Bir Veri Analisti Ne Yapar?

Toplumumuzun hızla dijitalleşmesi ve her türden elektronik cihazın artan ölçüde benimsenmesi, verilerin üssel bir hızla büyümesine yol açtı. Bu eğilimin yakın gelecekte yavaşlayacağına dair bir işaret yok. Aksine: Nesnelerin İnterneti ve 5G altyapısının beklenen yaygınlaşmasıyla veri üretim hızı daha da artacak gibi görünüyor. 

Bu bağlamda, sağlam ve güvenilir veri altyapıları kurabilecek ve iş kararlarını desteklemek için büyük miktarda veriyi analiz edebilecek veri profesyonellerine şirketlerde büyük bir talep var. 

Mevcut farklı veri rollerinden veri analistleri son derece popüler ve iyi ücret alıyor. Forbes’a göre, veri analistlerine yönelik iş piyasası patlama yaşıyor ve bu talep gören profesyoneller için ufuk parlak görünüyor. 

Peki bir veri analisti ne yapar? Bu yazıda rolü inceliyor ve neden her veri departmanında hızla vazgeçilmez hâle geldiklerine bakıyoruz. Ayrı yazılarda, veri analisti nasıl olunur ve veri analisti mülakat sorularına nasıl hazırlanabileceğinizi özetledik.  

Veri Analisti Nedir?

Genel olarak bir veri analisti, anlamlı içgörüler çıkarmak için verileri toplama, hazırlama ve analiz etmeden sorumludur. 

Bir veri analistinin günlük hayatı; veri toplama sistemleri geliştirmekten, programlama dilleri kullanarak verileri temizleyip analiz etmeye, raporlar oluşturmaya ve içgörüleri paydaşlara aktarmaya kadar geniş bir görev yelpazesini içerir.  

Çok yönlü yapıları nedeniyle, veri analistlerini tanımlamak için aşağıdaki gibi başka unvanların kullanılması oldukça yaygındır:

• İş analisti
• İş zekâsı analisti
• Pazar zekâsı danışmanı
• Yöneylem araştırması analisti 
• Rekabet zekâsı analisti
• Veri stratejisti

Unvan ne olursa olsun, sağlık ve pazarlamadan lojistik ve biyolojiye kadar neredeyse her sektördeki şirketler veri analistlerinin çalışmalarından faydalanabilir. Bu da veri analistlerine yönelik artan talebin başlıca nedenlerinden biridir.

Veri Analistleri ve Veri Bilimciler

Veri alanında kariyer hedefleyenlerin sıkça karıştırdığı konu veri analistleri ile veri bilimciler arasındaki farklardır. İki rol arasında net bir çizgi yoktur – şirkete bağlı olarak veri analistleri ve veri bilimciler aynı tür görevlerde yer alabilir – ancak işin doğası ve veriyi kullanma uzmanlık düzeyi açısından önemli farklılıklar da vardır. 

İşin doğası açısından bakıldığında, veri analisti daha çok keşif ve betimleyici bir profile sahipken, veri bilimcinin profili daha deneysel niteliktedir. 

Veri analistinin rolü; büyük (yapılandırılmış) veri sütunlarında desenler bulmaya, görselleştirmeler ve raporlar oluşturmaya ve içgörüleri aktarmaya daha çok odaklanır. 

Öte yandan, veri bilimciler öngörücü analitik alanına giren teknikleri kullanarak beklenmedik durumlarla başa çıkma eğilimindedir. Bu genellikle geleceğe yönelik tahminler yapmak için veri modelleri ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirmeyi içerir.

Gerekli uzmanlık düzeyi bakımından, veri bilimciler bazen veri analistinin daha teknik bir versiyonu olarak görülür. Genel olarak veri bilimcilerin ileri düzey programlama ve hesaplama araçlarında daha yetkin olması beklenir. Ayrıca veri bilimciler veri modelleri ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirmekten sorumlu olduğundan, sağlam bir matematik ve istatistik altyapısına ihtiyaç duyarlar. 

