Veri Bilimi için Ön Koşul: Düşündüğünüz Gibi Değil

Tanıtım

Bugün her sektör, süreçler ve ürünler aracılığıyla üretilen verilerin anlaşılmasına güveniyor. Pazar alanını genişletmek için işletmelerin önce mevcut ürünün güçlü yönleri üzerinde çalışması ve ardından henüz kullanılmayan pazar alanlarına girmeleri gerekir.

Tüm endüstriler, operasyonel akışa ve diğer destekleyici departmanlara uygun hale getirilmiş bir dizi süreçle birlikte gelir. Her yerden üretilen tüm veriler üzerinde çalışmak, profesyonellere olan talebin artmasına neden oldu.

Buradaki uzmanların belirli iş ihtiyaçlarını karşılamak için donanımlı olması gerekir. Veri Bilimcileri, teknik bilgi birikimine sahip profesyonellerdir. Sorunlu alanlara kolayca dokunabilecekleri ve aynı zamanda kullanılmayan gizli sorunlu alanlarda dolaşabilecekleri büyük veri yığınlarını analiz etme yeteneğine sahiptirler.

Genel amaç, alana önemli iş sonuçları ve daha yüksek karlar getirmektir.

Pazardaki Fırsatlar

Çok sayıda profesyonel ve yeni başlayanlar, Veri Bilimi alanına girmek için bir araya geliyor. Veri analitiği, bilim ve yönetim araçlarını birleştiren birleştirilmiş bir iştir. İş sonuçlarına çözüm gerektiren çok büyük miktarda verinin ortasında çalışan bir profil gerektirir. Okuyun: Veri bilimcisi olmak için ihtiyacınız olan zorunlu beceriler.

Endüstrinin artan talebi, Veri Bilimcileri profilinin büyümesine yol açmıştır. Bir rapora göre , 2026 yılına kadar, veri bilimcisi işlerinin sayısında %19'luk bir artış hedefleniyor; ve yaklaşık 5400 yeni gönderi üretilmek üzere.

Veri bilimcilerin maaş yapısının büyümesiyle ilgili beklentiler var. Üretilen yüksek miktarda iş çıktısı ile yansıtıcı terfi fırsatları artıyor.

Zorluklar

Yönetimin belirli bir istenen sonucu vermesini gerektiren endüstrilerdeki muazzam miktarda veri ve farklılıklar ile birden fazla zorluk ortaya çıkıyor. Testler, endüstri bilgisinin ve sosyal becerilerin işlemesini sağlamaktan veri analizi ve işletme yönetimi araçlarına ilişkin teknik uzmanlığa kadar uzanır.

Veri bilimleri dünyasına girmeyi planlıyorsanız, teknik ve teknik olmayan alanda, ilk adımdan önce üzerinde çalışmanız gereken belirli ön koşullar vardır.

Veri Bilimi için Ön Koşullar

Profesyonellerin önceden veri bilimi geçmişine sahip olması her zaman gerekli değildir.

Veri bilimi alanına ilgi duyan ve sektörde bireysel deneyim kazanmayı planlayan bir öğrenci veya daha yeni olabilirsiniz. Veya halihazırda bir sektörde kurulmuş, ancak veri sevgisi veya artan ilgi nedeniyle veri bilimi kurslarına girmek ve profil tekliflerini talep etmek isteyen bir profesyonel olabilirsiniz.

Alanın talep ettiği ön koşullar aşağıdaki gibi kategorize edilir:

eğitici

Data Scientist profilleri, uzman düzeyine ve eğitim ve deneyim profilinize göre değişir. Bir veri bilimi kursuna devam etmek için en az bir Lisans derecesi gereklidir. STEM konularından herhangi birinde alınan bir Lisans/Yüksek Lisans derecesi, gelecekte çok önemli olacağı kanıtlanacak olan temel matematiksel veya istatistiksel bilginin temelini oluşturduğu için faydalıdır.

Veri bilimcisi araştırmasına başlarken, iş profili için sektörde gerekli olan şartlara maruz kalmış olmalısınız. Web'de veri bilimcisi olarak çalışmak için belirtilen kaynaklar, kriterlere uyması için bir dizi beceri ve uzmanlık gereksinimi göstermelidir. Bu her zaman böyle değildir.

