Veri Bilimcisi Olmanız İçin En Önemli 6 Neden

Veri bilimi, 21. yüzyıl iş piyasasında en çok aranan alanlardan biri olarak ortaya çıkmıştır. İstatistik, matematik ve bilgisayar bilimi bilgilerini birleştiren çok disiplinli veri çalışmasıdır. Bilimsel araçlar, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden yararlı içgörüler çıkarır ve ortaya çıkarır.

Dolayısıyla, bu devrim niteliğindeki teknoloji, çalışma ortamını dönüştürüyor ve muazzam bir iş değeri sağlıyor. Endüstri trendlerini takip ederek , veri biliminde bir kariyerin son derece faydalı olabileceği bir sır değil . Daha fazla kanıt mı istiyorsunuz? Hindistan'da veri bilimi maaşını kontrol edin.

Ayrıca, veri biliminin uygulamaları çok geniş bir alana ulaşmaktadır. Alandaki uzmanlar çeşitli kariyer yollarını takip edebilir, bu nedenle veri bilimi dersleri son zamanlarda hız kazanmıştır. İleri düzey rollere geçiş yapanlardan, sadece işgücüne girmek için becerilerini geliştirmek isteyenlere kadar, disiplin herkes için bir şeyler sunar.

Kârlı maaşın ve çok sayıda iş pozisyonunun yanı sıra, bir kariyer olarak veri biliminin sizin için anlamlı olmasının çeşitli nedenleri olabilir. Ancak, zamanınızı ve paranızı buna adamadan önce, tüm artıları ve eksileri düşünün. Aşağıda, kararınızı temel alabileceğiniz bazı faktörler bulunmaktadır!

Veri Biliminin Artıları

1. Çok talep gören alan

Veri Bilimi, 2020 için en çok talep gören işlerden biridir. Veri bilimi ve analitiği, 2026 yılına kadar yaklaşık 11,5 milyon iş yaratacaktır. Ve Hindistan, Amerika Birleşik Devletleri'nden sonra bu tür pozisyonların en önemli ikinci merkezidir. Bu nedenle, veri bilimi, mevcut endüstri trendlerine göre oldukça istihdam edilebilir ve çekici bir sektördür.

2. Yüksek ücretli ve çeşitli rollerin mevcudiyeti

Sadece veri bilimcilerine olan talep patlamakla kalmıyor, aynı zamanda iş pozisyonları da bol miktarda bulunuyor. Analitik karar vermenin merkezinde yer aldıkça, giderek daha fazla işletme veri bilimcilerini işe alıyor. Orta düzeyde yetenek arzı ile nispeten daha az doymuş bir alan olduğundan, bugün çeşitli beceri setleri ve yetkinlikler gerektiren fırsatlar mevcuttur. Glassdoor'a göre, bir veri bilimcisi yılda ortalama 116.100 dolar kazanabilir.

3. Gelişen iş yeri ortamları

Veri bilimi, geleceğin çalışma alanını şekillendiriyor. Yapay zeka ve robotiğin ortaya çıkmasıyla birlikte, giderek daha fazla rutin ve manuel görevler otomatik hale geliyor. İnsanlar daha eleştirel düşünme ve problem çözme rollerini üstlendikçe, veri bilimi teknolojileri, makineleri tekrarlayan görevleri yerine getirme konusunda eğitmeyi mümkün kılmıştır. Bunlar, zorlu işleri basitleştirmek için teknolojik aksaklıklardan yararlanan yüksek ücretli ve prestijli pozisyonlardır.

4. Ürün standartlarının iyileştirilmesi

Makine öğreniminin kullanımı, şirketlerin tekliflerini özelleştirmesini ve müşteri deneyimlerini geliştirmesini sağladı. E-ticaret siteleri bu gelişmenin en güzel örneğini oluşturmaktadır. Web siteleri, ürünleri önermek ve kullanıcılara geçmiş satın alımlarına dayalı olarak kişiselleştirilmiş tavsiyelerde bulunmak için Öneri Sistemlerini kullanır. İşletmeler, insan davranışını anlayarak ve kararları verilerle destekleyerek, ürün ve hizmetlerini müşteri ihtiyaçlarıyla eşleştirebilir ve gerekli iyileştirmeleri yapabilir.

