Veri Bilimi ve Karar Bilimi: Hangisini Seçmelisiniz?

Artık Data Scientist'in “ 21. Yüzyılın En Seksi Mesleği ” olduğu sözüne alışkınız. Dünyanın dört bir yanındaki şirketler Büyük Veri, AI ve ML'nin potansiyelini fark ettikçe, Veri Bilimcilerine olan talep yalnızca hızla artıyor. Veri Bilimcilerinin devasa veri kümelerindeki gizli tasarımları ortaya çıkarmaya yardımcı olan sihirbazlar olduğu doğru olsa da, hiç kimse teknoloji ve iş dünyasının isimsiz kahramanları olan Karar Bilimcilerinin değerli katkılarından bahsetmiyor.

Şimdi, “ Veri Bilimcisi ile Karar Bilimcisi arasındaki fark nedir?” diye merak ediyor olmalısınız.

Data Science Central'a göre , "Data Scientist, bu veriler veri mühendisi tarafından toplandıktan, işlendikten ve yapılandırıldıktan sonra verilerden içgörüler bulmakla ilgilenen bir uzmandır. Karar bilimcisi, verileri karar vermek ve iş sorunlarını çözmek için bir araç olarak görüyor.”

Ama daha da önemlisi, Karar Bilimi nedir?

Esasen, Veri Bilimi ve Karar Bilimi arasındaki bağlantı derinlere iner. Veri Bilimi, analiz, görselleştirme ve matematiksel hesaplamaları kullanarak büyük veri kümelerinden içgörüler çıkarmak için matematik ve teknolojiyi bütünleştirirken, Karar Bilimi matematik, işletme, teknoloji, tasarım düşüncesi ve davranış bilimlerinin disiplinlerarası uygulamasıdır.

Veri bilimi, içgörüler elde etmeyi amaçlar ve Karar Bilimi, bu içgörüleri eyleme geçirilebilir iş kararlarına dönüştürmeyi amaçlar. Mu Sigma CEO'su Dhiraj Rajaram'ın sözleriyle –

"Veri Bilimcileri analitik oluşturmakla ilgiliyken, Karar Bilimciler şirketlerin bunları tüketmesine yardımcı oluyor."

Veri Bilimi, iş kullanımı için anlamlı içgörüler bulmak için verilere ve analitiklere büyük önem verir. Ancak, veri odaklı iş kararlarına ilişkin içgörüleri şekillendirmeye yardımcı olan Karar Bilimidir.

Bu nedenle, verilerden gerçek değer yaratmak için bir işletmenin araçsal (Veri Bilimi teknikleri ve araçları), sosyal (iş bağlamı) ve işlevsel (bilgi işleme) yönlerini yan yana getiren İş Veri Bilimi olarak da adlandırılır.

İş ortamının giderek daha karmaşık ve belirsiz doğası ışığında, bir şirketin gerçek başarısı ancak hem Veri Bilimcilerinin hem de Karar Bilimcilerinin değerini anladığında somut hale gelebilir.

Bu profesyoneller birlikte iş senaryosunda daha iyisi için devrim yaratabilir. Veri Bilimcileri, veri analitiği kısmıyla ilgilenirken Karar Bilimciler, verileri, kuruluşlarda daha iyi ve hızlı karar vermeyi teşvik edebilecek bağlama özgü, nesnel içgörülere dönüştürerek iş bağlamını ele alabilir.

Kaynak

Veri Bilimi ve Karar Bilimi

Şimdi Veri Bilimcilerinin ve Karar Bilimcilerinin eylemlerine bakarak Veri Bilimi ve Karar Bilimi tartışmasını daha derinlemesine inceleyelim. Düşünce süreci, eylemi etkileme ve yönlendirmede önemli bir rol oynadığından, Veri Bilimcilerinin ve Karar Bilimcilerinin verilere nasıl yaklaştıklarını inceleyerek ortaya çıkan iki çalışma alanına ışık tutmayı umuyoruz.

Veri Bilimcileri

Veriyi inovasyon için bir araç olarak görüyorlar. Veri, Veri Bilimcileri için daha iyi ürünler oluşturmak ve veriye dayalı karar vermeyi teşvik etmek için durumları ve şeyleri anlamak, yorumlamak ve analiz etmek için bir araçtır. Bu nedenle, Veri Bilimcileri veri kalitesine, analize ve istatistiksel yöntemlere birincil önem verir - iş bağlamı onlar için ikincildir.

