Veri Bilimcisi

Veri bilimcileri, karmaşık sorunları çözme teknik becerisine ve hangi sorunların çözülmesi gerektiğini anlama merakına sahip yeni bir tür veri analistidir.

Onlar matematikçilerin, bilgisayar bilimcilerinin ve trend gözlemcilerinin bir karışımı. Ayrıca hem iş hem de BT dünyasında çalıştıkları için yüksek talep görüyorlar ve iyi maaş alıyorlar. Kim bu seçkin grubun bir üyesi olmak istemez ki?

Onlar aynı zamanda mevcut çağın bir yansımasıdır. Veri bilimcileri on yıl önce pek çok kişinin radarında değildi, ancak yükselişleri şirketlerin şimdi büyük verilere nasıl yaklaştığının altını çiziyor.

Yapılandırılmamış verilerin bu yönetilemez karmaşası artık göz ardı edilemez. Birileri başka kimsenin dikkate almadığı iş anlayışlarını araştırıp ortaya çıkardığı sürece, geliri artırmaya yardımcı olabilecek sanal bir altın madeni. Veri bilimcisi resme girer.

Bir veri bilimcisinin hipotezler oluşturmak, çıkarımlarda bulunmak ve müşteri ve pazar eğilimlerini analiz etmek için çok fazla veriye ihtiyacı vardır. Verilerin toplanması ve analiz edilmesinin yanı sıra, veri kümelerindeki kalıpları, eğilimleri ve bağlantıları bulmak için çeşitli analitik ve raporlama araçlarını kullanmak temel görevlerdir.

İş dünyasındaki veri bilimcileri, müşteri davranışlarını tahmin etmek ve yeni gelir beklentilerini ortaya çıkarmak için kullanılabilecek bilgiler için büyük veri madenciliği yapmak için genellikle gruplar halinde çalışır. Birçok firmada veri bilimcileri, veri toplama, analiz ve yorumlama için en iyi uygulamaları oluşturmaktan da sorumludur.

İşletmeler, büyük bir şirketin veya nesnelerin internetinin ürettiği ve topladığı büyük miktarda yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri anlamına gelen büyük verilerden anlamlı bilgiler çıkarmaya çalıştıkça, veri bilimi becerileri daha fazla talep görmektedir.

MUTLAKA OKUYUN: Veri bilimi yaşam döngüsü: tüm aşamaları ve işlevleri

Nereden geldiler?

Pek çok veri bilimci, işe istatistikçi veya veri analisti olarak başladı. Ancak, büyük veri (ve Hadoop gibi büyük veri depolama ve işleme platformları) büyüdükçe ve genişledikçe, bu konumlar da büyüdü.

Veri yönetimi artık BT için sonradan düşünülen bir düşünce değil. Derinlemesine çalışma, yaratıcı merak ve yüksek teknoloji kavramlarını yeni gelir akışlarına dönüştürmek için bir yetenek gerektiren kritik bilgiler.

Veri bilimcisinin rolünün de akademik kökleri vardır. Üniversiteler, şirketlerin programcılar ve takım oyuncuları aradığını birkaç yıl önce fark etmeye başladı.
Profesörler müfredatlarını buna uyacak şekilde ayarladılar ve North Carolina Eyalet Üniversitesi İleri Analitik Enstitüsü gibi bazı programlar yeni nesil veri bilimcileri üretmeye hazırlandı. Ülke genelinde 60'tan fazla üniversite şu anda benzer programlar sunmaktadır.

Veri bilimcileri için tipik iş görevleri

Bir veri bilimcisinin iş tanımına gelince, öyle bir tanım yok. Ancak, neredeyse kesinlikle yapacağınız birkaç şey var:

• Büyük miktarda kaotik veriyi daha kullanışlı bir formatta toplamak ve işlemek.
• İş zorluklarını çözmek için veriye dayalı stratejiler kullanmak.
• R ve Python, diğer programlama dilleri arasında
• İçte ve dışta istatistiksel testler ve dağılımlar dahil olmak üzere istatistikleri bilmek.
• Makine öğrenimi, derin öğrenme ve metin analitiği gibi analitik tekniklerin zirvesinde kalmak.
• Hem BT hem de iş dünyası ile iletişim ve işbirliği.
• Verilerdeki düzen ve kalıpları aramanın yanı sıra, bir işletmenin kârlılığına yardımcı olabilecek eğilimleri tespit etme.

