Talep Gören Veri Becerileri
Veri sektörü için gelecek parlak görünüyor. Küresel olarak, büyük veri pazarının 2027 yılına kadar 103 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor. Ve giderek daha fazla şirket işini veriye dayandırdıkça, veriyi yönetmeyi, analiz etmeyi ve sunmayı bilen kişilere büyük ihtiyaç var. Bu nedenle, güçlü veri becerileri sektöre girmek isteyen herkes için hayati öneme sahip.
Büyük verinin yükselişinden bu yana veri profesyonellerine yönelik talep yüksek. Bu eğilim yavaşlama belirtisi göstermediği için, sektörde en çok talep gören veri becerilerinden bazılarını öne çıkardık.
1. Python Becerileri
Python, popüler bir açık kaynak programlama dilidir ve veri profesyonelleri için olmazsa olmaz bir beceridir. 2017 yılında Forbes, Python'un bir önceki yıla göre %456 büyüme kaydettiğini bildirdi; bu sıçrama kısmen dilin veri sektörüne uygulanabilirliğiyle açıklanabilir.
Veri analitiği için Python'u yenmek zordur. Dilin sezgisel sözdizimi, veri sistemlerini kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmamıza ve yönetmemize olanak tanır.
Ayrıca, dili veri işleri için kullanan çok sayıda insan olduğu için, sıfırdan başlamayı gereksiz kılan pek çok hazır paket ve çatı mevcuttur. Örneğin popüler pandas kütüphanesi, veri yapıları ve karmaşık veri kümelerini düzenlemek, analiz etmek ve temsil etmek için sayısız araç içerir.
Çok fazla veri üretiyoruz ve bunları düzenleme ve dönüştürme ihtiyacı hiç olmadığı kadar önemli. Python ile veri analitiği yapmak mantıklıdır; bu da onun birçok şirketin teknoloji yığınında merkezi bir parça olmasının nedenlerinden biridir.
Python, hem basit hem de etkileşimli veri görselleştirmeleri söz konusu olduğunda da harika bir seçenektir. Yine, geniş kütüphane ve paket yelpazesi sayesinde seçenek bol.
Python Becerilerinizi Geliştirin
Online kurslarımız Python'a Giriş veya Python ile Veri Bilimine Giriş ile Python yolculuğunuza başlayın.
2. SQL ve NoSQL Becerileri
SQL 60'lardan beri hayatımızda olsa da, önemi ve günümüzdeki geçerliliği tartışılmaz. Emsi'nin araştırmasına göre yalnızca Mayıs 2021'de SQL içeren 217.968 benzersiz iş ilanı vardı.
SQL, Yapılandırılmış Sorgu Dili anlamına gelir. Veri sektörünün bu temel aracı önemli bir işe yarar: ilişkisel veritabanlarıyla iletişim kurmamızı ve onlara sorular (sorgular) sormamızı sağlar. SQL'i hem bir dil hem de bir veritabanı türü olarak düşünebilirsiniz.
Dünyada bu kadar çok veri varken, onu etkin şekilde depolamaya ve gerektiğinde bilgi çıkarmaya ihtiyacımız var. Veritabanları, her ölçekteki ve sektördeki şirketler için başvurulan bir çözümdür.
İlişkisel ya da SQL veritabanlarımız vardır; bunlar veri noktaları arasındaki ilişkilere göre yapılandırılmıştır. Ayrıca daha az yapılandırılmış, büyük miktarda karmaşık veriyi işleyebilen ilişkisel olmayan ya da NoSQL veritabanlarımız da mevcuttur.
Veri sektöründe öne geçmek için her iki tür veritabanını da yönetmeniz ve bunları sorgulamak ve bilgi toplamak için SQL ve türevlerini kullanmanız gerekir.
SQL ve NoSQL Becerilerinizi Geliştirin
İlişkisel veritabanı sorgulama becerilerinizi SQL'e Giriş ile başlatın ya da SQL'de İlişkisel Veritabanlarına Giriş ile kendi veritabanınızı oluşturmayı öğrenin. Ardından NoSQL Kavramları'na hakim olun.
3. R Becerileri
İstatistiksel bir güç merkezi olan R, dünya genelinde akademik araştırmaların tercih ettiği dildir. Esnekliği ve veri görevlerindeki çok yönlülüğü sayesinde veri sektöründe de yoğun olarak kullanılır.
