ler, RNN'ler, Transformer'lar ve daha fazlası bulunur. Modern sunum kalıpları toplu işlemden çevrimiçi çıkarıma ve A/B testlerine kadar uzanır. Hedef yalnızca harika bir model değil, gerçek kullanıcıların güvenebileceği harika bir sistemdir.
Gerekli temel beceriler
- Güçlü programlama becerileri, özellikle Python. Analize ağırlık veren ekiplerde R, performans kritik bileşenlerde ise bazen Java, C++ veya Go kullanılır
- Derin öğrenme çerçeveleri, PyTorch ve TensorFlow gibi, ayrıca klasik MÖ için scikit-learn
- MLOps temelleri: model paketleme, MÖ için CI/CD, özellik mağazaları, deney takibi, konteynerleştirme, orkestrasyon ve izleme
- Bulutta yetkinlik (AWS, GCP veya Azure genelinde). GPU'ları ve maliyet-performans dengelerini anlama
- Sağlam matematik ve istatistik, lineer cebir, olasılık, optimizasyon ve bias-varyans, aşırı uyum ve değerlendirme metriklerine dair sezgi
YZ mühendisliği, araştırma bilgisini yazılım mühendisliği disipliniyle harmanlar. İşe girmek için YZ mühendisliği mülakatları ve taramalarında fark yaratmak için adım atın.
Veri bilimi
Veri bilimi ham veriyi içgörü ve kararlara dönüştürür. Veri bilimcileri araştırır, analiz eder, model kurar ve iletişim kurar. Paydaşlarla birlikte soruları çerçeveler, veriyi keşfeder, öngörücü veya betimleyici modeller kurar ve sonuçları eyleme dönüştürür. Fiyatlandırma içgörüleri veya veri tahminlemeyi düşünün.
Roller arasında veri bilimcisi, karar bilimcisi, araştırma bilimcisi, analitik mühendisi ve kantitatif finans pozisyonları bulunur. Çalışmalar A/B testleri gibi deneylerden zaman serisi tahminlemeye, özellik mühendisliğinden model yorumlamaya kadar uzanır.
Gerekli temel beceriler
- Veri düzenleme ve analiz – Python ve/veya R ile, depolar ve göllerle çalışmak için güçlü SQL
- İstatistiksel düşünme – hipotez testleri, nedensel çıkarım, tahminleme ve deney tasarımı
- Makine öğrenimi – öngörücü modelleme ve sınıflandırma için; ayrıca daha basit modellerin ne zaman daha iyi iş çıkardığını bilmek
- Veri görselleştirme ve hikaye anlatımı – böylece içgörüler gerçekten kararları değiştirir. Araçlar Matplotlib, Seaborn, Plotly veya BI platformları olabilir
- Alan bilgisi – perakende, sağlık veya fintechte hangi kalıpların önemli olduğunu bilmek büyük fark yaratır
Veri bilimi, neden sorusunu sormayı, kalıpları bulmayı, kanıtla ikna etmeyi ve bilinçli kararlar almayı sevenlere uygundur.
Yapay Zeka Mühendisliği vs Veri Bilimi: İş Talebi, Maaşlar ve Öğrenme Yolları Karşılaştırması
YZ mühendisliği ve veri bilimi birçok teknik temeli paylaşır. Ancak, kariyer fırsatları, kazanç potansiyeli ve başarılı olmak için ihtiyaç duyacağınız beceriler açısından farklılık gösterirler.
Buna göre, en önemli alanlarda nasıl karşılaştıklarına bakalım:
1. İş piyasası trendleri
İş büyümesi ve talep
Her iki alan için de talep güçlü. Ancak büyüme kalıpları farklılık gösteriyor.
ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, veri bilimciler için çok hızlı büyüme öngörüyor. 2022'den 2032'ye yaklaşık %35 (ortalamanın çok üzerinde) büyüme; kuruluşların kararlar ve işlevler genelinde otomasyon için veriye dayanmasına bağlanıyor.
YZ mühendisliği rolleri sıklıkla yazılım geliştirme ve MÖ odaklı unvanlar altında gruplanır. Yazılım geliştiriciler genel olarak 2022'den 2032'ye yaklaşık %25 büyüme gösterecek.
Daha geniş göstergeler, YZ'ye özgü rollerin daha da hızlı büyüdüğünü düşündürüyor. Dünya Ekonomik Forumu (WEF), 2023 İşlerin Geleceği Raporu'nda, YZ ve makine öğrenimi uzmanlarını en hızlı büyüyen meslekler arasında tanımlayarak, kuruluşlar sektörler genelinde YZ benimsemesini hızlandırdıkça 2023 ile 2027 arasında yaklaşık %40 istihdam artışı öngördü.