Aşağıdaki tabloda, veri analistleri ve veri bilimciler arasındaki temel farkları bulabilirsiniz: 

Bir Veri Analisti Ne Yapar? 

Birçok iş unvanı olsa da, bir veri analistinin başlıca sorumlulukları genel olarak aşağıdaki proje yaşam döngüsünün farklı aşamalarına ilişkin görevlere ayrılabilir:

Kaynak: DataCamp

 Aşağıda, bu süreçte bir veri analistinin neler yaptığına daha detaylı baktık:

Veri çıkarma

Veri analistleri sıklıkla veri toplama görevlerinde yer alır. Ancak veri bilimciler yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle uğraşırken ve bu da veri toplama için gereken tekniklerin sayısını ve karmaşıklığını artırırken, veri analistleri çoğunlukla şirketin kendi ilişkisel veritabanlarında saklanan yapılandırılmış verilerle çalışır.

Veri hazırlama 

Toplanan veriler sıklıkla yinelenen kayıtlar, hatalar, uç değerler ve diğer türden anormallikler içerir. Ham veriyi analiz hazır hâle getirmek için bir temizleme sürecinden geçmesi gerekir. Veri analistleri hataları bulup gidermek için veriyi ön işleme ve özetleme aşamalarına ciddi zaman harcar. Veri hazırlama süreci hakkında daha fazla bilgiyi çevrimiçi kursumuzla edinebilirsiniz. 

Veri keşfi

Veri temizlendikten sonra sıra keşfe gelir. Bu aşamada veri analistleri, belirli iş sorularını yanıtlamalarına yardımcı olabilecek eğilim ve desenleri bulmak için veriyi keşfeder. Bu süreçte her türlü aracı kullanabilirsiniz; SQL ile Keşifsel Veri Analizi kursumuz bunu göstermektedir. 

Veri görselleştirme & raporlama

Bir analizin sonuçlarını iletmek, veri analistinin işinin kilit bir parçasıdır. Bu, panolarda ve yönetim raporlarında bir araya getirilen veri görselleştirmeleri oluşturmanın yanı sıra nihai paydaşlarla paylaşılan yorumlarla yapılabilir. Tableau ve Power BI gibi self servis iş zekâsı araçları bu amaçla yaygın olarak kullanılır. 

Veri Analistlerinin Hangi Becerilere İhtiyacı Var?

Veri analistleri çok yönlü ve esnek profesyonellerdir. Sorumluluklarının doğası gereği, teknik beceriler ile liderlik becerilerinin dengeli bir setine ihtiyaç duyarlar. Tam yazımızda veri analisti nasıl olunur hakkında daha fazlasını okuyabilirsiniz; ancak aşağıda ihtiyaç duyacağınız bazı bilgi alanlarını öne çıkardık.

Veri analistinin teknik becerileriyle başlayacak olursak, şunlar öne çıkar:

Programlama

Veri analistleri proje yaşam döngüsünün her adımında sıklıkla programlama dilleri kullanır. Veri bilimi için en yaygın iki programlama dili Python ve R’dır. 

Bu son derece popüler diller, veri analistlerinin büyük veri kümelerini işlemesini ve ilgili desen ve eğilimleri bulmak için her türlü veri tekniğini uygulamasını sağlar. 

Bu dillerden birine başlamak istiyorsanız, Python ve R kurslarına göz atın.

Veritabanı yönetimi

Veri analistlerinin çalıştığı veri kümelerinin çoğu ilişkisel veritabanlarında saklanır. Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL), ilişkisel veritabanlarıyla iletişim kurmak ve onları yönetmek için sektördeki standart programlama dilidir. Veri analisti olmayı hedefleyen herkesin araç setinde SQL bulunmalıdır. 

Veri görselleştirme

Sonuçları etkileyici ve içgörü dolu bir şekilde sunmak, veriyi eyleme geçirilebilir kararlara dönüştürmek için kritik önemdedir. Veri görselleştirme, veriyi grafik ve çizelgeler gibi görsel temsillere yerleştirme sanatıdır. 

