Veri Biliminin Farklı Uzmanlıkları & Hangisini Seçmelisiniz [222]

Veri Biliminde Kariyer Fırsatlarını Anlamak

Veri Bilimi ve Yapay Zeka (AI), popüler bir kariyer seçimi olarak ortaya çıkmıştır. Uygulama araştırma, mühendislik, siber güvenlik, analitik ve pazarlamaya yayıldığı için adaylar bunu gelişen bir alan olarak görüyor. Çeşitli disiplinlerden profesyoneller, çeşitli analizleri uygulamak ve sistemlerin kendi kendilerine öğrenmesini sağlamak için veri biliminin özel alanlarının derinliklerine dalıyor.

Profesyoneller, bu devasa verileri düzenlemek ve yönetmek için algoritmalar oluşturabilir veya araçlar kullanabilir. Bu alan adı yeni kariyer fırsatları getirdi. Veri bilimcisinin iş rolü, hepsinden en önde gelenlerinden biridir. Bu makalede, daha iyi kariyer gelişimini tercih etmek için mevcut olan çeşitli veri bilimi uzmanlıkları hakkında bilgi edineceksiniz .

Okuyun: Veri Biliminde Kariyer

Odaklanabileceğiniz Veri Bilimi Uzmanlık Alanları

AI algoritmaları, çeşitli sistemlere gelişmiş analiz, tahminler ve önerilerle güç sağlayabilir. Veri, bu algoritmaların daha iyi ve daha iyi sonuçlar sağlamasını mümkün kılan etkinleştiricidir. Dolayısıyla, adayların bu alt alan hakkında daha spesifik bir anlayış geliştirmek için seçebilecekleri çeşitli roller ve veri bilimi uzmanlıkları vardır.

Şirketler, veri biliminin herhangi bir alanında özel becerilere sahip bu tür çalışanları işe alır. Uzmanlığınızı seçerken çok spesifik olmanız gerektiğini unutmayın (ilgi alanınıza veya geçmiş deneyiminize göre).

1. Veri Madenciliği ve İstatistiksel Analiz

Hem veri madenciliği hem de istatistiksel analiz, verilerden öğrenme yaklaşımını temsil eder. Bu özel rolde adaylar, verilerden anlamlı yapıları keşfetmeyi ve tanımlamayı ve anlamlı bilgiler üretmek için hepsini bir araya getirmeyi öğrenirler.

Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri ayıklamak için tahmine dayalı modellerle keşifsel veri analizi yapmamızı sağlar. Profesyonel daha sonra iş konularını inceleyecek ve bunu bir veri sorusuna yorumlayacaktır. Muazzam miktarda veriyle beslenen istatistiksel araçlar ve algoritmalar, işle ilgili tüm sorguları yanıtlamak için tahmine dayalı modeller oluşturmaya yardımcı olur.

İş rolleri: İstatistikçi, Veri analistleri, İş Analisti

Okuyun: Yeni Başlayanlar İçin Veri Madenciliği Proje Fikirleri

2. İş Zekası ve Strateji Oluşturma

Bu, şirketlerin çoğunluğu bazı BI uzmanlarına sahip olmayı tercih ettiğinden, veri biliminin bir başka gelişen uzmanlığıdır. İş Zekası, analistin verileri maksimum potansiyele sahip bir işletmeyi ilerletmeye yardımcı olabilecek öngörülere dönüştürmesi gereken bir alandır. Bu özel etki alanı, arka uç veri kaynaklarını yüksek doğruluk ve basitlikle geliştirmeye olanak tanır.

Ayrıca, iş açısından kritik sorunlara özel analitik çözümler sunar ve pazar rekabetlerini belirlemenin yanı sıra tahmin edebilir. Bu özel veri bilimi alanı, kritik gelir kaybı alanlarını keşfetmekten ve şirketin nerede iyileştirmesi gerektiğini tanımaktan da sorumludur. BI yazılımını kullanarak karmaşık veri kümelerini madencilik yaparak ve rakiplerin iş eğilimlerini analiz ederek mümkün olur.

