Veri Bilimcisi Olarak Hayatta Bir Gün

Veri. Çok fazla ağırlık taşıyan dört harfli bir kelime; Kesin olmak gerekirse, her gün 2,5 kentilyon bayt . Her gün üretilen bu çılgın miktarda bilgi, dünya çapındaki organizasyonların yakıtıdır - satış ve pazarlamayı yürütmek, finansal muhasebe, insan kaynakları yönetimi, idari karar alma, sosyal politika planlaması ve çok daha fazlası. Bugün interneti kullanmak kadar basit bir şey yaptıysanız ve bir cep telefonuna göz attıysanız, veri üretmişsinizdir. Kuruluşlar, bilgi toplayan en küçük eylemlerle bu devasa veri yığınlarını nasıl filtreliyor? Veri bilimcisi iş başında. Ve bir veri bilimcisi olarak yaşam, tipik olmaktan başka bir şey değildir.

İş yerinde normal bir gün değil

Veri bilimcisi, kuruluşları için değerli bilgileri toplayabilen, sıralayabilen ve analiz edebilen, verilere aç ve veri seven bir profesyoneldir. Veri bilimi dışında istatistik, Büyük Veri, R programlama, SAS ve Python gibi çeşitli alanlarda uzman olması gerekir.

Alanınız müşteriler ve işletmeler için olağandışı sorunları çözmeyi içerdiğinde, çalışma gününüz normalden farklı olacaktır. Veri bilimcileri, temel nitelikler olarak esneklik, yaratıcı düşünme ve uyarlanabilirlik gerektiren farklı sorunlarla ilgilenir. Öyleyse, bir veri bilimcisi tam olarak ne yapar?

Verilerle Çalışmak

Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, veri sorunlarını anlamak ve çözüm bulmak için önemli bir zaman ayrılmıştır.

Veri Bilimi Sorunlarını Tanımlayın

Bir veri bilimcisinin attığı ilk adım, bir iş problemini veya veri bilimi problemini belirlemektir. Bunu yapmak için, çeşitli bakış açılarından bakmaları ve benzersiz içgörüler getirecek doğru soru setine ulaşmak için birden fazla soru sormaları gerekir. Veri analisti ne iş yapar ? Sorunlu noktayı ele almak için veri modellerini ve analizini planlamak için bu benzersiz bilgileri kullanın. İş veya veri sorunu, veri bilimcisinin değil, iş veya paydaş perspektifinden çerçevelenir.

Ham Veri Toplama

Bir sonraki adım, ilgili tüm bilgileri elde edebilecekleri veri kaynaklarını bulmaktır. Veri hatlarını araştırmaları, birkaç konu ve konuyu incelemeleri ve tüm bilgileri tek bir yerde özümsemeleri gerekebilir. Aradıkları bilgiler kuruluşta hazırsa, ek veri toplamaları gerekmeyebilir.

Veri bilimcileri, ilk elden bilgi almak ve yeni veri kümeleri oluşturmak için görüşmeler ve geri bildirim anketleri de yapabilir. Veri toplama, temizleme ve kategorilere ayırma işlevi, bazen günlerinin yüzde yetmişine varan maksimum süreyi alır.

Sorunu çözmek için Yaklaşımı seçin

Bir veri yöneticisi ne yapar diye merak ediyorsanız , işte cevabınız. Veriler toplanıp organize edildikten sonra, veri yöneticisi probleme uygun bir çözüm yaklaşımı seçer. Birkaç algoritmik, matematiksel ve istatistiksel yaklaşım onların emrindedir – iki sınıflı sınıflandırma, çok sınıflı sınıflandırma, regresyon, kümeleme, güçlendirilmiş öğrenme algoritması ve daha fazlası.

Derinlemesine analiz yapın

Yukarıdaki işlevler sıkıcı görünebilir, ancak bir veri bilimcisi, hepsini gerçekleştirmek için bilgisayar modelleri ve programları oluşturur. Bir veri bilimcisinin kritik bir sorumluluğu, sorunla ilgili bilgileri toplamak ve düzenlemek için özelleştirilmiş ürünler ve otomatik makine öğrenimi modelleri tasarlamaktır. Dijitalleştirme ve makine öğrenimi, veri bilimcisinin yüksek kaliteli içgörüler aracılığıyla iş sorunlarını çözmesine ve daha iyi karar vermeyi teşvik etmesine yardımcı olur.

İnsanlarla çalışmak

Bir veri bilimcisinin hiçbir zaman tam bir izolasyon içinde çalıştığını anlamak önemlidir. Gerçek hayatta veri bilimi , iş problemlerinin uzman ekipler tarafından çözülmesini içerir. Bir veri bilimcisinin işiyle ilgili her şey veriyle ilgilidir ve çeşitli ekiplerle – dahili ve harici – toplantılar da öyle.

