COVID-19 pandemisi, tüm sektörlerde dijital dönüşümü hızlandırdı. Bunun sonucunda kuruluşlar her zamankinden daha fazla veri üretiyor ve veri bilimcilere olan ihtiyaç hiç olmadığı kadar yüksek. LinkedIn 2020 yükselen meslekler raporuna göre, Veri Bilimci piyasadaki en hızlı büyüyen üçüncü iş kolu (yıllık %37 büyüme) olup yalnızca robotik mühendisi ve yapay zeka uzmanı gibi diğer veri yoğun işleri geriden takip ediyor. Bu büyümenin yavaşlaması beklenmiyor; ABD İstatistik Bürosu yalnızca 2026 yılına kadar 11,5 milyon yeni veri bilimi işi öngörüyor.
Bu blog yazısında, veri biliminin ne olduğuna, bu alandaki kariyer fırsatlarının türlerine ve veri bilimine adım atmak için bazı en iyi uygulamalara yakından bakıyoruz.
Veri bilimi tam olarak nedir
Kısaca, veri bilimi; verilerden anlamlı içgörüler çıkarmayı amaçlayan, programlama, istatistik, yapay zeka ve iş alanı uzmanlığını birleştiren disiplinler arası bir alandır. Veri bilimi, hayatımızdaki en değerli ve görünür uygulamaların bazılarının arkasındaki güçtür. Veri bilimcilerin düzenli olarak üzerinde çalıştığı bazı kullanım örnekleri şunlardır:
- Öneri motorları: Veri biliminin en yaygın uygulamalarından biri, Netflix, Spotify veya YouTube gibi eğlence uygulamalarında gördüğünüz öneri motorlarıdır.
- Zaman serisi tahmini: İster hisse senedi fiyatları, ister satışlar ya da enerji tüketimi tahmini olsun, veri bilimciler düzenli olarak zaman serisi verileriyle çalışır ve tahminler üretir.
- Tedarik zinciri yönetimi: Veri bilimciler, verileri kullanarak arz-talep planlamasını optimize etmek, sevkiyat süreçlerini iyileştirmek ve daha fazlası yoluyla tedarik zinciri yönetimini yeniden şekillendiriyor.
- Kontrol panelleri ve analitik: Veri bilimciler karar vericilerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Bunu yapmanın temel yollarından biri, paneller aracılığıyla verilerden daha önce görülmemiş içgörüleri ortaya çıkarmaktır.
Farklı veri bilimi iş türleri
Veri bilimi, sıklıkla veriyle ilgili her türlü işi kapsayan bir şemsiye terim olarak kullanılır. Bu nedenle, bu alanda eşit derecede heyecan verici ve önemli bir dizi rol bulunur. Veri bilimi alanında en yaygın iş unvanları ve bunların ne anlama geldiği şöyledir:
- Veri Bilimci: Veri Bilimciler, bir kuruluşun verilerinden ortaya çıkarılan anlamlı içgörüleri araştırır, çıkarır ve raporlar. Bu içgörüleri teknik olmayan paydaşlara iletir, makine öğrenimi iş akışlarını anlar ve bunları iş uygulamalarıyla ilişkilendirirler. Veri bilimciler rollerini icra etmek için çok çeşitli teknik beceriler kullanır ve Python, R, SQL ve diğer araçlardan yararlanırlar.
- Veri Analisti: Veri Analistleri verileri analiz etmekten ve analizlerinden elde ettikleri içgörüleri raporlamaktan sorumludur. Veri analizi iş akışını derinlemesine anlarlar ve içgörülerini Python, R, SQL, Tableau veya Power BI gibi kod tabanlı ve kodsuz araçların bir kombinasyonuyla sunarlar.
