Veri Analisti vs. Veri Bilimci: 2026 İçin Karşılaştırmalı Rehber

İnternetin ortaya çıkışı ve teknolojinin giderek daha fazla kullanılması, veri hacimlerinde katlanarak artışa yol açtı. İşletmelerin veri odaklı karar almaya olan bağımlılığının artması, onları veriyi ilgili ve güvenilir kaynaklardan etkin biçimde toplamak, depolamak ve işlerinde kullanmak için en iyi yetenek havuzu için yarışır hale getirdi.

İşletmeler yalnızca veri altyapılarını kurmaya değil, aynı zamanda doğru yetenekleri edinmeye de büyük yatırımlar yapmaya devam ederken, veri analisti ve veri bilimci rolleri en popüler iki rol olarak öne çıktı. Bu popülerlik, hemen her sektörde bu veri uzmanlarına yönelik artan talepten kaynaklanıyor.

Veri Analistleri ve Veri Bilimciler Arasındaki Farkları Anlamak

Veri analisti ile veri bilimci arasındaki ayrım, yürüttükleri işin niteliğinden kaynaklanır. Veri analisti için profil ağırlıkla keşif odaklıyken, veri bilimcinin iş profili daha çok deneysel niteliktedir.

Veri analisti ile veri bilimci arasındaki ayrım, veriyi kullanma konusundaki uzmanlık düzeyinden de doğar. İkisi arasında, bir veri bilimcinin ileri düzey programlama teknikleri ve hesaplama araçlarına daha hâkim olması beklenir. Ayrıca veri bilimcinin veri modelleri ve algoritmaları geliştirmede daha yetkin olması gerekir. İşletmelerin veriyi kullanma biçimlerini anlamak, bu rollerin her birinin sorumluluklarını daha da netleştirmeye yardımcı olabilir. 

• Betimleyici Analitik: Bu kategorideki analitik çözümler, iş sorunlarının Ne ve Neden kısımlarını yanıtlar. Geçmiş veri kalıplarını, eğilimlerini ve anormalliklerini anlayarak eyleme dönük içgörüler sağlar. Örneğin, yıllar içinde müşteri etkileşimindeki değişimi ve bunun arkasındaki nedenleri belirlemek betimleyici analitikle çözülebilir.
• Tahmine Dayalı Analitik: Adından da anlaşılacağı üzere, bu tür çözümler geçmiş veri eğilimlerini kullanarak geleceği tahmin etmek için makine öğrenmesi modellerini kullanır. Örneğin, bir müşteriye geçmiş etkileşimlerine dayanarak bir ürünün çapraz satış olasılığını hesaplamak tahmine dayalı analitikle yapılır.
• Önerisel Analitik: Önerisel analitik, betimleyici ve tahmine dayalı analitiğin çıktılarını kullanarak daha iyi iş stratejileri oluşturur. Yine, geçmiş etkileşim ve çapraz satış olasılığından yararlanarak işletme, müşteriler için en iyi ürün karmasını belirleyebilir.

Bir veri analisti, gerçekleri raporlamak için betimleyici analitiği kullanır ve bazen bu içgörülere dayalı öneriler yoluyla önerisel analitik sunar. Bir veri bilimci ise analitik yolculuğun tamamını kapsar; öncelikle tahmine dayalı analitiğe odaklanır ve veriden kuruluşlara değer üretir. 

Veri Analisti vs. Veri Bilimci: Roller ve Sorumlulukların Karşılaştırması

Bir veri analisti; stratejist, iş zekâsı analisti, pazar zekâsı analisti veya danışman, ya da rekabet zekâsı analisti gibi başka unvanlara da sahip olabilir. Tam unvan ne olursa olsun, bir veri analistinden genellikle büyük veri hacimlerini (çoğunlukla yapılandırılmış) sorgulayarak içgörüler üretmesi ve bunları farklı paydaşlar için anlamlı raporlara dönüştürmesi beklenir. Dolayısıyla rol, verideki kalıpları bulmaya, veri görselleştirmeleri üretmeye ve içgörüleri iş paydaşlarına aktarmaya daha çok odaklanır. Özel makalelerimizde veri analisti nasıl olunur veya veri bilimci nasıl olunur hakkında daha fazla bilgi edinin. 

