Bir veri bilimcinin işi, bilgi toplamayı, iş zekasını analiz etmeyi ve istatistik kullanmayı gerektirir. Birçok işletme ve endüstri, karar verme süreçlerini yönlendirebilecek kritik veri analizi becerilerine sahip oldukları için veri bilimcileri işe alır. Bir veri bilimcisi olmayı düşünüyorsanız, kazanma potansiyeliniz hakkında daha fazla bilgi edinmelisiniz.
Bu makalede, bir veri bilimcisi için maaş ve iş görünümünün yanı sıra bu alanda başarılı olmanıza yardımcı olacak ipuçlarını tartışacağız.
Veri Bilimcisi Kimdir?
Veri bilimcisi, kurumsal karar almayı yönlendirmeye yardımcı olmak için verileri toplayan, analiz eden ve yorumlayan bir analitik uzmanıdır. Bir veri bilimcinin rolü, çeşitli geleneksel ve teknik mesleklerin yönlerini içerir. Matematikçiler, bilim adamları, istatistikçiler ve bilgisayar programcıları gibi. Bilimsel ilkelerin yanı sıra makine öğrenimi ve tahmine dayalı modelleme gibi modern analitik tekniklerinin uygulanmasını gerektirir.
Hipotezler geliştirmek ve test etmek, çıkarımlar yapmak ve müşteri ve pazar eğilimleri, finansal riskler, siber güvenlik tehditleri, hisse senedi alım satımları, ekipman bakım ihtiyaçları ve tıbbi durumlar gibi şeyleri analiz etmek için veri bilimi girişimlerinin bir parçası olarak sıklıkla büyük miktarda veriyle çalışırlar.
Bir Veri Bilimcisi Tam Olarak Ne Yapar?
Veri bilimcileri, ekiplerinin hangi soruları sorması gerektiğine ve bu soruları verileri kullanarak nasıl yanıtlayacağına karar verir. Teorileştirme ve tahminde bulunmaya yardımcı olmak için sıklıkla tahmin modelleri oluştururlar.
Günlük olarak, aşağıdaki görevleri gerçekleştirebilirler:
- Öngörüler elde etmek için veri kümelerindeki kalıpları ve eğilimleri belirleyin.
- Sonuçları tahmin etmek için algoritmalar ve veri modelleri oluşturun. Verilerin veya ürün tekliflerinin kalitesini iyileştirmek için makine öğrenimi yaklaşımlarını uygulayın.
- Önerileri diğer ekiplere ve kıdemli personele iletin
- Veri analizinde Python, R, SAS veya SQL gibi veri araçlarını devreye alın Veri bilimindeki gelişmelerden haberdar olun
Veri Bilimcilerin Rolleri ve Sorumlulukları
Kuruluşlarda, veri bilimcileri veri bilimi uygulamalarında başı çeker. Sıklıkla daha etkili pazarlama kampanyaları, daha iyi müşteri hizmetleri, daha güçlü tedarik zinciri yönetimi ve genel olarak daha iyi iş kararları ve stratejileri sağlayacak bilgileri bulmakla görevlendirilirler. Bunu yapmak için, belirli uygulamaların gerekliliklerine dayalı olarak nicel ve nitel veri kümelerini analiz ederler.
Ayrıca, ele almaları gereken belirli bir iş sorunu sunulmadan verileri araştırmaları istenebilir. Bu durumda, soruları formüle etmek, analiz yapmak ve işletme yöneticilerine iş operasyonlarında, mallarında veya hizmetlerinde olası iyileştirmeler hakkında içgörü sağlamak için hem verilere hem de işletmeye aşina olmaları gerekir.
Birincil görevleri aşağıdaki faaliyetleri içerir:
- Analitik uygulamalarında kullanılmak üzere ilgili verilerin elde edilmesi ve hazırlanması
- Veri kümelerindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tespit etmek için çeşitli analitik araçları kullanmak
- Veri kümelerine karşı çalışacak istatistiksel ve tahmine dayalı modeller geliştirme
- Bulgularını iletmek için veri görselleştirmeleri, panolar ve raporlar üretmek.
- Birçok işletme, veri toplama, hazırlama ve analiz için en iyi uygulamaları geliştirme ve teşvik etme konusunda onlara güvenir.