Veri bilimi istikrarlı bir pazar olmaya devam ediyor. Üretken YZ ve modelleri gerçek ürünlere yerleştirme itkisinin etkisiyle YZ mühendisliği dik bir yükselişte.
Sektör uygulamaları
Her iki alan da sektörler boyunca uzanır:
- Finans dolandırıcılık tespiti, kredi puanlama, algoritmik alım satım, risk modelleri ve kişiselleştirilmiş teklifler kullanır.
- Sağlık klinik karar destek, triyaj, tıbbi görüntüleme, hasta risk tahmini ve operasyon optimizasyonuna dayanır.
- Teknoloji ve SaaS şirketleri arama, öneri, sıralama, reklam, içerik denetimi ve müşteri analitiği geliştirir.
- Perakende ve lojistik talep tahmini, envanter optimizasyonu, dinamik fiyatlandırma ve rota planlamasına ihtiyaç duyar.
- Üretim ve enerji sektörleri kestirimci bakım, anomali tespiti, kalite kontrol ve şebeke optimizasyonu kullanır.
ZeroGPT CEO'su Rawad Baroud, işletmelerin güvenebileceği YZ sistemleri kurmanın önemini vurguluyor. Daha fazla şirket üretken YZ'yi benimsedikçe, güvenilir YZ çözümleri geliştirebilen, devreye alabilen ve sürdürebilen profesyonellere olan talebin artmaya devam edeceğine inanıyor.
Baroud şöyle diyor,
İşletmeler üretken YZ'yi müşteri desteğine, içerik oluşturmaya ve iç operasyonlara entegre ettikçe, başarı yalnızca model doğruluğuna bağlı değildir. Kuruluşların güvenilir sistemler kurabilen, çıktıları doğrulayabilen ve gerçek dünya talepleri geliştikçe performansı sürekli iyileştirebilen YZ profesyonellerine ihtiyacı vardır.
Rawad Baroud, CEO of ZeroGPT
Üretken YZ olgunlaştıkça, daha fazla ekip verilerin üzerinde doğal dil arayüzleri kuruyor. İçerik iş akışını otomatikleştiriyor ve bilgi yoğun görevleri güçlendiriyorlar.
Veri bilimi genellikle sorular ve metriklerle başlar. Buna karşılık YZ mühendisliği sistemler ve güvenilirlikle başlar. Modern ekiplerde çizgiler bulanıklaşır.
2. Maaş beklentileri ve kariyer ilerlemesi
Maaş karşılaştırmaları
Ücret; lokasyona, sektöre, deneyime ve şirketinizin aşamasına bağlıdır. Güvenilir birkaç referans noktası:
BLS, veri bilimciler için 2023 medyan yıllık ücreti 108.020 $ olarak listeler. YZ/MÖ mühendisliği yolları için yaygın bir vekil kategori olan yazılım geliştiricilerde ise 2023 medyanı 132.930 $'dır.
Toplu maaş siteleri, genellikle MÖ/YZ mühendisliği rollerinin ortalama maaşlarının genelci veri bilimi rollerinden daha yüksek olduğunu gösterir. Bu özellikle orta-üst ve kıdemli seviyelerde ve büyük teknoloji merkezlerinde geçerlidir. Güncel piyasa anlık görünümleri için:
Yazım sırasında, maaş tahminleri şunları gösteriyor:
- ABD veri bilimci maaşları: yıllık yaklaşık 127.000 $ (medyan toplam ödeme)
- ABD makine öğrenimi mühendisi maaşları: yıllık yaklaşık 165.000 $ (medyan toplam ödeme)
- Birleşik Krallık veri bilimi ve makine öğrenimi rolleri: deneyime ve lokasyona bağlı olarak tipik olarak yıllık £50.000–£75.000
- Hindistan veri bilimi ve makine öğrenimi rolleri: tipik olarak yılda ₹10–25 lakh, deneyimli profesyoneller için daha yüksek maaşlar
İleri MÖ (derin öğrenme, LLM'ler) ve güçlü yazılım mühendisliği için prim bekleyin. Finans ve sağlık gibi düzenlemeye tabi sektörler, risk ve uyumun önemi nedeniyle daha fazla öder. San Francisco Körfez Bölgesi ve New York gibi yüksek maliyetli merkezlerde maaşlar daha yüksektir, ancak uzaktan çalışma erişimi genişletiyor. Birçok YZ profesyoneli ayrıca uzun vadeli uzaktan kariyerlerini nerede inşa edeceklerine karar verirken düşük yaşam maliyetli ülkeleri karşılaştırır.
Kariyer büyümesi ve ilerleme
Her iki yolun da sağlıklı kariyer basamakları vardır.