- Makine Öğrenimi Bilimcisi: Makine Öğrenimi Bilimcileri, ölçeklenebilir makine öğrenimi sistemleri geliştirmekten sorumludur. Müşteri kaybı veya müşteri yaşam boyu değeri gibi problemleri çözmek için makine öğrenimi modelleriyle verilerden tahminler üretirler. Bu modelleri kuruluşun kullanımına sunmaktan da sorumludurlar.
Biliyor muydunuz? DataCamp, veri bilimcilerden, makine öğrenimi uzmanlarına ve analitik direktörlerine kadar çeşitli roller için işe alım yapıyor. Veri bilimine tutkuluysanız ancak teknik becerilerinizin henüz tam olarak yeterli olmadığını düşünüyorsanız, ürün, pazarlama ve içerik alanlarındaki diğer iş ilanlarına da göz atın.
Veri bilimine nasıl adım atılır
Veri bilimine girmek için herkese uyan tek bir yol olmasa da, sizi doğru yöne itebilecek birkaç öneri aşağıdadır.
- Eğitim: Çoğu veri bilimi rolüne girmek için lisans derecesi gerekir. Daha da önemlisi, programlama dilleri, istatistik ve makine öğrenimiyle çalışmak için gerekli becerilere sahip olduğunuzu göstermek önemlidir. Seçenekler, geleneksel eğitimden çevrimiçi öğrenme sağlayıcılarına ve bootcamp'lere kadar uzanır.
- Bir proje portföyü sergileyin: Bilgi ve becerilerinizi göstermenin en iyi yollarından biri bir proje portföyüdür. En iyi portföyler, Titanic veya MNIST gibi yaygın veri kümeleri yerine sizi gerçekten heyecanlandıran veri kümeleri üzerinde tutkuyla üretilmiş çalışmaları içerir. Farklı portföy proje türlerini görmek için DataCamp Workspace yayınlarına göz atın.
- Sertifikayı değerlendirin: Sertifikalar, portföyünüzü tamamlamanın ve becerilerinizi kanıtlamanın harika bir yoludur. DataCamp'in veri bilimi sertifikası önde gelen işverenler tarafından yüksek itibara sahiptir ve uzmanlığınızı işe alım yöneticilerine kanıtlamanıza yardımcı olur.
- Deneyim kazanın: Beceri düzeyinizi işe alım yöneticilerine kanıtlamanın harika bir yolu, bu işi zaten yaptığınızı göstermektir. Bunu stajlar, mezun programları, geçici iş yerleştirmeleri, serbest çalışmalar ve daha fazlası aracılığıyla yapabilirsiniz.
- Teknik olmayan becerilerinizi güçlendirin: Sosyal bilimler ve beşeri bilimler mezunları yalnızca güçlü iletişim becerileri getirmekle kalmaz, aynı zamanda eleştirel düşünme ve karar verme becerilerine de sahiptir. İktisat, Psikoloji, Sosyoloji veya hatta Gazetecilik gibi bölümler, veri bilimi gibi multidisipliner bir alanda başarılı olmaya katkıda bulunur. Ayrıca etik yapay zeka çağında empati, etkin dinleme ve yaratıcı düşünme gibi teknik olmayan beceriler büyük birer varlıktır.
Veri biliminin geleceği
Bu yazı boyunca veri biliminin kuruluşlar için giderek daha vazgeçilmez hale geldiğini ve bunun büyümeyi nasıl körüklediğini gördük. Bu eğilimin daha da hızlanması bekleniyor. Zaman içinde “veri bilimci” unvanına olan talebin azalabileceğine dair nedenler olsa da, veri becerilerine olan ihtiyaç azalmayacak; zira veri kültürü ve yetkinlik geliştirme, veri odaklı çağda rekabetçi kalmak isteyen kuruluşların önceliklerinin başında geliyor.
Veri devriminin bir parçası olmak istiyorsanız, DataCamp'e katılmayı düşünün veya bugün öğrenmeye başlayarak 9 milyonu aşkın öğrenciden oluşan topluluğumuza katılın.
