2011 yılında Harvard Business Review, veri bilimini “21. yüzyılın en çekici işi” olarak nitelendirdi. O günden bu yana veri bilimine olan talep yalnızca arttı. Fortune, veri bilimcilerine yönelik ilanların 2016'dan bu yana %480 arttığını bildirdi. Bu büyüme öylesine büyük ki, 2020 itibarıyla hâlâ 250.000 veri bilimi profesyoneli açığı bulunuyor.
Ne yazık ki, veri bilimi alanında rol arayanlar cesaretlerinin kırıldığını hissedebilir. Veri bilimi iş tanımlarına hızlı bir bakış, göz korkutucu bir yetkinlik listesi ortaya koyar. Veri bilimi pozisyonları için yoğun rekabet de bazı adayların hayallerindeki işlerden ret yanıtı almasına yol açtı.
Oysa pek çok kişi, bir veri bilimcisinin kariyer yolunun doğrusal olmayabileceğinin farkında değil. “Veri bilimcisi” unvanını taşımayan işler de insana değerli veri bilimi becerileri kazandırabilir! Bu beceriler; istatistik, veri işleme, makine öğrenimi, programlama, iş bilgisi ve hikâye anlatımıdır–ki bunların tümü bir veri bilimcisi için esastır.
İşte veri bilimcisi olma hedefinize giden yolda basamak taşı olabilecek bazı roller. Bu teknik ve teknik olmayan roller sektöre adım atmanıza yardımcı olabilir.
Teknik Olmayan Veri Rolleri
Veri/Analitik Çevirmeni
McKinsey tarafından “yeni olmazsa olmaz rol” olarak adlandırılan analitik çevirmeni, iş liderlerinin sorunlarını önceliklendirmelerine yardımcı olur ve ardından bu iş hedeflerini veri profesyonellerine aktarır. Analitik çevirmeni, iş liderlerinin onayını alır ve veri ekiplerinin geliştirdiği çözümün iş değeri üretmesini sağlar.
“Sürekli teknik kavramları sadeleştiriyor ve herkesin aynı dili konuşmasını sağlıyorsunuz,” diyor Fortive'da teknik analist olan Gruschow, rolünü anlatırken. McKinsey'e göre, iyi bir analitik çevirmeni adayı girişimci bir ruha, iyi proje yönetimi becerilerine ve genel teknik akıcılığa (programlama uzmanlığı isteğe bağlıdır) sahip olmalıdır. Bu becerilere sahipseniz, analitik çevirmeni rolü size göre olabilir.
Veri Bilimi Ürün Yöneticisi
Veri bilimi ürün yöneticileri (PM), veri bilimi ürünlerinin yol haritasına fikir aşamasından lansmana kadar sahip çıkar. İş ekipleriyle iş birliği yaparak veri biliminin iş ağrı noktalarını nasıl ele alabileceğini belirlerler. PM'ler daha sonra veri profesyonelleri ve geliştiricilerle yakın çalışarak ürün gereksinimlerini hazırlar, ürün geliştirmeyi denetler ve başarı ölçütlerini tanımlar.
Bir ürün yöneticisi, farklı paydaşlarla sürekli iletişim hâlindedir (Kaynak)
Her şirketin kendine özgü bir veri bilimi ürünü vardır. Bir iş zekâsı şirketindeki veri bilimi ürün yöneticisi, bir veri görselleştirme aracının geliştirilmesini denetleyebilirken, bir yayın platformundaki başka bir ürün yöneticisi, uygulama içi öneri özelliğinin yol haritasına sahip olabilir. Paydaş yönetiminde becerikli ve veri bilimine geniş bir perspektiften hakim olanlar bu role uygundur.
Veri Stratejisi Danışmanı
Veri stratejisi danışmanları, iş performansını artıran veri stratejileri tasarlar, oluşturur ve uygular. Danışmanlar, iş liderleriyle birlikte çalışarak bir şirketin veri yetkinliklerini değerlendirir ve veri odaklı bir organizasyona dönüşüm için yol haritaları önerir.
Bir danışman, şirketlerin sorunlarını çözmek için veri teknolojilerini nasıl kullanabileceğini belirler. Strateji, şirketin olgunluk seviyesine göre farklılık gösterebilir. Genç bir organizasyon için danışman, veri yönetimi ve yönetişim araçlarının uygulanmasını önerebilir. Olgun bir organizasyon için ise yenilikçi bulut çözümlerinin kullanılmasını tavsiye edebilir. Daha önce danışmanlık geçmişi olanlar bu rolü çekici bulabilir. Ayrıca çeşitli veri çerçeveleri (veri yönetişimi, veri yönetimi, iş zekâsı, ileri analitik, makine öğrenimi ve bulut platformları gibi) hakkında pratik bilgiye sahip olanlar bu role çok uygun görülür.
