Veri bilimi kariyerine başlamak için, bu alanın günümüz veri odaklı dünyasındaki bağlamını ve önemini anlamak çok önemlidir. Her saniye devasa miktarda veri üretiyoruz. Bu bilgi çağına bu kadar çok veri ile veri bilimi - verilerden değerli bilgiler elde etme süreci - popülerlik kazanmaktadır.

Şirketler artık veri odaklı çözümler ve kararlar için veri bilimcileri aramaktadır. Veri bilimi yükselişteyken, "bir veri bilimcisi nasıl olunur" sorusu her gün artmaktadır. Veri bilimi kariyerine başlamak için, bu blog yazısı size yolu gösterecek önemli ipuçlarını açıklayacaktır.

Neden Veri Bilimcisi Olunmalı?

Bir veri bilimcisi olmanın nedenleri oldukça ikna edicidir, özellikle günümüz veri odaklı ortamında. Çeşitli sektörlerde birçok şirket veri bilimini benimsemiş, bunun başarılı olma ve büyüme üzerindeki kritik rolünü fark etmiştir. Veri bilimcileri iş dünyasında ve sağlık, pazarlama, üretim ve eğitim gibi çeşitli alanlarda önemli katkılar sağlamaktadır. Karmaşık verileri analiz etme ve yorumlama yetenekleri paha biçilmezdir, stratejik kararları ve yenilikleri yönlendirerek kuruluşları rekabetçi ve ileri görüşlü tutmaktadır. İşte bir veri bilimcisi olmanın beş nedeni:

• Veri bilimcileri verileri manipüle ederek, analiz ederek ve yorumlayarak karmaşık sorunları ve zorlukları aşarlar. Daha sonra verileri, bir şirketin eğilimlerini, koşullarını, satışlarını vb. iyileştirmeye yardımcı olan güçlü bir bilgi kaynağına dönüştürürler.

• Veri bilimcileri teknoloji endüstrisindeki en yüksek ücretli mesleklerden biridir. Indeed'e göre, 29 Nisan 2024 itibarıyla ABD'deki veri bilimcilerinin ortalama yıllık maaşı 124,33 $ iken, Payscale'e göre Almanya'da 2024'te 56,400 €'dur.

  

• Veri bilimi teknik beceriler ve problem çözme yeteneklerini birleştirir. Farklı becerileri kullanmayı sevenler için harika bir fırsat sunar.

• Veri bilimcileri, sürekli olarak alanlarındaki yeni gelişmeleri öğrenmektedir ve bu gelişmeler yeni yöntemler, araçlar ve teknolojilerle sürekli değişmektedir ve genişlemektedir.

• Veri bilimcileri birçok kariyer yolu sunar. Veri analisti, makine öğrenimi mühendisi, veri bilimcisi, iş zekası analisti gibi çeşitli pozisyonlarda çalışabilirler.

Bir Veri Bilimcisinin Gereken Nitelikleri Nelerdir?

Bir veri bilimcisinin gerekli nitelikleri hem yumuşak becerileri hem de sert becerileri içerir. Sert beceriler, alet çantanızdaki araçlar gibidir, yumuşak beceriler ise bunları etkili bir şekilde nasıl kullanacağınızı ifade eder. Başarılı bir veri bilimi kariyeri için her ikisi de şarttır.

Sert Beceriler:

• İstatistik ve Olasılık:

  Veri analizi, hipotez testleri, korelasyon ve regresyon analizi gibi istatistiksel kavramlara dayanır. Nitelikli bir veri bilimcisinin iyi bir matematik ve istatistik bilgisine sahip olması gerekir.

• Programlama:

  Veri bilimcileri verileri manipüle etmek, 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 elde etmek için verileri temizlemeli, düzenlemeli ve ön işlemden geçirmelidir. Bu süreç, yinelenen veya gereksiz bilgilerin kaldırılmasını, hataların düzeltilmesini, boş değerlerin doldurulmasını veya atılmasını ve verinin analiz için uygun formatta olmasını içerir.

• Veri Analizi & Görselleştirme:

  Veri temizlendikten ve hazır hale getirildikten sonra, veri bilimcileri bunu keşfeder ve eğilimler ve kalıplar 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 avantajlıdır.

• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme:

  Makine öğrenimi algoritmalarına dair bilgi, derin öğrenme anlayışı ve yapay zeka kavramları, veri bilimcileri için giderek daha önemli hale geliyor.

• Bulut Hesaplama (Bonus):

  Bulut hesaplama, bir veri bilimcisi için zorunlu olmasa da iyi bir seçimdir. Veri hacimleri arttıkça, depolama ve işleme önem kazanmaktadır. AWS, Azure veya Google Cloud Platform gibi bulut platformlarına aşinalık, bir veri bilimcisi için artı bir unsurdur.

Yumuşak Beceriler:

• İletişim:

  Veri bilimcileri karmaşık bulguları ve içgörüleri teknik ve teknik olmayan kitlelere açıklamak zorundadır.

• İşbirliği:

  Veri bilimcileri, iş ihtiyaçlarına uygun doğru modeller oluşturmak için veri mühendisleri, iş analistleri ve alan uzmanları ile birlikte çalışır.

• Problem Çözme:

  Veri bilimi, problemleri çözmeyi içerir. Veri bilimcileri zorluklarla başa çıkabilmeli ve anlamlı içgörüler elde etmek için yaratıcı düşünmelidir.

Veri Biliminde Bir Kariyer Değmeye Değer mi?

Evet, veri bilimi değerli bir kariyerdir. Zorluğu seven ve gerekli becerilere ve tutkulara sahip insanlar için harika bir seçenektir. Eğer verilerin potansiyeline ilgi duyuyorsanız, veri bilimi sizin için mükemmel bir kariyer yoludur.

Veri Bilimcilerinin Sorumlulukları Nelerdir?

Veri bilimcilerin iş döngülerinde 5 ana sorumluluğu vardır:

• Veri toplama ve ön işleme.

• Kalıpları ve eğilimleri belirlemek için EDA (keşifsel veri analizi) gerçekleştirmek.

• İstatistiksel modeller ve makine öğrenimi algoritmaları oluşturmak.

• Bulguları ve önerileri paydaşlara iletmek.

• Veri ürünleri ve çözümleri geliştirmek.

Veri Biliminde Kariyer Ne Kadar Zor?

Veri bilimi kariyerine başlamak ödüllendirici ve zorlayıcı olabilir, karmaşıklıklarını aşmak için benzersiz bir beceri seti ve özveri gerektirir. Veri bilimcileri kod yazmayı bilmeli ve matematik ve istatistik konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalıdır. Yeni araçları öğrenmeli ve sürekli olarak kendilerini geliştirmelidirler. Büyük miktarda veri ile çalışmak ve faydalı kalıplar bulmak zihin yoran bir iştir.

Veri bilimcileri diğer ekiplerle de çalışmak zorundadır. Karmaşık verileri, teknik olmayan insanların anlayabileceği basit bir şekilde açıklamalıdırlar. Problemleri çözmeyi, mantıklı düşünmeyi ve yeni şeyler öğrenmeyi seven biri için, veri bilimcisi olmak oldukça değerli bir deneyim olabilir, zorlu olsa da. Veri Biliminde Kariyerinizi Nasıl Başlatırsınız Veri bilimi kariyerinize başlamadan önce, hangi yolu takip etmek istediğinizi seçmelisiniz. Ardından, bir boot camp veya çevrimiçi veri bilimi sertifika programları arayabilirsiniz.

Veri Biliminde Kariyerinizi Nasıl Başlatırsınız

Veri Biliminde Kariyer Yolları

Veri biliminde farklı kariyer yolları vardır, ancak her yol önemlidir 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 İçin Gelecek Beklentileri

Veri ile dolu bir dünyada yaşıyoruz, veri biliminin önemi hiç kaybolmayacak, veri işleri de öyle. Her gün milyonlarca veri üretilmekte ve bu üretim devam edecektir. Gelecekte, veri bilimi kariyerlerinin daha çeşitli olması beklenmektedir. Veri bilimi artık sadece geleneksel analitik firmalarla sınırlı değildir. Eğitim, sağlık hizmetleri ve ulaşım gibi birçok alanda geniş bir uygulama yelpazesi vardır ve gelecekte daha da genişleyecektir. Uzaktan çalışma fırsatları da daha yüksek olacaktır.

