VERİ BİLİMİ NEDİR: Veri Bilimi ve Analitik Kılavuzu

Veri biliminin amacı, çok miktarda yapılandırılmamış ve yapılandırılmış bilgiden faydalı bilgiler elde etmektir. Alanın birincil odak noktası, şu anda hakkında cahil olduğumuz gizemler için açıklamalar bulmaktır. Veri bilimi alanındaki uzmanlar, bilgisayar bilimi, tahmine dayalı analitik, istatistik ve makine öğrenimi gibi çok çeşitli alanlardan yararlanarak daha önce beklenmeyen kalıpları ve içgörüleri aramak için büyük veri kümelerini analiz etmek için çok çeşitli yöntemler kullanır. Veri bilimi süreci ve bir veri bilimi derecesinin ne hakkında olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin. Sürüş keyfi!

Veri Bilimi Nedir?

Matematik, istatistik, gelişmiş analitik, yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin tümü, bir kuruluşun içgörüler için verilerini araştırmak üzere alana özgü bilgilerle birlikte kullanılan veri bilimi araç setinin parçalarıdır. Kararlar ve planlar bu bulgularla daha iyi bilgilendirilebilir.

Artan sayıda kullanılabilir veri kaynağı nedeniyle, veri bilimi her sektörde hızla genişleyen bir alandır. İşletmeler, verileri analiz etmek ve performansı artırmak için somut önerilerde bulunmak için onlara güvendikçe, giderek daha önemli hale geliyorlar. Analistler, veri bilimi yaşam döngüsünün çok sayıda rolü, aracı ve süreci nedeniyle yararlı içgörüler elde edebilir.

Veri Bilimi Proje Aşamaları

Aşağıdakiler bir veri bilimi projesinin aşamalarıdır:

1 numara. Veri Alımı

Yaşam döngüsünün veri toplama aşaması, uygulanabilir tüm kaynaklardan ham yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanmasıyla başlar. Manuel veri girişi, web kazıma ve sistemlerden ve cihazlardan sürekli veri akışı bu tür tekniklerin örnekleridir. Müşteri bilgileri gibi yapılandırılmış veriler çeşitli kaynaklardan toplanabilirken, yapılandırılmamış veriler günlük dosyaları, multimedya dosyaları, resimler, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve sosyal medya gibi kaynaklardan gelebilir.

2 numara. Veri Depolama ve Veri İşleme

Veriler çok çeşitli biçimlerde ve yapılarda bulunduğundan, işletmelerin bunları depolamak için çeşitli seçenekleri değerlendirmesi gerekir. Analitik, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerine yönelik iş akışları, veri yönetimi ekipleri tarafından oluşturulan standartların kullanımıyla kolaylaştırılır. Bu adımda verileri temizlemek, tekilleştirmek, dönüştürmek ve birleştirmek için ETL (ayıklama, dönüştürme ve yükleme) işleri veya diğer veri entegrasyon teknolojileri kullanılır. Bir veri ambarına, veri gölüne veya başka bir havuza yüklenmeden önce bu verilerin hazırlanması, veri kalitesinin artırılması için çok önemlidir.

#3. Veri analizi

Verilerdeki değerlerin önyargılarını, eğilimlerini, aralıklarını ve dağılımlarını araştırmak için veri bilimcileri keşif amaçlı veri analizi gerçekleştirir. A/b testi için hipotezlerin oluşturulması, bu veri analitiği araştırması tarafından yürütülür. Ayrıca analistlerin, verilerin tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi veya derin öğrenme model oluşturma çabaları için yararlı olup olmadığını anlamalarına olanak tanır. Kuruluşlar, modellerin doğruluğuna bağlı olan ve modellerin sağladığı içgörülere güvenmeye başlarlarsa daha ölçeklenebilir hale gelebilirler.

#4. İletişim kurmak

Raporlar ve diğer veri görselleştirmeleri daha sonra iş analistlerinin ve diğer karar vericilerin bulguları ve bunların şirket üzerindeki etkilerini anlamalarına yardımcı olmak için kullanılır. Veri bilimcileri, R ve Python gibi programlama dillerinde yerleşik bileşenleri de kullanabilir veya özel görselleştirme araçlarına yönelebilirler.

