Günümüzde işletmelerin topladığı artan veri miktarının bir sonucu olarak veri bilimcilere olan talep arttı ve bu eğilimin yakın zamanda tersine dönmesi pek olası değil. Veri bilimcilere, işletmelerin devasa, karmaşık veri kümelerini anlamlandırmalarına yardımcı olma çalışmaları için cömertçe ödeme yapılıyor. Birçok giriş seviyesi iş, yılda 100,000 dolardan fazla ödeme yapar. Veri bilimi dereceleri artık artan sayıda okul ve üniversite tarafından sunulmaktadır. Peki ya size üniversiteye gitme şansı verilmezse? Üzülmek yok. Derecesiz bir veri bilimcisi olabilirsiniz. Bu adım adım kılavuzu izleyerek diplomanız olmadan bir veri bilimcisi olabilirsiniz. Ayrıca bir veri bilimci ile veri analisti arasındaki farkları ve gereken maaşı da inceleyeceğiz.
Veri Bilimcisi nedir?
İşletmeler her gün muazzam miktarda veri üretir. Müşteri bilgilerinden stok takibine kadar her şey bu verilere dahildir. Veri bilimcileri, bu verileri yönetmekten ve işletmelerin önemli kararlar almak için kullanabilecekleri bilgiye dönüştürmekten sorumludur.
Derecesiz Veri Bilimcisi Olabilir misiniz?
Evet, diplomasız bir veri bilimcisi olarak çalışmak mümkündür. Veri bilimciler için bazı iş tanımlarında matematik, bilgisayar bilimi ve istatistik alanlarında ileri dereceler istenebilse de, bunlar genellikle katı önkoşullar değildir.
Derecesiz Veri Bilimcisi Nasıl Olunur?
En popüler alan Veri Bilimidir. Nispeten yeni bir alan olduğu için Veri Biliminde gerçek bir dereceye sahip adayların olasılığı son derece düşüktür. Bunu telafi edecek bir dereceye sahip olmadan bir veri bilimcisi olmanıza yardımcı olacak bazı temel eylemler aşağıda verilmiştir. Sıradakiler:
1 numara. Temel Arka Plan Bilgilerini Elde Edin
Çok sayıda matematik, bilgisayar bilimi ve istatistik dalının tümü, geniş veri bilimi alanına katkıda bulunur. Çeşitli kitaplar okuyarak bu konular hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. DataFlair'in Veri Bilimi için İstatistik konusundaki kapsamlı kılavuzu, veri bilimiyle ilgili bazı önemli istatistiksel fikirleri açıklar.
Ek olarak, matematik, lineer cebir, olasılık, ayrık matematik vb. konular hakkında bilgi edinebilirsiniz. Disiplinin temelleri hakkında bilgi edinmek için veri bilimi alanında en yaygın kullanılan iki programlama dili olan Python ve R'yi öğrenebilirsiniz. .
2 numara. Veri Bilimini Öğrenin
Şimdi, veri bilimini öğrenmek, derecesiz bir veri bilimcisi olmanın ikinci kritik adımıdır. Veri Bilimi nelerden oluşur? Veri Çıkarma, Veri Dönüştürme, Temizleme, Görselleştirme ve Tahmin, Veri Bilimini oluşturan unsurlardan sadece birkaçıdır.
Bu öğelerin her birinin ayrı ayrı yönetilmesi gerekir. Hikaye anlatımı, veri biliminin çok önemli bir bileşenidir. Bu becerileri öğrenmek için çeşitli araçlarda yetkin olmanız gerekir. Örneğin, görselleştirme için ggplot2, seaborn ve matplotlib gibi programlara aşina olmanız gerekir.
3 numara. Gerçek zamanlı Vaka Çalışmalarını inceleyin
Veri Bilimi ve Veri Bilimi sürecine dahil olan birçok araç hakkında sağlam bir anlayışa sahip olduğunuzda, büyük şirketlerin operasyonlarını ve gelirlerini artırmak için veri bilimini nasıl kullandıklarına dair çok sayıda vaka çalışmasına bakmalı ve çalışmalısınız.
