Veri Bilimi, şirketler ve sektörler iş kararları almak için verilere daha fazla güvendikçe en çok talep gören alanlardan biridir. Oldukça yetenekli ve deneyimli bir Veri Bilimci oldukça talep görmektedir. Veri Bilimi alanında kariyer yapmak için rehbere göz atalım.

Veri Bilimini Anlamak

Veri Bilimi, istatistik ve veri madenciliğinden ortaya çıkan bir konudur. İstatistik, makine öğrenimi ve diğer teknikler gibi çeşitli teknikler kullanarak verilerden değerli bilgiler çıkarma uygulamasıdır.

Veri Bilimi İyi Bir Kariyer Yolu mu?

Veri Bilimi, teknolojideki hızlı artış ve sürekli değişen verileri anlamlandırmak için dahi bir ihtiyaç olması nedeniyle ortaya çıkmıştır. Veri uzmanları, veri kalıplarını devlet kurumlarını, şirketleri ve diğer kuruluşları bilgilendiren araştırmalara dönüştürmeye yardımcı olan algoritmalar oluşturur. Bu alan çok yönlülük sunar ve perakende, ulaşım, spor, eğlence vb. dahil olmak üzere çeşitli sektörlere uygulanabilir.

Veri Bilimcisi Olmak İçin Gerekli Beceriler

Veri Bilimi alanında kariyer yapmak için, kullanıcının birçok alanda beceri ve uzmanlık geliştirmesi gereken güçlü bir temel gereklidir.

1. Matematik ve İstatistik- Veri bilimi, cebir, olasılık, hesap, türev vb. gibi istatistik ve matematiğin güçlü bir şekilde anlaşılmasını gerektirdiğinden, Matematik ve İstatistik alanında güçlü bilgi. Tüm bu kavramlar, verilerin verimli bir şekilde yorumlanmasına yardımcı olacaktır.

2. Programlama Dilleri- Python, R ve SQL gibi programlama dillerinde uzmanlaşmak, istatistiksel analiz, yönetim ve veritabanlarını sorgulamada yardımcı olacaktır.

3. Verilerin Analizi ve Manipülasyonu- Verilerin temizlenmesi ve manipülasyonu temel beceri setlerinden biridir. Python'daki Pandas ve R'deki dplyr gibi araçlar, Ham verileri işleyerek kullanılabilir bir formata dönüştürmeye yardımcı olacaktır.

4. Makine Öğrenimi- Bu, verilerden öngörülebilir modeller oluşturmaya yardımcı olacaktır. Doğrusal regresyon, sinir ağları, karar ağaçları vb. gibi makine öğrenimi algoritmalarının temellerine hakim olarak veri biliminin nasıl çalıştığını anlamak daha kolay olacaktır.

5. Verilerin Görselleştirilmesi- Veri Görselleştirme, içgörü ve bilgi iletişimi için çok önemlidir. Matplotlib (Python), Tableau ve ggplot (R) gibi araçlar, net ve uygun görselleştirme çalışmaları oluşturmaya yardımcı olacaktır.

Veri Bilimi için Çevrimiçi Kurslar ve Sertifikalar

Veri Bilimi öğrenmek için Udemy, Coursera ve Upgrad'da çok çeşitli çevrimiçi kurslar mevcuttur. Bu kurslar, en iyi veri bilimcileri, üniversiteler ve şirketler tarafından, Veri bilimcisi olarak iş bulmak için mülakatı yapan kişiyi etkilemeye yardımcı olacak sertifikalarla birlikte sunulmaktadır.

Bu platformlardan alınan kurslar, kullanıcının Jypyter Notebooks, Google Colab, Tableau, Google Cloud, AWS, Google Analytics gibi araçlara aşinalık kazanmasına yardımcı olacaktır.

Veri Bilimci olmak için gereken nitelikler

Veri Bilimciler bilgisayar bilimleri, istatistik, matematik, mühendislik, veri bilimi veya ilgili alanlarda lisans derecesine sahip olmalıdır. SQL, Python, R, SPSS, SAS vb. veri analiz araçları hakkında güçlü bilgiye sahip yazılım geliştiriciler, veri biliminin karmaşık sorunlarıyla başa çıkmada yardımcı olur. 

Ayrıca, bilim veya mühendislik dışı geçmişlerden gelen kullanıcılar, veri analizi araçlarında resmi eğitim alabilir, matematik ve istatistikte temellerini güçlü hale getirebilir ve Veri Bilimi alanında bir kariyere başlayabilirler.

Veri Bilimi Alanında Nasıl İş Bulunur?

Pratik deneyim kazanmak için stajlar, kariyerine Veri Analisti veya Genç Veri Bilimcisi olarak başlamanın en iyi yollarından biridir. Önemli beceriler ve deneyim sertifikaları kazandıktan sonra, LinkedIn veya başka bir platformda veri bilimi topluluğundaki işlere başvurmaya başlayabilirler. Ayrıca, GitHub ve Meetup.com gibi platformlar veri bilimi alanıyla ilgili bağlantılar kurmak için harikadır. Ayrıca, bir mühendislik veya bilgisayar bilimi mezunu, üniversite yerleştirmelerinde veri bilimi alanında bir iş bulabilir. 

Sonuç

Veri Bilimi alanında kariyer yapmaya başlamak için programlama dilleri, matematik, makine öğrenimi konularında güçlü bir bağlılık ve kavrayışa sahip olmak ve elden deneyim sahibi olmak gerekir. Bahsedilen prosedürden geçerek Veri Bilimi veya Veri Bilimcisi, Veri Analisti, Veri Mühendisi, Veri Mimarı, Makine Öğrenimi mühendisi vb. gibi ilgili alanlarda kolayca iş bulunabilir.