Buna karşılık, bir veri bilimci tahmine ve önerisel analitik alanına giren görevleri yerine getirir. Örneğin, bir araç çağırma yazılım hizmetini ele alırsak; bir veri analisti, bir kampanyanın araç çağırma faaliyeti üzerindeki geçmiş etkisini analiz eder. Öte yandan, bir veri bilimci sürücüleri yolcularla en verimli şekilde eşleştiren bir eşleştirme algoritması üzerinde çalışabilir. 

Veri Analisti ve Veri Bilimcinin Proje Yaşam Döngüsü

Veri Analisti

Aşağıda, bir veri analistinin yürüttüğü projenin yaşam döngüsünün tipik olarak nasıl göründüğü detaylandırılmıştır.  

1. Veri çıkarma: Veri analistler genellikle belirli iş senaryolarına baktıkları için veri çıkarma daha küçük veri kümeleriyle sınırlıdır.
2. Veri temizleme ve hazırlama: Çıkarıldıktan sonra veriler, altta yatan gerçekleri, ortaya çıkan eğilimleri ve anormallikleri sezgisel olarak vurgulayabilecek görselleştirmeler şeklinde işlenir ve özetlenir. 
3. Veri keşfi: Bu aşamada analist, veri hazırlama aşamasında gözlemlenen çeşitli eğilimlerin ve anormalliklerin arkasındaki nedenleri keşfetmeye başlar. 
4. Veri görselleştirme ve raporlama: Sonrasında analist, iş yorumlarını içeren sezgisel panolar ve yönetim raporları hazırlar ve bunları nihai paydaşlarla paylaşır. Bu amaçla yaygın olarak Tableau ve Power BI gibi çeşitli self-servis iş zekâsı araçları kullanılır.

Veri Bilimci

Aşağıda gösterilen süreç akış şeması, bir veri bilimcinin yürüttüğü projedeki çeşitli aşamaları detaylandırır.

1. Veri çıkarma: Bu, hem veri analistleri hem de veri bilimciler için ortak bir adımdır. Ancak veri bilimciler için veri kaynağı yalnızca küçük bir tablo kümesiyle sınırlı değildir, çoğunlukla çok geniştir. Bu gibi durumlarda veri bilimci ve veri mühendisi birlikte çalışır.
2. Veri temizleme: Bu aşamada veri bilimci, veriye derinlemesine bir bakış geliştirmek, altta yatan sorunları anlamak, anormallikleri belirlemek ve nihayetinde sonraki aşamalar için veriyi temizlemek için hatırı sayılır zaman harcar.
3. Özellik mühendisliği: Veri bilimciler tahmine dayalı modellere başlamadan önce özellik mühendisliği yaparlar. Özellik mühendisliği, temizlenmiş veriyi kullanarak hedef çıktıyı daha iyi tahmin etmesi beklenen değişkenler oluşturma sürecidir. Örneğin, bir kişinin diyabet olasılığını tahmin eden bir model kurmak için boy ve kilonun yanı sıra BMI da modele ek bir girdi olarak kullanılabilir. Burada BMI, boy ve kilo kullanılarak hesaplanan, üretilmiş bir özelliktir.
4. YZ/ML teknikleriyle model geliştirme: Ardından veri, tahminler üretmek için bir makine öğrenmesi algoritmasına beslenir. Farklı karmaşıklık derecelerine ve kullanım durumlarına sahip geniş bir yelpazede makine öğrenmesi algoritmaları vardır. Farklı makine öğrenmesi algoritma türleri arasındaki ayrımlar için bu kılavuzu okuyun.  
5. Model testleri: Bu aşamada veri bilimci, model çıktılarının doğrulamasını yapar. Sonuçlar tatmin edici değilse, bilimci model parametrelerine geri döner ve istenen sonuca ulaşmak için onları ayarlar. Ancak model ayarlama başarısız olursa, veri bilimci başa dönerek sonraki model kurulumlarını desteklemek üzere özelliği yeniden tasarlamayı gözden geçirir.
6. Modelin üretime alınması: Model geliştirme ve ayarlamanın ardından, yazılım mühendisliği ve veri mühendisliği ekipleri birlikte çalışarak üretime hazır model hatları oluşturur. Bu, veri hattı ile kesintisiz entegrasyonu sağlar. Son adım olarak, kodu üretim ortamına almak ve resmileştirmek üzerinde çalışırlar.