Veri Bilimi Araçları

En yaygın programlama dilleri, veri bilimcilerin istatistiksel regresyon ve keşifsel veri analizi yapmak için kullandıkları dillerdir. Bu ücretsiz, açık kaynaklı programlar, grafik gösterim, makine öğrenimi ve istatistiksel analiz için yerleşik özelliklere sahiptir. Aşağıdakiler bu tür dillerin örnekleridir:

Stüdyo R: İstatistiksel analiz ve görselleştirme için ücretsiz yazılım dili ve geliştirme ortamı.

Piton: Son derece uyarlanabilir ve dinamik bir bilgisayar dilidir. Python, NumPy, Pandas ve Matplotlib dahil olmak üzere çok sayıda veri analizi modülüyle birlikte gelir. Veri bilimcileri, projeler üzerinde işbirliği yapmak ve kod ile verileri paylaşmak için GitHub ve Jupyter Notebooks gibi hizmetleri kullanabilir.

Bazı veri bilimcilerin grafiksel bir kullanıcı arabirimiyle çalışmayı tercih etmesi olasıdır ve istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılan iki iş aracı şunlardır:

SAS: Veri analizi, raporlama, veri madenciliği ve tahmine dayalı modelleme için hepsi bir arada yazılım paketi; görselleştirmeler ve etkileşimli panolar içerir.

IBM için SPSS: Gelişmiş istatistiksel analiz araçları, çok sayıda makine öğrenimi algoritması, metin analizi yetenekleri, açık kaynak ölçeklenebilirliği, büyük veri entegrasyonu ve basit bir dağıtım çerçevesi dahildir.

Veri Bilimcileri ve Araçları

Veri bilimcileri ayrıca NoSQL veritabanlarını, açık kaynak çerçevesi Apache Spark'ı ve popüler veri işleme platformu Apache Hadoop'u kullanmayı da öğrenirler. Ayrıca, iş sunumunda ve elektronik tablo uygulamalarında (Microsoft Excel gibi) bulunan yerleşik grafik araçlarından özel ticari görselleştirme yazılımlarına (Tableau ve IBM Cognos gibi) ve açık kaynağa kadar çok çeşitli veri görselleştirme araçları konusunda bilgilidirler. araçlar (D3.js (etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmak için bir JavaScript kitaplığı) ve RAW Grafikler gibi). PyTorch, TensorFlow, MXNet ve Spark MLib, veri bilimciler tarafından makine öğrenimi modelleri geliştirirken kullanılan popüler çerçevelerden yalnızca birkaçıdır.

Veri bilimcilere yönelik artan talebe rağmen, işletmelerin veri bilimi girişimlerinden elde ettikleri yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için ihtiyaç duydukları yeteneği bulmaları ve elde tutmaları zor olabilir. Bu boşluğu doldurmak için, birkaç kuruluş çok kullanıcılı DSML (veri bilimi, makine öğrenimi) platformları kullanıyor ve böylece "vatandaş veri bilimcisi" konumunu yaratıyor.

Veri Bilimi Derecesi Nedir?

Veri bilimi derece programlarında öğrencilere birçok aktarılabilir beceri öğretilir. Bunlar arasında veri analizi, bilgisayar programlama, tahmine dayalı modelleme, istatistik, hesap ve ekonomi yer alır. Ayrıca, veri bilimi okuyan öğrenciler sıklıkla bulgularını ve veriye dayalı önerilerini akranlarının anlayabileceği basit yollarla nasıl ileteceklerini öğrenirler. Yapay zekanın (AI), makine öğreniminin ve derin öğrenmenin temelleri de sıklıkla bir veri bilimi müfredatına dahil edilir.

Veri biliminde bir derecenin kapsamını merak eden öğrenciler, bu derecenin sahiplerinin çok çeşitli sektörlerde iş bulduğunu bilmelidir. Örneğin, bazı mezunlar veri madenciliği çözümleri geliştirmek için görevlendirilirken, diğerleri işletmeye tahmine dayalı analitiği uygulamakla görevlendirilir. Veri bilimcileri, makine öğrenimi, istatistik ve algoritma bilgilerini birleştirerek geleceği tahmin etme konusunda uzmandır.

Tahmine dayalı analitik, tüketici davranışını ve satın alma eğilimlerini tahmin etmek, süreçleri optimize etmek, gelirleri artırmak, dolandırıcılığı tespit etmek ve riski en aza indirmek gibi birçok gerçek dünya uygulamasına sahiptir. Finansal hizmetler, üretim, sağlık, bilgi teknolojisi, perakende, eğitim, hükümet, enerji ve sigortacılık şu anda tahmine dayalı analitiği kullanan sektörlerden sadece birkaçıdır.

