ABD'de Veri Bilimi için En İyi 8 Kariyer Seçeneği [222]

2012'de HBR, Data Scientist'i “21. yüzyılın en seksi işi” olarak ilan etti ve şimdi nedenini görmeye başlıyoruz!

Veri Bilimi, günlük hayatımızın neredeyse her yönüne nüfuz etmiş, her yerde hazır ve nazır bir güçtür. Eğitimden sağlık hizmetlerine kadar, Data Science, modern endüstrinin tüm paralellerinde uygulamalara sahiptir.

Dünya çapındaki netizenler, işletmeler ve kuruluşlar devasa veri yığınları oluşturmaya devam ettikçe (konuştuğumuz gibi!), Veri Bilimi teknolojilerinin önemi gerçek dünya senaryolarında daha belirgin hale geliyor. AI, ML ve Deep Learning gibi teknolojiler, çevremizdeki dünyayı dönüştürüyor ve e-Ticaret, Fintech, Sağlık ve EdTech dahil olmak üzere birçok sektörde yeni fırsatlar doğuruyor.

Her şekil ve büyüklükteki işletme, benzersiz çözümler geliştirmek ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirmeye odaklanmak için bu geniş veri havuzundan yararlanır. Veri Bilimi teknolojilerinden yararlanan işletmelerin sayısının artmasıyla birlikte, yetenekli ve nitelikli Veri Bilimi uzmanlarına olan talep hızla artıyor.

IBM , 2020 yılına kadar ABD'deki tüm Veri Bilimi ve Analitiği uzmanları için iş olanaklarının 364.000 artarak 2.720.000'e çıkacağını tahmin ederken, ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, 2026 yılına kadar 11,5 milyon yeni Veri Bilimi işinin ortaya çıkacağını savunuyor .

Bu istatistiklerin kanıtladığı bir şey varsa, o da Veri Biliminin burada kalacağı ve zamanla Veri Biliminde yeni işlerin ortaya çıkacağı ve Veri Bilimi uzmanlarına olan talebi daha da artıracağı gerçeğidir.

Hangi IBM'in kendini yapay zekaya adamış şirketi, yapay zeka işlerinde bir patlama anlamına gelir?

IBM, uzun süredir Veri Biliminde, özellikle de Yapay Zekada ön saflarda yer almaktadır. IBM Watson, bu alandaki başarılarının en büyük örneklerinden biridir. Uzun süredir Veri Bilimi işinde olan IBM, " akışkan yapay zeka "nın günün ihtiyacı olduğuna kesinlikle inanıyor.

Basit bir ifadeyle, modern endüstrinin akıcı olan yapay zeka teknolojisine ihtiyacı var, yani mevcut duruma hızla uyum sağlayabiliyor. Bu ileri teknoloji, belirli bir alan için bilgi ve modelleri yeni kullanım durumlarına ve zorluklara uygulayabilir. Farklı bilgi biçimlerini birleştirebilen, nedensel ilişkileri çözebilen ve bağımsız olarak yeni şeyler öğrenebilen yapay zekaya ihtiyaçları var.

Bu hedefi gerçekleştirmek için IBM, yeni çağ yapay zeka mühendislik araçlarını geliştirmeye başladı bile. Bu vizyonu destekleyen dört temel iş akışı şunlardır:

• nörosembolik yapay zeka

Nörosembolik AI, Derin Öğrenmenin daha yüksek ve daha gelişmiş bir projeksiyonudur. Yapay zekanın akıl yürütme yeteneklerini geliştirmek ve optimize etmek için sinir ağlarının gücünden sembolik yöntemlerle yararlanmayı amaçlar.

• Güvenli, Güvenilir Yapay Zeka

IBM, açıklanabilirlik, doğruluk ve önyargının azaltılmasına odaklanan sağlam, güvenli ve güvenilir yapay zeka sağlamayı amaçlar.

• yapay zeka mühendisliği

Amaç, veri hazırlama, model eğitimi ve yazılım yaşam döngüsü yönetimi gibi rutin görevleri basitleştirmek ve otomatikleştirmek için yapay zeka mühendislik araçları ve yetenekleri geliştirmektir.

