Bir organizasyon içinde rollerin evrensel olarak kabul edilmiş bir tanımı yoktur. Ancak uygulamada, iş unvanları çoğu zaman gerçek görevlerle eşleşmez. İş dünyasındaki çok sayıda iş için gerekli olan görevler ve yetenekler hakkındaki görüşler, yaygın bir şaşkınlığa yol açıyor. Veri bilimcisi ve veri analisti, birçok kişinin bir veri bilimcinin bir veri analisti için aşırı kullanılmış bir ifade olduğunu düşündüğü iyi bilinen iki örnektir. Bir veri bilimcisi ile bir veri analisti ile bir veri mühendisi ve maaşları arasındaki farkları görmek için daha fazlasını okuyun. Ayrıca bir veri analisti ile bir iş analisti arasındaki farklar hakkında ayrıntılı bilgiler ekledik, böylece iki meslek hakkında kafanız karışmasın. Sürüş keyfi!
Veri Analisti Ne Yapar?
Bir veri analistinin birincil işlevi, bilinçli kararlar vermek için üst düzey yönetim tarafından kullanılabilecek bilgileri derlemektir. İstatistiksel analiz, çok çeşitli zorluklara cevaplar ve çözümler sağlamayı amaçlayan bu alanın vurgusudur. Bir veri analisti, Yapılandırılmış Sorgu Dili gibi teknikleri kullanarak ilişkisel veritabanlarını sorgular. Bir veri analisti, gereksiz veya yanlış bilgileri kaldırarak veya veri kümesindeki boşlukların nasıl hesaba katılacağını belirleyerek verileri "temizlemekten" veya kullanılabilir bir biçime dönüştürmekten de sorumlu olabilir.
Ayrıca, bir veri analistinin tipik rolü, kuruluşun hedeflerini belirlemekle görevli disiplinler arası bir ekibin parçası olarak verilerin madenciliğini, temizlenmesini ve analiz edilmesini denetlemektir. Veri analisti, bulgularını R ve SAS gibi bilgisayar dillerini, Power BI ve Tableau gibi veri görselleştirme araçlarını ve etkili iletişim becerilerini kullanarak geliştirir ve sunar.
Bir Veri Bilimcisi Ne Yapar?
Bir veri bilimcinin birincil odak noktası genellikle veri modelleme prosedürlerinin geliştirilmesidir. Tahmin için harici gelişen hesaplama modellerinden yararlanıyor. Bu nedenle, veri bilimcilerin yeni araçlar, otomasyon sistemleri ve veri çerçeveleri geliştirmeye daha fazla zaman ayırması mümkündür.
Bir veri analistiyle karşılaştırıldığında, bir veri bilimcisi, zorlu iş zorluklarını ele almak için gereken verileri toplamaya yönelik yeni yaklaşımlar oluşturmakla daha fazla ilgilenebilir. İş sezgisine ve eleştirel düşünme yeteneğine sahip olmak, gerçeklerden sonuçlar çıkarmakta da yardımcı olur. Bir veri bilimci için matematik ve istatistikte uzmanlık önemlidir, ancak bir bilgisayar korsanının yaratıcı problem çözme yetenekleri de önemlidir.
Veri Bilimcisi ve Veri Analisti Nedir?
Bir veri analisti zaten toplanmış bilgileri analiz ederken, veri bilimcileri bilgi toplama ve inceleme için yeni yaklaşımlar geliştirir. Sayılar, istatistikler ve bilgisayarlarla ilgili beceriniz varsa, bu sizin için harika bir çalışma alanı olabilir. Veri analisti ile veri bilimcisi arasındaki farklar şunlardır:
- Bir veri analistinin iş zekasına veya gelişmiş veri görselleştirme yeteneklerine sahip olması gerekmese de, bir veri bilimcinin içgörüyü bir iş hikayesine dönüştürmek için her ikisine de sahip olması gerekir.
- Bir veri analisti, müşteri ilişkileri yönetimi sistemi gibi tek bir kaynaktan gelen verilere bakabilirken, bir veri bilimcisi çeşitli kaynaklardan gelen verilere bakacaktır.