Veriler hakkında bilgi olan meta veriler de verilerin önemli bir parçasıdır. Kim, ne zaman, nerede ve kim tarafından yapıldı, ne kadar veri var ve nerede tutuluyor. Meta veriler, kullanıcılara çalışmak için daha fazla bilgi sağladığı, verileri doğru tuttuğu ve terimleri netleştirdiği için değerlidir. Meta veri yönetimindeki önemli görevler arasında güvenli depolar oluşturmak, meta verileri düzeltmek ve gerektiğinde teknolojinin meta verilere erişebilmesini sağlamak yer alır ve bunların tümü veri bilimcileri ve meslektaşları tarafından gerçekleştirilir.

Veri Bilimi ve Analitik Nedir?

Birçok kişi terimleri birbirinin yerine kullanır, ancak genişlik, veri bilimi ile büyük veri analitiği arasındaki temel farktır. Veri bilimi, büyük veri hacimlerini analiz etmek için kullanılan çeşitli disiplinler için kapsamlı bir terimdir. Veri analitiği yazılımı bunun özel bir biçimidir ve bir bütün olarak sürecin ayrılmaz bir parçası olarak görülebilir. Analitiğin amacı, daha önce sorulmuş olan soruların üzerine inşa ederek hemen kullanılabilecek içgörüler elde etmektir.

İki disiplin, keşif için ne kadar yer olduğu konusunda da büyük farklılıklar gösterir. Veri bilimcileri, sorgu optimizasyonuna odaklanmak yerine kalıp aramak için büyük, genellikle yapılandırılmamış veri kümelerini keşfederler. Mevcut verilerle cevaplanabilecek belirli sorularla odaklanmış veri analizi, üstün sonuçlar verir. Büyük veri analitiği soruların yanıtlarını bulmaya odaklanırken, veri bilimi hangi soruların ele alınması gerektiğine odaklanan daha geniş içgörüler üretir.

Veri bilimcileri, kesin cevaplar sağlamakla daha az ilgilenir ve yeni sorgulama yollarını keşfetmekle daha çok ilgilenir. Mevcut verilere dayalı olarak potansiyel eğilimler belirlenir ve iyileştirilmiş analiz ve modelleme yöntemleri gerçekleştirilir.

Ancak, iki disiplin tamamlayıcıdır; ilgili görevleri karmaşık bir şekilde iç içe geçmiştir. Veri bilimi, yararlı ilk izlenimler, geleceğe yönelik olası eğilimler ve potansiyel içgörüler oluşturmak için önemli bir temel oluşturur ve büyük veri kümelerini analiz eder. Bu veriler tek başına bilgi sınıflandırmasını ve kavrayışını geliştirmeye yardımcı olabilir ve modelleme, makine öğrenimini geliştirme ve yapay zeka sistemlerini geliştirme gibi alanlarda faydalı hale getirir. Ancak veri bilimi, birkaç somut çözüm sunarken daha önce hiç düşünmediğimiz hayati sorunları gündeme getiriyor. Ayrıca, veri analitiğinin kullanılması, bilgimizdeki boşlukları faydalı içgörülere dönüştürmemizi sağlar.

Veri Bilimi Süreci

Veri Bilimcileri, büyük veri kümelerini analiz etmek, görselleştirmek ve modellemek için metodik bir prosedür kullanır ve "Veri Bilimi" terimi buna atıfta bulunur. Bir veri bilimi sürecini izleyerek ellerindeki kaynakları daha iyi kullanabilir ve işletmeye anlamlı bir değer sağlayabilirler. Bu, kuruluşların mevcut müşterilerinden daha fazlasını elde tutarak ve yeni müşteriler çekerek paradan tasarruf etmelerine yardımcı olur. Hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış ham veriler, gizli kalıpları ortaya çıkarmaya yardımcı olan bir veri bilimi yönteminden yararlanabilir. Prosedür aynı zamanda iş konusuna bir proje olarak yaklaşarak bir çare bulmaya da yardımcı olur. Öyleyse, bir veri bilimi sürecinin tam olarak ne olduğunu ve baştan sona nasıl çalıştığını öğrenelim.