Veri Bilimcisi Maaş Beklentileri

Veri bilimcisi maaşları, konum, sektör, deneyim seviyesi ve özel becerilere bağlı olarak değişmektedir. İşte ABD'deki veri bilimcileri için bazı maaş beklentileri:

2 Mayıs 2024 itibarıyla, ZipRecruiter'a göre,

• Başlangıç seviyesindeki veri bilimcisi maaşları (0'dan 2 yıla kadar deneyimle) yıllık 64,18 $ (25. yüzde) ile 81,73 $ (75. yüzde) arasında değişmektedir.

• Orta düzey veri bilimcileri (2'den 5 yıla kadar deneyimle) yıllık 98,500 $ (25. yüzde) ile 136,000 $ (75. yüzde) arasında kazanmaktadır.

• Kıdemli veri bilimcisi maaşları (5'ten 10 yıla kadar deneyimle) yıllık 118,500 $ (25. yüzde) ile 166,500 $ (75. yüzde) arasında değişmektedir, en yüksek kazananlar (90. yüzde) ABD genelinde yıllık 188,000 $ kazanmaktadır.

Bir Veri Bilimcisi Olarak Geçiş Yapmak

Veri bilimi işine geçiş yapmak zaman ve çaba gerektirir. Birçok yeni beceri öğrenmeniz gerekir. İşte dikkate almanız gereken bazı ana noktalar:

• Mevcut Beceriler:

  Programlama, istatistik, matematik ve belirli bir alan (örneğin; finans, eğitim, sağlık hizmetleri vb.) konusunda mevcut bilginizi gözden geçirin.

• Öğrenme Planı:

  Eksik olan becerilerinize dayalı bir yapılandırılmış öğrenme planı oluşturun ve çevrimiçi kurslar, boot camp'ler veya lisans programlarına katılın. Veri bilimi, programlama dilleri (Python, R, SQL), istatistiksel modelleme, makine öğrenimi algoritmaları ve veri görselleştirme gibi çeşitli becerileri içerir.

• Ağ:

  Veri bilimi buluşmalarına ve konferanslara katılın ya da alandaki profesyonellerle bağlantı kurmak için çevrimiçi topluluklara katılın.

• Sertifikaları Düşünün:

  Saygın kuruluşlardan alınan sertifikalar, bilginizi doğrulamak için faydalıdır ve CV'nizde bulundurmanız iyi olur.

• Deneyim:

  Gerçek dünyadaki verilerle deneyim kazanmak için staj ve başlangıç seviyesindeki veri işlerine bakın.

Veri Bilimi İçin Gerekli Nitelikler

Bir işten veri bilimciliğine geçerken bazı temel nitelikler vardır. Bazı önemli veri bilimci nitelikleri şunlardır:

• Eğitim:

  Bilgisayar bilimi, istatistik, matematik veya mühendislik alanında lisans veya yüksek lisans diplomasına sahip olmak faydalıdır, ancak her zaman zorunlu değildir.

• Programlama:

  Python (özellikle NumPy, Pandas, Scikit-learn kütüphaneleri ile), R ve SQL gibi dillerde yeterlilik esastır.

• Makine Öğrenimi:

  Makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve kullanmak kritik öneme sahiptir.

• Veri Görselleştirme:

  Büyük veri kümelerini toplamak, temizlemek, düzenlemek ve manipüle etmek için Tableau, Power BI veya Matplotlib gibi görselleştirme araçlarını kullanabilmek önemlidir.

Sonuç

Veri biliminde kariyer başlatmak veya geçiş yapmak zorlu ama heyecan verici olabilir. Veri bilimcileri, veri odaklı çözümlere olan talep arttıkça önemlerini asla yitirmeyeceklerdir. Gerekli niteliklere ve becerilere sahip olunması ve sürekli olarak kendini geliştirilmesi halinde, bireyler bu alanda başarı için kendilerini konumlandırabilirler.