Veri bilimi sürekli genişleyen ve değişen bir konudur ve bazen veri biliminin her gün yeni bir kullanımı keşfedilmiş gibi görünür. Veri bilimcileri, bankacılık ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere sektörlerde yüksek talep görüyor ve bu da onu çalışmaya değer (ve kazançlı) bir alan yapıyor. Veri bilimi alanının genişlemekte olduğu açık olsa da, bu alana başlamak o kadar basit değil. Veri bilimcisi olmak, altı haneli giriş seviyesi maaşları olan iki meslek olan doktor veya avukat olmaktan daha zordur. Bu kılavuzu yazmamızın nedeni budur. Aşağıda en tipik Uzaktan giriş düzeyi veri bilimi işlerinden bazılarını gözden geçireceğiz. Amazon'da veri bilimi işlerinde başarılı olmak için gerekli kursların temellerini de inceleyeceğiz.
Veri Bilimcisi nedir?
Veri bilimcileri, topladıkları çok büyük miktarda veriyi sonuçlandırmak için teknolojiyi kullanır. İstatistik, sayısal akıl yürütme ve bilgisayar programcılığında uzmanlık gerektiren bir alandır. Ek olarak, çalışma bulgularınızı iletmek ve yanıtlamaya çalıştığınız daha genel bir soruyu nasıl ele aldıklarını açıklamak için yetenekli bir iletişimci olmalısınız.
Uzaktan Giriş Düzeyinde Veri Bilimi İşleri Bulmak Zor mu?
Gerekli becerilere sahipseniz, giriş düzeyinde bir veri bilimi işi bulmak zor değil. Veri biliminin büyümesiyle birlikte, sektöre girmek için çok az deneyimi olan veya hiç deneyimi olmayanlar için çok sayıda seçenek var. Bir veri bilimi eğitim kampı tartışmasız faydalıdır.
Veri Bilimi İşleri Giriş Seviyesi
Kariyerlerine veri biliminde başlamak isteyenler için çok sayıda iş var. Veri biliminde başlamanıza yardımcı olacak yedi giriş seviyesi işin bir listesi.
1 numara. Veri Bilimcisi Stajyeri
Bir veri bilimcisi stajyeri, sahanın inceliklerini öğrenmek için daha deneyimli veri bilimcilerle birlikte çalışan yeni bir işe alımdır.
Yapacaklarınız
Veri bilimi alanındaki stajyerler genellikle istatistiksel analiz veya veri hazırlama üzerinde çalışırlar. Yepyeni algoritmaların, makine öğrenimi modellerinin ve hatta verilerin nasıl kullanıldığını gösteren görselleştirmelerin oluşturulmasını destekleyebilirler. Veri bilimcisi stajyerleri ara sıra staj yaptıkları kuruluşa özgü analitik projeler üzerinde çalışma şansına sahip olurlar.
Maaş
Bir veri bilimcisi stajyeri, yıllık ortalama 93,452 ABD doları maaş almayı bekleyebilir.
Temel Gereksinimler ve Beceriler
Stajyer veri bilimcileri, Excel de dahil olmak üzere çeşitli programları kullanma deneyimine sahip olmalıdır. Ek olarak, Python, R veya SAS gibi programlama dillerine aşina olmaları gerekir.
2 numara. Kıdemsiz Veri Bilimcisi
Kıdemsiz bir veri bilimcisi, başkalarının kullanabilmesi için verileri nasıl toplayacağını, inceleyeceğini ve sunacağını öğreniyor. Veri bilimi disiplininde yenidirler.
Yapacaklarınız
Analiz bulgularını analiz etmek, raporlamak ve iletmek, kıdemli bir veri bilimciyle aynı şekilde kıdemsiz bir veri bilimcinin gerçekleştirdiği görevlerdir. Kıdemsiz bir veri bilimcinin projelerden sorumlu olma olasılığı daha düşüktür, bu da farktır. Ek olarak, gelişmiş makine öğrenimi modelleri veya devasa veri kümeleri konusunda deneyim sahibi olma olasılıkları daha düşüktür.
Maaş
Glassdoor'a göre, genç bir veri bilimcisi yılda ortalama 100,265 dolar kazanıyor.
Temel Gereksinimler ve Beceriler
Küçük bir veri bilimcisi olarak başarılı olmak için temel istatistik ve bilgisayar bilimi bilgisine ihtiyacınız olacak. Ek olarak, SQL veritabanlarını kullanmayı ve Python kodu yazmayı bilmeniz gerekir. Çalıştığınız kuruluşa bağlı olarak iş analitiği konusunda uzmanlığa da ihtiyacınız olabilir.
