2026 İçin En İyi 15 Veri Bilimci Becerisi

Son dönemdeki yapay zekâ devrimi, önceki yıllarda gördüğümüz veri hacimlerindeki önemli büyümeyi sürdürdü. Veri, bizi daha bilgili kılar ve işletmelerin, hükümetlerin ve vatandaşların karar alma süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir.  Ancak veriyi ilgili bilgiye dönüştürmek için, veriyi yönetme, analiz etme ve içgörü çıkarma konusunda yetkin profesyonellere ihtiyaç duyarız. İşte burada veri bilimi becerileri devreye girer. 

Veri Bilimci Becerilerine Duyulan İhtiyaç

Küresel büyük veri pazarının 2026 yılına kadar 273,4 milyar dolara çıkması öngörülüyor; bu, 2018’deki beklenen pazar büyüklüğünün iki katından fazla. Başka bir deyişle: Büyük veri, büyük bir iş. Artan talebe rağmen, dünya genelinde şirketler nitelikli veri profesyoneli sıkıntısı çekiyor. 

Bu açığın nedenlerinden biri, şirketlerin doğru beceri setine sahip veri bilimcilerini bulmakta zorlanması. Bu hiç de şaşırtıcı değil; zira veri bilimciler, tek bir kişide nadiren bulunan, çeşitli becerilere sahip profesyonellerdir. Bu yüzden veri bilimciler sıklıkla “tek boynuzlu atlar” olarak anılır. 

En önemli veri bilimci becerileri nelerdir? Bu, hem veri bilimci adaylarının hem de kariyerini geliştirmek isteyen profesyonellerin merak ettiği önemli bir sorudur. 

Veri bilimciler çok yönlü ve esnek profesyonellerdir. Sorumluluklarının doğası gereği, dengeli bir teknik ve liderlik becerileri setine ihtiyaç duyarlar. Bu makalede, veri bilimi sektöründe en çok talep gören becerileri ele alacağız. Ayrıca veri bilimciler için gereken becerileri geliştirmenize yardımcı olabilecek bazı kaynaklar da sunacağız. 

Veri Bilimcinin Teknik Becerileri

Aşağıda, veri bilimcilerin sektörde başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu bazı temel teknik becerileri özetledik. 

1. Python Becerileri

Python, TIOBE Endeksi ve PYPL Endeksi gibi çeşitli popülerlik sıralamalarında birinci olan en popüler programlama dillerinden biridir. 

Dünya çapında benimsenmesinin nedenlerinden biri, veri analizi görevlerine uygun olmasıdır. Her ne kadar başlangıçta veri bilimi için tasarlanmamış olsa da Python, yıllar içinde bu alanda lider konuma gelmiştir. 

Python, birçok şirketin teknoloji yığınında merkezi bir sütundur. pandas, NumPy ve matplotlib gibi güçlü, kullanıma hazır kütüphanelerle veri manipülasyonundan ve temizlemeden istatistiksel analize ve veri görselleştirmeye kadar her türlü veri işini kolayca yapabilirsiniz. 

Ayrıca, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi ileri veri bilimi alt alanlarında Python’un baskınlığından da söz etmek gerekir. Burada, scikit-learn, Keras ve TensorFlow gibi popüler paket ve çerçeveler, algoritmaları inşa etmek ve eğitmek için gereken sihri sağlar. 

İngilizceye benzer sezgisel sözdizimi sayesinde Python, yeni başlayan programcılar için öğrenmesi harika bir dildir.

Python Becerilerinizi Geliştirin

Python yolculuğunuza çevrimiçi kurslarımız olan Introduction to Python veya Introduction to Data Science with Python ile başlayabilirsiniz.

2. R Becerileri

Eğer veri biliminde Python kral ise, R de kraliçedir. 1992’de geliştirilen R, özellikle istatistiksel ve hesaplamalı analiz için tasarlanmış, açık kaynaklı bir programlama dilidir. 

Akademi ve bilimsel araştırmalarda, ayrıca finans ve iş dünyası gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılan R, birçok farklı veri analizini yapmanızı sağlar. Bu, büyük ölçüde Comprehensive R Archive Network’te (CRAN) mevcut zengin veri bilimi paketleri koleksiyonu sayesindedir. 

tidyr ve ggplot2 gibi R’in en popüler kütüphanelerinin bazıları, R içinde popüler bir veri bilimi araçları koleksiyonu olan tidyverse’ün parçasıdır. 