Veri Bilimi Sürecindeki Adımlar

Veri bilimi sürecindeki adımlar şunlardır:

1 numara. Sorunu Çerçevelemek

Öncelikle eldeki sorunun doğasını belirlemek pratiktir. Verilerle ilgili sorular, şirket hakkında cevaplanabilecek sorulara dönüştürülmelidir. Çoğu durumda, insanların sorunlarıyla ilgili sorulara verdikleri yanıtlar belirsiz olacaktır. İlk adım, bu girdileri nasıl alacağınızı ve yararlı sonuçlar sağlayacağınızı öğrenmektir.

2 numara. Problem için Ham Verilerin Toplanması

Bir iş sorununa çözüm bulmaya çalışırken, problem tanımından sonraki adım gerekli verilerin toplanmasıdır. Veri toplama ve elde etme yöntemleri bu sürecin bir parçası olarak düşünülmelidir. Veritabanları şirket içinde taranabilir veya üçüncü taraf satıcılardan satın alınabilir.

#3. Analiz Edilecek Verilerin İşlenmesi

İlk iki aşamayı tamamladıktan ve gerekli tüm verileri topladıktan sonra, analiz aşamasına geçmeden önce bunları işlemeniz gerekecektir. Veriler düzgün bir şekilde korunmadıysa, karışık hale gelebilir ve sonuçları çarpıtabilecek yanlışlıklara eğilimli olabilir. Bu problemler arasında eksik değerler, yinelenen değerler, sıfır olması gerekirken null olarak ayarlanan değerler ve diğerleri sayılabilir. Daha güvenilir sonuçlar elde etmek için verileri incelemeniz ve bulduğunuz sorunları düzeltmeniz gerekir.

#4. Verileri Keşfetmek

Burada, gizli bağlantıları ve içgörüleri ortaya çıkarmaya yardımcı olacak çözümler düşünmeniz gerekecek. Ürün satışlarında neyin artışa veya düşüşe yol açtığı da dahil olmak üzere içgörüleri ortaya çıkarmak için sayıları daha derine inmeniz gerekecek. Bu tür bilgilere daha fazla dikkat etmeniz veya değerlendirmeniz gerekir. Bu, herhangi bir veri bilimi prosedürünün son derece önemli bir parçasıdır.

# 5. Derinlemesine Analiz Gerçekleştirme

Bu bölümde size aritmetik, istatistik ve teknoloji bilgisi gerektiren sorular sorulacak. Verileri etkili bir şekilde analiz etmek ve içerdiği tüm içgörüleri bulmak için emrinizdeki tüm veri bilimi araçlarını kullanmalısınız. Tipik ve düşük performanslı istemciler arasında ayrım yapabilen bir tahmine dayalı model geliştirmeniz gerekebilir. Araştırmanızda, belirli bir hizmet veya ürünü kimin satın alacağını belirlemede önemli rol oynayan yaş veya sosyal medya etkinliği gibi çeşitli kriterlerle karşılaşabilirsiniz.

#6. Bu Analizin Sonuçlarının Bildirilmesi

Bu önlemleri aldıktan sonra, sonuçlarınızı ve öngörülerinizi sorumlu satış müdürüne etkili bir şekilde iletmelisiniz. Uygun iletişim, eldeki göreve bir çözüm bulmaya yardımcı olacaktır. Eylem, etkili iletişimden kaynaklanabilir. Öte yandan, etkisiz iletişim eylemsizlikle sonuçlanabilir.

Veri Bilimi Sürecinin Önemi

Aşağıdakiler, veri bilimi sürecinin önemidir:

1 numara. Daha İyi Sonuçlar Verir ve Verimliliği Artırır

Veriye veya verilere erişimi olan herhangi bir kuruluşun rekabet avantajı olduğuna şüphe yoktur. Kuruluş, ihtiyaç duyduğu verileri çeşitli biçimlerde alabilir ve bu verileri bilinçli kararlar almak için kullanabilir. Veriler ve istatistiklerle desteklenen bir veri bilimi yaklaşımı kullanılarak sonuçlar çıkarılır ve şirket yöneticileri bu sonuçlara güvenir. Bu, şirketin rekabetçi konumunu ve çıktısını geliştirir.