#4. Devam eden projeleri sürdürmek
Veri biliminin daha pratik konusunu doğru bir şekilde anlamak için gerçek sorunları ele almak için gerçek projeler üzerinde çalışmalısınız. Veri Bilimi becerileriniz, gerçek dünya sorunlarını çözme konusunda pratik deneyim elde etmenin bir sonucu olarak gelişecektir.
Yeni mezun olarak veri biliminde iş bulmak zor olabilir, bu nedenle değerli gerçek projeler üzerinde çalıştığınızdan ve becerilerinizi geliştirdiğinizden emin olun.
# 5. Sertikalı olmak
Sertifika almak isteğe bağlı olsa da, yalnızca derecesiz bir veri bilimcisi olma şansınızı artıracaktır. Veri Bilimi uygulama becerileriniz resmi bir sertifika ile vurgulanacaktır.
Microsoft, Cloudera, SAS ve diğerleri gibi şirketler Veri Bilimi alanında sertifikalar sağlar. Bu sertifikalardan bazılarının listesi aşağıda verilmiştir:
- SAS Sertifikalı Veri Bilimcisi
- Cloudera Certified Associate: Spark ve Hadoop Geliştirici Sertifikası
- Microsoft Sertifikalı Azure Veri Bilimcisi Yardımcısı
- Portföy oluşturun.
Veri Bilimi alanında yapmış olduğunuz çalışmalar portföyünüze yansıtılır. Çeşitli Veri Bilimi girişimleri, portföyünüzü geliştirmenize yardımcı olabilir. Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public vb. platformlarda görünürlüğünüzü artırarak birçok işe alım uzmanının dikkatini çekebilirsiniz.
Portföyünüzü belirli bir pozisyona göre uyarlayabilirsiniz. Örneğin, konumunuz makine öğrenimi gerektiriyorsa, portföyünüzde makine öğrenimi algoritmalarını kullanan projeler olması gerekir.
Veri analizi portföyü, veri dönüştürmeyi, temizlemeyi, görselleştirmeyi vb. göstermenizi sağlayan başka bir portföy türüdür. Anlatı portföyü, bir iş sorununu veri bilimine dönüştüren eksiksiz bir girişim olan portföyün üçüncü kategorisidir.
#7. Hackathon'lara Katılın
Veri Bilimini yaparak öğrenmek en iyi yöntemdir. Kaggle, veri bilimi yarışmalarına aktif katılım sağlayan birçok çevrimiçi mekandan yalnızca biridir. Bu yarışmalara katılarak portföyünüzü oluşturabilir, özgeçmişinize deneyim katabilirsiniz.
Kapsamlı veri temizleme, dönüştürme, analiz ve görselleştirmeye katılarak veri biliminin gerçek yaşam koşullarında nasıl uygulanacağına dair kapsamlı bir anlayış edinebilirsiniz. Çeşitli derecelerde veri bilimi zorluklarıyla çalışarak deneyim kazanmak, yetkinliğinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır.
Önkoşul bilgilerinin edinilmesi, temel veri bilimi becerilerinin geliştirilmesi, kimlik bilgilerinin alınması, bir portföy oluşturulması ve farklı yarışmalarda yer alınması dahil olmak üzere birçok süreçten geçtik. Yine de, bu adımları izleyerek diplomasız bir veri bilimcisi olabilirsiniz.
Veri Bilimi Derecesi
Veri bilimi derecesi, alanda kullanılan kavramlara, yöntemlere ve ekipmana odaklanan bir çalışma programıdır. Bilgisayar bilimi, istatistik ve alan bilgisi, verilerden sonuçlar ve bilgiler çıkarmak için veri biliminin disiplinler arası alanında birleştirilir.
Veri bilimi derece programlarında matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, veri madenciliği, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve iletişim dersleri sıklıkla bulunur. Ayrıca, belirli programlar işletme, tıp veya sosyal bilimler gibi belirli alanlarda kurslar sağlayabilir.
Veri biliminde hem lisans hem de yüksek lisans dereceleri mevcuttur. Bazı kolejler veri biliminde uzmanlaşmış dereceler sunarken, diğerleri istatistik, bilgisayar bilimi veya bilgi teknolojisi gibi veri bilimine odaklanan konularda dereceler sunar.