Veri analistlerinin etkileyici görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanıyan pek çok araç vardır; Python kütüphaneleri matplotlib, R kütüphaneleri ggplot2 ve Tableau ile Power BI gibi İş Zekâsı yazılımları bunlara örnektir.

İstatistik ve matematik

Veri analistleri karmaşık makine öğrenimi algoritmalarıyla uğraşmasa da, yine de sağlam bir istatistik ve matematik kavrayışına ihtiyaç duyar. Bu bilgi, mevcut farklı veri tekniklerini anlamak ve belirli bir sorunu ele almak için en uygun araç ve teknikleri belirlemek açısından kritiktir. Aynı şekilde, teknik bir kitleye veri sonuçlarını sunarken de bu altyapı belirleyici olabilir.

Veri analistinin liderlik becerileri açısından bazı temel noktalar şunlardır:

İş bilgisi

Ele aldığınız veriyi anlamıyorsanız, bir veri analisti olarak yaptığınız çalışma o kadar etkili olmaz. Teknik ve kodlama becerilerinin yanı sıra, veri analistlerinin ne yaptıklarını anlamak için belirli bir düzeyde iş alanı uzmanlığına sahip olmaları gerekir.

Çalıştığınız sektör veya endüstride – ister finans, sağlık, pazarlama veya başka bir alan olsun – iş bilgisi geliştirmeniz, veriyi anlamlandırmanıza ve daha iyi analiz yapmanıza yardımcı olur. Bu aynı zamanda, geçmişi ne olursa olsun herkesin veri bilimine hoş geldin dememizin nedenlerinden biridir.

İletişim

İçgörüleri iletmek ve sunmak, bir veri analistinin yaptıklarının önemli bir parçası olduğunu zaten belirtmiştik. 

Daha büyük etki yaratmak için, içgörülerinizin şirketinizdeki farklı departmanlar ve paydaşlar tarafından iyi anlaşılması gerekir. Bu nedenle güçlü yazma ve konuşma becerilerine sahip olmak veri analistleri için önemli bir varlıktır. Buna, veri hikâye anlatımı gibi iletişim için yenilikçi yaklaşım ve çerçeveleri öğrenmek de dâhildir.

Problem çözme

Her veri analizi bir soruyla başlar. Veri analistleri veri hakkında meraklı ve sorgulayıcı olmalıdır. İş soruları belirlendikten sonra, veri analistlerinin bu soruları yanıtlamak için en uygun veri tekniklerini bulmada yaratıcı olması gerekir. Bu da veri analizini hem zorlayıcı hem de eğlenceli ve ödüllendirici bir görev hâline getirir. 

Daha ayrıntılı bilgi için temel veri analisti becerileri rehberimizi okuyun.

Veri Analistleri Hangi Araçları Kullanır?

Veri analistleri, çalışmalarını daha doğru ve verimli kılan çeşitli araçlara güvenir. Veri & Makine Öğrenimi Araçları Manzarası hızla evrilmekte, belirli görevlerle başa çıkmak için her gün yeni araçlar ortaya çıkmaktadır. 

Hepsini bilmek imkânsızdır, ancak veri analisti pozisyonunuzda gerektiğinde yeni araçlar öğrenmeye açık olmalısınız.

Bununla birlikte, neredeyse tüm veri analistlerinin kullandığı bazı araçlar vardır. Veri analistliği kariyerine başlamayı düşünüyorsanız, bunları öğrenmek harika bir başlangıç noktasıdır.

• Python veya R. Veri biliminde başvurulan programlama dilleri.
• Jupyter Notebook. Python ve R dâhil birçok farklı programlama dilinde yazılmış kod defterleri için popüler bir tümleşik geliştirme ortamı
• SQL. İlişkisel veritabanlarıyla iletişim kurmak için standart dil.
• Microsoft Excel. En popüler elektronik tablo yazılımıdır ve departmanlar genelinde yaygın olarak kullanılır. 
• Tableau ve Power BI. Önde gelen iki İş Zekâsı aracı. Veri analistlerinin etkileşimli, kullanıma hazır panolar ve raporlar oluşturmasını sağlarlar. 