2 numara. Rapor Hazırlamayı Kolaylaştırır

Veriler genellikle değerleri toplamak ve ardından bu sayılara dayalı raporlar oluşturmak için kullanılır. Veriler temizlendikten ve çerçeveye girildikten sonra tek bir tıklama ile erişilebilir ve raporların bir araya getirilmesi sadece birkaç dakika sürer.

#3. Hızlı, Doğru ve Daha Güvenilir

Bilgi ve istatistik toplamanın hızlı ve hatasız bir sürecini garanti etmek çok önemlidir. Verilere uygulandığında, bir veri bilimi yaklaşımı neredeyse hiç hataya yer bırakmaz. Bu, sonraki prosedürde daha yüksek bir hassasiyet derecesi sağlar. Prosedür ayrıca üstün sonuçlar verir. Birden çok rakip genellikle aynı bilgiyi paylaşır. En kesin ve güvenilir bilgiye sahip firma galip çıkacaktır.

#4. Kolay Depolama ve Dağıtım

Büyük miktarda veri, eşit derecede büyük depolama tesisleri gerektirir. Bu, bazı bilgilerin veya verilerin kaybolması veya yanlış yorumlanması olasılığını artırır. Bir veri bilimi sürecinin dijital altyapıyı kullanması sayesinde kağıtlar ve karmaşık dosyalar daha düzenli bir şekilde kategorilere ayrılabilir ve dosyalanabilir. Bu, bilgi edinme ve kullanma sürecini basitleştirir. Veri biliminin bir diğer faydası da verilerin dijital olarak saklanmasıdır.

#5. Maliyet azaltma

Verileri toplamak ve depolamak için bir veri bilimi süreci kullanmak, aynı verileri tekrar tekrar toplama ve analiz etme ihtiyacını ortadan kaldırır. Dijital dosyaları yedekleme amacıyla çoğaltmak çok kolaydır. Araştırma verilerinin iletimi ve depolanması basitleştirilmiştir. Şirket bunun sonucunda para biriktiriyor. Ayrıca, aksi takdirde yazılacak olan bilgi kaybını önleyerek maliyet tasarrufunu da teşvik eder. Bir veri bilimi prosedürünün benimsenmesi, yetersiz bilgiden kaynaklanan kayıpların azaltılmasına da yardımcı olur. Veriler iyi düşünülmüş, kendinden emin kararlar almak için kullanıldığında maliyetler daha da azaltılabilir.

#6. Güvenli

Verilerin güvenliği, bir veri bilimi prosedürü aracılığıyla dijital olarak depolandığında çok daha iyi hale gelir. Verilerin zaman içinde artan değeri, veri hırsızlığı sıklığının artmasına neden olmuştur. Veriler işlendikten sonra, çeşitli araçlar kullanılarak şifrelenir ve yasa dışı erişime karşı korunur.

Veri Bilimcisi Bölümleri için Kariyer

Veri bilimcilere ihtiyaç duyanlar yalnızca Apple, Amazon, Facebook ve Google gibi şirketler değil. Veri bilimcileri, otomobil endüstrisi, sağlık hizmetleri, telekom sektörü ve enerji sektörü dahil olmak üzere birçok sektörde talep görüyor. Veri bilimi alanındaki popüler uzmanlıklar şunları içerir:

#1. Yazılım Mühendisi

Bir uygulama mimarı, yazılım sistemlerinin planlanması, geliştirilmesi ve değerlendirilmesine yardımcı olan bir yazılım uzmanıdır.

# 2. İş Zekası Geliştiricisi

BI geliştiricileri, raporlar ve yazılımlar gibi BI kaynakları oluşturur. Ayrıca veri madenciliği için stratejiler oluştururlar.

#3. Veri Mühendisi

Veri bilimcileri, veri mühendisleri tarafından toplanan ve hazırlanan büyük miktardaki verileri değerlendirir.

#4. Kurumsal Mimar

Kurumsal mimar olarak çalışanlar, şirketlerinin en etkili teknolojik stratejileri kullanmasını sağlamakla görevlidir.

5 numara. Makine Öğrenimi Mühendisi

Makine öğrenimi programında uzmanlaşmış mühendisler, tahmin modelleri geliştirmek için kullanılan otonom sistemler. Yazılım ne kadar uzun süre kullanılırsa, tahmine dayalı modelleri o kadar doğru büyür.

