Efsane Bozuldu: Veri Biliminin Kodlamaya ihtiyacı yok

Veri bilimi kariyerleri için küresel pazar hızla artıyor ve 2019'dan 2024'e kadar %30'luk bir CAGR'de büyümesi bekleniyor. Veri Bilimi yavaş yavaş bilgisayar bilimi endüstrisindeki en önemli alanlardan biri haline geliyor. Bunun nedeni, daha fazla işletmenin veri toplama, performans analizi, trend tahmini ve gelir maksimizasyonu için gelişmiş veri bilimi teknolojilerini benimsemesidir.

Veri bilimi kariyer yolu ile ilgili yaygın bir yanlış anlama, kodlama ve bilgisayar algoritmalarında yetkin olmanızı gerektirmesidir. Ancak veri bilimi, istatistik, matematik, veri görselleştirme, regresyon, hata çözme vb. gibi daha birçok konudan oluşur. Verilere dayanır ve onunla ne yaptığınızla çok ilgisi vardır, nasıl yapılacağıyla değil.

Veri Bilimi nelerden oluşur?

Veri bilimi kariyerinde profesyoneller, bir şirketin strateji oluşturmasına yardımcı olacak tüketici tercihleri ​​ve pazarlama eğilimleri gibi kalıpları bulmak için büyük miktarda veri veya bilgi üzerinde çalışır. Bu tür veriye dayalı karar verme yetenekleri, pazarlama, ürün tasarımı, gelir yaratma, marka bilinirliği vb. için gereklidir.

Bir veri bilimcisi olarak ustalaşmanız gereken başlıca üç beceri seti şunlardır:

1. Gerçek dünya problemlerini olabildiğince çabuk çözmek için matematiksel akıl yürütme.
2. Gözlemlerinizi ve sonuçlarınızı açıklamak için iletişim becerileri.
3. Büyük veriler ve yapıları ile çalışmak ve iş politikalarını şekillendirmek için analitik araçlar ve yazılımlar .

Veri Biliminde gerekli beceriler

Python, R ve Java gibi programlama dilleri aracılığıyla Kodlama bilmek iyi olsa da, Kodlama konusunda uzman olmamak, veri biliminde başarılı bir kariyere giden kapıları kapatmaz. Öğrenebileceğiniz birkaç temel teknik ve yumuşak beceri vardır.

1. İstatistikler

Verilerle çalışırken, organizasyonun gerektirdiği şekilde ham verilerden hayati bilgileri nasıl çıkaracağınızı bilmeniz gerekir. Ardından, istatistiksel analiz, grafik temsiller ve regresyon teknikleri kullanarak birleştirilmiş verilerden faydalı modeller çıkarmanız gerekir.

Veri biliminde bir kariyer için uzmanlaşmanız gereken temel kavramlar olasılık, örnekleme, veri dağıtımı, hipotez testi, korelasyon, varyans ve regresyon teknikleridir. Ayrıca, verileri daha sonra kullanmak üzere iyileştirmek için veri modelleme ve hata azaltma süreçleri için farklı istatistiksel yöntemler öğrenmeniz gerekecektir.

2. Veri ELT

Veri çıkarma, veri yükleme ve veri dönüştürme (Veri ELT) süreçleri, veri bilimi ve analitikte çok önemli becerilerdir. Bir veri bilimcisi, bu bölümlerde yer alan işlevleri yönetir.

İlk adım olan veri çıkarma, veri çıkarma araçlarını kullanarak dosyalar, veritabanı yönetim sistemleri, NoSQL veritabanları, kullanıcı izleme web siteleri vb. gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamayı içerir . Toplanan bu veriler daha sonra iş mantığına göre değer sağlayan bir uygulamaya dönüştürülür. Veriler temizlendikten, fazlalık ortadan kaldırıldıktan ve manipüle edildikten sonra veri entegrasyonu yapılır ve veri ambarına gönderilir. Son olarak, veri bilimcisi bunu raporlama ve analiz için bir veri ambarına yükler.

3. Keşifsel Veri Analitiği

Veri tartışması ve birlikte keşif, keşif amaçlı veri analitiği olarak bilinir. Veri bilimcileri için temel bir beceri oluştururlar. Tüm hatalardan kurtulmak için verileri temizlemeyi, iş kullanımı için doğrulamayı, daha sonraki işlemler için yapılandırmayı ve standartlaştırmayı içerir.