- Bir veri analisti, şirketin kendisine yönelttiği soruları yanıtlarken, bir veri bilimcisi şirkete gerçekten yardımcı olacak sorular bulacaktır.
- Bir veri analistinin makine öğrenimi ile doğrudan deneyime sahip olması veya istatistik konusunda yetkin olması yalnızca bazen gerekli olsa da, bunu yapmak bir veri bilimcinin birincil yükümlülüğüdür.
- Veri Bilimcileri ve Analistler, önceden çözülmüş kod örneklerinden oluşan bir havuza erişimleri olduğunda işlerinde daha verimli olurlar.
- Bir veri analistinin görevleri, sık rapor sunumu ve analitik yöntemlerin uygulanmasını içerir. Bununla birlikte, bir veri bilimcisi, karmaşık zorlukların üstesinden gelmek için veri çerçevelerine ve görevlerin otomasyonuna odaklanır.
Veri Analisti ve Veri Bilimcisi – Eğitim
Veri analisti veya veri bilimcisi olarak çalışmak için lise dışında resmi bir eğitime ihtiyacınız yoktur. Bilgisayar bilimi, BT, elektrik veya makine mühendisliği gibi ilgili bir konuda lisans derecesine veya daha yüksek bir dereceye sahip olmalısınız. Matematik, istatistik veya ekonomi alanlarında bir derece programının tamamlanması da kabul edilebilir. Mevcut sektörünüzün veya çalışmak için başvurduğunuz sektörün tüm ayrıntılarını bilmeniz gerekir. Veri analizi ve veri bilimi alanlarında, yüksek lisans derecesi olmadan bile ilerlemek için yer vardır.
Veri Analisti ve Veri Bilimcisi - Beceriler
Bir veri analistinin ve bir veri bilimcinin gerektirdiği bazı yetenekler benzerdir, ancak iki rol hala farklıdır. Her iki pozisyon da temel matematikte yeterlilik, algoritmalara aşinalık, yazılı ve sözlü iletişimde yeterlilik ve yazılım mühendisliğine aşinalık gerektirir.
SQL ve normal ifadeler, veri analistinin araç setindeki ana araçlardan ikisidir. Analistler, biraz bilimsel merakla verilerden bir anlatı oluşturabilirler. Bununla birlikte, bir veri bilimcisi, modelleme, analitik, matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerinde sağlam bir geçmişe sahip olarak bir veri analistinin yeteneklerinin ötesine geçer. Veri bilimcileri, BT yöneticilerini ve iş paydaşlarını bir soruna yaklaşımlarını değiştirmeye ikna etmelerine olanak tanıyan üstün muhakeme ve hikaye anlatma becerileriyle veri analistlerinden ayrılır.
Veri Analisti ve Veri Bilimcisi: Roller ve Sorumluluklar
Bir veri analistinin veri bilimcisine karşı görevleri, çalıştıkları sektöre ve fiziksel konumlarına göre değişebilir. Satışlardaki düşüş veya KPI panoları geliştirme gibi bir sorunun temel nedenini bulmak, bir veri analistinin günü olabilir. Öte yandan veri bilimcileri, gelecekteki olayları tahmin etmek için Spark gibi büyük veri çerçevelerini ve veri modelleme yaklaşımlarını kullanır.
Bir şirketten ne bekleyeceğinizi bilmek istiyorsanız, iş tanımını incelemek yardımcı olabilir. Veri analistlerinden, belirli durumlarda veri bilimcilerin işlerini yapmaları istenebilir ve bunun tersi de geçerlidir. İşte bir veri analistinin ve bir veri bilimcinin Rolleri ve Sorumlulukları.
Veri Analistlerinin Rolleri ve Sorumlulukları
- SQL tabanlı veri sorgulama.
- Excel tabanlı veri analizi ve projeksiyonları.
- İş zekası yazılımı pano geliştirme.
- Tanımlama, teşhis, tahmin ve reçete gibi farklı tatların analizleri yapılır.
Veri Bilimcinin Rolleri ve Sorumlulukları
- Veri temizleme, bir veri bilimcinin çabasının %60'ını alabilir.
- ETL ardışık düzenleri oluşturarak veya API'leri kullanarak bilgi ayıklama.