AYRICA OKUYUN: Bilmeniz gereken Veri Bilimi Konuları

Veri Bilimcisinin rolleri ve sorumlulukları

"Veri bilimcisi" terimi, en önemli modern teknik konulardan birkaçını belirtmek için bilim, matematik, istatistik, kemometrik ve bilgisayar bilimlerinin birleşiminden gelir. Bu meslek için gerekli olan kişilik özellikleri, deneyim ve analitik yeteneklerin kombinasyonu nadir olduğundan, yetenekli veri bilimcilerine duyulan ihtiyaç artıyor.

Veri bilimcisi, iş tatmini, iş fırsatlarının miktarı ve medyan taban maaş gibi ölçütlere dayalı olarak, Glassdoor'un 2016, 2017, 2018 ve 2019'daki "Amerika'daki En İyi 50 İş" listesinin başında yer aldı. Bir makine öğrenimi mimarı pozisyonu şu şekilde sıralanabilir: bir veri bilimcisi işi.

Nicel ve nitel verilerden oluşan devasa veri setlerini analiz etmek en temel işlerden biridir. Bu kişiler, veri analizi için istatistiksel öğrenme modelleri oluşturmaktan sorumludur ve istatistiksel araçlarla ilgili ön bilgiye sahip olmalıdır. Ayrıca karmaşık tahmine dayalı modeller oluşturmak için gerekli becerilere sahip olmalıdırlar.

Bilgisayar bilimcileri, veri tabanı ve yazılım programcıları, disiplin uzmanları, küratörler, uzman yorumcular ve kütüphaneciler, veri biliminde çalışabilecek veya tam zamanlı veri bilimci olabilecek profesyonellerden bazılarıdır.

Bir veri bilimcisinin araç kutusunda neler var?

Veri bilimcileri sıklıkla aşağıdaki terminolojiyi ve teknolojileri kullanır:

Veri goruntuleme:

Veriler, incelemeyi kolaylaştırmak için resimli veya grafiksel bir biçimde sunulur. Bilgi ve verilerin grafiksel gösterimi, veri görselleştirme olarak bilinir. Veri görselleştirme araçları, çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi görsel öğeler kullanarak verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve kalıpları incelemeyi ve anlamayı kolaylaştırır.

Veri görselleştirme araçları ve teknolojileri, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve veriye dayalı kararlar vermek için Büyük Veri ortamında önemlidir.

Makine öğrenme:

Yapay zekanın bu dalında matematik algoritmaları ve otomasyon kullanılmaktadır. Makine öğrenimi, analitik modellerin oluşturulmasını otomatikleştiren bir tür veri analizidir. Bilgisayarların verilerden öğrenebileceği, kalıpları tanıyabileceği ve çok az insan girdisi ile veya hiç insan girdisi olmadan yargılarda bulunabileceği öncülüne dayanan bir yapay zeka alanıdır.

Desen tanıma

Örüntü tanıma teknolojisi, verilerdeki desenleri tanıyan bir teknoloji türüdür (genellikle makine öğrenimi ile birbirinin yerine kullanılır). Bir makine öğrenimi algoritması kullanarak kalıpları tanıma süreci, kalıp tanıma olarak bilinir. Verilerin ön bilgilere veya örüntülerden alınan istatistiksel bilgilere ve/veya temsillerine dayalı olarak sınıflandırılması örüntü tanıma olarak bilinir. Örüntü tanımanın uygulama potansiyeli, en temel özelliklerinden biridir.

Örnekler: Konuşma tanıma, konuşmacı tanımlama, multimedya belge tanıma (MDR), otomatik tıbbi teşhis.

Veri Hazırlama

ham verileri daha kolay özümsenebilecek bir biçime dönüştürme süreci. Ham verileri işleme ve analizden önce temizleme ve değiştirme süreci, veri hazırlama olarak bilinir. Genellikle verileri yeniden biçimlendirmeyi, veri değişikliklerini yapmayı ve verileri zenginleştirmek için veri kümelerini entegre etmeyi içeren işlemeden önce çok önemli bir aşamadır.

Metin analizi:

Önemli iş içgörüleri elde etmek için yapılandırılmamış verileri analiz etme süreci. Metin analitiği, içgörüleri, eğilimleri ve kalıpları belirlemek için büyük miktarda yapılandırılmamış metni otomatik olarak sayısal verilere dönüştürme eylemidir. Bu metodoloji, veri görselleştirme araçlarıyla birleştirildiğinde, işletmelerin sayıların arkasındaki hikayeyi anlamalarına ve daha iyi kararlar vermelerine olanak tanır.