Teknik Proje Yöneticisi
Teknik proje yöneticileri, teknik veri bilimi projelerini planlar, organize eder ve yönlendirir. Proje yöneticileri, projeye ayrılan kaynakları yönetir; projenin zamanında, bütçe içinde ve kapsam dâhilinde teslim edilmesini sağlar.
Proje yöneticileri bir projeyi fikirden lansmana kadar denetlediğinden rolleri oldukça çeşitlidir. Proje taslaklarını planlar, görevleri zamanlar, aşamaları değerlendirir, paydaşlarla iletişim kurar ve ürün vizyonunu yönetirler. Fonksiyonlar arası proje ekiplerini yönetmek için Scrum ve Agile gibi geliştirme metodolojilerini kullanırlar.
Çevik (Agile) Metodolojisi (Kaynak)
Teknik proje rolü, daha önce yönetsel deneyimi olanlar için uygundur. Veri bilimi, yazılım mühendisliği veya UI/UX alanlarında teknik geçmişe sahip adayların teknik PM rolünü elde etmede avantajlı olması muhtemeldir.
Teknik Yazar
Veri bilimi ürünlerinin sayısı ve ölçeği arttıkça teknik dokümantasyona olan ihtiyaç da artıyor. Doğru ve öz dokümantasyon, bir geliştiricinin uç kullanıcılara talimatları iletmesinin en iyi yollarından biridir.
Twilio tarafından hazırlanan teknik dokümantasyon örneği (Kaynak)
Teknik yazar, teknik ürünler için başlangıç kılavuzları, derinlemesine ürün dokümantasyonları ve API referans materyalleri sunarak bu boşluğu doldurur. Ayrıca dokümantasyonu tasarlamak için geliştirme mühendisleri, ürün yöneticileri ve program yöneticileriyle yakın iş birliği yaparlar. Teknik yazarların, teknik ekiplerle kolayca iletişim kurabilmeleri için teknik bir geçmişe sahip olmaları gerekir. Teknik yazarlıkla ilgileniyorsanız, işe alım sürecine başlamadan önce portföyünüze teknik yazı örnekleri eklemek isteyebilirsiniz.
Teknik Veri Rolleri
İş Zekâsı Analisti
Bir iş zekâsı analisti, kuruluşların veri odaklı iş kararları almasına yardımcı olmak için veri analitiği ve görselleştirmeyi kullanır. Bir BZ analistinin günlük işi, önemli verileri yorumlayarak içgörüler üretmeyi içerir. Bu içgörüleri iletmek için BZ analistleri gösterge panelleri veya sunum slaytları şeklinde metrikleri ve görselleştirmeleri yönetir. Bu nedenle bir BZ analisti; veritabanı araçlarında (SQL), iş zekâsı araçlarında (Tableau gibi) ve e-tablo araçlarında (Excel gibi) yetkindir.
BZ analistleri için heyecan verici projelerden biri de mevcut raporlama süreçlerini otomatikleştirmektir. Örneğin, HelloFresh'teki BZ analistleri, gerçek zamanlı paneller oluşturarak manuel veri raporlama ihtiyacını ortadan kaldırdı. Pazarlama ekibi daha sonra bu raporlardan yararlanarak kampanyaları optimize etti ve müşteri elde tutmayı iyileştirdi.
Bir PowerBI Panosu örneği
Veri Analisti
Bir veri analisti, BZ analistine çok benzer görevler üstlenir. Bir BZ analisti gibi, veri analisti de doğru iş metrikleri sağlamaktan ve iş paydaşlarının veri odaklı kararlar alabilmesi için uygulanabilir içgörüler çıkarmaktan sorumludur.
Bazı şirketlerde bir veri analisti ileri analitik projelerine dahil olabilir. Bu tür projeler, veri analistinin ürün, iş ve mühendislik ekipleriyle ortaklaşa çalışarak kritik iş kararlarını yönlendirmesini gerektirebilir. Örneğin, bir veri analistine müşteri segmentasyonu oluşturma görevi verilebilir; bu da segmente özgü stratejiler geliştirmede kullanılabilir.
Veri analistleri müşteri segmentasyonu yapabilir (Kaynak)
İşin kapsamına bağlı olarak, bir veri analistinin yalnızca SQL, BZ araçları ve e-tablo araçlarını değil, aynı zamanda bir programlama dilini (Python veya R gibi) de bilmesi gerekebilir. İstatistik bilgisi güçlü olmak, ileri analitik projelerinde veri analistlerine ayrıca yardımcı olacaktır.
