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

Veri bilimcisi, organizasyonların veri temelli kararlar almasına yardımcı olmak için verileri toplamak, ön işlemek ve analiz etmekle görevli bir kişidir. Veri bilimi, iş piyasasında uzun süredir bir moda sözü olmuştur, ancak bugün, en hızlı büyüyen iş rollerinden biridir. Ayrıca, ortalama veri bilimcisi maaşı Glassdoor göre yıllık 125.891 dolar olarak belirlenmiştir.

Ama veri bilimi nedir? Gözlem ve deneysellik bilimdir. Verilerdeki gizli kalıpları gözlemlemek ve farklı makine öğrenimi ve istatistiksel tekniklerle veri temelli bir strateji geliştirmek veri bilimidir.

Bu blogda, bir veri bilimcisinin rollerini ve sorumluluklarını, bir veri bilimcisi olma yol haritasını ve bir veri bilimcisi ile bir veri analisti arasındaki temel farklılıkları öğreneceğiz.

Veri Bilimcisinin Sorumlulukları

Bir veri bilimcisinin sorumlulukları, organizasyonun hedeflerine, veri stratejilerine ve organizasyonun büyüklüğüne bağlı olarak değişebilir. Günlük sorumluluklar şunlardır:

• Verileri toplamak ve ön işlemek
• Verileri analiz etmek ve gizli kalıpları bulmak
• Algoritmalar ve veri modelleri oluşturmak
• Makine öğrenimi kullanarak trendleri tahmin etmek
• Sonuçları takım ve paydaşlarla paylaşmak
• Yazılım mühendisleriyle birlikte modeli üretim ortamına dağıtmak
• Veri bilimi ekosistemindeki son teknoloji ve yöntemlerle güncel kalmak

Veri Bilimcisi Nasıl Olunur?

Lisans Derecesi

Bilgisayar bilimi lisans derecesi, bir veri bilimcisi olmak için iyi bir başlangıçtır. Programlama ve yazılım mühendisliği prensipleriyle tanışabilirsiniz. İstatistik veya fizik lisans derecesi de iyi bir temel oluşturabilir.

Beceri Edinmek

Programlama

15.000 veri bilimi iş ilanı analizine göre, %77’si Python’u ve %59’u SQL’i iş başvurusu için gerekli beceri olarak belirtmiştir. Dolayısıyla, Python ve SQL öğrenmek zorunludur. Programlama 101’i öğrenmekten sonra, makine öğrenimi kütüphaneleri ve çerçevelerinde uzmanlaşmanız gerekir:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Veri Görselleştirme

Beynimiz, yazılı bilgiden 60.000 kat daha hızlı görsel bilgileri işler. Veri analizi sonuçlarını paneller kullanarak sunmak veri görselleştirmektir. Veri bilimcileri, paydaşlara ve takıma bilgi vermek için uygun grafikleri kullanır. Aşağıdaki araçlardan herhangi birinde uzmanlık yeterli olur:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Makine Öğrenimi

Bu adım, programlamayla paralel gider. Gelecekteki trendleri tahmin etmek için makine öğrenimi hakkında bilgi sahibi olmak gerekir. Her veri bilimcisinin bilmesi gereken temel makine öğrenimi kavramları şunlardır:

• Gözetimli Öğrenme, Gözetimsiz Öğrenme, Anomalileri Tespit, Boyut Azaltma ve Kümeleme
• Öznitelik Mühendisliği
• Model Değerlendirmesi ve Seçimi
• Topluluk Yöntemleri
• Derin Öğrenme

Birçok Eğitim Teknolojileri platformu ve kursu, bir veri bilimcisi olmak için gerekli teknik becerileri öğretir.

Büyük Veri

Büyük Veri, Büyük İş. 5 iş ilanı başvurularının 1’i büyük veri işleme becerilerine sahip adayları beklemektedir. Spark ve Hadoop Çerçevelerinin büyük veri işleme için gerekli olduğu bilinmelidir.

Portföy Projeleri Oluşturmak

Veri bilimcisi eğitim yol haritanızı tamamladıktan sonra, bilgilerinizi uygulamaya koymak için veri bilimi projeleri oluşturma zamanı gelmiştir. Değer odaklı projeler yaparak sorunları çözün. Kaggle veya diğer güvenilir kaynaklardan gerçek dünya verilerini bulmak en iyi başlangıç noktasıdır.

Sonra, veri bilimi yaşam döngüsünün tamamını, yani Ön İşlem, Analiz, Modelleme, Değerlendirme ve nihayet Dağıtımı projenize uygulayın. Projeden elde ettiğiniz sonuçları anlatan bir blog yazarak hikayenizi paylaşın. Bu aktivite, başlangıçta çalışmanız yoksa deneyim yerine geçebilir.

Yumuşak Beceriler

Bir veri bilimcisi olmak için, teknik becerilerin yanı sıra yumuşak beceriler de önemlidir. Veri bilimcileri, teknik kavramları paydaşlara etkili bir şekilde iletebilmelidir. Yenilikçi veri çözümleri oluşturmak için problem çözme ve yaratıcılık gerekli becerilerdir. Veri bilimcileri, veri analistleri, veri mühendisleri ve yazılım mühendisleriyle birlikte çalıştıkları için işbirliği ve takım çalışması da gereklidir.

Giriş Seviyesi İşler

Veri analizi alanında bir giriş seviyesi işi bulmak, bir veri bilimcisi olmak için mükemmel bir adımdır. Bu amaçla, özgeçmişinize portföy projelerinizi eklemek, işverenlerin önünde öne çıkmanıza yardımcı olabilir. Deneyim ve beceri kazandıkça, veri bilimcisi rolüne geçebilirsiniz.

Veri Bilimcisi vs. Veri Analisti: Aralarında Ne Fark Var?

Veri bilimcileri ve veri analistleri benzer gibi görünse de, iki rol arasında önemli farklılıklar vardır:

2020 yılında oluşturulan, tüketilen ve yakalanan veri miktarı yaklaşık 64 zettabayt idi ve 2025 yılına kadar 181 zettabayta ulaşması beklenmektedir. Bu kadar büyük verinin potansiyelini gerçekleştirmek için veri bilimcilerine ihtiyacımız var. Veri bilimcisi, verileri analiz eder ve veri temelli çözümler sağlar. Veri bilimcileri, en son araştırma yöntemleri ve araçlarıyla güncel kalmalıdır.

Daha fazla veri bilimi içeriği mi istiyorsunuz? unite.ai adresini ziyaret edin