Ayrıca, konuşmalı AI sistemleri, AI güdümlü robotlar ve sürücüsüz arabalardaki hayati bileşenler gibi diğer otonom makineler gibi dahili veya harici kullanım için AI teknolojileri oluştururlar.
Nitelikler ve Gerekli Beceriler
Veri bilimcileri, çeşitli zor planlama, modelleme ve analiz işlerini zamanında gerçekleştirebilmelidir. Bu göz önüne alındığında, çok sayıda veri bilimi aracı ve kitaplığında uzmanlık; Spark, Kafka, Hadoop ve Hive gibi büyük veri platformları; ve Python, R, Julia, Scala ve SQL gibi programlama dilleri gereklidir.
Veri madenciliği, tahmine dayalı modelleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme, önceden veri işleme ve veri hazırlama gibi iş için gerekli teknik beceriler arasındadır. Özellikle çeşitli veri türlerini içeren büyük veri ortamlarında, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir karışımıyla çalışmak sıklıkla gereklidir. Sınıflandırma, kümeleme, regresyon ve segmentasyon dahil olmak üzere istatistiksel araştırma ve analitik tekniklerle ilgili önceden deneyime sahip olmak da gereklidir. Bazı durumlarda, doğal dil işleme (NLP) bilgisi de gereklidir.
Aşağıda, iş ilanlarında belirtilen gerekli yeteneklere bazı örnekler verilmiştir:
Eğitim, Öğretim ve Akreditasyon
Veri bilimi istihdamının çoğunluğu için teknik bir konuda lisans derecesi gereklidir. Ancak, çoğunun istatistik, veri bilimi, bilgisayar bilimi veya matematik alanlarında yüksek lisans derecesi vardır. Google'ın yan kuruluşu Kaggle'ın makine öğrenimi ve veri bilimi üzerine yıllık anketinin 2021 baskısında, veri bilimcisi olarak istihdam edilen 47.7'den fazla yanıtlayanın %3,600'si yüksek lisans derecesine sahip olduğunu söylerken, diğer bir %15'inin doktora derecesi olduğunu söyledi.
Buna karşılık, araştırmaya göre,% 30.1'i lisans derecesine sahipti. Bununla birlikte, çevrimiçi bir makine öğrenimi ve veri bilimi topluluğu olan Kaggle, üniversite derecesine sahip yanıt verenlerin oranının yalnızca son yıllarda arttığına dikkat çekti.
Aday ve deneyimli veri bilimcileri, Coursera, Udemy ve Kaggle gibi eğitim platformları tarafından sağlanan temel eğitim kamplarından ve çevrimiçi kurslardan da yararlanabilir. Ayrıca, üniversiteler, teknoloji satıcıları ve endüstri kuruluşları aracılığıyla sertifika seçenekleri mevcuttur.
Veri Biliminde Başlıca Alt Alanlar
Aşağıdaki disiplinler, bir veri bilimcinin işinin önemli bileşenleridir:
1 numara. Verilerin Hazırlanması
Veri bilimi uygulamalarında ilk aşama, verileri analiz için toplamak ve hazırlamaktır. Analiz için veri setlerini elde etme, saflaştırma, organize etme, manipüle etme ve doğrulama süreci, veri hazırlama olarak bilinir. Veri hazırlama sürecinde, veri bilimcileri ve veri mühendisleri sıklıkla işbirliği yapar.
#2. Veri Analitiği
Veri bilimi çabalarının birincil amacı, kalıpları, korelasyonları, anormallikleri ve diğer önemli bilgileri ortaya çıkarmak için verileri analiz etmektir. Genel olarak, analitik çalışmaları, şirket performansını artırmayı ve firmaların rakiplerine göre rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olmayı hedefliyor.
#3. Madencilik Verileri
Devasa veri kümelerinde kalıplar ve bağlantılar bulmaya çalışmak, veri analitiği girişimlerinin bir parçasıdır. Veri madenciliği genellikle incelenen verilere gelişmiş algoritmalar uygulanarak gerçekleştirilir. Algoritmaların çıktıları daha sonra veri bilimcileri tarafından analitik modeller geliştirmek için kullanılır.