- Veri temizliği için kodlama dilleri (Python ve R gibi) kullanılır.
- İstatistiksel analiz yapmak için doğal dil işleme, lojistik regresyon, kNN, Rastgele Orman ve gradyan artırma gibi makine öğrenimi yöntemleri kullanılır.
- Makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek için Tensorflow gibi yazılımlardan yararlanmak ve ardından bu modelleri kitaplık oluşturmak gibi rutin görevleri kolaylaştırmak için kullanmak.
- Hadoop, Spark ve Pig ve Hive gibi diğer büyük veri altyapısı araçları geliştirilmektedir.
- Her pozisyon, stratejik seçimleri bilgilendirmek için veri analizini kullanır. SQL, BI araçları ve SAS, bir veri analistinin araç setinin temel dayanaklarıdır, oysa Python, JAVA ve makine öğrenimi, veri bilimcileri için tercih edilen araçlardır.
Veri Analisti ve Veri Bilimcisi - Kariyer Gelişimi
Analitik alanında bir kariyer başlatmak istiyorsanız, giriş düzeyinde bir veri analisti olarak iş aramalısınız. Bu size gerçek işletmelerden alınan verileri analiz etme konusunda biraz deneyim kazandıracaktır. Hayati bilgileri analiz ederken veritabanları, iş zekası araçları ve rapor oluşturma konusundaki bilginizi iyi bir şekilde kullanacaksınız. Kıdemli bir veri analisti veya veri danışmanı, yeteneklerini geliştirmiş, gelişmiş veri analitiği metodolojileri kullanan ve çalışmalarında matematik uygulayan kişidir.
Sağlık hizmetleri, e-ticaret, üretim, lojistik ve diğer pek çok alan, veri bilimcilerden yararlanan pek çok alandan yalnızca birkaçıdır. İşletmeler, verileri stratejik seçimler için bilgi sağlamak ve şirketin büyümesini ilerletmek için kullanabilen uzmanlar ararken, veri bilimcileri dünya çapında yüksek talep görmektedir. Yetkili veri bilimcisi eksikliği var ve işletmeler ortaya çıkan beceri boşluğunu doldurmak için mücadele ediyor. Alıştırma, eğitim ve kurumsal dünyaya maruz kalma ile herkes yetkin bir veri bilimcisi olmak için gerekli araçları öğrenebilir. Rütbede ilerleme ve araştırma bilimcisi olma fırsatları çok geniştir.
3. Veri Bilimcisi ve Veri Analisti Maaşı
Veri analisti ve veri bilimcisi, dünyadaki en yüksek ücretli mesleklerden ikisidir. Ve veri bilimcisi ve veri analisti maaşı, elde edilen dereceye ve yere göre değişir.
Glassdoor'a göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir Veri Analisti için ortalama maaş yılda 70,000 ABD dolarına yakındır. Glassdoor ayrıca Amerika Birleşik Devletleri'nde bir Veri Bilimcisinin yılda ortalama 100,000 ABD Doları kazanmayı bekleyebileceğini bildiriyor.
Veri Bilimcisi vs Veri Analisti vs Veri Mühendisi
Veri ekonomisinin hızlı yükselişinin doğrudan bir sonucu olarak, tüm dünyada veriyle ilgili çok sayıda iş sorumluluğu ve olasılığı ortaya çıktı. Yakın tarihli bir araştırmaya göre, beklenen tüm dijital işlerin yaklaşık %28'i Veri Bilimi alanında olacak. Bu alanların giderek artan miktarlarını anlamak için artan talep nedeniyle. Veri bilimcisi vs veri analisti vs Veri mühendisi giderek daha kazançlı hale geliyor. Ancak aynı araştırma, bu alandaki kritik yetenek eksikliğini de vurgulamaktadır.
Her pozisyon için gerekli olan belirli yetenekler konusunda fikir birliği olmaması, endüstrinin yetenek açığına önemli bir katkı sağlıyor. Bugün şirketler, pozisyonları "her işi bilen" kişilerle değil, belirli alanlardaki uzmanlarla doldurmaya çalışıyor. Bir genelci olarak güvercinlik yapmak istemiyorsanız, üç birincil veri konumu (Veri Bilimcisi - Veri Analisti - Veri Mühendisi) arasındaki farkları bilmek çok önemlidir. Ayrıca, yukarıda belirtilen işlevlerin eşdeğer olduğu da sıklıkla yanlış bir şekilde varsayılır.
