Öğrenciye Işık Tutan Hikâye: Siber Güvenlik Uzmanlığından Veri Analistine Yolculuğum [Görüş]

Bize geçmişinizden bahseder misiniz?

Kariyerim 2010 yılında Hava Kuvvetleri'nde, yaygın adıyla Askeri Polis olarak bilinen Security Forces alanında başladı. Güney Kore ve Japonya'daki devlet tesislerinin fiziksel güvenliğinde görev aldım; hatta bir keresinde Obama'nın uçağını da korumuştum! Hava Kuvvetleri'nden ayrıldıktan sonra, Telekomünikasyon alanında birkaç yıl yardım masası analisti olarak çalıştım, ardından bankacılık alanında Siber Güvenliğe geçtim.

Veri becerileri gerektiren bir pozisyonda çalışmıyor olsam da, nerede çalışırsam çalışayım bu becerileri kullanmaya gayret ettim; bazen müdürümün canını sıktığım da oldu, bana “gündelik işine odaklan” demişti 😂. Yine de, ekipteki “veri işi bilen kişi” olmanın faydalı olduğu çok zaman oldu; yönetime yönelik bilgilendirici Tableau raporları hazırlamak, kullanılmayan verileri bulup değerlendirmek ve ileri analiz yapılmadan önce tam olarak ortaya çıkmamış içgörüleri tespit etmek gibi.

Daha yakın zamanda, bir veri bilimi ekibinde veri analisti olarak uygun bir iş edindim ve nihayet bu becerileri her gün kullanabiliyorum. Kasım 2020'de pandemi döneminde işsiz kaldım ve bunu verilerle tam zamanlı çalışmak için büyük bir kariyer değişikliği yapma fırsatı olarak gördüm. Bankacılıkta siber güvenlik analistliğinden yayıncılık sektöründe veri analistliğine geçiş yaptım. DataCamp, bu kariyer hamlesini yapmama yetecek kadar pazarlanabilir beceriler edinmemi sağladı ve çok yakın gelecekte veri bilimci rolüne geçmeyi planlıyorum!

Okulda yazılım geliştirme okudum; ancak Yükseköğretime para saçmak yerine ihtiyaç duyduğum ilgili becerileri çevrimiçi ortamda kendi kendime öğrenmenin büyük savunucusuyum. DataCamp gibi ücretsiz ya da uygun fiyatlı çevrimiçi kaynaklarda büyük değer buldum. Kişisel tarafta, DrivenData.com ve Kaggle yarışmalarına katılmaktan, Japonca çalışmaktan, gitar çalmaktan ve tabii ki DataCamp'te modül bitirmekten keyif alıyorum.

DataCamp'te öğrenmeye günde yaklaşık ne kadar zaman ayırıyorsunuz?

Günde yaklaşık 2-3 saat.

DataCamp'i nasıl keşfettiniz ve neden diğer çevrimiçi öğrenme platformları yerine bizim platformumuzu seçtiniz?

O kadar uzun zaman oldu ki DataCamp'i nasıl bulduğumu tam hatırlamıyorum. Büyük olasılıkla veri bilimi öğrenme kaynakları arıyordum. DataQuest'e baktığımı hatırlıyorum; ancak arayüzleri kafamı biraz karıştırdığı için onları tercih etmedim. DataCamp'te her şey çok sade ve tutarlı bir şekilde sunuluyor. Aradığımı bulmak çok kolay.

DataCamp, profesyonel hedeflerinize ulaşmanızda sizi nasıl konumlandırdı?

Yeni işim çoğunlukla Python kodu yazmayı içeriyor. Veriyi toparlayan, temizleyen ve A noktasından B noktasına taşıyan kodlar. Bazen araya biraz SQL de giriyor ve DataCamp, önceki işlerimde edinemediğim gerçek dünya SQL bilgi ve eğitiminin yüzde 98'ini sağladı. DataCamp kesinlikle yeni işimi çok kolay hale getirdi.

DataCamp'te öğrendiğiniz ve en faydalı olduğunu kanıtlayan beceriler neler?

Ah, bu zor bir soru. Genel makine öğrenimi becerileri derdim. scikit-learn'ü ve train_test_split() gibi basit bir şeyi nasıl yapacağımı kavramam çok uzun sürdü. İlk başta oldukça göz korkutucuydu. Bolca yönlendirmeli tekrar yaptıktan sonra, bir gecede her şey anlam kazandı. Gerçek dünya projelerime sürekli uyguladığım Python ile Makine Öğrenimi Bilimci kariyer yolunda hâlâ yeni ipuçları ve teknikler öğreniyorum.

Gurur duyduğum harika bir örnek, Bank of America'nın Güvenlik Operasyon Merkezi içindeki E-posta Suistimal ekibi için bir spam sınıflandırıcı inşa etmem. Ekip, kurum içi çalışanların kendilerine ilettiği şüpheli e-postaları analiz ediyor. Çok sayıda bildirim alıyorlar ve bunların önemli bir kısmı gereksiz (ya da spam). Bu başvuruların işlenmesini otomatikleştirmeye yardımcı olmak için, yüzde 93 doğruluğa sahip bir Lojistik Regresyon spam filtresi geliştirdim. Sonunda bu sistem üretime alındı ve haftalık yaklaşık 200 analist saatini tasarruf ettirdi. Böylece ekip, daha acil görevlere odaklanabildi.

Mevcut işimde, yakın zamanda (Python ve SQL ile) SFTP sunucusundan veri çeken, üzerinde yoğun veri temizliği yapan, bu veriyi bir SQL Server veritabanındaki bir tabloyla birleştiren ve nihai sonucu Jira'ya ileten karmaşık bir veri hattı oluşturmam gerekti. DataCamp'in Verimli Python Kodu Yazma dersi bu betiği 10 kat hızlandırmama yardımcı oldu ve SQL Temelleri beceri yolu da betiğin SQL kısmında gerçekten işime yaradı.

Şu anda Kaggle'daki Disaster Tweet Yarışması üzerinde çalışıyorum. Çözümümü oluştururken bana yardımcı olması için, aynı anda bu kavramları Kaggle projesine uygularken yol gösterici olması amacıyla Python ile Doğal Dil İşleme beceri yolunu takip ediyorum.

DataCamp hakkında en çok neyi seviyorsunuz?

İçeriklerin güncelliği, çeşitliliği ve kalitesi. Güncellik hakkında: Derslerin birçoğu zamanla değerini koruyor. Üç yıl sonra bile bazı eski derslere yardım almak için dönüp bakıyorum.

DataCamp'e yeni başlayanlar için bir tavsiyeniz var mı?

Gerçek hayatta yapmak isteyeceğiniz bir veri projesi düşünün, sonra o projeyi yapmak için ihtiyacınız olan becerileri belirleyin ve DataCamp'te o beceriye yönelik bir ders arayın. O dersi tamamlayın ve ardından projeye girişin.

Nereden başlayacağını bilmeyen yeni öğrenenler için, ilk ilginizi çeken kariyer yollarından biriyle başlayın. Sonra, nelerin mevcut olduğunu öğrendikçe başka bir alana yönelin! 😊

Ayrıca DataCamp'in web seminerlerine göz atmanızı öneririm; veri bilimi alanındaki birçok değerli isimle bu sayede tanıştım.

Öğrenme yolculuğunuzda destek alacağınız bir veri meraklıları topluluğu mu arıyorsunuz? DataCamp Slack Topluluğu'na katılın, özel LinkedIn kapak görseli ile veri meraklısı olduğunuzu dünyaya duyurun ve Patrick ile LinkedIn'de bağlantı kurun.