Python ve R kullanarak çok daha geniş kapsamlı analitik çalışmalar yapan veri bilimcilerle yan yana çalıştığınızda, bu daha gelişmiş araçları siz de kullanmak istiyorsunuz.
Hızla Teknikleşmek
Sonia, platformu kullanmaktan gerçekten keyif aldığını ve öngörülebilir gelecekte de kullanmaya devam etmeyi beklediğini paylaştı. 2024 yılında, ağırlıklı olarak Python ve Veri Bilimi odaklı 30'dan fazla kurs tamamladı ve Datacamp'te 225.000'den fazla xp kazandı. İki kurs özellikle onun için öne çıktı:
- Python Data Science Toolbox: Bu kurs, temel Excel işlemlerinden Python'da fonksiyon yazmaya geçişine yardımcı olarak analitik uzmanlığı ile modern veri bilimi yöntemleri arasındaki boşluğu kapattı.
- Intermediate Importing Data in Python: Birden fazla kaynaktan verileri birleştirmeyi öğrenmek yeni analitik olanaklar açtı. Veri içe aktarma, dönüştürme ve birleştirme becerilerini geliştirdi. Bunlarla birlikte Sonia, artık yalnızca alışık olduğu hükümet veritabanları ve OECD istatistikleriyle çalışmanın ötesine geçip erişebileceği veritabanlarının yelpazesini genişletme konusunda daha heyecanlı ve kendinden emin hissediyor.
Karmaşık analizleri kendiniz yapabilmek, veri bilimcilerle onların analizleri hakkında daha iyi sohbetler yapmanızı sağlar. Verilerin doğru yorumlandığından emin olmak için oyunun kurallarını değiştirir.
Kendi Temponuzda Net Bir Yol
Geleneksel bir analitik geçmişten gelen Sonia, DataCamp'in ileri teknolojileri öğretmeye yönelik özenli yaklaşımını takdir etti:
- Yapılandırılmış Modüller: İleri konulara geçmeden önce temel kavramlarla başlamak, özgüvenini artırmasına yardımcı oldu.
- Kendi Kendine, Kendi Hızında Öğrenme: Bu esneklik, veri bilimi öğrenimini Fransızca ve Budizm kursları gibi diğer uğraşlarıyla dengelemesini sağladı.
- Önce-Uygulama Yaklaşımı: Her kavramın hemen ardından uygulama yapmak öğrenmesini pekiştirdi. Kodlamaya yeni olduğu için, kursun/platformun sunduğu çok sayıda pratik modülü gerçekten takdir ediyor.
Gerçekten sevdiğim şey, DataCamp'e girip istediğim kadar zaman geçirebilmem ve ihtiyaç duyduğum kadar süre almam.
Veri Bilimcilerle Doğrudan Çalışmak
Sonia için, teknik beceriler kazanmak veri bilimi ekipleriyle olan etkileşimlerini dönüştürüyor ve ona şunları sağlıyor:
- Model seçimi ve veri ön işleme tartışmalarını anlamak ve katkıda bulunmak
- Karmaşık veri bilimi metodolojilerini gözden geçirmek ve eleştirel değerlendirmesini yapmak
- Fonksiyonlar arası projelerde daha etkili iş birliği yapmak
- Analitik içgörüler ile teknik uygulama arasındaki boşluğu kapatmak
Sertifikasyona doğru ilerlerken Sonia'nın yolculuğu, teknik araç setinizi genişletmenin yalnızca yeni araçlar öğrenmek olmadığını—bugünün veri odaklı ortamında daha etkili bir iş birlikçi olmak olduğunu gösteriyor.
Sonia, yapay zekânın veri bilimcilerin işini geliştirme potansiyelini takdir ediyor; ancak bunun aynı zamanda verilerle çalışma ve bulguları sunma süreçlerinde kullanılan araçlar, yöntemler ve çeşitli girdilere yönelik çok daha keskin bir bakış ve anlayış gerektirdiğini de görüyor.
Analizi kendiniz yapabilmek, veri bilimcilerle yaklaşımları ve bulguları hakkında daha iyi konuşmalar yapmanıza olanak tanır. Ulusal ve AB genelinde politika oluşturmanın önemi ve etkileri düşünüldüğünde, mesele yalnızca sonuçları anlamak değil, onlara ulaşmak için kullanılan yöntemlerin sağlamlığını eleştirel biçimde değerlendirebilmektir.

Matt, dünya genelinde binlerce kişiye veri becerileri öğretti. Herkesin veriler üzerinde birlikte çalışmasını kolaylaştırmak için ürünler ve içerikler üzerinde çalışmayı seviyor.

Birleşik Krallık Hükümeti ve ardından Avrupa Komisyonu'nda hükümet analisti olarak yirmi yılı aşkın süre çalışmış olan Sonia, verileri analiz etmek için ağırlıklı olarak Excel kullanıyordu. Kariyer arasını ve Python ile R gibi daha gelişmiş araçları kullanma isteğini fırsata çevirerek teknik araç setini modernize etmeye karar verdi. Analistler ve bilim insanlarına özel, geniş yelpazede kodlama yazılımı kurslarına odaklandığı için Datacamp'i seçti.