Veri Bilimcisi - Veri Analisti - Veri Mühendisi - İş Tanımları ve Organizasyonel Roller
Bir Veri Bilimcisi, bilinçli iş kararları vermek amacıyla kümeleme, sinir ağları, karar ağaçları vb. gibi gelişmiş veri analizi yöntemlerini kullanacaktır. Makine öğrenimi, istatistik ve veri işleme konularında uzman olmalı ve bu pozisyonda takım lideri olmalısınız. Veri Analistleri ve Veri Mühendislerinden girdiler aldıktan sonra, eyleme dönüştürülebilir iş içgörüleri oluşturmaktan siz sorumlu olacaksınız. Hem veri analizi hem de veri mühendisliği konusunda yetkin olmanız gerekir. Bununla birlikte, bir veri bilimcisi daha kapsamlı ve derinlemesine beceri setleri gerektirir.
Veri Analisti, veri analizi yapan bir ekibin küçük üyesidir. Onları şirketin geri kalanına ulaştırmaktan siz sorumlu olacağınız için, bu pozisyonda başarılı olmak için bir sayı uzmanı olmanız gerekecek. Ayrıca, veri işleme, raporlama ve modelleme ilkelerinin yanı sıra Python gibi popüler programlama dilleri ve Excel gibi araçlar gibi bir dizi konuda bilgili olmalısınız. Zaman ve pratikle veri analistinden veri mühendisine ve son olarak veri bilimcisine kadar sıralamalarda yükselebilirsiniz.
Bir kuruluşun veri analistleri ve veri bilimcileri, bir veri mühendisinin hizmetlerinden yararlanabilir. Bir veri mühendisi olarak işiniz, analiz veya operasyonlarda kullanılmak üzere eşleştirme ve temizleme bilgilerini içerecektir. Bu pozisyon, veri mimarisini oluşturma, geliştirme ve sürdürme konusunda kapsamlı bir geçmişe sahip birini gerektirir. Büyük Veri ile çalışmak, raporlar oluşturmak ve bunları veri bilimcilere iletmek bu pozisyonun ortak sorumluluklarıdır.
Veri Bilimcisi - Veri Analisti - Veri Mühendisi - Beceri Setleri
Örneğin veri bilimcilerin birden çok programlama dilinde (Java, Python, SQL, R, SAS, vb.) akıcı olması gerekir çünkü kodlama çalışmaları için temeldir. Hadoop, Spark ve Pig gibi Büyük Veri çerçeveleri hakkında bilgi de gereklidir. Derin öğrenme ve makine öğrenimi gibi ilgili teknolojilerin temellerini bilmek, konumunuzda ilerlemenize yardımcı olacaktır.
Veri analistinin işlevi hakkında bilmeniz gereken şey, daha az teknik olmasıdır. Bu, SAS Miner, Excel, SPSS ve SSAS gibi yazılımlara aşinalık gerektiren giriş seviyesi bir pozisyondur. Python, SQL, R, SAS ve JavaScript ile temel bir aşinalığa sahip olmak bile avantajlı olacaktır.
Veri mühendislerinin Java, SQL, SAS, Python ve diğerleri dahil olmak üzere çok sayıda programlama dilinde akıcı olması gerekir. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL ve Data Streaming, rahatça çalışabileceğiniz çerçevelerden sadece birkaçıdır.
Veri Analisti ve İş Analisti
Bir iş analistine karşı bir Veri analisti, gerçeklere ve rakamlara ortak bir odaklanmaya sahiptir. Bununla ne yaptıkları tüm farkı yaratıyor. Bu alandaki analistler, sağlam ticari yargılarda bulunmak için büyük ölçüde verilere güvenirler. Nihai amaçları verileri analiz etmektir.