İşin önemli bir kısmı verilerle çalışmayı gerektirse de, nihai hedef bir iş sorununu çözmektir. Ve bu amaçla, veri bilimcisi strateji ekibiyle birlikte çalışır. Çoğu zaman, bu paydaşlar veri uzmanı değildir. Bu nedenle, bir veri bilimcisinin bulgularını daha basit, teknik olmayan bir dilde açıklamak için orta düzeyde iyi iletişim becerilerine sahip olması gerekir. Sunumlar ve akış çizelgeleri görsel göstericiler olarak çalışır ve bu nedenle veri bilimcisi bunları oluşturmakta genellikle iyidir.

Sanayi ile Çalışmak

Veri bilimcilerinin yaptıklarından daha fazlasının olup olmadığını mı merak ediyorsunuz ? Evet. Dünyanın sistemleri sürekli bir akış halindedir. Ve bu nedenle, toplanan veriler de sayı ve nitelik olarak değişir. Veri bilimcileri esnek olmalı ve değişimle çalışmaya istekli olmalıdır. Sürekli olarak yeni bilgiler toplanmaktadır ve bazen verileri sıralamak ve ilgili girdileri almak için yeni veri modellerinin oluşturulması gerekir. Bir veri bilimcisi, değişimin boyutunu öğrenmek ve ölçmek için haber bültenlerini, endüstri bloglarını, hükümet politikalarını, tartışma forumlarını, konferansları, ağ oluşturma oturumlarını ve akran gruplarını takip eder.

Büyüme ile Çalışmak

Orta Doğu'da teknoloji odaklı birkaç şirketin mağaza açmasıyla, veri bilimcilerine olan talep önemli ölçüde arttı. Covid-19 pandemisi ayrıca birkaç işletmeyi çıkmaza soktu. Ancak veri bilimi, sorunların üstesinden gelmenin ve yeni çözümler geliştirmenin yolları hakkında sürekli bilgi paylaşarak değişikliklere ayak uydurmaya yardımcı oldu. Endüstri çok popüler; 2021'de 64 milyar USD değerinde ve 2027'de 100 milyar USD'den fazla olması bekleniyor. (Statista)

Bir veri bilimcisi olarak nasıl büyüyebileceğiniz aşağıda açıklanmıştır:

• Junior Data Scientist: SQL ve Python gibi temel teknik becerileri geliştirmek için çalışırlar, veri görselleştirme için modeller kullanırlar ve belirsiz olanlar yerine belirli veri problemleriyle çalışırlar. Küçük veri bilimcilerine tamamlamaları için bir görev verilir ve yeni bir tane bulmak için donanımlı değildir.
• Yardımcı Veri Bilimcisi: Orta seviyede, daha önemli projelerle ilgilenen ve iş problemlerini daha iyi anlayan gelişmiş katkıda bulunanlar haline gelirler. Sorguları çalıştırmak yerine yeni modeller planlıyor ve tasarlıyor olacaklardı. Bir ortak veri bilimcisi, görevleri seçme konusunda daha fazla özerkliğe sahiptir.
• Kıdemli Veri Bilimcisi: Yılların deneyimine sahip kıdemli bir veri bilimcisi, bu kariyer yolunda atılmış son adımdır. Ekiplere liderlik etmeleri, veriler ve modeller konusunda oldukça hassas olmaları ve genellikle baştan sona çözümler geliştirmeleri beklenir. Genellikle stratejik toplantılara katılan ve iş sorununu tam olarak anlayan kişilerdir.

Veri Bilimcisi, heyecan verici bir kariyer seçeneği

Veri Bilimcisi olmak, günümüz iş dünyasının en heyecan verici, bilgili ve göz alıcı işlerinden biridir. Kuruluşlar, karar vermede verilerin önemini fark eder. Hangi pazarlara ulaşacağınızı bilmiyor musunuz? Veriler yardımcı olacaktır. Hedef kitlenizin satın alma davranışını anlamıyor musunuz? Veriler içgörü sağlayacaktır. Araba lastiğini nasıl değiştireceğinizi bilmiyor musunuz? Veriler gününüzü kurtaracak. En küçük kararlardan en önemli kararlara kadar veriler, çözümünüzü bulmanızı sağlayacaktır. Ve bu cevapları sağlamak, bu rolün en tatmin edici yönüdür.

Çoğu kuruluş, ileri dereceli veri bilimcileri arar. Siz de bir veri bilimcisi olabilirsiniz ve daha önce kodlama deneyimine ihtiyacınız yok. upGrad'ın İş Karar Verme için Veri Biliminde Profesyonel Sertifika Programı, size sıfırdan başlamayı ve yeni nesil bir veri bilimi uzmanı olmayı öğreten bir temel kursudur. Seçkin fakülteler, anlayışlı endüstri projeleri ve bilgi testi vaka çalışmaları tarafından sunulan son teknoloji bir müfredat ile bu kurs, veri bilimi kariyer yolunun zirvesine ulaşmak için ihtiyacınız olan her şeyi size sağlayacaktır.

Verileri toplama, anlama, alma ve daha doğrudan anlamak ve büyük iş sorunlarını çözmek için işleme yeteneği, pandemi sonrası dünyada daha da kritik bir beceri olacaktır. Veri bilimcilerinin ne yaptığını öğrenin ve bir veri bilimi uzmanı olarak iz bırakın.