Veri Bilimcisi İş Tanımı - İş Rehberi

Tek bir dalda uzmanlaşmak artık örgütlerin bireylerde aradığı bir şey değil. Rekabetçi STEM pazarında başarılı olmak için geniş bir beceri yelpazesiyle birden fazla sorumluluğu bir araya getirme yeteneği gereklidir. Veri Bilimi, ilgili ve yapılandırılmış verilerle işletmelere değer katmak için bilim ve endüstri bilgisini birleştiren çok disiplinli bir sektördür.

Bir Veri Bilimcisi, gürültüyle dolu yapılandırılmamış veri yığınları arasında kendi yolunu bularak şirketlerin bunlardan değerli içgörüler elde etmesine yardımcı olur. Günümüzde veri toplama, kullanıcı davranışını değerlendirmek ve endişelerine uygun çözümler sunmak için önemlidir. Bununla birlikte, veri toplamak kolay olsa da, ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için içinde gezinmek göründüğü kadar zordur. Bir Veri Bilimcisi tek başına veri toplama ve analizini basitleştirmeyi başarır, bu nedenle dünya çapında en çok aranan kariyer seçeneklerinden biridir.

Bu alanın teknik verimliliğini algılayan Veri Bilimcisi iş tanımı, teknik becerilere, analitik becerilere ve deneyime son derece odaklanır. Data Scientist iş tanımı ve iş kılavuzu hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.

Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilimi, teknolojik içgörüler elde etmek için birlikte çalışan birden fazla bilimsel disiplinin bir derlemesidir. Veri Bilimi, tonlarca veriden değerli bilgileri toplamak için programlama becerilerini, istatistikleri, alan uzmanlığını ve analitik becerileri birleştirir. Bir işletme tarafından bireylerden toplanan veriler yapılandırılmamış biçimdedir. Veri Bilimcisi olarak çalışan bir kişi, bu yapılandırılmamış veri formları aracılığıyla eyleme geçirilebilir içgörüler elde edebilir.

Veri Bilimi, gerekli olanı gerçekleştirmek için birden fazla araç kullanır, çünkü veriler, işletme yöneticileri tarafından kullanılmadan önce, verilerin tüketilebilir bir forma sahip olması gerekir. Veri Bilimcileri, incelemek, kalıpları bulmak, temizlemek, düzenlemek ve ardından bunları hem teknoloji hem de teknoloji dışı profesyonellerin kolayca anlayabileceği bir sarf malzemesi biçiminde yeniden şekillendirmek için büyük gerçek zamanlı veri kümeleri aracılığıyla çalışırlar. Ayrıca, güvenilir veriler geniş bir uygulama yelpazesi aracılığıyla kullanılır.

Bir Veri Bilimcisi rolünün önemi, onu en çok talep gören, kazançlı kariyer seçeneklerinden biri haline getiriyor.

Veri Bilimcisi Rolleri ve Sorumlulukları

Veri Bilimcileri hem teknoloji hem de teknoloji dışı alanlarda yer almak zorundadır. Bu nedenle, sorumlulukları birkaç sektöre yayılmıştır. Veri Bilimi bilgisi, iş profili hakkında çok şey açıklasa da, bir Veri Bilimcisinin oynaması gerekebilecek başka çeşitli özel roller ve sorumluluklar vardır.

• Yönetim: Bir Veri Bilimcisi rolü, şirketi iyileştirmeye ve daha iyi fırsatlara doğru itmeye yönelik önemli veri odaklı katkılarıyla yönetime katkıda bulunur. Pozisyondaki kişi, bir markanın teknik yeteneklerini güçlendirmekten sorumludur.
• Analitik: Veri Bilimcileri, veri toplamayı değerlendirmek, eğilimleri anlamak ve ardından iş modelinde başarılı uygulamasına yönelik içgörülere uygun olarak en kârlı olanları kullanmak için karmaşık istatistiksel modelleri yöneterek yüksek bir konumda çalışır.
• Planlama: Veri görselleştirme, Veri Bilimcisi rolünün önemli bir yönüdür. Veri görselleştirme, alınan içgörülerin sunulmasına yardımcı olur. Görselleştirmeyi basit, tüketilebilir bir veri tasviri için planlamak, onu kullanmak için gereklidir. Planlama, raporları en yüksek hassasiyetle derlemek için veri mühendisleri, analistler ve iş analistleri gibi diğer rollerle ekip çalışmasını da içerir.
• İşbirliği: Veri Bilimcisi olarak çalışmak, sizi teknoloji ve teknoloji dışı kişilerle çalışmaya yönlendirir. Bir Veri Bilimcisi olarak, rol, kapsamlı planlama ve uygulama için bu taraflar arasında bir ilişki sürdürmenizi gerektirir.

Mevcut Pazarda Veri Bilimcilerinin Önemi

Dünya çapında büyük verilerin ortaya çıkması, Veri Bilimcisi olarak kariyer arayan bireyler için sayısız fırsat çekiyor. Önde gelen teknoloji alanlarından biri olan ABD, teknoloji pazarında sunulan Veri Bilimcisi fırsatlarının sayısında üstel bir büyüme yaşıyor. LinkedIn'in yükselen 2020 iş raporu , rolün %37'lik bir yıllık büyüme gördüğü için Data Science'ı 3 numaraya yerleştirdi.