#3. Kıdemsiz Veri Mühendisi
Pratik deneyim arayan genç bir veri mühendisi, yakın zamanda bir veri bilimi programını tamamladı. Stajyer, yarı zamanlı veya tam zamanlı çalışıyor olabilirler.
Yapacaklarınız
Pozisyon, veri toplama, depolama ve analiz dahil olmak üzere kapsamlı bir veri teknolojisi bilgisi gerektirir. Kıdemli mühendislerin aksine, genç veri mühendisleri genellikle daha küçük açık kaynaklı projeler üzerinde çalışır ve kendilerine daha az yetki verilir.
Maaş
Küçük bir veri mühendisi yıllık ortalama 88,788 ABD doları maaş alabilir.
Temel Gereksinimler ve Beceriler
Kıdemsiz bir veri mühendisi, verilerin nasıl kaydedildiğini, işlendiğini ve görüntülendiğini anlamalıdır. Python ve SQL'in temelleri konusunda bilgili olmanız ve ayrıca makine öğrenimi, istatistik ve matematik konularında sağlam bir temele sahip olmanız gerekir.
# 4. Kıdemsiz Veri Analisti
Veri analizinin temelleri, bu tür becerileri profesyonel bir ortamda nasıl kullanacağını hâlâ öğrenen genç bir veri analisti tarafından iyi anlaşılmıştır.
Yapacaklarınız
Kıdemsiz veri analistleri, çeşitli araçları nasıl yorumlayacaklarını ve uygulayacaklarını öğrenmek için sıklıkla kıdemli analistler ve analitik yöneticileriyle işbirliği yapar. Büyük verileri yönetir ve analiz ederler. Ek olarak, diğer çalışanların projelere öncelik vermesine ve verileri temizlemesine yardımcı olarak hızlı bir şekilde tamamlanabilirler.
Maaş
Genç bir veri analistinin tipik yıllık geliri 57,456 dolardır.
Temel Gereksinimler ve Beceriler
Genç bir veri analisti olarak çalışmak istiyorsanız, titiz olmanız, mükemmel iletişim becerilerine sahip olmanız, bir ekip ortamında çalışmaktan zevk almanız ve ekip projelerini başarıyla yönetmeniz gerekir. Ek olarak, temel istatistiksel ve olasılıksal kavramların yanı sıra R, Python, SAS/SPSS veya SQL gibi çeşitli veri bilimi programlama dillerine aşina olmalısınız.
# 5. Kıdemsiz Veri Modelleyici
Bir şirketin veritabanı yapısı, giriş seviyesi veri modelleyicileri olan genç veri modelleyicileri tarafından oluşturulur ve sürdürülür.
Yapacaklarınız
Küçük bir veri modelleyici, tablolar, sütunlar ve tablolar arasında ilişkiler oluşturmaya ek olarak tetikleyiciler ve dizinler oluşturmak gibi başka görevlerden de sorumlu olabilir.
Maaş
Başlangıç düzeyindeki bir veri modelleyici, yılda 102,851 ABD dolarına kadar kazanabilir.
Temel Gereksinimler ve Beceriler
Küçük bir veri modelleyici olarak istihdam edilmek için ilişkisel veritabanları, SQL ve sorgu yazma hakkında temel bir anlayışa sahip olmalısınız. Ek olarak, SQL ve Microsoft Excel dahil olmak üzere çeşitli platformlarda çalışabilmelisiniz.
#6. Kıdemsiz Veritabanı Yöneticisi
Kıdemsiz bir veritabanı yöneticisinin sınırlı bir idari görev kapsamı vardır, ancak veritabanı odaklı bir web sitesi veya uygulamanın yönetilmesine yardımcı olur.
Yapacaklarınız
Küçük bir veritabanı yöneticisi, bir veritabanının günlük olarak çalıştırılmasına yardımcı olur. Yeni veritabanları ve tablolar oluştururlar, performansa göz kulak olurlar ve veritabanları sorun yaşadığında sorunu giderirler.
Maaş
Küçük bir veritabanı yöneticisinin yıllık maaşı 71,834 ABD dolarına kadardır.
Temel Gereksinimler ve Beceriler
Kıdemsiz veritabanı yöneticileri, Python veya SQL gibi çeşitli programlama dillerinde sorgular oluşturabilmelidir. Ek olarak, SQL Management Studio veya Toad gibi programları kullanarak veritabanlarını yönetebilmelidirler.
