Kurs
SQL ile İş Verilerini Analiz Etme
4 sa
48.7K
Veri Bilimi ve makine öğrenimi hiç olmadığı kadar popüler. Veri rolleri için talep arttıkça, veri alanında kariyer yapmanın olasılıkları da sınırsız hale geliyor. Bu infografik, bir veri ekibindeki farklı veri rollerine, başarılı olmak için gereken çeşitli becerilere, bu noktaya gelmek için gelişim yollarına ve daha fazlasına üst düzey bir genel bakış sunar.
Bu infografiğin indirilebilir sürümü için yukarıdaki görsele tıklayın.
Veri Tüketicileri
Veri tüketicileri, veri odaklı kararlar almak için veriyi kullanır ve veri uzmanlarıyla bilgili, aktif tartışmalar yaparlar.
En yaygın kullanılan araçlar
- Tableau veya Power BI gibi İş Zekası Araçları
- Excel veya Google Sheets gibi Hesap Tablosu araçları
Olası unvanlar
Veri tüketicileri çeşitli iş unvanlarına sahip olabilir. Veri odaklı içgörüleri kullanan herkes veri tüketicisi kategorisine girer. Olası unvanlar şunlardır:
- Pazarlama Genel Müdürü (CMO)
- İK Müdürü
- Satış ve İş Geliştirme Lideri
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- Veri bilimcilerin, makine öğrenimi bilimcilerinin ve veri mühendislerinin ne yaptığını anlar
- Hangi soruların veriyle yanıtlanabileceğini (ve hangilerinin yanıtlanamayacağını) bilir
- Hesaplamalar ve görselleştirmeler dahil olmak üzere veri projelerinin sonuçlarını yorumlar.
Orta Seviye
- Betimsel istatistikleri hesaplayabilir
- Yaygın veri görselleştirmelerini çizebilir
- Verinin iş uygulamalarını anlar
İleri Seviye
- İş zekasının temellerine güçlü bir şekilde hakimdir
Gelişim yolu
Beceri Yolları
Kurslar
İş Analistleri
İş Analistleri, veri içgörülerini kârlılığı veya verimliliği artıran uygulanabilir sonuçlara bağlamaktan sorumludur. İş alanına derinlemesine hâkimdirler ve veriden elde edilen içgörüleri aktarmak için sıklıkla kodlama dışı araçların yanında SQL kullanırlar.
En yaygın kullanılan araçlar
- Tableau veya Power BI gibi İş Zekası Araçları
- Excel veya Google Sheets gibi Hesap Tablosu araçları
- SQL Veritabanları
Olası unvanlar
- İş Analisti
- Pazarlama Analisti
- Veri Analisti
- Tedarik Zinciri Analisti
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- Betimsel istatistikleri hesaplayabilir.
- Yaygın veri görselleştirmelerini çizebilir.
- Verinin iş uygulamalarını anlar.
Orta Seviye
- İş alanına derinlemesine hâkimdir.
- Veriyi kullanarak raporlayabilir ve iletişim kurabilir.
İleri Seviye
- Gösterge panoları oluşturabilir.
- İş sorularını çözmek için veriyi düzenler.
Maaş Aralığı
- Glassdoor'a göre, ABD'de İş Analistlerinin yıllık ortalama maaşı 77.000 $ olup 55.000 $ ile 108.000 $ arasında değişebilir
Gelişim yolu
Beceri Yolları
Kariyer Yolları
Kurslar
Veri Analistleri
İş Analistlerine benzer şekilde, Veri Analistleri verileri analiz etmek ve analizlerinden elde edilen içgörüleri raporlamakla sorumludur. Veri analizi iş akışını derinlemesine anlarlar ve içgörülerini kodlama ve kodlama dışı araçların bir kombinasyonu ile raporlarlar.
En yaygın kullanılan araçlar
- R veya Python gibi programlama araçları
- Tableau veya Power BI gibi İş Zekası Araçları
- Excel veya Google Sheets gibi Hesap Tablosu araçları
- SQL Veritabanları
Olası unvanlar
- İş Analisti
- Pazarlama Analisti
- Veri Analisti
- Tedarik Zinciri Analisti
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- Betimsel istatistikleri hesaplayabilir.
- Yaygın veri görselleştirmelerini çizebilir.
- Verinin iş uygulamalarını anlar.