Nasıl veri bilimcisi olabilirsiniz?

Veri biliminde bir işe hazırlanmak akıllıca bir karar olabilir. Keşfedebileceğiniz ve yaratıcı olabileceğiniz teknolojik endüstride çalışma fırsatının yanı sıra birçok iş fırsatına sahip olacaksınız. Peki planın ne?

Öğrenciyseniz:

İlk adım, veri bilimi derecesi veya en azından veri bilimi ve analitik dersleri sunan bir üniversite bulmaktır. Veri bilimi programları sunan üniversiteler arasında Oklahoma Eyalet Üniversitesi, Alabama Üniversitesi, Kennesaw Eyalet Üniversitesi, Southern Methodist Üniversitesi, North Carolina Eyalet Üniversitesi ve Texas A&M bulunmaktadır.

Kariyer değiştirmek isteyen bir profesyonelseniz

Veri bilimcilerinin çoğu veri analisti veya istatistikçi olarak çalışmış olsa da, diğerleri işletme veya ekonomi gibi teknik olmayan alanlarda geçmişe sahiptir. Bu kadar farklı geçmişe sahip insanlar nasıl aynı alanda çalışıyorlar? Hepsinin ortak yanını düşünmek çok önemlidir: problem çözme yeteneği, mükemmel iletişim becerileri ve işlerin nasıl yürüdüğüne dair yoğun bir merak.

Bu niteliklerin yanı sıra, aşağıdakileri sağlam bir şekilde kavramanız gerekir:

• İstatistik ve makine öğrenimi.
• SAS, R veya Python gibi kodlama dilleri.
• MySQL ve Postgres gibi veritabanları.
• Veri görselleştirme ve raporlama teknolojileri.
• Hadoop ve MapReduce.

Bir işletme ne zaman bir veri bilimcisi işe almaya hazır olur?

Bir veri bilimcisi pozisyonunu kabul etmeden önce, şirketin aşağıdaki yönlerine bakmalısınız:

Büyük miktarda veriyle mi ilgileniyor ve çözülmesi gereken karmaşık sorunları var mı?

Gerçekte veri bilimcilerine ihtiyaç duyan kuruluşların iki ortak noktası vardır: büyük hacimli verileri işlerler ve günlük olarak karmaşık sorunlarla uğraşırlar. Genellikle finans, devlet ve ilaç gibi sektörlerde bulunurlar.

Veriye değer veriyor mu?

Bir firmanın kültürü, bir veri bilimcisi işe alıp almamasını etkiler. Analitik dostu bir ortamı var mı? Yönetim kurulu tarafından destekleniyor mu? Aksi takdirde, bir veri bilimcisini işe almak para kaybı olur.

Değişmeye hazır mı?

Bir veri bilimcisi olarak ciddiye alınmayı beklersiniz ve çalışmanızın meyvelerini verdiğini görmek bunun bir parçasıdır. Zamanınızı şirketinizin daha sorunsuz çalışmasını nasıl sağlayacağınızı bulmaya adarsınız. Sonuç olarak, bir şirket araştırmanızın sonuçlarını uygulamaya hazır ve istekli olmalıdır.

Bazı işletmeler için, veriye dayalı iş seçimlerini yönlendirmek için bir veri bilimcisi kiralamak riskli bir harekettir. Çalışmayı düşündüğünüz şirketin doğru zihniyete sahip olup olmadığını ve değişmeye istekli olup olmadığını kontrol edin.

Veri bilimine dayanan endüstriler

Veri bilimcisi uzmanlarının aşağıdaki endüstriler ve sektörler üzerinde önemli bir etkisi vardır, ancak bunlarla sınırlı değildir:

• Tarım
• Büyük veri
• Dijital ekonomi
• ekonomi
• Dolandırıcılık tespiti
• Sağlık hizmeti
• İnsan kaynakları
• BT
• Pazarlama analitiği
• Pazarlama optimizasyonu
• Kamu politikası
• Risk yönetimi
• robotik
• makine çevirisi
• Üretme
• Tıp bilişimi
• Sosyal bilim
• Konuşma tanıma
• Yolculuk

Okuyun: Veri Bilimi Projeleri