İlk olarak istatistikçiler tarafından istatistiksel hesaplama için geliştirilen R; verileri keşfetmek, modellemek ve görselleştirmek için kullanılabilir. Ayrıca veriyi işleyebilir, depolayabilir, analiz edebilir ve istatistiksel modelleme yapabilir.
R, birçok makine öğrenimi mühendisi, veri bilimci ve analistin tercih ettiği dildir. Bu nedenle, veri profesyonellerini çalışmalarında destekleyen ve R'ın yeteneklerini genişleten çok sayıda paket ve kütüphane vardır. Örneğin 2017'de Revolution Analytics, Kapsamlı R Analiz Ağı (CRAN)—R araçlarının halka açık bir deposu—üzerinde 10.000'den fazla paket olduğunu belirtti.
Bu yazının yazıldığı tarihte (Haziran 2022), R, Pluralsight'ın her ay milyarlarca veri noktasını toplayarak çeşitli teknoloji araç ve becerilerinin büyüme oranlarını ve popülerliğini ortaya koyan Teknoloji Endeksi'nde veri alanında zirvede yer alıyor.
Yalnızca talep görmekle kalmıyor, R becerileri aynı zamanda BT ve veri alanında en yüksek ücret alan beceriler arasındadır.
R Becerilerinizi Geliştirin
Temelleri R'ye Giriş kursumuzda keşfedin, ardından Orta Düzey R ile bir adım ileri gidin. Sonrasında, özel bir R araç setinin veriyi düzenlemenize ve görselleştirmenize nasıl yardımcı olacağını Tidyverse'e Giriş ile öğrenin.
4. Veri Görselleştirme Becerileri
Veri sırlar barındırır ve bu sırları ortaya çıkarıp herkesin anlayacağı bir formata dönüştürmek veri profesyonellerinin görevidir.
Veri görselleştirmeleri, verinin grafiksel temsilleridir; karmaşık bilgileri küçük lokmalar halinde, okunması kolay bir şeye dönüştürmemize yardımcı olurlar. Sonuçta, iyi sunulmuş bir gösterge paneli veya grafik açıdan zengin bir rapor, rakamların satır ve sütunlarına göre çok daha etkileyici olabilir.
Görselleştirmeler, değişkenler arasındaki farkları fark etmemize ve tablo formatında kolay görünmeyen desenleri ortaya çıkarmamıza da yardımcı olabilir; bu da görselleştirmeleri analiz için faydalı bir araç yapar.
Her ölçekten ve her sektörden işletmeler, veri içgörülerini etkili şekilde iletmeyi bilen kişilere ihtiyaç duyduğundan, veri görselleştirme becerilerine olan talep istikrarlı şekilde artıyor.
Veri uzmanları bulgularını görsel formatta iletmek için Python, R, Tableau, Power BI ve e-tablolar dahil çeşitli araçlar kullanır.
Veri Görselleştirme Becerilerinizi Geliştirin
Kodsuz bir giriş için Herkes için Veri Görselleştirme kursunu alın veya DataCamp'in tam veri görselleştirme kursları yelpazesine göz atın. Plotly'den Power BI'a, tercih ettiğiniz araç ve teknolojileri kapsayan kurslar bulacaksınız.
5. Makine Öğrenimi ve Doğal Dil İşleme (NLP) Becerileri
Küresel makine öğrenimi pazarının 2029 yılına kadar etkileyici bir 209 milyar ABD dolarına ulaşacağı öngörülüyor ve bu tür veri becerilerine sahip kişilere olan talep de buna paralel olarak artıyor.
2020 istatistikleri, kuruluşların %82'sinin makine öğrenimi yetkinliklerine ihtiyaç duyduğunu, buna karşın yalnızca %12'sinin makine öğrenimi profesyonellerinin arzını yeterli bulduğunu gösteriyor.
Günümüzün veri odaklı dünyasında, bir şekilde makine öğrenimine dayanmayan bir sektör bulmak zor. İster YG tahmini, ister gelecekteki stok ihtiyaçlarının kestirimi, ister tüketici davranışını öngörme olsun, perde arkasında makine öğrenimi çalışır.
Yapay zekanın (AI) bir alt alanı olan doğal dil işleme (NLP) de veri sektöründe yükselişte. Metin, yararlı bilgilerle doludur ve NLP tabanlı madencilik teknolojileri veri profesyonellerinin aradıklarını hızla bulmalarına yardımcı olur.