#4. Makine ile Öğrenme
Makine öğrenimi, veri kümeleri hakkında bilgi edinmek ve ardından bunlarda istenen bilgileri belirlemek için algoritmaların oluşturulduğu veri madenciliği ve analitiği giderek daha fazla yönlendiriyor. Gerektiğinde makine öğrenimi algoritmalarını eğitmekten ve denetlemekten sorumludurlar. Derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kullanan daha gelişmiş bir makine öğrenimi biçimidir.
# 5. Geleceği Tahmin Eden Modelleme
Veri bilimciler, olası sonuçları ve davranışları incelemek için sıklıkla çeşitli iş senaryolarının tahmine dayalı modellerini geliştirebilmelidir. Çeşitli müşterilerin pazarlama tekliflerine nasıl tepki vereceğini tahmin etmek veya potansiyel hastalık belirtilerini belirlemek için modeller oluşturulabilir.
İstatistiksel araştırma. Bir veri bilimi işi, istatistiksel analiz araçlarını kullanarak veri kümelerini analiz etmeyi de gerektirir. İstatistiksel analiz, veri bilimcilerin verileri araştırma ve analiz ve yorumlama için gizli eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarma çalışmalarının önemli bir bileşenidir.
Verilerin görselleştirilmesi. Veri bilimi uygulama bulguları, şirket yöneticilerinin ve çalışanlarının bunları kolayca anlayabilmesi için genellikle çizelgelere veya diğer veri görselleştirme türlerine konur. Ayrıca raporlar, etkileşimli panolar veya kapsamlı veri hikayeleri oluşturmak için sıklıkla çeşitli görselleştirmeleri birleştirir.
Nasıl Veri Bilimcisi Olunur?
Genel olarak, veri bilimcisi olmak bazı resmi eğitim gerektirir. İşte düşünmeniz gereken bazı şeyler.
1 numara. Veri Biliminde Derece Alın
İşverenler, her zaman gerekli olmasa da, bir veri bilimi işinin üstesinden gelme bilgisine sahip olduğunuzu garanti etmek için üniversite kimlik bilgilerini görmeyi tercih eder. Sektörde avantajlı bir başlangıç yapmak için veri bilimi, istatistik veya bilgisayar bilimi alanlarında ilgili bir lisans derecesi almayı düşünün.
2 numara. İlgili Yetenekleri Geliştirin
Sabit veri becerilerinizi geliştirebileceğinize inanıyorsanız, çevrimiçi bir kurs almayı veya ilgili bir eğitim kampına kaydolmayı düşünün. İşte sahip olmak isteyeceğiniz becerilerden bazıları:
Bilgisayar Dilleri
Bilgisayar dillerini kullanarak çok büyük miktarda veriyi ayıklamak, analiz etmek ve yönetmek için zaman harcamayı tahmin edebilirler.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
Veri bilimi işinizde makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi kullanmak, topladığınız verilerin kalitesini sürekli olarak artırmak ve belki de gelecekteki veri kümelerinin sonuçlarını tahmin edebilmek anlamına gelir. Bir makine öğrenimi kursu size temel bilgileri öğretebilir.
Büyük Veri
Bazı işverenler, büyük miktarda veriyle uğraşırken deneyiminiz olduğunu görmek isteyebilir. Hadoop ve Apache Spark, büyük verileri işlemek için kullanılan iki yazılım çerçevesidir.
Yakın İletişim
En parlak veri bilimcileri bile, sonuçlarını etkili bir şekilde aktaramazlarsa bir değişiklik yapamazlar. Veri bilimcileri sıklıkla fikirleri ve sonuçları hem sözlü hem de yazılı olarak iletme becerisi ararlar.
3 numara. Giriş Düzeyinde Bir Veri Analitiği Pozisyonu Bulun
Veri bilimcisi olmanın sayısız yolu olsa da, karşılaştırılabilir giriş seviyesi bir mesleğe başlamak, başlamak için harika bir yer olabilir. Veri analisti, iş zekası analisti, istatistikçi veya veri mühendisi gibi çok fazla veri içeren işler arayın. Bilginiz ve yetenekleriniz geliştikçe, bilim insanı olma yolunda ilerleyebilirsiniz.