R programcılarına olan talep hızla artıyor. Ancak Python kullanıcılarıyla karşılaştırıldığında, R becerilerine sahip veri bilimci sayısı daha sınırlı. Sonuç olarak, R programcıları bilişim ve veri biliminde en yüksek maaş alan profesyoneller arasındadır. 

R Becerilerinizi Geliştirin

Veri bilimine yeniyseniz, er ya da geç kod yazmayı öğrenmeniz gerekecek. Önerimiz R veya Python’dan biriyle başlamanız. Temelleri Introduction to R kursumuzda keşfedin, ardından Intermediate R ile bir seviye yükseltin. Sonrasında ise, özel bir R araç setinin veriyi düzenleyip görselleştirmenize nasıl yardımcı olabileceğini Introduction to the Tidyverse ile öğrenin.

3. İstatistik ve Matematik Becerileri

Veri bilimi öğrenmeye başlamak için matematiksel bir geçmişe ihtiyaç duymazsınız, ancak bazı matematiksel ve istatistiksel kavramlara aşina olmazsanız kariyerinizde ilerleyemezsiniz. 

Farklı veri tekniklerini seçerken ve uygularken, sağlam veri modelleri oluştururken ve üzerinde çalıştığınız veriyi doğru şekilde anlarken istatistiği kavramak kritik öneme sahiptir. 

Okullarda öğretilen temel matematiğe ek olarak, kalkülüs, olasılık, istatistik ve lineer cebirin temellerini öğrenmeye zaman ayırmalısınız. Bayesci teori de yapay zekâ ve makine öğrenimi teknikleriyle çalışıyorsanız önemli bir avantajdır.

İstatistik ve Matematik Becerilerinizi Geliştirin

Daha ileri kavramlara geçmeden önce kod yazmadan alınabilecek Introduction to Statistics kursuyla başlayın. DataCamp, istatistik ve olasılık odaklı 70’ten fazla kurs sunar; böylece tercih ettiğiniz teknolojiyle istatistiksel tekniklerinizi tazeleyebilirsiniz. 

4. SQL Becerileri 

60’lardaki kökenine rağmen SQL (Structured Query Language), veri bilimciler için hâlâ vazgeçilmez bir beceridir. SQL, ilişkisel veritabanlarını yönetmek ve onlarla iletişim kurmak için sektördeki standart araçtır. 

İlişkisel veritabanları, ortak sütunlar aracılığıyla birbiriyle ilişkili tablolarda yapılandırılmış veri saklamamıza imkân tanır. Dünyadaki verilerin büyük bir kısmı, özellikle şirketlerin kendi verileri, ilişkisel veritabanlarında saklanır. Bu nedenle SQL, her veri bilimci için olmazsa olmaz bir beceridir. Neyse ki Python ve R ile karşılaştırıldığında SQL, daha yalın bir dildir ve öğrenmesi oldukça kolaydır.

SQL Becerilerinizi Geliştirin

İlişkisel veritabanı sorgulama becerilerinizi Introduction to SQL ile başlatın veya Introduction to Relational Databases in SQL ile kendi veritabanınızı oluşturmayı öğrenin. 

5. NoSQL Becerileri

SQL, satır ve sütunlardan oluşan tablolarda depolanan yapılandırılmış verilerle uğraşmak için mükemmel bir araçken, yapılandırılmamış veriler söz konusu olduğunda işler biraz karmaşıklaşabilir. Günümüzde üretilen verilerin çoğu (ör. ses, video, uydu görüntüleri, web sunucusu günlükleri) yapılandırılmamıştır; bu da geleneksel ilişkisel modele göre saklanmasını ve işlenmesini zorlaştırır. 

Farklı türde yapılandırılmamış verilerle başa çıkmak için başka veritabanı türleri mevcuttur. NoSQL veritabanları (Not only SQL ifadesinin kısaltması), büyük miktarda karmaşık, yapılandırılmamış veriyi işleyebilir. NoSQL veritabanlarına örnek olarak MongoDB, Neo4j ve Cassandra verilebilir. 

NoSQL Becerilerinizi Geliştirin

NoSQL veritabanları, veri bilimindeki yeniliklerin ön saflarında yer alıyor. Bu yüksek talep gören teknolojiye, NoSQL Concepts kursumuzla başlayın. 

