Nasıl Veri Bilimcisi Olunur - 9 Kolay Adımda Yanıtlayın

Harvard Business Review'a göre, Veri Bilimi bugünün En Sıcak İşi . Üstel bir hızla akan verilerle, Büyük Veri ve Veri Bilimi alanında yetenekli profesyonellere olan talep. IBM, 2020 yılına kadar veri bilimcilerine olan talebin %28 artacağını iddia ediyor.

Teknoloji/pazarlama alanıyla uzaktan yakından ilişkiliyseniz, bu noktada önemli bir soru ortaya çıkıyor – “nasıl veri bilimcisi olunur?” . İşte tam olarak bundan bahsedeceğiz. Ancak konuşmaya başlamadan önce, önce veri bilimcilerinin kim olduğunu anlayalım.

Peki, Veri Bilimi tam olarak nedir ve Veri Bilimcileri kimlerdir?

Veri Bilimi, iş büyümesini optimize etmek için onlardan değerli içgörüler elde etmek için otomasyon, istatistik, modelleme, analitik ve matematik gibi araçlardan yararlanarak büyük miktarda veriyi kullanmayı ve analiz etmeyi içeren bilgisayar biliminin bir dalıdır. Tam olarak, veri bilimi, bilgi kaynağını araştırmak ve sorgulamak, içinde saklı kalıpların kodunu çözmek ve nihayetinde onu kuruluşlar için yararlı bir kaynağa dönüştürmekle ilgilenir.

Bir Veri Bilimcisi, bir matematikçi, bir bilgisayar bilimcisi ve bir kaşifin birleşimidir. Her iki dünyanın da en iyilerini içeren yeni nesil veri uzmanlarıdır - teknoloji ve iş. Veri bilimcileri, araştırma zihniyetine sahip olmanın yanı sıra, karmaşık sorunlara verimli çözümler bulmalarına yardımcı olan geniş bir teknik ve analitik beceriler yelpazesine de sahiptir. Gereken böylesine kapsamlı bir beceri seti nedeniyle, yeni başlayanların çoğu genellikle “nasıl veri bilimcisi olunur?” sorusuna takılıp kalıyor.

Veri bilimciler için böylesine büyük ve artan taleple birlikte, Veri Biliminde bir kariyer seçmek akıllıca bir karar olacaktır. Ama soru şu ki, nereden ve nasıl başlamalı? Endişelenmeyin, bir sonraki bölümde nasıl veri bilimcisi olunacağına bakacağız.

İşte şu soruya cevap verecek 9 adımlık kapsamlı bir liste: nasıl veri bilimcisi olunur?

1. İçindekiler

   İstatistik ve Uygulamalı Matematik Yapın

Güçlü bir Matematik ve İstatistik temeline sahip olmak, veri bilimcisi olmak için zorunludur. Özellikle Bilgisayar Bilimi / Matematik kökenli değilseniz, matematik ve istatistiksel becerilerinizi tazelemeniz mutlak bir zorunluluktur. Bir veri bilimcisinin en belirgin yeteneği genellikle analitik olsa da, bu beceriyi istatistiksel araçlarla tamamlaması gerekir.

2. Kodlama Becerisi Geliştirin

Verilerle uğraşırken, veri bilimcisi, veri analisti veya veri mimarı olmanızdan bağımsız olarak kodlamayı öğrenmek gereklidir. Veri bilimcilerin Python, R ve SAS gibi istatistiksel programlama dilleri hakkında iyi bir bilgiye sahip olmaları beklenir.

3. Büyük Veriyi Düşünün

Veri bilimcisi olma yolundayken, veri odaklı bir profesyonel olmalısınız. Bu nedenle, Hadoop , MapReduce , Hive ve Spark gibi Büyük Veri araçlarını öğrenerek ve keşfederek 'veri' tabanınızı genişletin .

Veri bilimcilerin büyük miktarda veriyi analiz etmesi ve işlemesi gerektiğinden, tek bir makinede çalıştırılamaz. Büyük Veri teknolojileri hakkında iyi bilgiye sahip olmak, dağıtılmış veri işlemeyi gerçekleştirmenize yardımcı olacaktır.