İş rolleri: BI Mühendisi, Veri Stratejisti, BI Analisti, BI Geliştiricisi

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi kursu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

3. Veri Mühendisliği ve Veri Ambarı

Veri mühendisliği, profesyonellerin bu verileri yoğun analiz için kullanabilmesi için verileri anlamlı bir biçime dönüştürme yaklaşımıdır. Veri mühendisleri, birden çok heterojen kaynaktan gelen verileri bütünleştirir ve karar verme için anlamlı modeller sağlamak için geçici sorgularla yapılandırır.

Bu veri bilimi uzmanlığı, diğer veri analistleri ve veri bilimi uzmanları için kaynak, düzenleme, ton, depolama ve verilerin alınmasını yönetmeyi içerir. Nasıl veri mühendisi olunacağını okuyun.

İş rolleri: Veri Analisti, Veritabanı uzmanları, Veri Mühendisleri

4. Veri görselleştirme

İnsan uygarlığının kültürü, sanat ve reklamcılıktan eğlence ve öğrenmeye kadar her şeyi içeren çoğunlukla görseldir. Herhangi bir şeyi görselleştirdiğimizde çok etkili ve anlaşılması kolay hale gelir. Veri görselleştirme, verileri ve bilgileri grafiksel bir temsile sunmaktan sorumlu olan veri bilimi uzmanlık alanıdır.

Grafikler, tablolar, çizelgeler, çizimler, infografikler ve haritalar gibi görselleştirme araçlarını kullanır. Bu araçlar, renk kombinasyonları ve grafik tasarımları ile trendleri, rekabetleri, aykırı değerleri, büyüme oranlarını, veri modellerini ve durumları anlamak için çok daha iyi bir yol sağlar. Verileri görsel olarak çekici bir biçimde sunmak, iş analistlerinin ve veri bilimcilerinin özel bir alanıdır. Veri görselleştirmede profesyoneller, görselleri değiştirmek için verileri kolayca değiştirebilir ve bu da veri görselleştirmeyi veri analizinin önemli bir alanı haline getirir. Veri görselleştirme projelerini okuyun.

İş rolleri: Veri Görselleştirme Mühendisi, Yazılım Geliştirici, Veri Bilimcisi

5. Veritabanı Yönetimi ve Veri Mimarisi

Bu veri bilimi ve büyük veri çağında - işletmelerin ve kuruluşların endüstri standartlarıyla uyumlu merkezi veri mimarisine sahip olması gerekir. Başarılı bir şekilde temizleme veya temizleme işleminden sonra veriler, uygulamaları, hizmetleri veya hizmet gruplarını destekleyen karmaşık veri işlemleri için veri tabanlarında konuşlandırılır ve korunur.

İş rolleri: Veritabanı uzmanları, Veritabanı Yöneticisi, Veri Uzmanı

6. Operasyonlarla İlgili Veri Analitiği

Bu, yüksek teknik beceriler gerektirmeyen başka bir veri bilimi uzmanlığıdır . Dolayısıyla, problem çözme konusunda tutkulu olduğunuzu düşünüyorsanız, bu sizin için doğru iş olabilir.

Operasyonel ilişkili veri analitiği, doğrudan diğer çalışanlar ve kuruluşun üyeleri tarafından sağlanan araçları ve verileri kullanır. Verilerle beslenen araçlar, işletmenin çeşitli operasyonlarında (lojistik, teknoloji, insan kaynakları, finans gibi) iyileştirme olanakları bulur.

İş rolleri: Planlama Analisti, Karar Analisti

7. Makine Öğrenimi ve Bilişsel Uzman

Makine öğrenimi ve bilişsel algoritma geliştirme, veri biliminin en yüksek dereceli uzmanlıklarından bazılarıdır. Bu sayede adaylar ve profesyoneller algoritmalar ve Yapay Zeka (AI) tabanlı çözümler geliştirebilirler.