#4. Veri Bilimcisi Mülakatlarına Hazır Olun
Veri analitiği ile birkaç yıl çalıştıktan sonra veri bilimine geçmeye hazır hissedebilirsiniz. Bir röportajı güvence altına aldıktan sonra beklenen mülakat sorularına yanıtlar hazırlayın. Veri bilimcisi işleri oldukça teknik olabileceğinden, size teknik ve davranışsal sorular sorulabilir. Cevabınızı yüksek sesle belirterek her ikisine de hazırlanın. Önceki profesyonel veya akademik deneyimlerinizden hazırlanmış örneklere sahip olmak, görüşmecilere kendinden emin ve yetkin görünmenize yardımcı olabilir.
Veri Analisti ile Veri Bilimcisi arasındaki fark nedir?
Hem veri analistleri hem de veri bilimcileri, şirketlerin daha iyi operasyonel kararlar almasına yönelik yeni yaklaşımları ortaya çıkarmak için verilerdeki eğilimleri veya kalıpları arar. Bununla birlikte, veri bilimcilerin daha fazla sorumluluğu vardır ve genellikle veri analistlerinden daha kıdemli olarak görülürler.
Veri analistlerinin, halihazırda hedefleri olan ekiplere yardımcı olabilmesine rağmen, veri bilimcilerinden sıklıkla veriler hakkında kendi sorularını oluşturmaları beklenir. Bir veri bilimcisi, verileri bulmak ve analiz etmek için modeller oluşturmaya, makine öğrenimi uygulamaya veya karmaşık programlamayı birleştirmeye daha fazla zaman ayırabilir.
Veri Bilimcisi Maaşı
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veri bilimcisinin ortalama geliri yılda 108,659 dolardır.
ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu'na (BLS) göre, veri bilimcisi mesleklerinin önümüzdeki on yılda %36 artacağı tahmin ediliyor (ulusal ortalamanın çok üzerinde).
Büyük verinin ortaya çıkışı ve şirketler ve diğer kuruluşlar için artan önemi, artan talebe bağlandı.
Vatandaş Veri Bilimcileri Vs. Veri Bilimcileri
Artık birçok firma, deneyimli veri bilimcilere ek olarak bazı analitik çalışmaları üstlenmek için vatandaş veri bilimcilerine güveniyor. İş zekası uzmanları, iş analistleri, veri meraklısı iş kullanıcıları ve veri bilimi çabalarına katılan diğer personeli içerebilirler. İki grup arasındaki farklar şunlardır:
#1. Eğitim
Veri bilimcileri tipik olarak ilgili derecelere sahipken, vatandaş veri bilimcileri farklı bir eğitim geçmişine sahip olabilir ve çok az profesyonel veri bilimi eğitimi alabilir veya hiç almayabilir. Bununla birlikte, genellikle analitik araçları ve sistemleri hakkında bilgi edinerek modeller geliştirmelerine ve oldukça zor analiz görevlerini gerçekleştirmelerine olanak tanırlar.
#2. kodlama
Vatandaş veri bilimcileri, rutin çalışmaları üstlenmek için genellikle önceden oluşturulmuş analitik modelleme araçları, sürükle ve bırak özellikleri ve kullanıcı dostu algoritmalar sunan yazılımlara güvenir. Deneyimli veri bilimcileri, yine de önemli kalıpları veya veri noktalarını belirleyebilirken, karmaşık özel algoritmalar oluşturabilir ve veri analizine daha gelişmiş yöntemlerle yaklaşabilir.
#3. Aylık maaş
Daha önce de belirtildiği gibi, bir veri bilimcisi iyi maaş alan bir pozisyondur. Yurttaş veri bilimcileri ise hobileri veya gönüllüleri olabilir ve normal maaşlarına ek bir ücret ödenmez, ancak bazıları yürüttükleri veri bilimi çalışmaları için ek ücret alabilir.
Kaliforniya'da Veri Bilimcileri Ne Kadar Kazanıyor?
California bölgesinde, bir Veri Bilimcisi için tahmini toplam maaş 169,306 Dolar ve ortalama maaş 128,620 Dolardır. Bu rakamlar, tescilli Toplam Ücret Tahmini metodolojimiz tarafından hesaplanan ve kullanıcılarımız tarafından sunulan ücretlere dayalı olarak maaş aralıklarının ortası olan medyanı gösterir. Ekstra maaşın yılda 40,686 $ olması bekleniyor. Ek tazminat, parasal bir teşvik, komisyon, bahşiş ve kar paylaşımını içerebilir. "En Muhtemel Aralık", bu rol için mevcut tüm maaş verilerinin 25. ve 75. yüzdelik dilimleri arasındaki sayıları temsil eder.