Artan nitelikler ile bilgi ve iş profili aynı anda artacaktır. Ancak teorik alanda öğretilenler ile profesyonel olarak çalışarak kazanacağınız şeyler arasında her zaman bir fark vardır.

Deneyimsiz bir Doktora, Yüksek Lisans yeterliliğine sahip ancak üç yıllık deneyime sahip başka bir adaya eşit olmayacaktır.

Ticaretin teknik ve teknik olmayan taleplerinden bazıları şunlardır:

Teknik

• Matematiksel

Bilgisayar Bilimleri, Mühendislik, Ekonomi, Matematik veya İşlemler ve Araştırma alanlarında farklı geçmişlere sahip profesyoneller ve öğrenciler, iş geliştirme endüstrisine girerler.

Veri bilimlerinde profesyonel bir kariyer için bunların tümü zorunlu değildir. Nihai gereklilik, matematiksel ve istatistiksel kavramlar üzerinde açık ve sağlam bir temele sahip olmaktır.

Veri bilimi alanındaki talep, çoğunlukla, sorunlu alanlara uygulanabilir çözümler üretmek için analiz gerektiren verilerin açık istatistiksel kavramlarıyla ilgilidir. Bu nedenle, herhangi bir arka plan çalışması bitecektir, ancak cilalı ve sağlam istatistiksel ve matematiksel temel, giriş seviyesi çağrısıdır.

• Programlama

Özel bir gelişmiş programcı olmanıza gerek yok. Yine de, programlamayla ilgili kavramlar hakkında net bir temel anlayışa sahip olmanız en iyisi olacaktır. C, C ++ veya Java gibi programlama kavramları, veri bilimi programlamasını öğrenme araçlarını hızlandıracaktır.

Verinin yaygın kısımlarını analiz etmeye yardımcı olmak, problem alanını açıklamak için verimli alıntılar yazmak ve büyük verilerle çalışmak için sert bir programcı olmak gerekli değildir. Veri bilimi, Python ve R gibi programlama araçları üzerinde çalışır. Bu kavramlar, adayın veri bilimi uzmanlığına doğru uzun bir yol kat etmesine yardımcı olacaktır.

• SQL

SQL veya yapılandırılmış sorgu dili, veri biliminde programlama deneyimi yaşamak için gerekli olan birincil araçlardan biridir.

Veri bilimcileri, yapılacak işe sağlam bir şekilde ayak uydurmak için SQL ve onunla ilişkili komut dosyası yazmak için anlamlı bir zaman harcarlar. Temel SQL yazmayı, SQL sorgusunu çözmeyi ve gruplar, birleştirmeler veya dizinler oluşturma konusunda rahat olmanız gerekir.

Veri bilimcisi olarak çalışmak için veritabanı yönetiminde mükemmellik kazanmanız sizin için bağlayıcı değildir; çünkü SQL'in temelleri üstteki katmanlardan habersizdir. Veri analizi, Hadoop kümesi için bir veritabanından alınabilen güçlü bir temel gerektirir (kullanılan dil örneği).

• Veri Bilimi

Profesyonel dünyaya girmeden önce veri bilimi diploması almanıza gerek yok. Veri bilimi, eldeki sorunları analiz edebilmek için açık olması gereken istatistik ve matematiğin temellerini gerektirir. İş sorunlarını çözmek için ekip yönetimi gibi yumuşak becerilere sahip olmanız ve son teslim tarihlerini karşılamak için projeler üzerinde kontrol sahibi olmanız gerekir.

Daha iyi bir anlayışa sahip olmak ve tercih ettiğiniz iş profilinin taleplerini net bir şekilde görmek için, çevrimiçi olarak bir iş analisti sertifikası alabilir ve veri bilimleri üzerine farklı kurslara devam edebilirsiniz.

• Makine öğrenme

Makine öğrenmesi, veri biliminin temel kavramlarından biridir ve aynı zamanda vazgeçilmez bir parçasıdır. Üniversiteden bir derece kazanmak için çevrimiçi bir kurs aldığınızda, makine öğrenimi zaten müfredatınızın bir parçası olacaktır. Bu nedenle, profesyonel başlamadan önce makine öğreniminin temellerini bilmek hayati önem taşımaz.