Veri Analisti Maaş Beklentileri

Veri analistleri oldukça aranan profesyonellerdir. Şirketler arasında veri analistlerini işe alma rekabetinin artması, yetenek çekmek için daha yüksek ücretlere yol açmıştır. 

Veri bilimi maaşları yazımızda incelediğimiz üzere, ABD’de ortalama maaş 70.000 $ olup, kıdeme ve lokasyona bağlı olarak 46.000 $ ile 106.000 $ arasında değişmektedir.

Veri Analisti Çevrimiçi Kursları

Artık bir veri analistinin ne yaptığını bildiğinize göre, sektörde kariyere başlamanın çeşitli yolları var. Mutlak anlamda en iyi tek bir rota yoktur. Her şey kişisel koşullarınıza bağlı olacaktır. Ne kadar para ve zaman yatırmak istediğinizi ve hangi eğitim türünün yaşam tarzınıza daha uygun olduğunu kendinize sormalısınız. 

Veri analisti olmanın mevcut farklı yolları arasında çevrimiçi kurslar harika, esnek ve uygun maliyetli bir başlangıç seçeneğidir. DataCamp’te, başlangıçtan uzmana veri analiziyle ilgili pek çok kurs bulabilirsiniz; bunlar veri analizinin temellerini erişilebilir bir şekilde öğrenmenize yardımcı olur. Aşağıda, veri analisti olmaya yönelik üç farklı öğrenme yolunu sunuyoruz:

Python ile Veri Analisti (Ders içeriği: 62 saat)

Bu yol, veri analizi için Python programlama dilinin temelleriyle başlar. Temelleri ele aldıktan sonra veri düzenleme ve veri görselleştirme tekniklerine daha derinlemesine dalacaksınız. 

Ayrıca web, veritabanları ve JSON dosyaları gibi farklı kaynaklardan veri toplamayı öğreneceksiniz. Son olarak bu yol, keşifsel veri analizi tekniklerine genel bir bakış sunar ve öğreneni ilişkisel veritabanları ve SQL kavramlarında yetkinleştirir.

R ile Veri Analisti (Ders içeriği: 77 saat)

Bu yol, R programlama diliyle çalışan veri analistlerinin ihtiyaç duyduğu temel becerilere odaklanır. tidyverse, ggplot ve dplyr gibi en yaygın kullanılan R paketlerini kapsayan kapsamlı içerik sunar. 

Python yoluna benzer şekilde, bu kurs; veri toplama, işleme ve görselleştirme gibi veri analisti becerilerinde orta düzey bir anlayış oluşturmanıza yardımcı olur. 

SQL ile Veri Analisti (Ders içeriği: 41 saat)

Bu kariyer yolu, SQL Server’ı; ilişkisel veritabanı kavramlarını, tasarımını ve performans optimizasyonunu derinlemesine anlamanızı sağlar.

Sonuç

Öyleyse, bir veri analisti ne yapar? Gördüğümüz gibi; veri çıkarma, hazırlama, keşfetme ve görselleştirmeden sorumludurlar. Bu görevler kapsamında birçok beceri gerekir ve neredeyse tüm sektörlerden şirketler, daha iyi kararlar almak için verilerinden yararlanabilecek bu veri profesyonellerini arıyor. 

Veri bilimine adım atmayı düşünüyorsanız, veri analisti rolü muhtemelen en erişilebilir olanıdır; çünkü veri bilimcilerde olduğu gibi sağlam bir matematik ve ileri hesaplama geçmişi gerektirmez. Kulağa umut verici geliyor, değil mi?

Şimdi öğrenme yolculuğunuza başlama zamanı. Hazır olduğunuzda, kalabalığın arasından sıyrılmak için Veri Analisti Sertifikamızla uzmanlığınızı kanıtlayın.