Veri Bilimciler Çok Para Kazanabilir mi?
Glassdoor'a göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri bilimi uzmanları genellikle yılda yaklaşık 117,000 dolar kazanıyor. Ancak bu, yılların deneyimi, eğitim derecesi, endüstri, bölge ve uzmanlık alanı dahil olmak üzere bir dizi kritere bağlı olarak değişebilir.
Veri Bilimcileri Yılda 300 Kazanabilir mi?
Bir veri bilimi yöneticisinin 75. seviyedeki temel gelirinin yüzde 3'lik dilimi, yıllık %310,000'lük bir büyümeyi temsil eden 13 $'dır. Bireysel katkıda bulunanlar olarak AI Profesyonelleri için tipik taban ücret, 105,000. seviye katkıda bulunanlar için 1 ABD Doları ile 175,000. seviye katkıda bulunanlar için 3 ABD Doları arasında değişir.
Veri Bilim İnsanları Maaşı Nedir?
Indeed Maaşlarına göre bir veri bilimcinin ulusal ortalama geliri yılda 124,493 dolar. Bu, bölge, endüstri ve uzmanlık miktarı dahil olmak üzere çeşitli kriterlere bağlıdır. Indeed'den alınan en son maaş bilgileri için sağlanan bağlantıya tıklayın.
Veri Bilimcileri 200 Dolar Kazanabilir mi?
LinkedIn'de bir Veri Bilimcisi için bildirilen en yüksek gelir paketi, toplam tazminat olarak yılda 388,546 ABD dolarıdır. Bu, hem taban maaşı hem de muhtemel hisse senedi tazminatını ve ikramiyeleri içerir. LinkedIn'e göre, Veri Bilimcisi rolü için medyan yıllık toplam gelir 229,000 ABD dolarıdır.
Veri Bilimcisi Olarak Milyoner Olabilir misiniz?
Veri Bilimi, diğer tüm profesyonel yollar gibi sizi zengin etme potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, veriye dayalı başarılı bir işe giden yol, kararlılığı ve çok çalışmayı gerektirir; hızlı olmayacak.
Python Veri Bilimcileri Ne Kadar Kazanıyor?
Amerika Birleşik Devletleri'nde bir Python Veri Bilimcisi için ortalama yıllık maaş, 127,128 Temmuz 31 itibarıyla 2023 ABD dolarıdır. Hızlı bir maaş hesaplayıcıya ihtiyacınız varsa, bu, saat başına yaklaşık 61.12 ABD dolarına karşılık gelir. Bu, her hafta 2,444 ABD Doları veya ayda 10,594 ABD Doları'na eşittir.
Veri Bilimi Ne Kadar Zor?
Bir veri bilimi derecesine girmek zor olabilir çünkü matematik, istatistik ve bilgisayar programlamada güçlü bir temel gerektirir. Öte yandan, bu alanda başarılı olmak için gereken beceri ve bilgiler, doğru miktarda çalışma ve özveri ile herkes tarafından elde edilebilir.
Sonuç
Veri analistlerinin, halihazırda hedefleri olan ekiplere yardımcı olabilmesine rağmen, veri bilimcilerin sıklıkla verilerle ilgili kendi sorularını oluşturmaları beklenir. Bir veri bilimcisi, verileri bulmak ve analiz etmek için modeller oluşturmaya, makine öğrenimini uygulamaya veya karmaşık programlamayı birleştirmeye daha fazla zaman ayırabilir.
- DATA SCIENTIST VS DATA ANALIST: Tam Karşılaştırma 2023
- VERİ BİLİMCİSİ MAAŞI: Ortalama Veri Bilim Adamlarının Ödediği 2023
- VERİ BİLİMCİSİ: Tanımı, Görevleri, Maaşı, Niteliği ve Farkı
- NASIL VERİ BİLİMCİSİ OLUNUR: Adım Adım Kılavuz
- ABD'de En Çok Para Kazandıran Meslek Nedir?
Referanslar