• Yapay Zeka Donanımı

IBM, enerji açısından verimli, yıkıcı bir yapay zeka donanımı sınıfı geliştirmek için çalışıyor. Bu yapay zeka donanımı, enerji talebini ve tüketimini artırmadan bilgi işlem gücünü ve potansiyelini artırabilir.

Yavaş yavaş, bu teknolojiler piyasaya çıktıkça, ABD'deki işletmeler bunları Veri Bilimi altyapılarına uyarlamak için öne çıkacaklar. Doğal olarak, bu yeni çağ teknolojileri, yeni iş rollerine yol açacak ve AI iş patlamasını daha da artıracaktır.

Bu, bu teknolojileri tam potansiyellerine verimli bir şekilde kullanabilen deneyimli ve yetenekli Veri Bilimi ve AI uzmanlarına olan talebi artıracaktır. Gelecekte, AI, Veri Bilimi işleri için belirli becerilerin ana hatlarını çizerek çalışanlar için net bir kariyer yolu oluşturacaktır.

ABD'deki Veri Bilimcisi için Kariyer Fırsatları

Data Scientist'in iş profili, 2019'da LinkedIn'in ABD'deki en umut verici işlerinde 1 numarada yer aldı ve iş ilanlarında yıllık %56'nın üzerinde bir artış bildirdi. İstatistikler, Veri Bilimcisi iş rollerinin 2012'den bu yana %650'nin üzerinde büyüdüğünü gösteriyor !

Ancak, Veri Bilimcileri kimlerdir?

HBR'ye göre, bir Veri Bilimcisi "büyük veri dünyasında keşifler yapmak için eğitim ve meraka sahip üst düzey bir profesyoneldir."

Veri Bilimcisi, matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve bilgi bilimi alanlarında çok iyi bilgili, çok yetenekli bir uzmandır. Anlamlı içgörüler elde etmek için farklı kaynaklardan veri toplama ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içeren büyük veri kümelerini analiz etme konusunda uzmandırlar.

Bu içgörüleri ve veri modellerini çıkardıktan sonra, bulguları yorumlamak ve bunları uygulanabilir iş kararlarına dönüştürmek için gelişmiş bilimsel, istatistiksel ve analitik yöntemlerin bir kombinasyonunu kullanırlar.

Veri Bilimcileri, iş dünyası ve BT olmak üzere her iki dünyanın en iyilerini birleştirir. Öncelikli odakları, şirketlerin ve kuruluşların son derece spesifik, hedefli, veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olmak için Büyük Veriyi incelemek ve analiz etmektir.

Veri Biliminin kapsamlı endüstri uygulamaları yelpazesi sayesinde, Veri Bilimcileri hemen hemen her ABD endüstrisinde çalışabilir. Eğitim, e-ticaret, perakende, BT, BFSI, sağlık, ilaç, üretim, tedarik zinciri ve lojistik, ulaşım, medya ve eğlence, havacılık/havacılık araştırmaları ve askeri alanlarda yüksek maaş tazminatı ve iş artışı ile istihdam fırsatları bulabilirler.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, Veri Bilimcileri, yeni başlayanlardan büyük şirketlere, ÇUŞ'lara ve araştırma merkezlerine kadar her büyüklükteki şirket için çalışabilir.

Veri Bilimcisi Olmanın Kariyer Yolu

İşte Veri Bilimcisi olma yolunda nasıl ilerleyebileceğinizin kaba bir taslağı:

1. Bir lisans derecesi kazanın

Veri Bilimine en iyi giriş yolu, Veri Bilimi ile yakından ilgili bir alanda lisans derecesi kazanmaktır. Bu alanlar karmaşık bir şekilde Veri Bilimi ile bağlantılı olduğundan, lisans ana dallarınız olarak matematik, istatistik, bilgisayar bilimi/mühendisliği, BT ve bilgi teknolojisini seçebilirsiniz.

2. Bir yüksek lisans derecesi kazanın

Veri Bilimi oldukça karmaşık bir çalışma alanıdır ve bu nedenle, adayların lisansüstü çalışmalarını yukarıda belirtilen konulardan herhangi birinde tamamlamalarını gerektirir. Çoğu şirket, Veri Bilimi iş rolleri için yüksek lisans veya daha yüksek (Ph.D.) derecesine sahip adaylar arar.