Veri bilimi lisans programlarından mezun olanlar, veri bilimcileri, analistler, makine öğreniminde uzmanlaşmış mühendisler, veri mühendisleri, iş analistleri ve diğer birçok ilgili pozisyonda çalışabilirler. Bir veri bilimi derecesi, bu iş alanına girmek isteyen insanlar için akıllıca bir yatırım olabilir çünkü endüstriler genelinde veriye dayalı içgörülere artan bir ihtiyaç vardır.
Veri Bilimi Dereceleri Sunan Bazı Üniversiteler Nelerdir?
Veri biliminde hem lisans hem de yüksek lisans dereceleri çok sayıda kolejden edinilebilir. Veri biliminde derece sağlayan birkaç kolej örneğini burada bulabilirsiniz:
- Massachusetts Institute of Technology (MIT) – Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Lisans Derecesi, Veri Bilimi ağırlıklı
- Carnegie Mellon Üniversitesi – İstatistik ve Veri Bilimi Lisans Derecesi
- California Üniversitesi, Berkeley – Veri Bilimi Lisans Derecesi
- New York Üniversitesi – Veri Bilimi Lisans Derecesi
- Stanford Üniversitesi – İstatistik Bilim Ustası: Veri Bilimi
- Columbia Üniversitesi – Veri Biliminde Bilim Ustası
- Washington Üniversitesi - Veri Biliminde Bilim Ustası
- Austin'deki Texas Üniversitesi - Veri Biliminde Bilim Ustası
- Johns Hopkins Üniversitesi – Veri Biliminde Bilim Ustası
- California Üniversitesi, San Diego – Veri Bilimi ve Mühendisliği Yüksek Lisans Derecesi
Veri biliminde derece sunan daha birçok üniversite var; bunlar sadece birkaç örnek. Akademik ve profesyonel hedeflerinize en uygun programı seçmek için araştırma yapmak ve çeşitli seçenekleri karşılaştırmak çok önemlidir.
Veri Bilimcisi Maaşı
Bir veri bilimcisinin maaşı, konum, endüstri, yılların tecrübesi, eğitim düzeyi ve belirli iş sorumlulukları gibi çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebilir. Bununla birlikte, veri bilimcilere çok büyük bir talep olduğu için, genellikle yüksek ücret alıyorlar.
Glassdoor'a göre, ABD'deki bir veri bilimcisi için tipik taban maaş yılda yaklaşık 113,000 dolar. Bununla birlikte, yukarıda belirtilen faktörlere bağlı olarak, bu rakam yılda yaklaşık 76,000 ABD Doları ile 180,000 ABD Doları arasında değişebilir.
Birçok veri bilimcisi, normal maaşlarına ek olarak ikramiyeler, hisse senedi opsiyonları ve diğer türde ödemeler alabilir. Veri bilimcileri, teknoloji ve finans gibi bazı sektörlerde daha fazla para kazanabilir ve daha kazançlı ödeme paketleri alabilir.
Veri bilimcilerin maaşının ülkeye ve bölgeye göre değişebileceğini unutmamak önemlidir. Örneğin Payscale, Birleşik Krallık'ta bir veri bilimcisi için ortalama yıllık maaşın kabaca 47,000 £ olduğunu tahmin ediyor.
Genel olarak, veri bilimi konusu büyük bir kazanç potansiyeline sahiptir ve çeşitli işletmelerde veri bilimcileri için büyük bir talep vardır.
Veri Bilimcisi ve Veri Analisti
Dünya Ekonomik Forumu Pozisyonların Geleceği Raporu 2023'e göre, bir veri analisti ve veri bilimcisi, yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanları ve dijital dönüşüm uzmanlarıyla birlikte en çok talep gören, yüksek maaşlı pozisyonlardan ikisini temsil ediyor.
Veri profesyonellerine tartışmasız çok fazla ilgi olmasına rağmen, bir veri analistini bir veri bilimciden ayıran şeyin ne olduğu her zaman açık değildir. Her ne kadar farklı şekilde yapsalar da, her iki rol de verilerle çalışmayı içerir.