Artık veri analistleri ve veri bilimcilerin rol ve sorumluluklarına dair bir bakışa sahip olduğumuza göre, akla gelen soru şu: Bu rollerden birini üstlenmek için sizi en iyi hazırlayacak beceriler hangileridir? İşte bu roller için beceri gereksinimlerine ilişkin karşılaştırmalı bir rehber.

Veri Analisti vs. Veri Bilimci: Beceri Karşılaştırması

Her iki rol için de beceri gereksinimleri oldukça benzerdir. Ancak her becerideki yetkinlik düzeyi büyük ölçüde farklılık gösterir. Aşağıdaki tablo, sekiz temel beceriyi ve bir veri analisti ile veri bilimciden bu becerilerde beklenen yetkinlik düzeyini listeler:

Veri Analisti

Bir veri analisti için proje yaşam döngüsü tipik olarak iki aşamadan oluşur: İçgörü üretimi ve içgörü iletişimi. Bu aşamaların her biri için beceri gereksinimlerini inceleyelim:

• İçgörü üretimi: Eyleme dönük ve etkili içgörüler üretmek için veri analistlerinin veriyi etkin biçimde keşfetmelerine yetecek alan bilgisine sahip olmaları gerekir. Bunlardan herhangi birinde yetersiz uzmanlık, iş sorunlarının yanlış anlaşılmasına ve potansiyel olarak yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Kuruluşlardaki güncel teknoloji ortamı göz önüne alındığında, keşif analizi analistlerin SQL, Python ve R gibi programlama dillerinde yetkin olmasını gerektirir. Kodları, fonksiyonel programlama paradigması içinde verimli biçimde yazabilmelidirler. Bu nedenle, bu dillerde en azından veri işleme operasyonlarını daha iyi gerçekleştirebilecek düzeyde çalışma bilgisi yeterli olacaktır. Veri mühendisliğindeki yetkinlik, veri analistlerinin veri ekiplerine olan bağımlılığını önemli ölçüde azaltmaya yardımcı olabilir. Bu onlar için büyük bir artıdır.
• İçgörü iletişimi: İçgörüleri üst düzey paydaşlara etkili şekilde iletmek ve sunmak önemli bir beceridir. Etkili olmak için Tableau ve Power BI gibi veri görselleştirme araçlarına iyi derecede hâkimiyet bir veri analistinin işine yarar. İçgörü iletişimi genellikle sunumlar ve panolar aracılığıyla yapıldığından, bir veri analistinden nadiren kodları üretime almaları beklenir. Bu nedenle yazılım mühendisliği bilgisi genellikle ikinci planda kalır.

Veri Bilimci

Veri bilimcilerin ele aldığı iş sorunları çeşitli görünse de, yönettikleri projeler büyük ölçüde tahmine dayalı modeller kurmayı ve bunları üretime almayı içerir. Bu faaliyetleri gerçekleştirmek için gereken beceriler şunlardır:

