Veri Biliminde Kariyere Nasıl Başlanır?

Neden Veri Bilimci Olmalı?

Veri bilimci olmanın nedenleri, özellikle de günümüzün veri odaklı ortamında oldukça zorlayıcıdır. Farklı sektörlerden pek çok şirket, başarıyı ve büyümeyi teşvik etmedeki kritik rolünün farkına vararak veri bilimini benimsemiştir. Veri bilimciler iş dünyasında ve sağlık, pazarlama, üretim ve eğitim gibi çeşitli alanlarda önemli katkılarda bulunmaktadır. Karmaşık verileri analiz etme ve yorumlama becerileri paha biçilmezdir ve kuruluşları rekabetçi ve ileri görüşlü tutan stratejik kararları ve yenilikleri yönlendirir. İşte veri bilimcisi olmak için beş neden:

• Veri bilimciler, verileri manipüle ederek, analiz ederek ve yorumlayarak karmaşık sorunların ve zorlukların üstesinden gelirler. Ardından verileri, bir şirketin eğilimlerini, koşullarını, satışlarını vb. iyileştirmeye yardımcı olan güçlü bir içgörü kaynağına dönüştürürler.

• Veri bilimciler, teknoloji endüstrisindeki en yüksek maaşlı meslekler arasındadır. Indeed'e göre, 29 Nisan 2024 itibarıyla ABD'de veri bilimcileri için ortalama yıllık maaş 124,33 $ iken, Payscale'e göre 2024 yılında Almanya'da 56,400 €'dur.

  

• Veri bilimi, teknik becerileri ve problem çözme yeteneklerini birleştirir. Çeşitli becerileri kullanmaktan hoşlananlar için harika bir fırsat sağlar.

• Veri bilimciler, yeni yöntemler, araçlar ve teknolojilerle sürekli değişen ve genişleyen alanlarındaki yeni gelişmeleri sürekli olarak öğrenirler.

• Veri bilimcilerin birçok kariyer yolu vardır. Veri analistleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri, iş zekası analistleri vb. olarak çalışabilirler.

Bir Veri Bilimci için Gerekli Nitelikler Nelerdir?

Bir veri bilimcisi için gerekli nitelikler hem yumuşak hem de sert becerileri içerir. Zor beceriler alet kutunuzdaki aletler gibidir ve yumuşak beceriler onları nasıl etkili bir şekilde kullandığınızdır. Başarılı bir veri bilimi kariyeri için her ikisi de şarttır.

Hard Skills:

• İstatistik ve Olasılık:

  Veri analizi hipotez testi, korelasyon ve regresyon analizi gibi istatistiksel kavramlara dayanır. Nitelikli bir veri bilimcisi iyi matematik ve istatistik bilgisine sahip olmalıdır.

• Programlama:

  Veri bilimciler verileri işlemek, modeller oluşturmak ve görevleri otomatikleştirmek için Python ve R gibi programlama dillerini kullanır.

• Veri Temizleme:

  Ham veriler işe yaramaz. Veri bilimcileri daha doğru ve tutarlı sonuçlar ve içgörüler için verileri temizlemeli, düzenlemeli ve ön işlemden geçirmelidir. Bu süreç, yinelenen veya gereksiz bilgilerin kaldırılmasını, hataların düzeltilmesini, boş değerlerin doldurulmasını veya çıkarılmasını ve veri formatının analiz için uygun hale getirilmesini içerir.

• Veri Analizi ve Görselleştirme:

  Veriler temizlendikten ve hazır hale geldikten sonra, veri bilimciler verileri keşfeder ve eğilimleri ve kalıpları belirler. Veri görselleştirmeleri oluşturmak için Tableau ve PowerBI gibi araçlar kullanırlar. Görselleştirmeler karmaşık verileri anlaşılır hale getirir, bu da hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcılar için iyidir.

• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme:

  Makine öğrenimi algoritmaları bilgisi, derin öğrenme anlayışı ve yapay zeka kavramları veri bilimcileri için giderek daha önemli hale gelmektedir.