Veri Analistleri Vs. Veri Bilimcileri: Ne yaparlar?
Bir veri bilimci ile analist arasındaki en büyük farklardan biri, verilerle ne yaptıklarıdır.
Veri analistleri, gerçek dünyadaki iş sorunlarını ele almak üzere yapılandırılmış verilerle çalışmak için genellikle SQL, R veya Python programlama dilleri, veri görselleştirme yazılımı ve istatistiksel analiz gibi araçları kullanır. Bir veri analisti için tipik görevler şunlar olabilir:
- Organizasyon liderleri ile işbirliği içinde bilgi ihtiyaçlarının belirlenmesi
- Bilgi toplamak için birincil ve ikincil kaynakları kullanma
- Analiz için verileri yeniden düzenleme ve temizleme
- Kullanılabilecek bilgiye dönüştürülebilecek kalıpları ve eğilimleri bulmak için veri setlerini incelemek
- Veriye dayalı kararları yönlendirmek için anlaşılması kolay bulgular sunumu
Bilinmeyenle uğraşırken, veri bilimcileri, gelecekteki tahminleri oluşturmak için sıklıkla daha karmaşık veri yaklaşımları kullanır. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işleyebilen tahmine dayalı modelleme teknikleri geliştirebilirler veya makine öğrenimi algoritmalarını otomatikleştirebilirler. Bu pozisyon tipik olarak bir veri analistinin geliştirilmiş bir versiyonu olarak görülür. Tipik günlük işler şunları içerebilir:
- İşlenmemiş verilerin toplanması, saflaştırılması ve işlenmesi
- Büyük veri kümelerini toplamak için makine öğrenimi algoritmalarını ve tahmine dayalı modelleri kullanma
- Veri doğruluğunu izlemek ve değerlendirmek için araçlar ve prosedürler oluşturmak
- Veri görselleştirme için panolar, raporlar ve araçlar oluşturma
- Verilerin toplanmasını ve işlenmesini otomatik bir şekilde programlama
Veri Analisti ve Veri Bilimcisi Arasındaki Farklar ve Benzerlikler
Matematik, bilgisayar bilimi veya istatistik gibi niceliksel bir alanda lisans derecesi, her iki profesyonel seçenek için de gereklidir.
Bir veri analisti, tutarlı bir şekilde raporlar sunarken rutin analize daha fazla zaman ayırabilir. Verileri değiştirmek, depolamak ve analiz etmek için kullanılan yöntemler bir veri bilimcisi tarafından oluşturulabilir. Basitçe tanımlandığında, bir veri bilimcisi, analistler tarafından kullanılacak verileri toplamanın ve analiz etmenin yeni yollarını geliştirirken, bir veri analisti zaten toplanmış verileri anlamlandırır.
Hem bilgisayar programcılığı hem de matematik ve istatistikten hoşlanıyorsanız, herhangi bir kariyer rotası mesleki hedeflerinize uygun olabilir. Bir analist genellikle şirketin faaliyetleriyle ilgili ayrıntılı cevaplar vermeye odaklanır. Bir veri bilimcisi, önemli sorunları ortaya koymaya ve bunlara yanıt vermeye yönelik yenilikçi yaklaşımlar oluşturmak için daha makro düzeyde çalışabilir.
Roller bazen kullandıkları araçlarla tanımlanır, ancak her işlev şirket tarafından kullanılabilecek içgörüler sağlamak için veri analizini kullanmakla ilgilidir. İlişkisel veritabanı yazılımı, iş zekası uygulamaları ve istatistiksel araçlar konusunda yetenekli olmak, veri analistleri için faydalıdır. Python, Java ve makine öğrenimi, veri bilimcileri tarafından verileri değiştirmek ve analiz etmek için sıklıkla kullanılır.
Veri Bilimcisi ve Analitik: Eğitim Gereksinimleri
Veri analisti pozisyonları için genellikle matematik, istatistik, bilgisayar bilimi veya finans gibi bir konuda lisans derecesi gerekir. Veri bilimcileri, birçok gelişmiş veri analistinin yaptığı gibi, genellikle veri bilimi, bilgi teknolojisi, matematik veya istatistik alanlarında yüksek lisans veya doktora derecesine sahiptir.
