AI Kariyer 101:

Veri Bilimcisi Nedir? Maaş, Sorumluluklar ve Bir Olmanın Yol Haritası

Güncellenmiş on 20 Nisan 2023

Veri bilimcisi, kuruluşların veri odaklı kararlar almasına yardımcı olmak için verileri toplayan, önceden işleyen ve analiz eden kişidir. Veri bilimi, bir süredir iş piyasasında moda bir kelime olmuştur, ancak bugün, hızlı büyüyen Iş rolleri. Ayrıca, medyan veri bilimcisi maaşı yıllık 125,891 dolar. Glassdoor.

Fakat veri bilimi nedir? Gözlem ve deney bilimdir. Verilerdeki gizli kalıpları gözlemlemeye ve veriye dayalı bir strateji oluşturmak için farklı makine öğrenimi ve istatistik tekniklerini denemeye veri bilimi denir.

Bu blogda, bir veri bilimcinin rollerini ve sorumluluklarını, bir olmak için yol haritasını ve bir veri bilimci ile veri analisti arasındaki göze çarpan farkları öğreneceğiz.

Veri Bilimcisinin Sorumlulukları

Bir veri bilimcinin sorumlulukları, amaçlarına, veri stratejisine ve kuruluşun büyüklüğüne bağlı olarak kuruluştan kuruluşa değişebilir. Günlük olarak sorumluluklar aşağıdaki gibidir:

Verileri toplayın ve önceden işleyin
Gizli kalıpları bulmak için verileri analiz edin
Algoritmalar ve veri modelleri oluşturun
Eğilimleri tahmin etmek için makine öğrenimini kullanın
Sonuçları ekip ve paydaşlarla paylaşın
Modeli üretimde dağıtmak için yazılım mühendisleriyle işbirliği yapmak
Veri bilimi ekosistemindeki en son teknoloji ve yöntemlerle güncel kalın

Nasıl Veri Bilimcisi olunur?

Lisans

Bilgisayar Bilimleri alanında lisans derecesi, veri bilimcisi olmak için iyi bir adımdır. Programlama ve yazılım mühendisliği ilkelerini öğrenirsiniz. İstatistik veya fizik lisans derecesi de iyi bir temel oluşturabilir.

becerileri öğrenin

Programlama

Bir göre analiz 15,000 veri bilimi iş ilanından, Veri bilimi iş ilanlarının %77'si Python'dan ve %59'u pozisyona başvurmak için gereken beceri olarak SQL'den bahsetti. Bu nedenle, Python ve SQL öğrenmek mutlak bir zorunluluktur. Programlama 101'i öğrendikten sonra, aşağıdaki gibi Makine Öğrenimi kitaplıkları ve çerçevelerinde uzmanlık kazanmanız gerekir:

Dizi
Pandalar
scipy
Scikit Öğren
Tensorflow/PyTorch

Veri Goruntuleme

Beyin süreçlerimiz görsel bilgi, yazılı bilgiden 60,000 kat daha hızlı. Veri analizinden elde edilen içgörülerin panolar kullanılarak sunulmasına Veri görselleştirme denir. Veri görselleştirmede, veri bilimcileri bilgiyi paydaşlara ve ekibe iletmek için uygun grafikleri kullanır. Veri görselleştirme için aşağıdaki araçlardan herhangi birinde uzmanlık yeterlidir:

Tablo
Güç BI
Güzel ve çekici kız

Makine öğrenme

Bu adım programlamaya bitişiktir. bir anlayış makine öğrenme görünmeyen veri kümesindeki gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için gereklidir. Her veri bilimcinin bilmesi gereken temel makine öğrenimi kavramları şunlardır:

Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme, Anomali Tespiti, Boyut Azaltma ve Kümeleme
Özellik Mühendisliği
Model Değerlendirmesi ve Seçimi
Topluluk Yöntemleri
Derin Öğrenme

Birçok EdTech platformlar ve kurslar veri bilimcisi olmak için gereken yukarıda belirtilen teknik becerileri öğretmek.

büyük Veri

Büyük Veri, Büyük İş. Her 1 iş ilanından 5'i, başvuranların büyük veri işleme becerilerine sahip olmasını bekliyor. Büyük veriyi işlemek için Spark ve Hadoop Framework bilgisi gereklidir.