- YZ mühendisliği – MÖ/YZ Mühendisinden Kıdemli/Staff/Principal Mühendise, ardından YZ Mimarı veya Uygulamalı Bilim Liderine, YZ/MÖ Platformu Başkanı'na ve Direktör/VP of AI'a
- Veri bilimi – Veri Bilimciden Kıdemli/Staff/Principal'a, ardından Analitik/Bilim Yöneticisine, Veri Bilimi Başkanı'na, Veri Direktörü/VP'sine ve Veri Şefi'ne (CDO)
- Hibritler de vardır – MÖ Ürün Yöneticisi, Araştırma Mühendisi veya birçok ekip genelinde bir YZ platformundan sorumlu roller
Rise şirketinde Dijital Büyümeden Sorumlu Başkan Yardımcısı (Vekil) Gregor Emmian, YZ'de kariyer büyümesinin hem teknik uzmanlık hem de iş etkisini sürekli geliştirmeye bağlı olduğuna inanıyor.
Güçlü YZ becerilerini gerçek iş sorunlarını çözme yeteneğiyle birleştirebilen profesyonellerin genellikle en hızlı ilerleyenler olduğunu belirtiyor.
Emmian şöyle diyor:
En yüksek maaşlı YZ rolleri yalnızca teknik bilgi gerektirmez. YZ'yi ölçülebilir iş değerine dönüştürme yeteneği gerektirir. Yeni teknolojilere uyum sağlayan ve YZ'nin iş hedeflerini nasıl desteklediğini anlayan profesyonellerin uzun vadeli kariyer beklentileri en güçlü olacaktır.
Gregor Emmian, Deputy Chief Digital Growth Officer at Rise
YZ mühendisliğini veya veri bilimini seçin, fark etmez; becerilerini sürekli geliştiren ve gerçek iş zorluklarını çözen profesyoneller uzun vadeli kariyer büyümesi için en iyi konumdadır.
3. Eğitim ve öğrenme yolları
Birden fazla açıdan girilebilir. Tipik bir rota; bilgisayar bilimi, istatistik, matematik, mühendislik veya ilgili bir alanda lisans derecesini içerir.
Birçok profesyonel, özellikle araştırma ağırlıklı roller için veri bilimi, MÖ/YZ veya analitik alanlarında yüksek lisans ekler. Birçok başarılı kişi projeler ve odaklı pratikle kendi kendini yetiştirmiştir.
Aşağıdaki DataCamp kurs ve kaynaklarına göz atmanızı öneririm:
YZ mühendisliği için faydalı sertifikalar:
YZ mühendisliğinde kariyer inşa ediyorsanız, pratik YZ mühendisliği becerileri geliştirmek için DataCamp'in Geliştiriciler için Associate AI Engineer sertifikası ile başlayın. Ayrıca LangChain ile YZ Mühendisliği beceri yolunu keşfederek LLM destekli uygulamaların nasıl kurulup devreye alınacağını öğrenebilir veya makine öğrenimi, derin öğrenme ve MLOps becerilerinizi güçlendirmek için DataCamp'in YZ kurslarını inceleyebilirsiniz.
Sağlam bir temel oluşturduktan sonra, aşağıdakiler gibi tedarikçi özel sertifikalara yönelebilirsiniz:
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Google Professional Machine Learning Engineer
- Microsoft Azure AI Engineer Associate
Veri bilimi için faydalı sertifikalar:
Veri bilimi alanında kariyer yapıyorsanız, DataCamp'in Associate Data Scientist sertifikası pratik becerilerinizi doğrulamanın harika bir yoludur. Ayrıca Python ile Veri Bilimci kariyer yolunu izleyebilir veya veri analizi, makine öğrenimi, istatistik ve veri görselleştirme alanlarında sağlam bir temel oluşturmak için DataCamp'in Veri Bilimi kurslarını keşfedebilirsiniz.
Kimlik bilgilerinizi aşağıdaki gibi tedarikçi özel sertifikalarla daha da güçlendirebilirsiniz:
- Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100)
İşe alım yöneticileri, bir rozetten çok portföyünüzü ve etkinizi değerlendirir.
Land Portal Kurucusu Daniel Apke, YZ alanında kariyer yapmak isteyenlere, resmi eğitimin yanında pratik beceriler geliştirmeye odaklanmalarını tavsiye ediyor.
İşverenlerin, becerileri nasıl öğrendiklerinden bağımsız olarak, projeler aracılığıyla gerçek dünya problem çözme yeteneğini gösterebilen adayları değerli bulduğuna inanıyor.
Apke şunları paylaşıyor,
Bir diploma veya sertifika kapıları aralayabilir, ancak güçlü bir portföy çoğu zaman sizi içeri sokar. Gerçek sorunları çözen projeler geliştirmek, işverenlere öğrendiklerinizi uygulayabildiğinizi ve ilk günden değer yaratabileceğinizi gösterir.
Daniel Apke, Founder of Land Portal