Veri Bilimcilerinin nihai hedefi, ürün geliştirmeyi kolaylaştırmak için yüksek kaliteli veriler toplamak ve bunlara sağlam istatistiksel yaklaşımlar uygulamaktır. Veri kalitesi, ürün oluşturma sürecinin tamamını etkilediği için taviz veremeyecekleri bir şeydir - veri kalitesi ne kadar iyiyse, ürün de o kadar iyi olacaktır.

Veri Bilimcileri, verilere veri kalıpları, veri işleme, algoritmalar ve istatistikler açısından yaklaşır. Nedensel ilişkiler bulmaya özellikle takıntılılar ve bu nedenle genellikle derin analiz ve deneysel istatistiklerle uğraşıyorlar.

Karar Bilimcileri

Verileri daha iyi kararlar veren bir araç olarak görüyorlar. Karar Bilim adamları, karar verme merceğinden veri analizine bakarlar. Müşterilerin/müşterilerin belirli iş zorluklarını çözmek için verileri analiz etmenin farklı yollarını bulmaya adanmışlardır.

Karar Bilimciler için, sorunun ticari yönü önce gelir. Veri Bilimcileri, çeşitli istatistiksel yaklaşımlar yoluyla içgörüler bulmaya odaklanırken, Karar Bilimciler, eldeki iş sorununu çözmek için en iyi kararların oluşturulmasına yol açabilecek içgörüleri ortaya çıkarmayı amaçlar. Bu nedenle, Veri Bilimcileri için veri analizi, büyük ölçüde uygulanması gereken iş kararına bağlıdır.

Genellikle, Karar Bilimcilerinin eldeki iş zorluğuna 360 derecelik bir bakış açısı getirmesi ve buna göre bir organizasyonun doğru kararı vermesine yardımcı olabilecek analiz türünü, görselleştirme tekniklerini ve davranışsal anlayışı düşünmesi gerekir.

Bu nedenle, Karar Bilimcileri, bir iş problemini çözme yeteneklerine göre dikkatlice seçilmiş birden fazla veri kaynağı ve girdi ile çalışabilmelidir. Karar Bilim adamları, korelasyonlara dayalı bir kararla ne zaman ilerlemenin doğru olduğunu ve ne zaman tamamen başka bir deneye geçmeleri gerektiğini söyleyebilmelidir.

Sonuç olarak – Karar Bilimcileri, güçlü iş zekası ile birlikte analitik bir zihin yapısına sahip OLMALIDIR. Nihai hedefleri, iş karar verme sürecini geliştirecek ve bütçeleme ile pazarlama harcamalarını optimize edecek şekilde veri ve istatistiklerden yararlanmaktır.

Son Karar

Son istatistiklere göre, veri bilimcileri için büyük bir talep ve endüstride, gelecekte yalnızca tırmanması muhtemel olan muazzam bir kıtlık var. Doğal olarak, giderek artan sayıda şirket ve kuruluş, yetenek eksikliğini doldurma misyonunu üstleniyor. Veri bilimi dersleri şu anda yüksek talep görüyor ve bu eğilimin önümüzdeki yıllarda artması muhtemel.

Bununla birlikte, Veri Bilimcilerinin peşinde koşan şirketler, genellikle Veri Biliminin büyük resmin yalnızca bir yönü olduğunu unutmaya eğilimlidir. Sonuçta, elinizde içgörüler varsa ama bu içgörülere yön verecek veya şekillendirecek kimse yoksa, bunların işiniz için ne faydası var?

Analitik, işletmelerin daha iyi kararlar almasına "yardımcı olmak" için çok önemli bir bileşen olsa da, tüm denklemi tamamlayan Karar Bilimidir.

Ne yazık ki, Karar Bilimcileri Veri Bilimcilerinden bile daha nadirdir. Bu çok yönlü profesyoneller, şirketlerin doğru kararları vermesine yardımcı olmak için işletme, matematik, teknoloji ve davranış bilimlerini harmanlama konusunda yeteneklidir. Ne olursa olsun, iş zorluklarından yeni fikirleri sentezleme yeteneğine sahiptirler.

Veri Bilimcileri, belirli problemleri çözmek için matematik, istatistik ve teknolojiyi kullanabilen “soruna özgü” uzmanlar iken, Karar Bilimciler her türlü iş durumu için hazırlıklıdır.

Sonuç olarak, modern dünyada bir kuruluş kazanan olarak ortaya çıkmak istiyorsa, hem Veri Bilimcileri hem de Karar Bilimcileri edinmelidir. Veri analitiği ve iş tarafını bir araya getirerek, Veri Bilimcileri ve Karar Bilimcileri, Büyük Veri ve veri odaklı karar vermenin gerçek potansiyelini yaratabilirler.

Python, veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın , sektör danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.