Veri Biliminin Gelecekteki Kapsamı – Veri Bilimini Öğrenmek için 4 Neden

Veri, yaşadığımız dünyayı yönetiyor ve aslında 21. yüzyılın “petrol”ü olarak adlandırılıyor. Son birkaç yılda dünya, verilerde dik ve sürekli bir artışa tanık oldu. Sosyal medyanın, akıllı telefonların ve Nesnelerin İnternetinin büyümesi sayesinde, bugün elimizdeki veri miktarı hayal gücünün ötesinde. Alphabet'ten Eric Schmidt'in iddia ettiği gibi, her 48 saatte bir, medeniyetin başlangıcından 15 yıl öncesine kadar insanlığın ürettiği veri miktarını üretiyoruz. Peki, bu kadar büyük miktarda veriyi nasıl anlamlandırabiliriz?

Veri Bilimi Nedir?

Basit terimlerle ifade etmek gerekirse, Veri Bilimi matematik, programlama, istatistik, veri analizi ve makine öğreniminin bir birleşimidir. Tüm bunları birleştirerek Veri Bilimi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük veri kümelerinden bilgi ve içgörü çıkarmak için gelişmiş algoritmalar ve bilimsel yöntemler kullanır. Büyük Veri ve Makine Öğreniminin ortaya çıkışı, Veri Biliminin büyümesini daha da hızlandırdı. Günümüzde Veri Bilimi, işletme, sağlık, finans ve eğitim dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerin tüm paralellerinde kullanılmaktadır.

Veri Biliminin Kullanımları

Günlük yaşamınıza sızan Veri Biliminin en yaygın kullanım durumu bir Öneri Motorudur. Amazon veya Netflix'te olduğunuzda, "Beğenebileceğiniz şeyler" yazan kişiselleştirilmiş önerileri görüyor musunuz? Bu, kullanıcı arama ve satın alma modellerini izleyen ve anlayan ve ardından özelleştirilmiş öneri listelerini düzenleyen Veri Bilimi algoritmalarının klasik bir örneğidir.

Veriler artık hayatımızı yöneten her yerde hazır ve nazır güç olduğundan, bu arenada işler daha önce hiç olmadığı kadar hızla artıyor. Büyük Veri Mühendisleri, Makine Öğrenimi Mühendisleri ve Veri Bilimcileri, LinkedIn'de ortaya çıkan ilk üç iş. 2012'den bu yana, Veri Bilimcilerinin iş pozisyonları %650'nin üzerinde arttı ve böylece Veri Bilimini şu anda en sıcak profesyonel alanlardan biri haline getirdi. Çeşitli kariyer alanlarından profesyonellerin, gelişmekte olan Veri Bilimi alanına geçiş yapmak için bilgi tabanlarını geliştirmeleri şaşırtıcı değil.

Veri Biliminin Gelecekteki Kapsamı

Dijital devrim ortaya çıkmadan önce, elimizdeki veriler çoğunlukla yapılandırılmış ve nispeten küçük boyutluydu. Sonuç olarak, geleneksel BI araçları bu küçük ve yapılandırılmış veri kümelerini analiz etmek için yeterliydi. Bununla birlikte, son yıllarda verilerin üstel büyümesi tüm denklemi değiştirdi. Nasıl yani?

Geleneksel veri kümelerinin (çoğunlukla yapılandırılmış olan) aksine, bugün üretilen veriler (sosyal medya, finansal işlemler ve günlükler, multimedya dosyaları, çevrimiçi portallar vb. gibi farklı kaynaklardan) çoğunlukla yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış. Şu anda, dünyadaki verilerin %80'inden fazlası yapılandırılmamış durumda.