#7. Kıdemsiz Makine Öğrenimi Analisti
Kıdemsiz makine öğrenimi analisti, matematik ve bilgisayar bilimlerinde sağlam bir geçmişe sahiptir, ancak veri analizi becerilerini geliştirmeye devam etmektedirler.
Yapacaklarınız
Sinir ağları ve derin öğrenme gibi daha karmaşık konulara geçmeden önce, genç bir makine öğrenimi analisti, denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi de dahil olmak üzere birçok makine öğrenimi türüne aşina olacaktır. Ayrıca lineer regresyon ve k-means kümeleme gibi yöntemleri de inceleyeceklerdir. Ayrıca, genç bir makine öğrenimi analistinden veri analitiğinin değerini ve bunun iş seçimlerini nasıl etkilediğini anlaması beklenecektir.
Maaş
Bir yıldan az deneyime sahip genç bir makine öğrenimi analisti, yılda 103,522 ABD doları kazanmayı bekleyebilir.
Temel Gereksinimler ve Beceriler
Küçük bir makine öğrenimi analisti olarak işe alınmak için sağlam bir istatistik ve olasılık anlayışına sahip olmalısınız. Verileri yorumlayabilmeniz ve analizinizin neden önemli olduğunu açıklayabilmeniz gerekir. Doğrusal regresyonun sınırlarını sağlam bir şekilde kavramak da çok önemlidir.
Uzaktan Veri Bilimi İşleri
Veri bilimi alanında uzak işler için buna mükemmel şekilde uyan birçok seçenek vardır. İşte uzaktan veri bilimi işlerine bazı örnekler:
- Uzak Veri Bilimcisi: Birçok işletme, veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme dahil olmak üzere çok çeşitli girişimler için uzak veri bilimcilerden yararlanır.
- Uzak Veri Analisti: Uzak veri analistleri, iş paydaşlarına öngörüler sunmak için verileri toplamaktan, analiz etmekten ve deşifre etmekten sorumludur. Veri içgörülerini paylaşmak için panolar ve raporlar oluşturmaktan da sorumlu olabilirler.
- Uzaktan Makine Öğrenimi Mühendisi: Uzaktan makine öğrenimi mühendisleri, veri analizi ve yorumlaması için makine öğrenimi algoritmaları geliştirmekten ve bunları uygulamaya koymaktan sorumludur. Ek olarak, tahmin modelleri oluşturmaktan veya varsayımları doğrulamak için denemeler planlamaktan sorumlu olabilirler.
- Uzaktan İş Zekası Analisti: Uzaktan iş zekası analistleri, karar vericilere içgörü ve öneriler sunmak için kurumsal verileri elde etmek ve değerlendirmekle görevlidir. Ayrıca veri içgörü raporları ve görselleştirmeler oluşturmaktan da sorumlu olabilirler.
- Uzaktan Büyük Veri Mühendisi: Uzaktaki büyük veri mühendisleri, Hadoop ve Spark gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerini kullanarak muazzam miktarda verinin bakımı ve analizinden sorumludur.
- Uzaktan Veri Görselleştirme Uzmanı: Uzak Veri Görselleştirme Uzmanı, veri içgörülerini teknik olmayan paydaşlar için anlaşılır hale getiren panolar ve görseller geliştirmekten sorumludur.
- Uzak Veri Ürün Yöneticisi: Uzak veri ürün yöneticileri, veriye dayalı mal ve hizmetlerin oluşturulmasını ve tanıtılmasını yönetmekten sorumludur.
Genel olarak, veri bilimi konusunda uzak işler için çok sayıda şans vardır ve bu iyi bir uyumdur. Uzaktan veri bilimi işleri arıyorsanız, uzaktan çalışma veya uzaktan çalışmadan açıkça bahseden iş ilanlarını aradığınızdan emin olun. Ayrıca, pozisyonun niteliklerini ve gereksinimlerini karşıladığınızdan emin olmak için dikkatlice analiz etmelisiniz.
Veri Bilimi İşleri Amazon
Amazon, dünyanın en büyük ve en hızlı büyüyen şirketlerinden biridir ve veri bilimi işleri için çok çeşitli fırsatlar sunar. Amazon'daki veri bilimi işlerine örnekler:
#1. Veri Bilimcisi
Veri bilimcileri, Amazon tarafından tahmin, ürün tavsiye sistemleri ve müşteri davranış analizi dahil olmak üzere çeşitli projelerde çalışmak üzere istihdam edilmektedir. Amazon'daki veri bilimcilerin çoğu programlama, makine öğrenimi ve istatistik konularında uzmandır.