Kodlama konusunda kendinize güvenmiyorsanız, aşağıdaki keşif amaçlı veri analizi araçlarını deneyebilirsiniz:

• Microsoft Excel
• Hızlı Madenci
• üçlü
• Weka
• Tablo Kamu
• Veri Bilimi Stüdyosu
• Tanagra Projesi
• BIÇAK

Bu araçlar, veri görselleştirme, kümeleme, gerileme, dağıtım vb. için gelişmiş makine öğrenimi modelleriyle çalışmanıza yardımcı olacaktır.

4. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi tekniklerini, araçlarını ve algoritmalarını kullanarak tahmine dayalı modelleme, veri biliminde bir kariyer için çok önemlidir. İyi kavramanız gereken kavramlar ağaç modelleri, regresyon algoritmaları, kümeleme, sınıflandırma teknikleri ve anomali tespitidir. İnternette herhangi bir Python kodu yazmak zorunda kalmadan veri kümeleri üzerinde çalışmanıza yardımcı olacak çok sayıda yazılım vardır.

Makine öğrenimi, iş kararları vermek için verileri ve modellerini görselleştirmenin harika bir yoludur. Müşteri-son toplantılarında yararlı olan çizelgeler, grafikler, histogramlar ve diğer grafikler tasarlamak için Grafik Kullanıcı Arayüzü (GUI) araçlarının yardımını alabilirsiniz.

5. Büyük Veri İşleme Çerçeveleri

Büyük bir veri işleme çerçevesi, veri ön işleme, modelleme, dönüştürme ve hesaplama verimlilikleriyle ilgilenir. Bir veri bilimcisinin bugün bilmesi gereken en önemli çerçeveler şunlardır:

• Hadoop
• Kıvılcım
• Apache Flink'i
• Apaçi Fırtınası
• Apaçi Samzası

Bir veri bilimcisinin azami dikkat göstermesi gereken beceri, belirli bir veri kümesinden yüksek değerli çıkarımlar yapabilme yeteneğidir. Bu iş anlayışları daha sonra şirketin pazarlama ve satış bölümünün geliştirilmesine yardımcı olacaktır. Yukarıda bahsedilen büyük veri işleme çerçeveleri tam da bu konuda size yardımcı olacaktır.

Veri Bilimcisi Kariyer Yolu

Veri bilimindeki kariyerinize başlamak için yukarıda listelenen becerilerde teorik bilgi ve uygulamalı deneyim kazanmaya başlayabilirsiniz. IIIT Bangalore tarafından upGrad ile birlikte sunulan Veri Biliminde Yönetici Programı gibi çevrimiçi kurslara dönebilirsiniz .

Bu, profesyonel danışmanlar altında 400+ saatlik video içeriği, 60+ endüstriyel proje ve 40+ canlı oturum aracılığıyla gerekli tüm veri bilimi konularını size öğreten 12 aylık bir çevrimiçi sertifika programıdır. Çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır ve aşağıdaki konuları kapsar:

• Python programlamaya giriş (Temel bilgileri öğreneceksiniz)
• Çıkarımsal istatistik
• Hipotez testi
• Doğrusal regresyon
• Ağaç modelleri
• kümeleme
• Tablo görselleştirme
• Hikaye anlatımı vaka çalışması
• Doğal dil işleme
• Sinir ağlarına giriş

Uber arz-talep çalışması, Telekom kayıp vaka çalışması ve IMDb film derecelendirme çalışması gibi sektör projeleriyle bu kurs, öğrenciyi ileri veri bilimi becerileriyle donatmayı amaçlar. Ayrıca, bu alanda kolayca bir iş bulmanıza yardımcı olmak için yerleştirme yardımı ve profil oluşturma atölyeleri sunar.

Kavramlarınızı iyi öğrendikten sonra, veri bilimcisi kariyer yolunda hayatta kalabilmek için yumuşak becerilere odaklanmanız gerekir. Programcı olmayanlar için en iyi destek, veri analitiği için makine öğrenimi yöntemlerinin işleyişini yumuşatmak için GUI araçlarıdır. Ayrıca, tutsak bir hikaye anlatıcısı olun. Makine algoritmaları verilerle ilgilense de, paydaşların fikri neredeyse anında kavraması için çıkarımları aktarabilmelisiniz.

Çözüm

Veri biliminde kariyerinize başladığınızda, sektörünüzde güçlü bir iş zekası geliştirin ve herhangi bir alanda (finans, teknoloji, sağlık, perakende vb.) yetenekli bir uzman haline gelin. Önümüzdeki on yılda bu kariyer çizgisinde yüksek bir kapsam var.