3. Doğru becerileri edinin

Veri Bilimi adayları, programlama dahil olmak üzere niş beceriler geliştirmelidir; veri yapıları; veri madenciliği, temizleme ve parçalama; veri görselleştirme ve Raporlama; istatistiksel analiz; risk analizi ve veri ambarı. Bu becerilerin yanı sıra etkili iletişim, eleştirel düşünme, problem çözme, organizasyon ve yönetim becerileri gibi sosyal beceriler de kazanmalıdırlar.

4. Giriş seviyesi bir işi çantaya koyun

İlk üç adımı tamamladıktan sonra, Veri Biliminde giriş seviyesi bir pozisyon almaya hazır olmalısınız (örneğin, Junior Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer, vb.). Yeni başlayanların büyümesine ve öğrenmesine izin veren bir şirkette bir iş rolü seçtiğinizden emin olun. Becerilerinizi, uzmanlık alanlarınızı ve projelerinizi vurgulayan ayrıntılı bir çevrimiçi portföy oluşturmanız size yardımcı olacaktır. Bu, potansiyel işverenlerin dikkatini çekmenize yardımcı olacaktır.

5. Veri Bilimi Sertifikalarını Tercih Edin

Veri Bilimi sertifikaları, endüstri bilgisi ve niş beceriler kazanmanın mükemmel bir yoludur. Hadoop, Hive, Spark, vb. gibi Büyük Veri araçlarını kullanarak programlama ve veri analizi gibi Veri Bilimi becerilerinin esasını öğrenirsiniz. Şirketler, becerilerini geliştirmeye istekli olduklarını gösterdiğinden, genellikle ek sertifikalara ve yüksek lisans derecesine sahip adayları tercih etme eğilimindedir. ve bilgilerini zenginleştirir.

ABD'deki En İyi Veri Bilimi İşleri

Veri Bilimcisi, Veri Biliminde trend olan tek iş profili değildir. Göz önünde bulundurmaya değer çok çeşitli zorlu ve iyi ödeme yapan Veri Bilimi iş rolleri vardır. İşte ABD'deki en iyi sekiz Veri Bilimi işi:

1. Makine Öğrenimi Mühendisi

Makine Öğrenimi Mühendisleri, Makine Öğrenimi konusunda uzmanlaşmış çok yetenekli uzmanlardır. Deneyimden öğrenerek çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilen akıllı modeller/sistemler tasarlar, inşa eder, çalıştırır ve yönetirler. ML Mühendisleri, bu modelleri çok az insan denetimiyle veya hiç insan denetimi olmadan insan benzeri görevleri gerçekleştirmek üzere eğitmek için ML algoritmaları geliştirir. Veri Bilimcileri ve Veri Analistleri ile birlikte çalışırlar.

Makine Öğrenimi Mühendisleri, matematiksel, istatistiksel ve bilgisayar bilimi kavramları konusunda bilgili olmalıdır. Python, Java, Scala, R, C, C++, vb. gibi birden çok programlama dilinde yetkin olmalıdırlar.

Aylık maaş

ABD'deki ML Mühendislerinin yıllık ortalama maaşı 1.25.000 $'dır ve tipik maaş aralığı yılda 1.14.121 $ - 1.47.134 $ arasındadır .

2. Veri Mimarı

Bir Veri Mimarı, bir şirketin veri ihtiyaçlarını değerlendirir ve analiz eder, bu gereksinimleri karşılamak için yol haritasının ana hatlarını çizer, veri yönetimi için standartları ve hedefleri belirler ve tüm hedef ve ihtiyaçların şirketin genel stratejisi ve iş mimarisiyle mükemmel bir şekilde uyumlu olmasını sağlar.

İş verilerini depolamak ve almak ve veri taşıma faaliyetlerini denetlemek için veritabanı çözümleri geliştirir ve uygularlar. Veri Mimarları ayrıca bilgileri analiz etmek ve bulgularını üst yönetime ve şirket paydaşlarına ayrıntılı raporlarla sunmak için farklı analitik ve istatistiksel teknikler kullanır.

Veri Mimarları, uygulamalı matematik ve istatistik konularında yetkin olmalıdır. Veri görselleştirme, veri geçişi, RDMS, veritabanı tasarımı, veritabanı yönetimi ve bulut bilişim konularında kapsamlı bilgiye sahip olmalıdırlar.