2 numara. İş Zekası Mühendisi
İş zekası mühendisleri, veri ardışık düzenleri oluşturmak ve sürdürmek, analiz araçları sağlamak ve iş ekiplerine içgörüler sunmak için Amazon tarafından işe alınır. SQL, veri modelleme ve veri görselleştirme bilgisi genellikle bu pozisyonlar için ön koşuldur.
#3. Uygulamalı Bilim İnsanı
Amazon'da uygulamalı bilim insanları, makine öğrenimi, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme gibi bir dizi girişim üzerinde çalışıyor. Bu pozisyonlar için genellikle bilgisayar bilimi, istatistik veya ilgili bir disiplinde ileri dereceler gerekir.
#4. Veri Mühendisi
Amazon, veri altyapısı oluşturmak ve sürdürmek, ETL ardışık düzenleri oluşturmak ve veri depolama ve almayı iyileştirmek için veri mühendisleri kullanır. Bu pozisyonlar genellikle Spark ve Hadoop gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçeveleri hakkında bilgi ister.
#5. Veri Analisti
Amazon, iş ekiplerine yardımcı olmak, panolar ve raporlar oluşturmak ve özel amaçlı analizler gerçekleştirmek için veri analistleri kullanır. Bu pozisyonlar için genellikle güçlü SQL, Excel ve veri görselleştirme aracı becerileri gereklidir.
#6. İş Zekası Analisti
İş zekası analistleri, veri ardışık düzenleri oluşturmak ve sürdürmek, analiz araçları sağlamak ve iş ekiplerine içgörüler sunmak için Amazon tarafından işe alınır. SQL, veri modelleme ve veri görselleştirme bilgisi genellikle bu pozisyonlar için ön koşuldur.
7 numara. Makine Öğrenimi Mühendisi
Amazon, öneri sistemleri, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme dahil olmak üzere bir dizi girişim için makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve uygulamak üzere makine öğrenimi mühendislerinden yararlanır. Tipik olarak, bu pozisyonlar için adayların Python ve TensorFlow veya PyTorch gibi makine öğrenimi çerçeveleri hakkında bilgi sahibi olması gerekir.
Genel olarak, Amazon'da farklı derecelerde eğitim ve deneyime sahip kişiler için çeşitli veri bilimi işleri mevcuttur. Amazon'da veri biliminde çalışmakla ilgileniyorsanız, niteliklerinize ve uzmanlığınıza en uygun pozisyonu bulmak için iş tanımlarını ve gereksinimleri kapsamlı bir şekilde değerlendirin.
Veri Bilimi Kursu
İlgilendiğiniz bir şey veri bilimi öğrenmekse başlamanıza yardımcı olabilecek tonlarca çevrimiçi araç ve kurs var. İşte birkaç popüler seçenek:
- Coursera: Coursera, tanınmış akademik kurumlardan ve iş liderlerinden geniş bir yelpazede veri bilimi kursları sunar. Popüler kurslar arasında Michigan Üniversitesi'nden "Python ile Uygulamalı Veri Bilimi" ve Johns Hopkins Üniversitesi'nden "Veri Bilimi Uzmanlığı" bulunmaktadır.
- EDX: Veri bilimi kursları, birkaç prestijli kolej ve kuruluştan edX'te mevcuttur. Michigan Üniversitesi'nin “Python'da Veri Bilimine Giriş” ve Microsoft'un “Veri Bilimi Temelleri” çok sevilen iki derstir.
- DataCamp: DataCamp, veri bilimi ve analitiğine güçlü bir vurgu yapan çevrimiçi bir öğrenme ortamıdır. Python, R, SQL ve veri ile ilgili diğer teknolojiler sunduğu dersler arasındadır.
- Udemy: Udemy'de giriş seviyesinden ileri seviyeye kadar çeşitli seviyelerde veri bilimi kursları mevcuttur. Veri Bilimi için Python ve Makine Öğrenimi Eğitim Kampı ve Veri Analizi için Python ile Tam Veri Bilimi Eğitimi çok sevilen iki kurstur.
- Codecademy: Codecademy'de "Pandalarla Veri Analizi" ve "Python ile Veri Görselleştirme" gibi Veri Bilimi kursları mevcuttur.
Bu çevrimiçi kurslara ek olarak çeşitli kitaplar, bloglar ve öğreticiler kullanarak veri bilimi öğrenebilirsiniz. Wes McKinney'nin “Veri Analizi için Python” ve Joel Grus'un “Sıfırdan Veri Bilimi” çok sevilen iki kitabı.