MarketingOps Analisti
Bir pazarlama operasyonları analisti, pazarlama süreçlerini uygular ve pazarlama performansını analiz eder. Bu süreçlere, CRM yazılımı kullanarak potansiyel müşteri yönetimi ve müşteri etkileşimi dâhil olabilir. Pazarlama analistleri, fırsatları keşfetmek ve pazarlama süreçlerini optimize etmek için müşteri ve tedarikçi verilerini analiz eder. Örneğin, bir analist, müşteri dönüşüm sürecindeki en zayıf halkayı bulmak için huni analizi yapabilir.
Bir huni analizi örneği (Kaynak: Clevertap)
Ayrıca, pazarlama operasyonları analistleri, pazarlama performansını optimize etmek için hipotez testleri gerçekleştirebilir. Doğru A/B testleriyle bir analist, e-posta başlıklarındaki emoji'lerin genç kitleler arasında tıklama oranını önemli ölçüde artırdığını keşfedebilir. Bu rol, pazarlamaya yatkın olanlar için mükemmel bir basamak taşıdır. NCSU'ya göre, ilanların %45'ine varan kısmı 2 yıldan az deneyim gerektiriyor ve ilanların %80'i lisans diploması istiyor; bu nedenle yeni mezunlar için de idealdir.
Finansal Analist
Finansal analistler, finansal verileri inceler, yatırım fırsatlarını belirler ve iş önerilerinin sonuçlarını değerlendirir. Özellikle, makroekonomik faktörler, mikroekonomik koşullar ve bir şirketin temelleri arasındaki etkileşimi analiz ederler. Finansal göstergeler, finansal analistlerin temel ilgi alanıdır. Bir şirketin sağlığını değerlendirmek için brüt kâr marjı, net kâr marjı, büyüme oranları, özkaynak kârlılığı ve hisse başına kâr gibi metrikleri incelerler.
Analistler ayrıca istatistiksel yöntemler (regresyon analizi gibi) ve ileri düzey finansal modelleme (indirgenmiş nakit akımı analizi gibi) kullanarak bir şirketin gelecekteki performansı ve değerine ilişkin projeksiyonlar yapar.
Bir finansal analistin gerçekleştirdiği basit bir regresyon analizi örneği (Kaynak)
Investopedia'ya göre, tercihen muhasebe, iktisat, finans veya istatistik alanlarında bir lisans derecesine–ya da bir MBA'e–sahip olanlar finansal analist olma şansına sahiptir.
Makine Öğrenimi Mühendisi (MLE)
LinkedIn'e göre MLE, 2022'de en hızlı büyüyen 25 iş unvanından biridir. MLE'ler, makine öğrenimi modellerini tasarlar, inşa eder ve üretime alır. Bu nedenle model mimarisi tasarlamada, makine öğrenimi boru hatlarını kurgulamada ve üretimdeki ML çözümlerini izleme konusunda yetkindirler.
Örneğin, bir yolculuk çağırma şirketinde çalışan bir MLE, üretimdeki eşleştirme yapay zekâsının bir sürücüyü bir yolcuyla eşleştirmesinin ne kadar sürdüğünü izleyebilir. MLE, bu sürenin önceden belirlenmiş eşiği aşmamasını sağlamak için veri bilimcilerle birlikte çalışır. MLE rolü, yazılım mühendisleri veya veri mühendisleri gibi güçlü programlama yeteneklerine sahip olanlar için uygundur. MLE'lerin ayrıca matematik ve istatistikte sağlam bir temele ve makine öğrenimi modellerine sağlam bir anlayışa sahip olması gerekir.
Veri Kariyerinizi İnşa Edin
Veri bilimcisi rolüne odaklanan hevesli iş arayanlar, iş arayışlarında bu iş unvanlarını gözden kaçırabilir. Bizim tavsiyemiz? Veri bilimi becerilerini iş başında öğrenebilecekseniz, veri bilimcisinin ötesindeki unvanları kovalamaktan çekinmeyin. Steve Jobs'un zarifçe söylediği gibi, “ileriye bakarak noktaları birleştiremezsiniz… bu yüzden noktaların bir şekilde geleceğinizde birleşeceğine güvenmeniz gerekir.”
Bu makale ilk olarak, DataCamp sertifikalarından birini başarıyla tamamlamış tüm öğrenenlere özel bir platform olan DataCamp Certified Community'de yayınlanmıştır. Veri sektörünün ön saflarında kalmanıza yardımcı olacak daha fazla içeriğe erişmek için bugün sertifikanızı alın!