Aylık maaş:

ABD'deki Veri Mimarlarının yıllık ortalama maaşı 119.011$'dır ve tipik maaş aralığı yılda 86.013$ - 140.836$ arasındadır.

3. İstatistikçi

İstatistikçiler, şirketlerin nicel iş verilerini anlamasına ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilecek eğilimleri belirlemek ve kalıpları belirlemek için sayısal verileri toplar, analiz eder ve yorumlar. Karmaşık verileri anlamlandırmak ve doğru iş tahminleri yapmak için matematiksel teknikler, istatistiksel metodolojiler ve bilgisayar yazılımı kullanırlar.

İstatistikçiler, istatistiksel terimleri, kavramları ve metodolojileri farklı durumlara ve iş durumlarına nasıl kullanacaklarını bilmelidir. Analitik, problem çözme ve iletişim becerilerine sahip olmalıdırlar.

Aylık maaş:

ABD'deki İstatistikçilerin yıllık ortalama maaşı 99.986 ABD Dolarıdır ve tipik maaş aralığı yılda 52.690 - 146.770 ABD Doları arasındadır.

4. Tam Yığın Geliştirici

Adından da anlaşılacağı gibi, Tam Yığın Geliştiriciler, tam yığın teknolojisinde oldukça yeteneklidir; bu, hem sunucu tarafı hem de istemci tarafı programlamayı işleyebilecekleri anlamına gelir. Arka planda çalışan (web sitesini/uygulamayı güçlendiren) temel mantığı geliştirirler ve ayrıca kullanıcıların etkileşimde bulunduğu kullanıcı arabirimini (UI) tasarlarlar. Tam Yığın Geliştiriciler, yazılım uygulamalarının uçtan uca yaşam döngüsünü yönetir.

Tam Yığın Geliştiriciler, HTML/CSS/JavaScript kodlama konusunda yetenekli olmalıdır. Veritabanı ve web mimarisi, uygulama mimarisi tasarımı, sürüm kontrol sistemleri hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmalıdırlar. Ayrıca, teknik yazı konusunda bir yetenekleri olmalıdır.

Aylık maaş:

ABD'deki Full-Stack Developer'ların ortalama yıllık maaşı 95.308 $'dır ve tipik maaş aralığı yılda 81.210 – 107.541 $ arasındadır.

6. İş Zekası (BI) Geliştiricisi

BI Geliştiricileri, sorgu araçları, veri görselleştirme panoları ve veri modelleme araçları dahil olmak üzere bir şirketin BI arabirimlerini tasarlamaktan, dağıtmaktan ve sürdürmekten sorumlu profesyonellerdir. BI Geliştiricileri, iş gereksinimlerini anlamalarına ve BI çözümlerini buna göre uygulamalarına olanak tanıyan iş alanı özelliklerinin ve zorluklarının farkındadır.

BI Geliştiricileri, BI araçlarıyla çalışma konusunda bir Veritabanı/Veritabanı Yönetimi geçmişine ve deneyimine sahip olmalıdır. BI Geliştiricileri, istisnai veri analizi ve iş analizi becerilerinin yanı sıra hata ayıklama/sorun giderme konusunda da yetenekli olmalıdır. Veritabanı yönetim sistemleri, çevrimiçi analitik işleme (OLAP) ve ETL (Ayıkla, dönüştür, yükle) çerçevesine aşina olmalıdırlar.

maaş :

ABD'deki BI Geliştiricilerinin ortalama yıllık maaşı 94.897 dolar ve tipik maaş aralığı yılda 80.150 - 107.575 dolar arasında değişiyor.

7. Büyük Veri Mühendisi

Büyük Veri Mühendisleri, özellikle Büyük Veri ile ilgili her şeyle ilgilenir. Bu bağlamda, bir dizi işlevi yerine getirirler. Büyük Veri çözümlerini tasarlar, oluşturur, test eder, uygular ve sürdürürler.