5. Canlandırıcı işletmeler

İşletmeler, önemli kurumsal eylemleri gerçekleştirmede kıdemli personele yardımcı olmak için yetenekli veri bilimcilerine ihtiyaç duyar. Bu uzmanlar, karar verme için ek içgörüler sağlamak için büyük veri yığınlarından gizli bilgileri çıkarır. Büyük veri kümelerinin de temizlenmesi ve zenginleştirilmesi gerekir. Dolayısıyla günümüzde veri biliminin işletmeler için değerli olmasının çeşitli nedenleri var . Faydalanan endüstri sektörlerinden bazıları sağlık, finans, bankacılık, yönetim, danışmanlık ve e-ticarettir.

6. Dünyaya yardım etmek

Tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi, sağlık sektöründe devrim yarattı. Veri bilimi, tümörlerin, organ anomalilerinin ve daha fazlasının erken tespit edilmesini sağlayarak hayat kurtarıyor. Benzer bir şekilde, tarımsal zararlılar ve zararlı böceklerle bilimsel olarak mücadele etmenin yeni yollarını sunarak dünya çiftçilerine yardımcı oluyor.

Veri Biliminin Eksileri

1. Belirsizlik

'Veri bilimcisi' geniş bir terimdir. Birisi kendisini bir veri bilimcisi olarak tanıttığında, gerçekte ne yaptıklarını belirlemek zor görünebilir. Bunun nedeni, asıl rolün uzmanlık alanına bağlı olmasıdır. Kişinin becerilerine ve niteliklerine bağlı olarak, bir veri bilimi araştırmacısı, geliştiricisi, iş analisti ve hatta bir ürün mühendisi olabilir. Bu nedenle, veri bilimi çoğu zaman birçok uzman tarafından belirsiz bir alan olarak adlandırılmaktadır. Aynı zamanda, diğerleri onu bilimin dördüncü paradigması olarak görüyor!

2. Karmaşıklık

Veri bilimi, diğer akademik, bilimsel ve matematiksel disiplinlerden kavramları ödünç alan karmaşık bir çalışma alanıdır. Son zamanlarda, veri bilimi sektöründeki beceri boşluğunu doldurmak için birçok çevrimiçi kurs ortaya çıktı. Ancak, kendisini oluşturan üç konuda da – Matematik, Bilgisayar ve İstatistik – eşit derecede yetkin bir işgücü hazırlamak zordur. İstatistik geçmişine sahip biri, bilgisayar biliminde ustalaşmayı zor bulabilir. Bu nedenle, veri bilimcileri fırsatları tam olarak kullanmak için öğrenmeye ve becerilerini geliştirmeye devam etmelidir.

3. Genişlik

Veri bilimi rolleri, alan bilgisine sıkı sıkıya bağlı kalmayı gerektirir. Örneğin, genomik dizileri analiz etmeye yönelik bir araştırma çalışması, genetik ve moleküler biyoloji geçmişine sahip birini tercih edecektir. Benzer şekilde, iş analitiği rolleri, ekonomi ve finans hakkında önceden bilgi sahibi olmayı bekleyebilir. Bu nedenle, veri bilimcileri bazen bir endüstriden diğerine geçişi zor buluyor.

4. Keyfilik

Veriye dayalı tahminler, iş risklerini büyük ölçüde en aza indirir. Ancak bazı durumlarda keyfi veriler sağlandığında beklenen sonuçlara ulaşılamayabilir. Bu tür durumlar, veri bilimi sistemlerine olan güveni azaltabilir. Bu nedenle, karar verme için anlamlı ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için ilgili veri kümelerine ve veri noktalarına sahip olmak eşit derecede önemlidir. Ayrıca, yönetim ve veri bilimcilerinin sürece zaman ve kaynak ayırmadan önce ortaklaşa hedefler belirlemeleri iyi bir uygulamadır.

5. Gizlilik Sorunları

Tüketici verileri, modern organizasyonlarda büyük iş stratejilerini besler. Şirketler, veri gizliliği konusunda etik kaygıları artıran büyük miktarda tanımlanabilir veriyi yanlarında bulunduruyor. Tek bir güvenlik açığı, kişisel verileri tehlikeye atabilir ve bu nedenle bireyler için tehdit oluşturabilir. Sonuç olarak, siber güvenlik ve gizlilik önlemlerini veri bilimi tekniklerine entegre etmek uygun hale geldi.

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

Toplama

Veri bilimi alanında kariyer yapmaya çalışırken bir sonraki doğru adımı seçmek zor olabilir. Karar verme sürecinizi karmaşıklaştırabilecek birkaç veri bilimi kursu var. Bu nedenle, dalmadan önce tüm avantajları ve sınırlamaları göz önünde bulundurarak seçeneklerinizi değerlendirin!

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