Her geçen yıl, veriler artmaya devam edecek ve zaten büyük olan veri yığınına eklenecektir. Geleneksel BI araçlarının bu kadar büyük hacimli yapılandırılmamış veri kümelerini analiz etmesi mümkün değildir - bunlar, verileri depolamak, işlemek ve analiz etmek için daha gelişmiş ve akıllı analitik araçlar gerektirir. Bu, Veri Biliminin bir fark yaratmaya yardımcı olduğu yerdir.

Gittikçe daha fazla kuruluş Büyük Veri, AI ve ML'ye açılırken, yetenekli Veri Bilimi uzmanlarına olan talep giderek artıyor. Hatta Harvard Business Review, bir Veri Bilimcisinin işini 21. yüzyılın En Seksi İşi olarak bile selamladı.

Veri Bilimi sayesinde, etrafımızdaki dünyayı görme biçimimizi sürekli olarak değiştiren yeni ve heyecan verici olanaklar açılıyor. Veri Biliminin insan yaşamını daha iyiye doğru değiştirmeye katkısı çok büyük olmuştur.

Örneğin, akıllı telefonunuzu akıllı cihazlara ve IoT hub'ına bağladığınızda, siz yokken bile evinizin içinde ve çevresinde neler olup bittiğini izleyebilirsiniz. Bireysel kullanıcıların zevk ve tercihlerini anlayabilen ve onlar için öneri listeleri oluşturabilen gelişmiş algoritmalar sayesinde online alışveriş çok daha kolay hale geldi. Data Science'ın Dolandırıcılık ve Risk Algılama algoritmaları sayesinde çevrimiçi finansal işlemler hiç bu kadar güvenli olmamıştı.

Sadece bunlar değil, Veri Bilimi sağlık sektörüne de büyük katkı sağlamıştır. Veri Bilimi algoritmaları ve uygulamaları, birkaç isim vermek gerekirse Genomik, İlaç Geliştirme, Tıbbi Görüntü Analizi, Uzaktan İzleme'de bulunabilir.

Veri Bilimi hala gelişmekte olan bir alan olduğundan, gelecekte ondan beklenecek çok şey var. Yakın gelecekte gerçeğe dönüşebilecek bazı heyecan verici Veri Bilimi trendlerine bakalım:

• IoT halihazırda akıllı cihazları birbirine bağlayan bir gerçeklik olsa da, gelecekte, uygulamalar, cihazlar ve senkronize olarak birlikte çalışan insanların bağlı bir merkezi olan Intelligent Digital Mesh'in bir parçası olmayı dört gözle bekliyor olabiliriz.
• Ürün pazarlaması ve müşteri hizmetleri, gelişmiş sohbet robotları, Sanal Gerçeklik (VR) ve Artırılmış Gerçeklik (AR) ile devrim yaratacak. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyiminin canlı simülasyonları, etkileşimli demoları ve önerilen çözümlerin görselleştirilmesini içereceği bir zamanı sabırsızlıkla bekliyor olabiliriz.
• Blockchain ana akım haline gelebilir – sadece finans sektörüyle sınırlı kalmayacak, blockchain sağlık, bankacılık, sigorta ve diğer sektörler için de geçerli olacak.
• Otomatik makine öğrenimi sistemleri ve Artırılmış Analitik birlikte, Tahmine Dayalı Analitiği dönüştürecek ve onu bir sonraki düzeye taşıyacaktır. Predictive Analytics, sağlık hizmetlerinin çehresini değiştirmeye daha fazla yardımcı olacaktır.
• Bir 'Veri Bilimcisi' unvanı, bir dizi farklı rolü içerecek şekilde büyük bir dönüşümden geçecek. Teknoloji, Veri Bilimi ve Yapay Zeka gelişmeye devam ettikçe, Veri Bilimcileri, Veri Biliminin dinamik öğrenme eğrisine ayak uydurmak için gelişmek zorunda kalacaklar.

Bunlar, Veri Biliminin önümüzdeki birkaç yıl içinde dünyamıza getireceği olasılıklardan yalnızca birkaçı.