Ayrıca MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra vb. Büyük Veri araçlarını kullanarak büyük ölçekli veri işleme sistemleri geliştirirler. Büyük Veri Mühendisleri bir şirketin yazılım, donanım ihtiyaçlarını değerlendirir. Özünde, bir kuruluşun eksiksiz veri altyapısını ve mimarisini yöneten uzmanlardır.

Büyük Veri Mühendisleri genellikle Yazılım/Veri Mühendisliği konusunda uzmandır. Buna ek olarak, kodlama, yazılım geliştirme, nesne yönelimli tasarım, veri madenciliği, veri görselleştirme ve istatistiksel ve nicel analiz konularında da bilgilidirler.

Aylık maaş:

ABD'deki Büyük Veri Mühendislerinin yıllık ortalama maaşı 89.838 ABD Dolarıdır ve tipik maaş aralığı yılda 141.797 ABD Doları ile 181.332 ABD Doları arasındadır.

8. Veri Analisti

Veri Analistleri, büyük hacimli verileri toplar, düzenler, işler ve analiz eder. Verileri incelemek ve büyük veri kümelerinden ilgili kalıpları çıkarmak için farklı analitik ve istatistiksel araçlar kullanırlar.

Veri Analistleri, bulgularını birleştirilmiş raporlarda ve görselleştirmelerde, bir kuruluşun teknik ve teknik olmayan üyeleri tarafından okunabilecek şekilde sunmalıdır. Bu nedenle, veri analizi ve veri görselleştirme, Veri Analistlerinin en önemli iki iş sorumluluğudur. Bulguları aracılığıyla, şirketlerin iş sorunlarına veri merkezli çözümler geliştirmelerine yardımcı olurlar.

Veri Analistleri, programlama, veri madenciliği, temizleme ve parçalama, veri görselleştirme, veri ambarı ve iş zekası gibi diğer teknik becerilerle birlikte güçlü bir iş zekasına sahip olmalıdır.

Aylık maaş

ABD'deki Veri Analistlerinin ortalama yıllık maaşı 76.920 $'dır ve tipik maaş aralığı yıllık 67.585 $ - 85.873 $ arasındadır.

Veri Bilimini çevrimiçi öğrenin: upGrad Avantajı

Şimdiye kadar, Veri Biliminin 21. yüzyılın en gelişen ve gelecek vaat eden alanlarından biri olduğu açıktır. Veri Bilimi işleri, hızlı kariyer büyümesi ve ağır yıllık paketlerle övünür. Bu nedenle, bu harika fırsattan yararlanmak isteyen herkes, veri bilimi kurslarına veya sertifika programlarına kaydolmalıdır.

upGrad, IIIT-Bangalore ile birlikte Veri Biliminde başarılı bir kariyere başlamanıza yardımcı olabilecek üç harika Veri Bilimi kursu sunar:

1. Veri Biliminde PG Diploması

Bu diploma kursu, beş uzmanlık seçeneğini genişleten 12 aylık bir programdır - Derin Öğrenme, NLP, İş Zekası/Veri Analitiği, İş Analitiği ve Veri Mühendisliği. Kurs, 14 programlama aracı/dilini ve 60'ın üzerinde endüstri projesini içerir.

2. Veri Biliminde PG Sertifikasyonu

Bu, Python programlamayı, Python kullanarak tahmine dayalı analitiği, Python kullanarak görselleştirmeyi, temel ve gelişmiş SQL, temel ve gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını ve EDA'yı kapsayan 7 aylık kısa süreli bir Veri Bilimi kursudur. 7'den fazla vaka çalışması ve endüstri projesini içerir.

3. Veri Biliminde Bilim Ustası

Bu, Derin Öğrenme, NLP, İş Zekası/Veri Analitiği, İş Analitiği ve Veri Mühendisliği olmak üzere beş uzmanlık sunan Veri Bilimi alanında 18 aylık bir Yüksek Lisans programıdır. Kurs, 60'tan fazla vaka çalışması ve projeyi içerir.

Bu programlar çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır ve bu nedenle kariyerinizde heyecan verici bir dönüm noktası arıyorsanız bu kurslar mükemmel bir seçimdir. upGrad kursları, özel kariyer yardımı, kişiselleştirilmiş mentorluk, zamanında şüphe çözümü ve küresel erişim fırsatları vaadiyle gelir.

Bunun yardımcı olacağını umuyoruz!