Veri Bilimi Uzmanı için Ortalama Maaş

PayScale, maaş dağılımının en alt %10'unda yer alan veri bilimcilerinin yıllık gelirinin yaklaşık 66,000 ABD Doları olduğunu ve medyan tazminatın yaklaşık 96,000 ABD Doları olduğunu bildiriyor. Kazananların ilk %10'unun yıllık maaşları 134,000 doların üzerindedir.

Bir çalışanın maaşı, deneyim derecesine, eğitimine ve sertifikalarına, ayrıca çalıştıkları sektöre ve pozisyonlarının konumuna bağlı olarak 30,000 ila 60,000 ABD Doları veya daha fazla olabilir. IBM'in Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası, SAS'ın Sertifikalı Veri Bilimcisi ve Microsoft'un MCSE: Veri Yönetimi ve Analitiği, ilgili sertifikalara yalnızca birkaç örnektir.

Veri Bilimi ve Bulut Bilişim Nedir?

Bulut bilgi işlem, bilgi işlem gücü, depolama alanı ve diğer araçlar gibi daha fazla kaynağa erişim sunarak veri biliminin ölçeklenmesini sağlar. Büyük veri kümeleri veri biliminde rutin olarak kullanıldığından, özellikle zamana duyarlı projeler için verilerle ölçeklenebilen araçlara sahip olmak çok önemlidir. Veri gölleri ve diğer bulut tabanlı depolama çözümleri ayrıca çok büyük miktarda veriyi işlemek için tasarlanmış depolama altyapısına kolay erişim sunar. Son kullanıcılar, gerektiğinde çok büyük kümeleri hızla dağıtabileceklerinden, bu depolama sistemlerinin uyarlanabilirliğinden yararlanır.

Veri işleme faaliyetlerini hızlandırmak için tamamlayıcı bilgi işlem düğümleri ekleyerek daha uzun vadeli bir sonuç karşılığında bazı geçici fedakarlıklar yapabilirler. Bulut platformları için fiyatlandırma yapıları, kullanıcıdan kullanıcıya, büyük şirketlerden yeni kurulan işletmelere kadar değişebilir ve aradaki herkesi karşılayacak şekilde tasarlanmıştır.

Veri bilimi için araç setleri, genellikle açık kaynak teknolojilerinden kapsamlı bir şekilde yararlanır. Kaynaklar bulutta barındırıldığında, ekiplerin bunları yerel makinelerinde kurma veya güncel tutma konusunda endişelenmesine gerek kalmaz. Teknolojik gelişmelere ve veri içgörülerine erişim, birkaç bulut sağlayıcısının veri bilimcilerin kodlama yapmadan modeller geliştirmesine olanak tanıyan önceden paketlenmiş araç kitleri sunması gerçeğiyle daha da demokratikleştirilmiştir.

Veri Bilimi Ne Kadar Zor?

Veri bilimi zorlu bir çalışma alanıdır. Bu, en önemlisi gereken uzmanlığın genişliği olan bir dizi faktörden kaynaklanmaktadır. Veri bilimi, matematik, istatistik ve bilgisayar programlama temeli üzerine inşa edilmiştir. Matematiksel tarafta, lineer cebir, olasılık teorisi ve istatistiğe sahibiz.

Veri Bilimi Kodlama Gerektirir mi?

Evet, çünkü veri bilimcileri, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve devasa veri kümelerini yönetmek için Python ve R gibi programlama dillerini kullanıyor.

Veri Bilimcilerinin Hangi Becerilere İhtiyacı Var?

Aşağıdakiler, bir veri bilimcisinin ihtiyaç duyduğu becerilerdir:

Programlama.
İstatistik ve olasılık.
Veri düzenleme ve veritabanı yönetimi.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme.
Veri goruntuleme.
Bulut bilişim
Kişilerarası becerileri

Son Düşüncelerimiz

Veri bilimcileri şirketlerinde çok önemli bir rol oynarlar ve işleri onları entelektüel olarak zorladığında ve problem çözme uzmanlıklarını uygulama fırsatı verdiğinde başarılı olurlar. Ülke çapında ciddi bir veri bilimci eksikliği nedeniyle, uzmanlıkları da aynı şekilde yüksek talep görüyor. Veri bilimi okuyanlar, alanın yüksek talebi ve mezunlarının beceri setlerinin uyarlanabilirliği nedeniyle birçok ödüllendirici olasılık bulabilir.