Orta Seviye
- İçe aktarma, düzenleme, temizleme, hesaplama ve iş verileri üzerinde raporlama dahil veri analizi iş akışlarını uygular
- İş zekası araçlarına güçlü bir şekilde hâkimdir
İleri Seviye
- Gösterge panoları oluşturabilir
- İş sorularını çözmek için veriyi düzenler
Maaş Aralığı
- Glassdoor'a göre, ABD'de Veri Analistlerinin yıllık ortalama maaşı 69.000 $ olup 46.000 $ ile 106.000 $ arasında değişebilir
Gelişim yolu
Beceri Yolları
Kariyer Yolları
- Power BI ile Veri Analisti Kariyer Yolu
- Python ile Veri Analisti Kariyer Yolu
- R ile Veri Analisti Kariyer Yolu
- SQL ile Veri Analisti
Veri Bilimcisi
Veri Bilimcileri, kuruluşun verilerinde anlamlı içgörüleri araştırır, ortaya çıkarır ve raporlar. Bu içgörüleri teknik olmayan paydaşlara aktarır ve makine öğrenimi iş akışlarını ve bunların iş uygulamalarına nasıl bağlanacağını iyi anlarlar. Neredeyse tamamen kod tabanlı araçlarla çalışır, analiz yapar ve sıklıkla büyük veri araçlarıyla çalışırlar
En yaygın kullanılan araçlar
- R veya Python gibi programlama araçları
- Git veya Bash gibi Komut Satırı araçları
- Airflow veya Spark gibi büyük veri araçları
- SQL Veritabanları
Olası unvanlar
- Veri Bilimcisi
- Analitik Mühendisi
- Veri Analisti
- Pazarlama Veri Bilimcisi
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- İçe aktarma, düzenleme, temizleme, hesaplama ve iş verileri üzerinde raporlama dahil veri analizi iş akışlarını uygular
- Verinin iş uygulamalarını anlar
Orta Seviye
- Dağılımlar, modelleme ve çıkarım dahil temel istatistikleri anlar
- A/B testleri gibi basit deneyler tasarlar
- Gösterge panoları oluşturabilir
İleri Seviye
- Finans, pazarlama ve sağlık gibi iş uygulamalarında analizi uygular
- Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi iş akışlarını anlar
- Zaman serileri, metin, coğrafi uzamsal veriler ve görüntüler gibi standart dışı veri türleriyle çalışır.
Maaş Aralığı
- Glassdoor'a göre, ABD'de Veri Bilimcilerinin yıllık ortalama maaşı 117.000 $ olup 82.000 $ ile 167.000 $ arasında değişebilir
Gelişim yolu
Kariyer Yolları
Makine Öğrenimi Bilimcisi
Makine Öğrenimi Bilimcileri, kuruluşun verilerinden tahminler üreten makine öğrenimi sistemleri tasarlar ve devreye alır. Müşteri kaybı ve yaşam boyu değerini tahmin etmek gibi problemleri çözerler ve kuruluşun kullanması için modellerin yaygınlaştırılmasından sorumludurlar. Tamamen kod tabanlı araçlarla çalışırlar.
En yaygın kullanılan araçlar
- R veya Python gibi programlama araçları
- Git veya Bash gibi Komut Satırı araçları
- Airflow veya Spark gibi büyük veri araçları
- SQL Veritabanları
Olası unvanlar
- Veri Bilimcisi
- Araştırma Bilimcisi
- Makine Öğrenimi Mühendisi
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- İçe aktarma, düzenleme, temizleme, hesaplama ve iş verileri üzerinde raporlama dahil veri analizi iş akışlarını uygular
Orta Seviye
- Özellik mühendisliği, model eğitimi, uyum iyiliğinin test edilmesi, tahmin yapma dahil denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi iş akışlarını yürütür
- Finans, pazarlama ve sağlık gibi iş uygulamalarında analizi uygular
İleri Seviye
- Derin öğrenme iş akışlarını uygular
- Zaman serileri, metin, coğrafi uzamsal veriler ve görüntüler gibi standart dışı veri türleriyle çalışır
- Makine öğrenimi modellerini üretimde devreye alır
Maaş Aralığı
- Glassdoor'a göre, ABD'de Makine Öğrenimi Bilimcilerinin yıllık ortalama maaşı 137.000 $ olup 97.000 $ ile 194.000 $ arasında değişebilir
Gelişim yolu
Beceri Yolları
Kariyer Yolları
İstatistikçi