Bunu daha geniş ve daha karmaşık bir veri madenciliği ve istatistiksel analiz alanı olarak düşünebiliriz. Burada profesyoneller, modeli eğitmek için algoritmalar aracılığıyla veri girişi beslemeye, veri boru hatları oluşturmaya, A/B testine, uygun veri kaynaklarına ve temel sistemleri kıyaslamaya odaklanır. Veri kümeleriyle beslenen algoritmalar, makineleri bilişsel tepki ve karar vermeyi öğrenmeye hazırlamaya yardımcı olur.

İşletmeler ve şirketler, daha iyi verimlilik ve öngörülebilirlik için giderek daha fazla yapay zeka tabanlı eğitimli algoritmalar kullanıyor. Şirketler, gerçek algoritmaları ve modelleri oluşturmanın yanı sıra endüstri standardı araçları ve istatistiksel teknikleri kullanmaları için makine öğrenimi uzmanlarını işe alır. Bir makine öğrenimi algoritması, daha önce sıkıcı insan emeği ile yapılan tekrarlayan görevleri akıllıca azaltarak ciroyu çoğaltabilir.

İş rolleri: ML Mühendisi, Veri Bilimcisi, Araştırmacılar, Yapay Zeka Uzmanı

8. Piyasa Veri Analitiği

Bu rol, bir şirket için farklı seviyelerde farklı uzmanlık dikeyleriyle birlikte gelir. Burada satış ve pazarlama verileri, müşterilerden ve deneyimlerinden alınan veriler, e-ticaret ve lojistikte performansı takip etme, yeni fırsatlar bulma ve müşteriler gibi veri kaynağı dışsaldır.

Pazarlama verileri analistleri, etkinlik ve yatırım getirisini optimize etmek için pazarlama performansını ölçmek, analiz etmek ve yönetmekten sorumludur. Pazar özelliklerini ve müşteri ihtiyaçlarını anlamak, boşa harcanan web pazarlama dolarlarını azaltacak ve müşteri tercihleri ​​ve eğilimleriyle ilgili içgörüleri vurgulayacaktır.

Pazarlama verileri analitiği, ücretli arama pazarlamacılığı, pazarlama yazılımı ürünleri, arama motoru optimizasyonu vb. araçları ve teknikleri kullanır ve bu verileri analizden yararlanmak için kullanır.

İş rolleri: Ürün Analisti, Pazar Analisti, Web Analisti

9. Siber Güvenlik Veri Analizi

Siber güvenlik veri analisti, siber güvenlikle birlikte başka bir veri bilimi uzmanlığıdır . Burada siber güvenliğe yönelik içerikte veri analitiği yapılır. Siber veri analizi, farklı güvenlik araçlarından alınan verilere bağlıdır.

Şirketler, hataları ve güvenlik açıklarını tespit etmek, gelecekteki saldırıları ve tehditleri tahmin etmek ve aynı zamanda bu kuruluş içindeki verilerin güvenliğini ve gizliliğini geliştirmek için faydalı istihbarat üretmek için büyük veri kümelerini kullanan algoritmalar tasarlamak ve uygulamak için siber güvenlik veri analistlerini işe alır.

Bu analizler, örgütün kaynaklarını ve planlarını iç ve dış tehditlerden ve suçlardan korumaktan sorumludur.

İş rolleri: Siber güvenlik analisti, Veri Bilimcisi, Veri analisti

Ayrıca Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Çözüm

Veri bilimi, çok yönlü doğası ve çok çeşitli uygulama alanları nedeniyle herhangi bir spesifik tanımdan kolayca kaçabilen bir terimdir. Bulut, sağlık, finans, tasarım vb. gibi diğer disiplinler arası alanlar da vardır. Burada Veri Bilimi, kuruluşun büyümesine yönelik içgörüler sağlamak için kullanılır.