• Tahmine dayalı modelleme: Veri keşfi ve iş alanı bilgisine hâkim olmanın yanı sıra, bir veri bilimci çeşitli veri modelleme teknikleri ve ilişkili algoritmalar üzerinde de iyi bir komuta sahip olmalıdır. Bu nedenle Python ve R gibi açık kaynak dillerde yüksek yetkinlik gereklidir. Görselleştirme araçlarını kullanmak, modelleme sonuçlarını çeşitli paydaşlarla paylaşmak için önkoşuldur. Bunlara ek olarak, bir veri bilimcinin veriyi dilediği zaman çıkarabilmesi ve veri hattı gereksinimlerini mühendislik ekibine etkili şekilde iletebilmesi gerekir. Bu nedenle veri mühendisliği alanındaki beceriler bir veri bilimci için olmazsa olmazdır.
• Modelin üretime alınması: Genellikle veri modellerinden elde edilen çıktı, ön saflardaki kullanıcıların erişebildiği bir ön uç sisteme aktarılır. Kesintisiz entegrasyonu sağlamak için bir veri bilimciden Restful API’ler, JSON beslemeleri ve diğer web servislerini geliştirmesi beklenir. Veri bilimcinin model ve API geliştirme sırasında yazdığı tüm kodların üretime hazır olması gerekir. Bu nedenle, nesne yönelimli programlamayı anlamayı desteklemek için yazılım mühendisliğine dair çalışma bilgisi gerekir.

Veri Analisti vs. Veri Bilimci: Eğitim Geçmişleri

Bu bölüm, bir veri analisti ve veri bilimcisinin genellikle sahip olduğu eğitim niteliklerine, çalışma alanlarına ve bazı önemli ortaya çıkan trendlere üst düzey bir bakış sunar. 

Eğitim niteliklerinin karşılaştırması

Burtch Works Çalışması 2023’e göre, bir veri analisti ve veri bilimcinin eğitim düzeyi maaşları üzerinde önemli bir etki yaratmaktadır; bu bulgu, iki role ilişkin sektör görünümü bölümünde de teyit edilecektir.

Kaynak: Burtch Works Çalışması 2023

2021’de, ankete katılan veri bilimcilerin toplamının %49’u doktora derecesine sahipti. Ancak ankete katılan veri analistlerinin yalnızca %19’u doktora derecesine sahipti. 

Kaynak: Burtch Works Çalışması 2021

Veri bilimciler için bilgisayar bilimi en popüler çalışma alanı olarak öne çıkarken, iki rol arasında mühendisliğin popülerliği de giderek artıyor.

Temel Trendler

Burtch Works Çalışması 2021 araştırmasına göre, veri bilimi ve analitik için ortaya çıkan temel demografik trendler şunlardır:

• Doktora derecesine sahip profesyonel sayısı, geçmişte sayıların lisans veya yüksek lisans programlarına eğilim gösterdiği yıllara kıyasla önemli bir artış göstermiştir. Örneğin, veri bilimci örnekleminde doktora sahipleri 2020’de %43 iken 2021’de %48’e yükselmiştir. 
• Doktora derecesine sahip deneyimli analitik profesyonelleri ve kurumsal rolleri üstlenmeye istekli akademik profesyoneller, kapsamlı araştırmalarını iş uygulamalarına dönüştürme kapasitesine sahip veri bilimi pozisyonları için yeni favoriler olarak öne çıkmaktadır. 
• Veri bilimi ve analitik alanındaki geleneksel MBA programlarının yerini, çok daha yüksek nicel odakları nedeniyle MS in Business Analytics veya MS in Data Science gibi programlar almıştır. Veri bilimciler arasında işletme diploması oranı 2019’da %12 iken 2021’de %8’e düşmüştür.

Öğrenciler ve profesyoneller, kendilerini geliştirmek ve yeniden eğitmek için çeşitli ileri düzey kurslara yöneldikçe, çevrimiçi kurslar, bir üniversitenin geleneksel ortamı dışında profesyonel sertifikaları paketleyebilen harika bir seçenek sunar.  

Veri Analitiği ve Veri Bilimi Kursları 

Bir veri analisti ile bir veri bilimcinin rol ve sorumluluklarındaki net ayrım göz önüne alındığında, DataCamp her iki rol için de özgül beceri gereksinimlerini karşılayan kariyer yolları sunar.

Veri Analisti Kariyer Yolları 

Python ile Veri Analisti (Ders içeriği: 62 saat)

Bu yol, veri analizi için Python programlama dilinin temelleriyle başlar. Temelleri ele aldıktan sonra, veri düzenleme ve veri görselleştirme tekniklerine daha derinlemesine girer. Ayrıca web, veritabanları ve JSON dosyaları gibi farklı kaynaklardan veri toplamayı öğrenin. Buna ek olarak, bu yol keşifsel veri analizi tekniklerine genel bir bakış sunar ve öğrencinin ilişkisel veritabanları ve SQL kavramlarında yetkinlik kazanmasını sağlar.