Veri Bilimcilerine benzer şekilde, İstatistikçiler A/B testleri ve hipotez testleri gibi deneyleri tasarlamayı ve sürdürmeyi içeren son derece titiz analizler üzerinde çalışırlar. Belirsizliği nicelleştirmeye ve finans veya sağlık gibi olağanüstü düzeyde titizlik gerektiren bulguları sunmaya odaklanırlar
En yaygın kullanılan araçlar
- R veya Python gibi programlama araçları
- Git veya Bash gibi Komut Satırı araçları
- SQL Veritabanları
Olası unvanlar
- Veri Bilimcisi
- Çıkarım (Inference) Veri Bilimcisi
- Klinik Veri Analisti
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- İçe aktarma, düzenleme, temizleme, hesaplama ve iş verileri üzerinde raporlama dahil veri analizi iş akışlarını uygular
- Verinin iş uygulamalarını anlar
Orta Seviye
- Özellik mühendisliği, model eğitimi, uyum iyiliğinin test edilmesi ve anlamlılığın çıkarımı dahil istatistiksel modelleme iş akışlarını uygular
- Hipotezleri test eder ve A/B testleri gibi basit deneyler tasarlar
İleri Seviye
- Daha karmaşık deneyler tasarlar ve Bayesçi istatistiği anlar
- Sağkalım modelleri, genelleştirilmiş eklemeli modeller, karışım modelleri, yapısal eşitlik modelleri gibi uzmanlaşmış modelleri anlar
Maaş Aralığı
- Glassdoor'a göre, ABD'de İstatistikçilerin yıllık ortalama maaşı 88.000 $ olup 61.000 $ ile 131.000 $ arasında değişebilir
Gelişim yolu
Beceri Yolları
Kariyer Yolları
Programcılar
Programcılar, veri ekiplerinde çalışan ve bir kuruluşun verilerine erişirken ve onlarla çalışırken tekrarlayan görevleri otomatikleştiren yüksek teknik yetkinliğe sahip kişilerdir. Geleneksel yazılım mühendisliği ile veri bilimi arasındaki boşluğu kapatırlar ve ölçekli şekilde kodu dağıtma ve paylaşma konusunda kapsamlı bir anlayışa sahiptirler.
En yaygın kullanılan araçlar
- R veya Python gibi programlama araçları
- Git veya Bash gibi Komut Satırı araçları
- SQL Veritabanları
Olası unvanlar
- Yazılım Mühendisi
- Veri Bilimcisi
- DevOps Mühendisi
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- Tekrarlayan kodlardan kaçınmak için fonksiyonlar yazar
- Performansı artırmak için kodu kıyaslar ve optimize eder
Orta Seviye
- Kod testine yönelik en iyi uygulamaları geliştirir
- Web API'leriyle çalışır
- Kodu paylaşmak için paketler geliştirir
İleri Seviye
- Veri hatları (pipeline) geliştirir ve paralel programlama ile çalışır
- Fonksiyonel programlama ve nesne yönelimli programlama gibi programlama yaklaşımlarını anlar
Maaş aralığı
- Glassdoor'a göre, ABD'de Programcıların (Yazılım Mühendisleri) yıllık ortalama maaşı 108.000 $ olup 73.000 $ ile 160.000 $ arasında değişebilir
Gelişim yolu
Kurslar
Kariyer Yolları
Veri Mühendisleri
Veri Mühendisleri doğru veriyi doğru kişilerin eline ulaştırmaktan sorumludur. Farklı kaynaklardan gelen terabaytlarca ham veriyi, kuruluş için temiz ve ilgili verilerin bulunduğu tek bir merkezi konuma taşıyan altyapı ve veri hatlarını oluşturur ve sürdürürler.
En yaygın kullanılan araçlar
- R veya Python gibi programlama araçları
- Git veya Bash gibi Komut Satırı araçları
- SQL Veritabanları
- Airflow veya Spark gibi büyük veri araçları
- AWS, GCP, Azure gibi bulut platformları
Olası unvanlar
- Veri Mühendisi
- Yazılım Mühendisi
- DevOps Mühendisi
Beceri seviyeleri
Başlangıç Seviyesi
- Veriyi verimli bir şekilde çıkarır, dönüştürür ve yükler
Orta Seviye
- Komut satırını kullanarak veriyi işler ve veri akışlarını otomatikleştirir
- Bulutta veriyi işler
- Büyük veri kümelerini ve büyük veritabanlarını yönetir, optimize eder ve işler
İleri Seviye
- Veri hatları geliştirir ve paralel programlama ile çalışır
- Fonksiyonel programlama ve nesne yönelimli programlama gibi programlama yaklaşımlarını anlar
Maaş aralığı
- Glassdoor'a göre, ABD'de Veri Mühendislerinin yıllık ortalama maaşı 112.000 $ olup 76.000 $ ile 166.000 $ arasında değişebilir