Portföy Projeleri Oluşturun

Veri bilimcisi müfredat yol haritanızı tamamladıktan sonra, veri bilimi projeleri oluşturarak bilginizi uygulamaya koymanın zamanı geldi. Sorunları çözerek değer odaklı projeler yapın. Kaggle veya diğer güvenilir kaynaklar aracılığıyla gerçek dünya verilerini bulmak, başlamak için en iyi yoldur.

Ardından, projenize Ön İşleme, Analiz, Modelleme, Değerlendirme ve son olarak Dağıtımı içeren tüm veri bilimi yaşam döngüsünü uygulayın. Elde ettiğiniz sonuçlar hakkında bir blog yazarak projenizin hikayesini anlatın. Başlıyorsanız, bu aktivite iş deneyimlerinin yerini alabilir.

Hassas Yetenek

Bir veri bilimcisi olmak için, Teknik Beceriler de teknik beceriler kadar önemlidir. Veri bilimcileri, teknik kavramları paydaşlara etkili bir şekilde iletebilmelidir. Yenilikçi veri çözümleri yapmak için problem çözme ve yaratıcılık gereklidir. Veri bilimcileri, veri analistleri, veri mühendisleri ve yazılım mühendisleri ile çalışır; bu nedenle işbirliği ve ekip çalışması gereklidir.

Giriş Seviyesi İşler

Veri analitiğinde giriş düzeyinde bir iş bulmak, veri bilimcisi olmak için mükemmel bir adım olabilir. Bu amaçla özgeçmişinizde portföy projelerinden bahsetmek, işverenlerin gözünde öne çıkmanıza yardımcı olabilir. Deneyim ve beceri kazandıkça bir veri bilimi rolüne geçebilirsiniz.

Veri Bilimcisi ve Veri Analisti: Fark nedir?

Veri bilimcileri ve veri analistleri benzer görünebilir. Yine de, iki rol arasında aşağıdaki gibi belirgin farklılıklar vardır:

parametreler	Veri Analisti	Veri Bilim Adamı
Gol	Belirli iş sorularını yanıtlamak için verileri analiz eder	Tahmine dayalı modellemeyi kullanarak açık uçlu sorunlar üzerinde çalışır ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturur
Teknik beceriler	Bir veri analisti, SQL, Excel ve veri görselleştirme araçlarında uzmandır	Veri bilimcisi, veri analizine ek olarak Python çerçevelerinde ve makine öğrenimi tekniklerinde uzmandır.
Yöntemler	Bir veri analisti tarafından kullanılan yöntemler arasında regresyon analizi ve hipotez testi yer alır.	Bir veri bilimcisi, sorunu analiz etmek için makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları ve mimarisi kullanır.
İşin kapsamı	Çoğunlukla veritabanları ve elektronik tablolar dahil olmak üzere yapılandırılmış verilerle çalışır.	İşin kapsamı yapılandırılmış verilerle sınırlı değildir. Bir veri bilimci aynı zamanda metin, resim ve ses verileri gibi yapılandırılmamış verileri de işleyebilir.

Oluşturulan, tüketilen ve yakalanan toplam veri miktarı yaklaşık 64 zettabayttı. 2020181 yılına kadar 2025 zettabayta ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu kadar büyük verilerin potansiyelini gerçekleştirmek için veri bilimcilere ihtiyacımız var. Bir veri bilimcisi verileri analiz eder ve veri odaklı çözümler sunar. Veri bilimcileri, en fazla değeri getirmek için en son araştırma yöntemleri ve araçlarıyla kendilerini güncel tutmalıdır.

Veri bilimiyle ilgili daha fazla içerik mi istiyorsunuz? Ziyaret etmek birleştirmek.ai