• Bulut Bilişim (Bonus):

  Bulut bilişim bir veri bilimci için olmazsa olmaz değildir, ancak sahip olunması iyi bir şeydir. Veri hacimleri büyüdükçe, depolama ve işleme önem kazanıyor. AWS, Azure veya Google Cloud Platform gibi bulut platformlarına aşina olmak bir veri bilimcisi için artıdır.

Soft Skills:

• İletişim:

  Veri bilimciler karmaşık bulguları ve içgörüleri teknik ve teknik olmayan kitlelere açıklamalıdır.

• İşbirliği:

  Veri bilimciler, iş ihtiyaçlarına yönelik doğru modeller oluşturmak için veri mühendisleri, iş analistleri ve alan uzmanlarıyla birlikte çalışır.

• Problem Çözme:

  Veri bilimi problem çözmeyi içerir. Veri bilimciler zorluklarla başa çıkabilmeli ve anlamlı içgörüler elde etmek için yaratıcı düşünebilmelidir.

Veri Biliminde Kariyer Yapmak İçin Zahmete Değer mi?

Evet, veri bilimi değerli bir kariyerdir. Zorluklardan hoşlanan ve gerekli beceri ve tutkulara sahip kişiler için harika bir kariyer. Veriye ve onun potansiyeline ilgi duyuyorsanız, veri bilimi sizin için mükemmel bir yoldur.

Veri Bilimcilerin Sorumlulukları Nelerdir?

Veri bilimcilerin çalışma döngülerinde 5 ana sorumlulukları vardır:

• Veri toplama ve ön işleme.
• Kalıpları ve eğilimleri belirlemek için EDA (keşifsel veri analizi) gerçekleştirme.
• İstatistiksel modeller ve makine öğrenimi algoritmaları oluşturma.
• Bulguları ve önerileri paydaşlara iletme.
• Veri ürünleri ve çözümleri geliştirmek.

Veri Biliminde Kariyer Ne Kadar Zorludur?

Veri biliminde bir kariyere başlamak ödüllendirici ve zorlu olabilir, karmaşıklıklarında gezinmek için benzersiz bir beceri ve özveri karışımı gerektirir. Veri bilimcileri kod yazmayı bilmeli, matematik ve istatistiği iyi anlamalıdır. Yeni araçları takip etmeli ve yeni şeyler öğrenmeye devam etmelidirler. Büyük miktarda veriyle çalışmak ve faydalı kalıplar bulmak zor bir zihinsel iştir.

Veri bilimcilerin diğer ekiplerden insanlarla birlikte çalışması gerekir. Karmaşık verileri teknik olmayan kişilerin anlayabileceği basit yollarla açıklamaları gerekir. Problem çözmeyi, mantıklı düşünmeyi ve yeni şeyler öğrenmeyi seven biri için veri bilimci olmak zor olsa da çok değerli olabilir. Veri Biliminde Kariyerinize Nasıl Başlayabilirsiniz? Veri bilimi kariyerinize başlamadan önce izlemek istediğiniz yolu seçmelisiniz. Ardından, bir eğitim kampı veya çevrimiçi veri bilimi sertifika programları arayabilirsiniz.

Veri Biliminde Kariyere Nasıl Başlayabilirsiniz?

Veri Biliminde Kariyer Yolları

Veri biliminin farklı kariyer yolları vardır, ancak her yol önemli ve değerlidir. En yaygın veri bilimi kariyerleri şunlardır:

• Veri bilimcisi
• Veri analisti
• Veri mühendisi
• İş zekası analisti
• Veri modelleyici
• Makine öğrenimi mühendisi

Veri Bilimi Kariyerleri için Gelecek Beklentileri

Verilerle dolu bir dünyada yaşadığımız için veri bilimi önemini hiçbir zaman kaybetmeyecek, veri işleri de öyle. Her gün milyonlarca veri üretiliyor ve bu sayı artmaya devam edecek. Gelecekte, veri bilimi kariyerlerinin daha çeşitli olması bekleniyor. Veri bilimi artık geleneksel analitik firmalarıyla sınırlı değil. Gelecekte eğitim, sağlık ve ulaşım da dahil olmak üzere daha da genişleyecek olan birçok alanda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Uzaktan çalışma fırsatı da daha yüksek olacaktır.