Bir veri bilimi kursu seçerken beceri düzeyinizi, öğrenme stilinizi ve hedeflerinizi göz önünde bulundurmanız önemlidir. Diğer kurslar daha çok iş analizi ve karar verme ile ilgili olabilirken, bazıları daha çok programlama ve teknik becerilere odaklanabilir. Sizin için doğru olan veri bilimi kursunu bulmak için incelemeleri ve kurs açıklamalarını dikkatlice okuduğunuzdan emin olun.
Uzak Giriş Düzeyinde Veri Bilimi İşleri Bulmak İçin En İyi Yerler
Bunlar, ideal veri bilimi işlerinizi almanız için bazı mükemmel stratejilerdir:
- İş ilanları: Başlamak için en bariz yerler Monster.com ve Indeed.com gibi çevrimiçi iş bulma siteleridir.
- Ağ: Size tavsiye verebilecek ve hatta bir iş bulmanızda size yardımcı olabilecek kişilerle bağlantı kurmak, alanınızda yeni fırsatlar bulmanın harika bir yoludur.
- LinkedIn: LinkedIn harika bir ağ oluşturma ve iş bulma kaynağıdır.
- Çevrimiçi Topluluklar: Reddit veya Indie Hackers gibi siteler, evinizden hiç çıkmanıza gerek kalmadan veri bilimine ilginizi paylaşan diğer kişilerle bağlantı kurmanıza olanak tanır.
- Konferanslar: Başka nerede arayacağınızı bilmiyorsanız, konferanslar giriş seviyesi veri bilimi işleri bulmak için mükemmel bir yoldur.
Veri Bilimi Nasıl Bir Kariyerdir?
Başka bir deyişle, teknolojide veri bilimi, altyapı, test etme, karar vermek için makine öğrenimi ve veri ürünlerini ifade eder.
Bir Veri Bilimcisi Ne İş Yapar?
Veri bilimcisi olarak bilinen bir analitik uzmanı, bir şirket içinde karar vermeyi desteklemek için verileri toplamaktan, analiz etmekten ve yorumlamaktan sorumludur.
Veri Bilimi Ne Kadar Zor?
Veri biliminin zor konusunda başarı için programlama, makine öğrenimi, istatistik ve matematikte sağlam bir altyapı gereklidir. Bununla birlikte, görevin zorluğu geçmişinize, deneyim seviyenize ve üzerinde çalıştığınız belirli projelere bağlı olarak değişecektir.
Veri Bilimi Ölü Bir Alan mı?
Hayır, ölmekte olan bir alan değil; daha doğrusu gelişiyor. Bir veri bilimcisi teknik ve iş becerileri arasındaki boşluğu doldurabildiği ve sorunları çözmek için verileri kullandığı sürece pozisyon devam edecektir.
Veri Bilimcisi İçin Hangi Derece Gerekli?
Lisans
Giriş seviyesi bir veri bilimcisi olarak kapıya ayak basmak için genellikle veri biliminde en az bir lisans derecesine veya bilgisayarlarla bağlantılı bir alana ihtiyacınız olacaktır. Ancak, bazı veri bilimi istihdamı için bir yüksek lisans veya doktora derecesi gereklidir.
Veri Bilimi Kodlama Gerektirir mi?
Evet, kodlama gerektirir. Veri bilimi, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve devasa veri kümeleriyle çalışmak için Python ve R gibi programlama dillerini kullanır.
Veri Bilimi Bir BT İşi mi?
Evet. Veri bilimi, BT kullanan bir iştir. Veri Bilim Adamları, kuruluşlarının verileri kullanmasına yardımcı olma konusunda uzmanlaşırken, BT'deki çoğu iş, şirketlerinin belirli bir teknolojiyi kullanmasına yardımcı olur.
Sonuç
Veri bilimcisi olmak için ihtiyaç duyduğunuz beceriler çeşitli çevrimiçi kurslar, kitaplar ve diğer kaynaklar aracılığıyla öğrenilebilir. Becerilerinize ve uzmanlığınıza en uygun rolü bulmak için veri bilimi işlerine başvurmadan önce iş tanımlarını ve gereksinimleri dikkatlice araştırmanız çok önemlidir.
İlgili Makaleler
- VERİ BİLİMCİSİ: Tanımı, Görevleri, Maaşı, Niteliği ve Farkı
- DATA SCIENTIST VS DATA ANALIST: Tam Karşılaştırma 2023
- YAZILIM GELİŞTİRİCİ MAAŞI: 2023'te Ne Kazanıyorlar?
- VERİ BİLİMİ NEDİR: Veri Bilimi ve Analitik Kılavuzu
- KLİNİK LABORATUVAR BİLİMCİSİ: Tanım, Gereksinimler, Program ve İşler
Referanslar