6. Veri Görselleştirme Becerileri

Bir veri bilimcinin işinin kritik bir kısmı, veri analizinin bulgularını iletişim kurmaktır. Yalnızca karar vericiler ve paydaşlar veri analizinin sonuçlarını anlarsa, veri eyleme dönüşebilir. Bu hedefe ulaşmanın en etkili tekniklerinden biri veri görselleştirmedir.

Veri görselleştirme; grafikler, çizelgeler ve haritalar gibi verinin görsel temsillerinin kullanılmasını içerir. Bu temsiller, veri bilimcilerin binlerce satır ve sütundan oluşan karmaşık veriyi özetleyip anlaşılır ve erişilebilir bir biçime sokmasını sağlar.  

Veri görselleştirme alt alanı, psikoloji ve sinirbilim gibi disiplinlerden önemli katkılarla hızla gelişmektedir; bu katkılar veri bilimcilerin bilgiyi görseller aracılığıyla iletmenin en iyi yolunu belirlemesine yardımcı olur. 

Çekici görselleştirmeler oluşturmak için birçok araç mevcuttur; Python’un matplotlib gibi kütüphaneleri, R’ın ggplot2 gibi kütüphaneleri ve Tableau ile Power BI gibi popüler İş Zekâsı yazılımları bunlara örnektir.

Veri Görselleştirme Becerilerinizi Geliştirin

Kodsuz bir giriş için Understanding Data Visualization kursunu alın veya DataCamp’in tam kapsamlı veri görselleştirme kursları yelpazesine göz atın. Plotly’den Power BI’a, tercih ettiğiniz araç ve teknolojileri kapsayan kurslar bulacaksınız.

7. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ Becerileri 

Makine öğrenimi ve yapay zekâ, veri biliminin en sıcak konuları arasındadır. Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan görev yapmayı öğrenen algoritmalar geliştirmeye odaklanan yapay zekâ dalıdır.

Netflix önerilerinden Instagram filtrelerine kadar makine öğrenimi, gündelik hayatınıza gömülüdür. Makine öğrenimi sistemlerinin artan kullanımı, makine öğrenimi becerilerine sahip veri bilimcilere olan talebi de artırıyor. 2020 istatistikleri, şirketlerin %82’sinin makine öğrenimi becerilerine sahip insanlara ihtiyaç duyduğunu, ancak yalnızca %12’sinin makine öğrenimi profesyonellerinin arzını yeterli bulduğunu gösteriyor.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ Becerilerinizi Geliştirin

Temelleri kavramak için Understanding Machine Learning kursumuza göz atın veya bu teknolojinin iş dünyasında nasıl kullanıldığını Machine Learning for Business ile görün. Yapay zekâ için AI Fundamentals beceri yolumuzu ve sıfırdan yapay zekâ öğrenme makalemizi inceleyin.  

8. Derin Öğrenme Becerileri

Makine öğrenimi uygulayıcıları için bir adım ötesi derin öğrenmedir. Derin öğrenme, insan beyninin yapı ve işleyişinden esinlenen, yapay sinir ağları adı verilen güçlü algoritmalara odaklanan bir makine öğrenimi alt alanıdır.

Son birkaç yıldaki yapay zekâ ilerlemelerinin çoğu derin öğrenmeden gelmiştir. Otonom araçlar, sanal asistanlar, görüntü tanıma ve robotlar gibi en çarpıcı ve dönüştürücü uygulamaların arkasında sinir ağları vardır. 

Sinir ağlarının kuram ve pratiğini bilmek, veri bilimcileri işe alırken veya terfi ettirirken hızla fark yaratan bir unsur oluyor. Ancak dürüst olmak gerekirse, derin öğrenme, ileri düzey matematik ve programlama gerektiren karmaşık bir disiplindir. Bu yüzden derin öğrenmede yetkin veri profesyonelleri, veri bilimi sektöründe en iyi ücret alanlar arasındadır.

Derin Öğrenme Becerilerinizi Geliştirin

Öğrenme yolculuğunuza, en popüler derin öğrenme çerçevelerinde sinir ağları kurmayı öğrenerek başlayın. Deep Learning with Keras ve Introduction to TensorFlow in R kurslarımızı deneyin.