Bu aynı zamanda bilgisayarlarımızın metni ayrıştırıp veriyi anlamlı şekilde organize edebileceği, veri uzmanlarının çok büyük miktarda metinsel veriyi etkin biçimde analiz etmesine yardımcı olacağı anlamına gelir.
NLP ve Makine Öğrenimi Becerilerinizi Geliştirin
Temelleri kavramak için Makine Öğrenimini Anlamak kursumuzu alın veya bu teknolojinin daha iyi iş sonuçları için nasıl kullanıldığını İş Dünyası için Makine Öğreniminde görün.
Python'un metinden içgörü çıkarmanıza nasıl yardımcı olabileceğini Python'da Doğal Dil İşlemeye Girişte keşfedin veya R becerilerinizi R'da Doğal Dil İşlemeye Giriş ile bir üst seviyeye taşıyın.
6. Amazon Web Services (AWS) ve Bulut Tabanlı Bilişim Becerileri
Kamu ve özel kuruluşlar hiç olmadığı kadar fazla veri toplayıp depoladıkça, devasa miktardaki bilgiyi yönetmek için, büyük yerinde sunuculara (ve bunların bakım maliyetlerine) ihtiyaç duymayan akıllı bir yola gereksinim duydular.
Bulut tabanlı hizmetler birçok kuruluş için başvurulan çözümdür. Amazon Web Services (AWS) gibi dijital ürünler, müşterilerin veri göllerinde eşi benzeri görülmemiş miktarda bilgi toplamasına olanak tanır ve analizlere yardımcı olan yerleşik araçlar da sunar.
Veri becerilerini taleple eşleştirmek isteyen veri profesyonelleri, bulut bilişim bilgilerine yatırım yapmalıdır. Statista'ya göre AWS, 2022'nin ilk çeyreğinde %33 pazar payıyla dünyanın en popüler bulut servisidir.
AWS'nin yanı sıra, sırasıyla %21 ve %10 pazar payına sahip Microsoft Azure ve Google Cloud Platform'un temel bilgilerini bilmek de faydalıdır.
Elbette mesele sadece şirketlerin kullandığı sistemleri bilmek değil. Aynı zamanda kendi veri mimarinizi ve sistemlerinizi ölçeklendirebilmekle ilgilidir; bunu yapmanıza olanak tanıyan da buluttur. Örneğin, çok büyük bir veri setini yerel bir ortama sığdıramazsınız ya da cihazınızın sağlayabileceğinden daha fazla donanım gücüne ihtiyaç duyabilirsiniz.
AWS ve Bulut Bilişim Becerilerinizi Geliştirin
Kodsuz derslerimizle temellere dalın: Bulut Bilişimi Anlamak ve AWS Bulut Kavramları. Ardından iş akışlarınızı Python'da AWS Boto'ya Giriş ile nasıl optimize edeceğinizi öğrenin.
7. Extract, Transform, Load (ETL) Becerileri
Veri mühendisliği becerileri oldukça revaçta. DICE'ın 2020 Teknoloji İş Raporu, veri mühendisliğinin, veri biliminin bile önüne geçerek en hızlı büyüyen iş olduğunu gösterdi. Extract, transform, load (ETL), büyük veriyi verimli şekilde işlememize yardımcı olan bir veri mühendisliği becerisidir.
Teknik cephaneliğinizde ETL becerileriyle, veriyi toplamak, ihtiyaç duyduğunuz formata dönüştürmek ve ardından veri depolama sistemlerine yüklemek için gereken veri hatlarını (pipeline) oluşturabilirsiniz.
ETL, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çeşitli kaynaklardan veri toplayabilmek ve onu kullanılabilir ve okunabilir hale getirmek anlamına gelir—veri odaklı bir ortamda rekabet etmek isteyen tüm şirketlerin ihtiyaç duyduğu bir şeydir.
2022'de 1.600 veri profesyonelini kapsayan bir Cord anketinde ETL, 'birincil' beceri olarak tanımlandı.
ETL Becerilerinizi Geliştirin
Python'da ETL kursumuzla kendi veri hattınızı nasıl oluşturacağınızı öğrenin; burada verileri şirketinizin yaygın olarak kullandığı sistemlere verimli bir şekilde nasıl çıkaracağınızı, dönüştüreceğinizi ve yükleyeceğinizi işleyeceksiniz.