Bir derece, her zaman veri alanında bir kariyere giden ana yol olsa da, artık bir derecesi veya önceden deneyimi olmayanlar için yeni alternatifler açılıyor. Her ikisine de Coursera'dan erişilebilen Google veya IBM'den veri analitiği alanında Profesyonel Sertifika alarak, bir veri analisti olarak giriş seviyesi bir pozisyon için gereken bilgi ve becerileri altı aydan daha kısa bir sürede edinebilirsiniz. Elinizde Google Sertifikası ile 130'dan fazla işletmeden oluşan bir işe alma ağına erişebileceksiniz.
İlk önce bir veri analisti olarak çalışmak, yeni başlıyorsanız, bir veri bilimcisi olarak bir kariyere başlamak için harika bir yöntem olabilir.
Veri Bilimcisi Olmak İçin Hangi Nitelikler Gerekir?
Veri bilimcileri için genellikle bilgisayar bilimi, veri bilimi veya yakından ilgili bir disiplin alanında lisans derecesi gerekir. Bununla birlikte, veri biliminde veya yakından ilgili bir konuda yüksek lisans derecesi, bu sektördeki birçok iş tarafından tercih edilir.
Veri Bilimcisi Olmak Ne Kadar Sürer?
Bir veri bilimcisi, veri bilimi, bilgisayar bilimi veya yakından ilgili bir disiplinde lisans derecesi kazanmak için normalde en az dört yıllık tam zamanlı eğitim alır.
Veri Bilimcisi Olmak Ne Kadar Zor?
Genellikle matematik ve bilgisayar bilimlerinde çok güçlü bir geçmişin yanı sıra çok büyük miktarda veriyle çalışan önceden uzmanlık gerektirir.
1 Yılda Veri Bilimcisi Olabilir miyim?
Evet. 12 hafta gibi kısa bir sürede, veri bilimcisi olmak için gereken becerileri öğrenebilirsiniz.
Veri Bilimcisi Stresli Bir Meslek mi?
Evet. Birçok veri uzmanı, veri analitiği alanını zorlu olarak tanımlamıştır.
Giriş Düzeyinde Veri Bilimcisi Nedir?
Giriş düzeyindeki bir veri bilimcisi, büyük miktarda veriyi inceler, deşifre eder ve toplar.
Sonuç
Veri bilimcisi, istatistiksel, kodlama ve analitik becerileri kullanarak bilgi ve içgörü için veri madenciliği yapan bir uzmandır. Bankacılık, sağlık, teknoloji ve diğerleri dahil olmak üzere birçok farklı sektör, veri bilimcileri için güçlü talep görüyor.
Bir kişinin veri bilimcisi olabilmesi için normalde belirli bir alanda matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve etki alanı deneyiminde sağlam bir temele sahip olması gerekir. Bilgisayar bilimi ve istatistik gibi ilgili disiplinlere ek olarak, birkaç kolej veri bilimi alanında lisans ve yüksek lisans programları da sunmaktadır.
Veri biliminde bir kariyer, önemli kazanç potansiyeli sunar ve veri bilimcileri genellikle ortalamanın üzerinde ücretler kazanır. Ek olarak, veriye dayalı karar alma işletmeler genelinde daha önemli hale geldikçe, bu alan büyüme ve ilerleme için umutlar sunuyor.
Veri analizi, problem çözme ve yenilik tutkusu olanlar için veri bilimi, heyecan verici fırsatlar sunan, hızla genişleyen bir endüstridir.
- VERİ BİLİMCİSİ: Tanımı, Görevleri, Maaşı, Niteliği ve Farkı
- VERİ BİLİMİ İŞLERİ: 2023'teki En İyi Veri Bilimi İşleri
- VERİ BİLİMİ NEDİR: Veri Bilimi ve Analitik Kılavuzu
- https://businessyield.com/careers/sports-psychologist/
- https://businessyield.com/information/promotion-announcement/
- https://businessyield.com/careers/business-analysis/
- https://businessyield.com/bs-markets/talent-marketplace/
Referanslar