Makine öğrenimi, tüm veri bilimi müfredatındaki belirlemelerden biri olacaktır. Ek bir çevrimiçi makine öğrenimi kursu, analiz ve temel temel oluşturma öğesi konusunda size yardımcı olacaktır.

• Yapılandırılmamış Verilerle Çalışma

Veri Bilimcileri, iş sorununun temel nedenini analiz etmek ve veri analizi araçlarının yardımıyla bir çözüm çerçevesi sağlamak için çalışır. Veri bilimcilerinin neyle çalıştığını anlamak için SAS, Hadoop, Spark veya R gibi popüler veri analiz araçlarını edinmeniz faydalı olacaktır.

Normal Dağılım, Merkezi Eğilim, Basıklık, Değişkenlik gibi Tanımlayıcı İstatistiksel araçlara aşinalık, uzun yola giden yolda size rehberlik edecektir.

Çevrimiçi sertifikalar, bu alanda gerekli olan uzmanlığı daha da geliştirmenize yardımcı olmak için hazırlanmıştır.

teknik olmayan

• İş zekası

Veri biliminin, işletmelerin sorunları çözmesine ve sorunlu alanları bulmasına yardımcı olmak için orada olduğu fikriyle, veri analizi bölümünde teknik bir güce sahip olmanın ve iş zekası alanında sıfır olmanın hiçbir faydası olmayacaktır.

İş zekası, işletmelerin nasıl çalıştığına dair genel bilgi anlamına gelir. Projeleri tamamlamak için ekip çalışmasını formüle etmek için gerekli departmanlar nelerdir ve ne kadar güçlü koordinasyon gereklidir?

Teknik bilimlerde lisans/yüksek lisans derecenizle ticari faaliyetler hakkında bir fikir edinemezsiniz. Bu nedenle, İşletme Yönetiminin temelleri konusunda size yardımcı olacak çevrimiçi bir kurs faydalı olacaktır.

İş açısından bir kuruluşta işlerin nasıl operasyonlara ihtiyaç duyduğuna dair daha geniş bir resim sağlayacaktır.

• Yönetim prensipleri

Veri bilimcisi olarak çalışırken bir ekip halinde çalışmanız, teslim tarihlerini yönetmeniz, proje çalışmalarını yürütmeniz ve çeşitli departmanlarla koordineli olmanız beklenir.

Sahip olduğunuz teknik tecrübe ile her şey mümkün değildir. Bunun için ekip yönetimi, ilişki kurma, komuta ve iş bölümü gibi belirli iş araçları ve yönetim ilkelerinin farkında olmanız gerekir.

• İletişim

Bir işte çalışırken iletişim, liderlik, dinleme, sezgisellik ve ağ oluşturma gibi yumuşak becerilere sahip olmak çok önemlidir.

İster küçük ölçekli bir işletme, ister çok uluslu büyük bir şirket; sosyal beceriler, ekibinizdeki çeşitli insan gruplarıyla nasıl davranacağınız ve bunlarla nasıl başa çıkacağınız konusunda size bilgi ve eğitim sağlar. Nihai amaç karlı sonuçlardır.

• Veri Sezgisi

Veri sevgisi ve çok büyük miktarda veriyle çalışmak, veri bilimcilerinde bulunan tipik özelliklerden biridir. Meslek, önünüzde bulunan veri yelpazesi üzerinde istatistiksel analiz ve matematiksel işlev gerektirir. Veri analizi konusundaki çılgınlığınız ve tutkunuz, işletmelerdeki herkesin, hatta en üst yönetimin bile çözemeyeceği karmaşık sorunları çözmenize yardımcı olacaktır.

Çözüm

Veri Bilimcileri, farklı becerilere sahip uzmanlardır. Tek bir kişi için tüm işlemlerde ustalaşmak kolay değil.

Fiyatla birlikte veri bilimlerinin zorlu kısmı geliyor. Önünüzdeki yolda doğru yönlendirmeyle, bilgi, eğitim (izlenen çeşitli kurslardan) ve bu alandaki deneyim, yavaş yavaş sizin tomurcuklanan profesyonel kariyerinize katkıda bulunacaktır.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.