R ile Veri Analisti (Ders içeriği: 77 saat)

Bu yol, R programlama diliyle çalışan veri analistlerinin ihtiyaç duyduğu temel becerilere odaklanır. tidyverse, ggplot ve dplyr gibi en yaygın kullanılan R paketlerini kapsayan kapsamlı içerik sunar. Python yoluna benzer şekilde, kurs; veri analisti becerileri olan veri toplama, işleme ve görselleştirme konularında orta düzey bir anlayış kazandırmaya yardımcı olur. 

SQL ile Veri Analisti (Ders içeriği: 41 saat)

Bu kariyer yolu, öğrencinin SQL Server’ı, ilişkisel veritabanı kavramlarını, tasarımını ve performans optimizasyonunu derinlemesine anlamasını sağlar.

Veri Bilimci Kariyer Yolları

Veri bilimciler için kariyer yolları Python ve R dillerinde mevcuttur. Öğrencinin Python’un yazılım mühendisliği yönlerine, örneğin nesne yönelimli programlamaya derinlemesine dalmasına yardımcı olurlar. Ayrıca istatistik ve denetimli ile denetimsiz makine öğrenmesi tekniklerine genel bir bakış sunarlar. Bu yollar, öğrencilerin gerçek hayattaki sorunlara pratik bir bakış kazanmaları için her kilometre taşında vaka çalışmaları da sunar.

Python ile Veri Bilimci (Ders içeriği: 88 saat)

Bu kurs, öğrenciyi başlangıç seviyesinden uzman veri bilimciye uzanan bir yolculuğa çıkarır. Python’u veri toplama, veri işleme ve veri görselleştirme için tanıtmanın yanı sıra, öğrencilere fonksiyonel ve nesne yönelimli programlama paradigmalarına genel bir bakış sunar. Kurs, denetimli, denetimsiz ve kümeleme kategorilerindeki makine öğrenmesi algoritmalarını derinlemesine anlamayı sağlar. Veri bilimi kavramlarını öğrenmenin yanı sıra öğrenci, ilgili vaka çalışmaları aracılığıyla gerçek hayat proje zorluklarına da maruz kalır.

R ile Veri Bilimci (Ders içeriği: 88 saat)

R programlama diliyle çalışan veri bilimciler için bu kariyer yolu R’a derinlemesine dalar ve öğrencilere fonksiyonel programlama yaklaşımını tanıtır. Bu kurs ayrıca regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi makine öğrenmesi algoritmalarına kapsamlı bir giriş de içerir.

Profesyonel Sertifikasyon Programları

Aşağıdaki sertifikalar, iş piyasasında var olan veri becerisi açığını kapatmaya yardımcı olur. Doğru becerinin doğru fırsatla buluşmasını sağlar; zira öğrenciler becerilerini sergilerken işveren de doğru yeteneği işe alma konusunda güven kazanır. Programlar, öğrencinin veri yönetimi, keşifsel analiz, istatistiksel deneyler, model geliştirme, üretim ortamları için kodlama ve iletişim ile raporlama gibi çeşitli temel alanlardaki yetkinliğini doğrular. Uzman geri bildirimleri ve mentorluk oturumları da öğrencinin iş hayatına hazır olma konusunda güven kazanmasına yardımcı olur. DataCamp iki sertifika sunar; biri veri bilimciler, diğeri veri analistleri içindir. 

DataCamp profesyonel veri bilimci sertifikası dört aşamadan oluşur:

1. Süreli Değerlendirmeler: Öğrencinin programlama ve makine öğrenmesi gibi konulardaki yetkinliği belirlenir.
2. Kodlama Mücadelesi: Öğrencinin R veya Python kodlama becerileri gerçek dünya veri kümeleri kullanılarak sınanır.
3. Vaka Çalışması: Öğrenciler, veri bilimciler olarak günlük işlerinde yapacakları gibi bulgularını sunacaklardır.
4. Sertifikasyon: Yukarıda belirtilen üç aşamayı tamamladıktan sonra öğrenci bir sertifika ve Kariyer Hizmetleri ekibine erişim elde edecektir.