Veri Bilimci Maaş Beklentileri

Veri bilimci maaşları konuma, sektöre, deneyim seviyesine ve belirli becerilere bağlı olarak değişir. İşte ABD'deki veri bilimcileri için bazı maaş beklentileri:

ZipRecruiter'a göre itibariyle 2 Mayıs 2024 de,

• Giriş seviyesi veri bilimci maaşları (0 ila 2 yıllık deneyime sahip) yıllık $64,180 (%25) ile $81,730(%75) arasında değişmektedir.

• Orta düzey veri bilimciler (2 ila 5 yıllık deneyime sahip) yıllık $98,500(%25) ile $136,000(%75) arasında kazanmaktadır.

• Kıdemli veri bilimci maaşları (5 ila 10 yıllık deneyime sahip) $118,500 (%25) ile $166,500(%75) arasında değişirken, en çok kazananlar (%90) Amerika Birleşik Devletleri genelinde yıllık $188,000 kazanmaktadır.

Kariyer Olarak Veri Bilimine Geçiş

Bir veri bilimi işine geçmek zaman ve çaba gerektirir. Birçok yeni beceri öğrenmeniz gerekir. İşte dikkate almanız gereken bazı önemli noktalar:

• Mevcut Beceriler:

  Programlama, istatistik, matematik ve belirli bir alan (ör. finans, eğitim, sağlık vb.) konusundaki mevcut bilgilerinize bakın.

• Öğrenme Planı:

  Eksik becerilerinize göre yapılandırılmış bir öğrenme planı oluşturun ve çevrimiçi kurslara, eğitim kamplarına veya derece programlarına katılın. Veri bilimi, programlama dilleri (Python, R, SQL), istatistiksel modelleme, makine öğrenimi algoritmaları ve veri görselleştirme gibi çeşitli becerileri içerir.

• Ağ kurun:

  Veri bilimi buluşmalarına ve konferanslarına katılın veya alandaki profesyonellerle bağlantı kurmak için çevrimiçi topluluklara katılın.

• Sertifikaları göz önünde bulundurun:

  Saygın kuruluşlardan alınan sertifikalar bilginizi doğrulayabilir, bu da CV'nizde bulunması iyi olur.

• Deneyim:

  Gerçek dünya verileriyle deneyim kazanmak için staj ve giriş seviyesi veri işlerine bakın.

Veri Bilimi için Gerekli Nitelikler

Bir işten veri bilimcisine geçiş yaparken, bazı temel nitelikler vardır. Bazı önemli veri bilimci nitelikleri şunlardır:

• Eğitim:

  Bilgisayar bilimleri, istatistik, matematik veya mühendislik alanlarında lisans veya yüksek lisans derecesine sahip olmak her zaman gerekli olmasa da faydalıdır.

• Programlama:

  Python (özellikle NumPy, Pandas, Scikit-learn gibi kütüphanelerle), R ve SQL gibi dillerde yeterlilik şarttır.

• Makine Öğrenimi:

  Makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve kullanmak çok önemlidir.

• Veri Görselleştirme:

  Tableau, Power BI veya Matplotlib gibi görselleştirme araçlarını kullanarak büyük veri kümelerini toplayabilmek, temizleyebilmek, düzenleyebilmek ve manipüle edebilmek önemlidir.

Sonuç

Veri bilimi alanında bir kariyere başlamak veya kariyer değişikliği yapmak zorlu ancak heyecan verici olabilir. Veri odaklı çözümlere olan talep arttıkça veri bilimcileri önemini asla kaybetmeyecektir. Bireyler, gerekli nitelik ve becerilere sahip olarak ve kendilerini sürekli geliştirerek bu alanda başarı için kendilerini konumlandırabilirler.