8. İstatistik Becerileri
Veri alanında çalışmak için istatistik veya matematikte yüksek lisans ya da doktora yapmanız gerekmez, ancak bazı temel kavramları sağlam şekilde anlamak önemlidir.
Bir alan olarak istatistik; bilgiyi toplamak, düzenlemek, analiz etmek ve yorumlamakla ilgilidir; dolayısıyla matematiksel istatistik ile veri bilimi uygulamaları arasında önemli bir örtüşme olduğunu görebilirsiniz.
Belirli istatistik ilkelerini ve istatistiksel teknikleri anlamak, veri profesyonellerinin 'sağlamlaştırılmış' matematiksel ve istatistiksel modeller kurmasını ve analiz ettikleri veriyi doğru biçimde anlamasını sağlar.
Matematik becerilerinizi güçlendirmek istiyorsanız, anlamlılık, olasılık, hipotez testi ve regresyon konularında uygulamalı bilgiye sahip olmayı hedefleyin.
Bayesçi düşünme—yeni kanıtlar veya verilere dayalı olarak olasılıkları hesaplama ve güncelleme ilkesine dayanan bir düşünce okulu—AI teknolojileriyle çalışanlar için de faydalıdır.
İstatistik Becerilerinizi Geliştirin
Daha ileri kavramlara geçmeden önce kodsuz bir İstatistiğe Giriş kursuyla başlayın.
DataCamp, istatistik ve olasılık odaklı 70'den fazla kurs sunar; böylece tercih ettiğiniz teknolojiyi seçip istatistiksel tekniklerinizi tazeleyebilirsiniz.
9. Yapay Zeka (AI) Becerileri
AI destekli araçları kullanmayı ve ince ayar yapmayı bilmek, veri profesyonellerini, AI desteği olmadan çalışanlara kıyasla çok daha hızlı şekilde devasa veri setlerini derleyip analiz edebilen analitik güç merkezlerine dönüştürebilir.
ZDNet, her ay yaklaşık 10.000 AI ve veri bilimi işi açıldığını bildiriyor; birçok şirket, hazır çözümleri anlayan ve derin öğrenme ile sinir ağları konusunda daha derin bilgiye sahip kişiler arıyor.
Yapay zeka, insan zekâsını simüle eden tüm araç ve teknolojileri kapsayan geniş bir alandır; buna makine öğrenimi ve NLP gibi veri sektörünün temel unsurları da dahildir.
AI Becerilerinizi Geliştirin
İnsan zekâsını nasıl yaklaştırıyoruz? AI Temellerinde temel kavramları kavrayın.
Farklı Veri Rolleri Farklı Beceriler Gerektirir
Yukarıda ele aldığımız veri becerileri tüm veri profesyonelleri için faydalıdır, ancak bazı roller belirli becerilerde derinlemesine bilgi gerektirir.
Örneğin, makine öğrenimini sağlam şekilde anlamadan makine öğrenimi mühendisi olamazsınız. Benzer şekilde, SQL ve NoSQL konusunda iyi bir çalışma bilgisine sahip olmadan veritabanı yöneticisi olarak iş bulamazsınız. Öte yandan, giriş seviyesi bir veri analisti işi için muhtemelen ileri düzey ETL becerilerine ihtiyaç duymazsınız.
Peki, her veri rolünde hangi beceriler en önemlidir? Aşağıdaki infografiğe göz atın:
Sonuç
Veri sektörü hızla büyüyor ve veri profesyonellerine dünya genelinde talep var. Hayalinizdeki veri işini kapmak, işverenlerin aradığı temel teknik becerileri geliştirmenize bağlıdır - daha fazlası için DataCamp Jobs'taki en son veri işlerine göz atın.
İster veri hattının analiz tarafında olmak, ister bulutta veri mimarisi ve sistemler geliştirmek, ister gelişmiş NLP araçları inşa etmek isteyin, DataCamp sizi oraya taşıyabilir.
Sadece sürükleyici kurslar değil, aynı zamanda öğrenmenizi desteklemek ve pekiştirmek için teknolojiler ve araçlar genelinde kütüphane dolusu kaynak sunuyoruz.
Kurslarımızın herhangi birinde ilk dersi ücretsiz alın ve dünya genelinde dokuz milyon öğrenenin neden DataCamp'e güvendiğini keşfedin.