4. Veritabanlarına Alışın

Bir veri bilimcisi, veritabanlarının nasıl çalıştığını tam olarak anlamalıdır. Çoğu ticari kuruluş , verileri depolamak ve analiz etmek için veritabanı yönetim yazılımı olarak MySQL veya Cassandra'yı kullanır. Bu nedenle, MySQL, Cassandra, PostgreSQL ve MongoDB gibi veritabanlarının çalışmasına aşina olmak , sektördeki rakiplerinize karşı bir avantaj sağlayacaktır.

5. Zamanınızı Çok Değişkenli Analiz ve Lineer Cebire Yatırım Yapın

Bazılarınız bu öneriye kaşlarını çatmış olsa da, veri bilimi büyük ölçüde Makine Öğrenimi araçlarına ve tekniklerine güveniyor. Makine Öğrenimi araçlarını başarılı bir şekilde kullanmak için kapsamlı bir Matematik ve Lineer Cebir bilgisine sahip olmak gerekir. Bu platformlar hakkında ne kadar fazla bilgiye sahipseniz, karmaşık problemler için kutu çözümleri olmadan ortaya çıkma yolunuz o kadar iyi olacaktır.

6. Veri Wrangling'i Öğrenin

'Data Munging' olarak da bilinen Veri Wrangling, veri analizini kolaylaştırmak için ham, yapılandırılmamış verilerin daha uygun ve değerli formatlara dönüştürüldüğü süreçtir.
Bu, 'nasıl veri bilimcisi olunur?' sorusuna yanıt verirken en kritik noktalardan biridir. Bu, bir veri bilimcisinin en önemli sorumluluklarından biridir.

Veri bilimcilerin yapılandırılmamış verileri işlemek için doğru araçları ve beceri setlerini kullanmaları ve böylece içlerindeki anlamlı kalıpları çözmeleri gerekir. Bir veri bilimcisi ancak bunu yaparak, kuruluşların karar verme stratejilerini olumlu yönde etkileyebilecek verilerde saklı olan yararlı içgörüleri gün ışığına çıkarabilir.

7. Ana Veri Görselleştirme

Bir veri bilimcisinin bir diğer önemli sorumluluğu, veri görselleştirmesi ve sunumu, iş büyümesini sağlayan veri analizinin iki yönüdür. Bu nedenle veri bilimcilerin Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 gibi veri görselleştirme araçlarına aşina olmaları gerekir ancak bu yeterli değildir.

Veri bilimcileri, verileri sunulabilir ve kullanışlı biçimlerde görselleştirmenin yanı sıra, verileri görsel olarak kodlamanın ilke ve uygulamalarının da farkında olmalıdır.

8. Deneyim kazanmak. Gerçek Projeler Üzerinde Çalışın

Veri biliminin tüm teorik yönlerini sağlam bir şekilde kavradıktan sonra, sahaya inme zamanı. Kendinizi sektöre açın ve İnternette gerçek veri bilimi projeleri bulmaya çalışın. Google Quandl, proje aramaya başlamak için mükemmel bir yer olabilir.

Gerçek zamanlı olarak veri bilimi projeleri üzerinde çalışmaya başladığınızda, güçlü ve zayıf yönlerinizi öğrenirsiniz. Yeni projeler üzerinde çalışmaya devam ettikçe, zaman içinde kusurlarınız üzerinde çalışma ve bunları iyileştirme şansınız olacak.

9. Rekabet etmek

İnternet, veri bilimcilerinin veri bilimi topluluğuna bağlanmasına ve üretken öğrenme ve rekabete katılabilecekleri meslektaşlar bulmasına olanak tanıyan web siteleriyle dolup taşıyor. Kaggle , gelecek vadeden veri bilimcileri için mükemmel bir eğitim platformudur.

Bir topluluğun parçası olarak, bir yetenek havuzuna maruz kalırsınız. Becerilerinizi geliştirmek için akranlarınızdan ve mentorlarınızdan öğrenme şansı verir.

Bu 9 adım, bir veri bilimcisi olma yolculuğunu anlamak için bilmeniz gereken tek şey.

Sonuç olarak, veri bilimcilerinin çok yönlü olmaları, çeşitli alanlardan ödünç alınan bir dizi özelliği kendi içlerinde birleştirmeleri gerektiği söylenebilir. Evet, bu kadar çok beceride ustalaşmak zaman alacak, ancak bir kez ustalaştınız mı, hayatınızın işini yapacaksınız.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.

Umarız günün sorusunu cevaplamışızdır. Hiç düşünme, git ve başla! Mutlu öğrenme!