DataCamp profesyonel veri analisti sertifikası beş aşamadan oluşur:

1. Veri Analitiğinde Temeller: Bu bölümde, Profesyonel Veri Analistinden beklenen temel analitik yaklaşımlara dair anlayışınız test edilecektir.
2. Keşifsel Analiz: Bir probleme yaklaşın, doğru veriyi bulun ve SQL ile Python veya R’de bir kodlama mücadelesiyle veriyi etkili biçimde biçimlendirin.
3. Kodlama Mücadelesi: Uygulamalı bir SQL mücadelesiyle veriyi temizleme ve işleme yeteneklerinizi kanıtlayın.
4. Vaka Çalışması: Sertifikasyon ekibimizle kayıtlı bir vaka çalışması yürüterek veri içgörülerini analiz etme ve iletişim kurma becerinizi test edin. Burada bir iş sorununu analiz etmeniz ve ardından çözümünüzü belirlenmiş bir hedef kitleye sunmanız gerekecek.
5. Sertifikasyon: Yukarıda belirtilen dört aşamayı tamamladıktan sonra öğrenci bir sertifika ve Kariyer Hizmetleri ekibine erişim elde edecektir.

DataCamp’in sertifikasyon programları hakkında daha fazla bilgi edinin:

DataCamp’in Veri Bilimci Sertifikasyon Programları

DataCamp'in Veri Analisti Sertifikasyon Programı

DataCamp Sertifikasyon SSS

Veri Analisti vs. Veri Bilimci: Sektör Görünümü

2021 tarihli Burtch Works Çalışması, veri bilimi ve veri analitiği profesyonellerinin maaşlarını inceler. Bu çalışma, veri bilimi ve analitik ekipleri için işe alım ortamının umut verici göründüğünü göstermektedir. Çalışma, veri bilimi ve analitik ekiplerinin 2021’in 1./2. çeyreğinde işe alım yapmayı planladığını %73 olarak raporlamaktadır; bu oran Ocak 2020’de %67 idi. Ayrıca, veri bilimi ve analitik ekiplerinin yaklaşık %81’i 2021’in 3./4. çeyreğinde işe alım yapmayı planlamaktadır. Bu, 2021’in ilk yarısına ilişkin rakamlarla karşılaştırıldığında önemli bir artıştır.

Aşağıdaki tablo, bir veri analisti ve bir veri bilimci için seviyelere göre maaş eğilimlerini özetler. Bu eğilimler hem bireysel katılımcı hem de yönetici rollerini kapsar. Bu seviyeler, bir veri analisti ve veri bilimcinin kariyer yollarının nasıl evrilebileceğine dair üst düzey bir genel bakış da sunar.

Kaynak: Burtch Works Çalışması 2021

Kaynak: Burtch Works Çalışması 2021

Bir bireysel katılımcı yalnızca kendi performansından sorumludur. Çalışması bir ekibi yönetmesini gerektirmez. Bir yönetici ise diğer çalışanların çalışmalarını da denetler.

Öne Çıkanlar

Veri analistleri ve veri bilimciler, verilerle kapsamlı şekilde çalışmaları bakımından benzerdir; farkları, veriyi ele alış biçimlerinde ortaya çıkar. Önemli ayrım noktaları arasında eğitim geçmişleri, çalıştıkları veri büyüklüğü ve kullandıkları programlama düzeyi bulunur. Bir veri bilimcinin daha yüksek maaş alması olası olsa da, bu rol aynı zamanda daha büyük sorumluluk ve beklentileri de beraberinde getirir.  Hangi yolu seçeceğiniz konusunda hâlâ kararsızsanız, başlangıçta her iki yoldan da birer ikişer kurs deneyerek verilerle çalışma biçimlerinden hangisini tercih ettiğinize daha net karar verebilirsiniz.