9. Doğal Dil İşleme Becerileri

İnsanlar çoğunlukla dil ve metin aracılığıyla iletişim kurar. Bu nedenle, topladığımız verilerin önemli bir kısmının bu formatta olması şaşırtıcı değildir. Doğal dil işleme (NLP), doğal dil ve metinden anlamlı bilgi çıkarmaya odaklanan bir yapay zekâ alt alanıdır. 

NLP, veri endüstrisinde yükselişte. Makine öğrenimi ve derin öğrenime dayalı NLP teknikleri, arama motorları, sohbet robotları ve öneri sistemleri gibi en yaygın uygulamaların bir kısmını güçlendirir.

NLP ve Makine Öğrenimi Becerilerinizi Geliştirin

Python’un metinden içgörü çıkarmada nasıl yardımcı olabileceğini Natural Language Processing in Python beceri yolunda keşfedin veya R becerilerinizi Introduction to Natural Language Processing in R ile bir üst seviyeye taşıyın. 

10. Büyük Veri Becerileri

Yüksek hızda çok büyük miktarda karmaşık veriyi işlerken yalnızca Python veya R’a güvenmek yeterli olmayabilir. Büyük Veri ekosistemi, büyük veri analizini daha hızlı, ölçeklenebilir ve güvenilir bir şekilde gerçekleştirmek üzere tasarlanmış ve hızla büyüyen araç ve teknolojileri kapsar. Bu görevler ETL süreçleri ve veritabanı yönetiminden gerçek zamanlı veri analizine ve görev zamanlamaya kadar uzanır. 

Büyük Veri Becerilerinizi Geliştirin

Dağıtık veri yönetimi ve hesaplamanın temellerini Big Data with PySpark Skill Track ile öğrenin veya veri iş akışlarını nasıl zamanlayacağınızı Introduction to Airflow in Python kursumuzla keşfedin.

11. Bulut Bilişim Becerileri

Büyük Veri ekosisteminin evrimine paralel olarak, bulut tabanlı hizmetler, veri altyapılarından en iyi şekilde yararlanmak isteyen birçok şirket için hızla başvurulan bir seçenek hâline geliyor. 

Bulut bilişim alanına büyük teknoloji şirketleri hâkimdir: Amazon Web Services, Microsoft, Azure ve Google Cloud. Bu sağlayıcılar, müşterinin koşullarına bağlı olarak özel çözümler ve veri bilimi iş akışını buluttan çıkmadan yürütmemizi sağlayan pek çok veri aracı sunar.   

AWS ve Bulut Bilişim Becerilerinizi Geliştirin

Kodsuz derslerimizle temellere dalın: Understanding Cloud Computing ve AWS Cloud Concepts. Ardından iş akışlarınızı Introduction to AWS Boto in Python ile nasıl optimize edeceğinizi öğrenin.

Veri Bilimcinin Sosyal Becerileri

Teknik yetkinlikler, veri bilimci becerilerinin önemli bir parçası olsa da sektörde başarılı olmak için ihtiyaç duyacağınız daha soyut beceriler de vardır. 

12. İş Bilgisi

Veri, bilgiden ibarettir. İnsanlar olarak bedenimiz, duyularımız aracılığıyla sürekli bilgi toplar. Ancak bu bilgiyi anlamlandırmak için onun anlamını ve sonuçlarını kavramamız gerekir. Büyük miktarda veriyi analiz ederken de durum aynıdır. Veriden anlamlı bilgi keşfetmek için önce üzerinde çalıştığımız veriyi anlamamız gerekir. 

Önceden bahsettiğimiz teknik becerilere ek olarak, veri bilimciler; finans, sağlık, pazarlama veya başka bir alan olsun, çalıştıkları sektör veya endüstri hakkında sağlam bir iş bilgisine de sahip olmalıdır. Bu alana özgü bilgi, veriyi anlamlandırmak ve daha iyi analiz yapmak için kritiktir.

13. İletişim Becerileri

Veri bilimi yalnızca matematik ve programlamadan ibaret değildir; veri analizinin içgörülerini sunmak ve iletmekle de ilgilidir. İnsanlar bir analizin sonuçlarını anlamazsa, bilim insanı olarak yaptığınız iş bir şirket için değerli olmayacaktır. 