Fırsat grafiği yükselmeye devam ederken, pazarda Veri Bilimcisi rolünde insan sıkıntısı yaşanıyor . Ancak, dünya genelinde Veri Bilimcilerine olan talep hızla artıyor. Bu nedenle, profesyoneller mevcut iş piyasasında alakalı kalabilmek için becerilerini tazelemelidir.

Veri Bilimcisi Olarak Kariyer Takip Etmek: Başlarken

Veri Bilimcilerine olan talep artmaya devam ederken, eğitim kurumları, öğrencileri başarılı bir STEM kariyerine doğru eğitmek için çeşitli veri bilimi uzmanlık kursları sunmaktadır. Bir Veri Bilimcisi kariyerine şu şekilde devam edebilirsiniz:

• Teknoloji odaklı bir rol olmak, Veri Bilimi adaylarının STEM derecesine sahip olmasını gerektirir. Bu nedenle, lisansınızı ilgili alanda, örneğin Bilgisayar Bilimi, Matematik, Bilgi Teknolojisi veya Yazılım Mühendisliğinde BA veya BSc'yi tamamlamak bir zorunluluktur.
• Veri Bilimi veya Makine Öğreniminde ek sertifikalar ve diplomalar önemlidir.
• Stajlara, hackathonlara ve diğer programlama etkinliklerine katılım.
• Özgeçmişiniz, bir Veri Analisti veya Veri Bilimcisi olarak geniş bir deneyim sunmalıdır.
• Programlama dillerinde yeterlilik esastır.
• Bir disiplinde yüksek lisans programını tamamlamak zorunlu değildir, ancak özgeçmişinize değer katabilir.

Yetenek gerekli

Data Scientist, aşağıdakiler gibi Data Scientist iş tanımının uygunluk kriterlerine uyması için gerekli bir dizi beceri ve nitelik gerektiren zorlu bir roldür:

• Makine Öğrenimi/ Derin Öğrenme
• Bulut bilişim
• Veri goruntuleme
• Bilgisayar Bilimi İlkeleri
• Veri madenciliği
• İstatistiksel analiz
• İstatistik ve olasılık
• Büyük Veri Çerçevesi
• İstihbarat Araçları
• Veritabanı Yönetimi

Bu teknik becerilerin yanı sıra, bir Veri Bilimcisi rolü, seçim sürecinden geçmek için gerekli olan özel yumuşak becerileri son derece gerektirir. Analitik beceriler, etkili iletişim, Problem çözme becerileri, İş Sezgisi, eleştirel düşünme, liderlik ve merak, bir Veri Bilimcisinin sahip olması gereken en önemli becerilerden bazılarıdır.

Özgeçmişinizi Profesyonel Sertifikalarla Güçlendirin

Uygun beceri seti ve deneyimin yanı sıra, en iyi ABD Üniversitesi olan Maryland Üniversitesi'nden Veri Biliminde Profesyonel Sertifikanın eklenmesiyle özgeçmişiniz çok daha parlak olabilir. önde gelen eğitim portalı upGrad tarafından sunulmaktadır. Kurs, Veri Biliminde Veri Bilimcisi, Analist ve daha fazlası olarak kariyerlerini güçlendirmek isteyen öğrenciler için özel olarak tasarlanmıştır.

Program, endüstri profesyonellerinin ve deneyimli öğretim üyelerinin uzman rehberliğinde, önceki eğitim çalışmaları yoluyla veri bilimi becerileri edinme fırsatı bulamayan öğrencilere talep edilen becerileri kazandırmak için küratörlüğünü yapıyor. Sertifika hem öğrenciler hem de çalışan profesyoneller için oluşturulmuştur ve upGrad'ın esnek öğrenme programı, kendi hızınızda öğrenme özgürlüğü verir.

85'den fazla ülkede 40.000'den fazla öğrenciden oluşan bir öğrenim tabanıyla upGrad, öğrencileri takipçi değil endüstri lideri olarak eğitmek için bunun gibi sertifika programlarını gururla genişletiyor. Sınıfının en iyisi içerik, uygulamalı projeler, 7/24 öğrenci desteği ve kariyer yardımı, öğrencilerin platform aracılığıyla elde edebilecekleri ek avantajlardır. Daha fazla bilgi için upGrad'ı ziyaret edin!

Çözüm

Şimdiye kadar, piyasada bir Veri Bilimcisi olarak bir işi paketlemenin önemini, inceliklerini ve çeşitli gerekliliklerini anlamış olmalısınız. Ne yazık ki, en çok aranan kariyer, bir çalışan sıkıntısı ile karşı karşıyadır, ancak bu, sektörde bir iş bulmak isteyen birçok insan için iyi bir haberdir. Doğru beceriler, güçlü bir özgeçmiş ve alan bilgisi, rekabetçi pazarda ilerlemenize yardımcı olabilir.