Her iki pozisyon da veri tutkusu, analitik bir zihniyet, problemler üzerinde metodik olarak düşünme kapasitesi ve daha geniş resme odaklanmayı gerektirir. Ancak, aralarında bir seçim yapmaya çalışıyorsanız, bu iki meslek arasındaki farkları bilmek de aynı derecede önemlidir. Bir veri analisti ile bir iş analisti arasındaki farklar şunlardır:
- İş analistleri, sorunları ve yanıtları bulmak için verileri kullanır, ancak bunu yapmak için verilerin teknik ayrıntılarına girmezler. Verilerin iş üzerindeki etkileriyle ilgilenirler ve kavramsal düzeyde çalışırlar, stratejiler oluştururlar ve paydaşlarla ilişki kurarlar. Ancak veri analistleri, zamanlarının çoğunu bunun tersini yaparak geçirirler: birçok farklı yerden veri toplar, işler ve temizler ve ardından sonuçlara varmak için çeşitli analitik araçlar kullanırlar.
- E-ticaret, üretim veya sağlık hizmetleri gibi belirli bir alanda veya sektörde uzmanlık, iş analistleri için ortak bir gerekliliktir. Araştırmanın teknik kısımlarına veri analistlerinden daha az güvenmelerine rağmen, bu meslekteki insanlar yine de ortak programlama dilleri, veritabanları ve istatistiksel analiz araçları konusunda sağlam bir temele ihtiyaç duyarlar.
- İşletme alanında güçlü bir eğitim temeli, iş analistleri için paha biçilmez bir avantajdır. Birçok iş analistinin yönetim, ticaret, bilgi teknolojisi, bilgisayar bilimi veya yakından ilgili bir disiplinde önceden eğitimi veya deneyimi vardır. Öte yandan, veri analistlerinin karmaşık istatistikler, algoritmalar ve veritabanları konusunda bilgili olması gerekir, bu nedenle matematik veya BT altyapısına sahip olmaktan faydalanırlar.
Hangisi Daha İyi Veri Analisti ve Veri Bilimcisi?
Analitik alanına girmek istiyorsanız, Veri Analisti rolü başlamak için iyi bir yerdir. Gelişmiş makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve insan işini basitleştirmek için derin öğrenme yaklaşımları uygulamak istiyorsanız, veri bilimcisi olarak bir kariyer seçmelisiniz.
Veri Analisti Olarak Veri Bilimcisi Olarak İş Bulmak Daha mı Kolay?
Araçlar ve görevler açısından belirli ortaklıklara rağmen, veri biliminde iki iş kategorisi arasında önemli bir ayrım vardır. Her iki pozisyon da son derece arzu edilir, ancak veri bilimcileri yarasadan daha fazla para kazanıyor.
Veri Analisti Kodlama Gerektirir mi?
Veri analizindeki pozisyonlar için kodlama becerileri normalde gerekli değildir, ancak bazıları bunu günlük işlerinin bir parçası olarak yapmak zorundadır.
Bir Veri Analisti Veri Bilimcisi Olabilir mi?
Evet, Veri Analisti olarak çalışmış bir kişi, kodlamayı öğrenerek, matematiksel ve analitik becerilerini geliştirerek ve makine öğrenimi algoritmalarına aşina olarak Veri Bilimcisi rolüne ilerleyebilir.
Son Düşüncelerimiz
Analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka becerileri işgücünde yüksek talep görmektedir. Hem veri bilimcileri hem de veri analistleri, dünyadaki işletmelerde, ekonomilerde ve diğer sektörlerde verilerin artan önemi nedeniyle yüksek talep görüyor ve ortalamanın üzerinde ücret alıyorlar. İkisi arasında tutkunuz olana gidebilirsiniz.
İlgili Makaleler
- KLİNİK LABORATUVAR BİLİMCİSİ: Tanım, Gereksinimler, Program ve İşler
- VERİ ANALİSTİ: Genel Bakış, Maaş, İş, Özgeçmiş ve İhtiyacınız Olan Her Şey
- İŞ SİSTEMLERİ ANALİSTİ: Maaş, İş Tanımı, Beceriler, Derece
- VERİ MÜHENDİSİ: Beceri Gereksinimi ve 2023 Maaşı
- VERİ BİLİMCİSİ: Tanımı, Görevleri, Maaşı, Niteliği ve Farkı
Referanslar