Veriyi karar almaya dönüştürmek için veri bilimcilerin içgörülerini doğru biçimde iletişim kurabilmesi gerekir. Dahası, veri bilimciler veriler hakkında etkileyici hikâyeler anlatmayı bilmelidir. Bunu yapmak için veriyle hikâye anlatımı gibi yenilikçi iletişim yaklaşımları ve çerçeveleri büyük fark yaratabilir.

14. Veri Etiği Becerileri

Teknolojinin kendisi nötrdür. Ancak onun kullanımı nötr değildir. Son yıllarda, bazı veri odaklı şirketler, insanları ve toplumu olumsuz etkileyebilecek uygulamalar ve pratikler geliştirdikleri için mercek altına alındı. Bu durum, vatandaşların şirketlere ve daha geniş anlamda teknolojiye duyduğu güveni ve inancı zedeledi.

Verinin olumlu etkiler yaratmasını sağlamak için veri bilimcilerin etik farkındalık geliştirmesi gerekir. Bu, veri gizliliği, algoritmik önyargı ve geri besleme döngüleri gibi önemli kavramlara aşina olmayı ve adil, şeffaf ve hesap verebilir algoritmalar geliştirmeye yönelik çalışmayı içerir. Ayrıca yapay zekâ etiği ile de tanışmak isteyebilirsiniz; zira bu konu önümüzdeki yıllarda büyük bir mesele hâline gelebilir. 

15. Çevresel Farkındalık

Dünya eşi benzeri görülmemiş bir iklim kriziyle karşı karşıya. İklim değişikliği ve biyolojik çeşitliliğin hızla azalması, insan yaşamını mümkün kılan koşulları tehdit ediyor. Çoğu zaman göz ardı edilse de dijital endüstri, veri bilimi dâhil, kendi çevresel etkisini düşünmek zorunda. 

Devasa miktarda veriyi depolamak ve işlemek ile makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek ciddi miktarda enerji gerektirir ve atmosfere ilave CO2 emisyonları salar. Örneğin, 2019’da, büyük bir derin öğrenme modelini eğitmenin 626.000 pounddan fazla karbondioksit eşdeğeri salabileceği tahmin edilmiştir; bu, imalat dâhil ortalama bir Amerikan arabasının ömür boyu emisyonlarının yaklaşık beş katıdır. Ayrıca verilerin çoğunun depolanıp işlendiği veri merkezleri, sunucuları soğutmak için çok fazla su tüketir. 

Grafik: MIT Technology Review. Kaynak: Strubell ve diğ..

İklim krizine yanıt verebilmek için, veri bilimcilerin çalışmalarının ve daha geniş anlamda veri bilimi endüstrisinin çevresel etkisinin farkında olması gerekir. Bu, enerji kullanımını optimize etmeye ve azaltmaya, daha sürdürülebilir uygulamalar geliştirmeye yardımcı olabilir.

Veri Bilimci Becerileri - Son Düşünceler

Bu makale, en çok talep gören 15 veri bilimci becerisini ele aldı. Bunların hepsini öğrenmek zorlayıcı, hatta özellikle veri bilimi yolculuğunuzun başındaysanız bunaltıcı olabilir. Yine de endişelenmeye gerek yok. Çok az veri bilimci bu kadar eksiksiz bir araç setine sahiptir. 

Python, R ve/veya SQL gibi bazı temel becerileri ve istatistik temellerini öğrenerek başlamalı ve kademeli olarak diğer konulara geçmelisiniz. 

Peki sırada hangi veri bilimci becerilerini öğrenmelisiniz? Bunun kesin bir cevabı yok. Büyük olasılıkla öğrenme yolculuğunuz, işinizin gerekliliklerine bağlı olacaktır. Örneğin bir bulut sağlayıcısında çalışırsanız, muhtemelen bulut bilişim becerileri öğrenmeniz gerekecektir. Öte yandan şirketiniz makine öğrenimine odaklanıyorsa, terfi için nelere ihtiyacınız olduğunu zaten biliyorsunuz. 

Son olarak, yalnızca beceri setinizi geliştirmek istiyorsanız tavsiyemiz basit: En çok ilgi duyduğunuz becerileri öğrenin! Bu heyecan verici kariyer yolunu izlemek için daha fazla ipucu almak üzere veri bilimci nasıl olunur rehberimize göz atın. Öğrenmeye bugün, Data Scientist with Python kariyer yolumuzla başlayın.