Neden Veri Bilimi öğrenmelisiniz?

Yukarıda belirtilen nedenler sizi Veri Bilimi öğrenmenin önemi konusunda ikna etmeye yetmediyse, belki bu dört neden:

Veri 21. yüzyılın yakıtıdır

Simon Quinton'a göre, "Eğer Analitik Motor ise, Veriler 21. yüzyılın Yakıtıdır." Veriler olmadan işletmeler, işlerini kolaylaştırmaya yardımcı olabilecek yararlı içgörüleri ortaya çıkaramazlardı. Sonuçta, veriler için değilse, tüm temel müşteri bilgileri nereden gelecek? Müşteri verileri olmadan müşteri memnuniyetini artırmak veya kişiselleştirilmiş öneri listeleri oluşturmak imkansız olacaktır.

Arz-Talep paradoksu.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, Veri Bilimcileri, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Mühendisleri dahil olmak üzere yetenekli Veri Bilimi uzmanlarına olan talep artıyor. Bununla birlikte, bu alanda yetenekli profesyonellerin arzı çok daha yavaş bir hızla artmaktadır. IBM, 2020 yılına kadar Veri Biliminin tüm dijital işlerin %28'lik payını alacağını iddia ediyor, ancak ne yazık ki, yetenekli adayların olmaması nedeniyle açık iş pozisyonları 45 güne kadar açık kalıyor. Ayrıca, IBM'in The Quant Crunch raporunda şunlar belirtiliyor:

"Makine öğrenimi, büyük veri ve veri bilimi becerileri, işe alınması en zor olanlardır ve doldurulmadığı takdirde potansiyel olarak en büyük kesintiyi yaratabilir."

Veri Biliminde bu kadar çok boş pozisyon varken, şimdi becerilerinizi geliştirmenin ve altın fırsattan yararlanmanın tam zamanı!

Kazançlı ve yüksek ücretli bir kariyer

Veri Bilimi son derece gelişmiş ve özel bir çalışma alanıdır ve bu alandaki profesyonellerin büyük para kazandığına şüphe yoktur. Örneğin, PayScale'e göre, Hindistan'daki bir Veri Bilimcisinin ortalama maaşı 6.99.928 Rs ve bir Veri Analistinin ortalama maaşı Rs'dir. 4,04, 924. Veri Bilimindeki tüm iş rolleri hemen hemen benzer maaş skalasına sahiptir. En iyi yanı – Veri Bilimi hala gelişmekte olduğundan, asla durağan bir kariyeriniz olmayacak. Öğrenmek, becerilerini geliştirmek ve daha fazla para kazanmak için birçok fırsat olacak.

Çok sayıda pozisyonla son derece esnek

Veri Bilimi, sağlık, bankacılık, e-ticaret, işletme ve danışmanlık hizmetleri de dahil olmak üzere her sektörde uygulama bulmuş çok yönlü bir alandır. Bununla birlikte, yalnızca bir avuç kişi, Veri Biliminde onu büyük kılmak için gerekli beceri setine sahiptir. Ayrıca, Veri Bilimi iş rolleri genellikle Veri Bilimi uzmanlarına belirli bir derecede esneklik ve çeviklik kazandıran örtüşen becerilere sahiptir. Doldurulacak çok sayıda boş pozisyon var, ancak bu pozisyonları dolduracak çok fazla başvuru yok.

Veri Bilimi, kuruluşların yalnızca hedef kitlelerini, pazarlarını ve işle ilgili riskleri anlamalarına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda verilerin yardımıyla müşteriye yaklaşmalarına da yardımcı olur. Gelecek vaat eden alan, adaylar için büyük kariyer fırsatları da sunuyor. Veri Bilimi, daha az doygun, yüksek ücretli ve gelişmekte olan bir alandır, kendisini taahhüt eden profesyoneller için sürekli büyüme ve gelişmeyi garanti eder.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT -B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.