Veri bilimi alanı, geniş bir tanımıyla, dijital platformda verinin bilimi, araştırması ve kullanımıdır. Günümüzde büyük bir uzmanlık alanı olan veri bilimi alanında doğal olarak birçok uzmanlık alanı bulunmaktadır. Aşağıdakiler, şu anda önemli olan bu uzmanlaşmış 10 veri bilimi alanını temsil etmektedir. Hangi veri bilimi alanları sizi ilgilendiriyor?

  1. İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve olasılık, veri bilimini büyük ölçüde etkileyen önemli bir matematik alanını temsil eder. İstatistik ve olasılık, veri biliminin en yaygın kullanılan alanlarından biridir. Bu özel alan, sonlu rakamların belirlenmesi ve kullanılması ile her şeyde var olan “şans” faktörünün etkisi ile ilgilidir. Bu alanı öğrenmiş veri bilimciler, günümüzde genel ve özel veri bilimi endüstrilerinde şu gibi alanlarda büyük bir varlıktır:

Epidemiyolog
İstatistikçi
İş Zekası Analisti
Sosyal Bilim Veri Analisti
Genel Veri Bilimcisi

  1. Python

Python’ın inceliklerini anlamak, veri bilimcileri için faydalı bir beceridir. Python, birkaç on yıl önce oluşturulmuş ancak hala son derece önemli bir programlama dili olarak kalmaktadır. Bugün sayısız bilgisayar uygulamasında kullanılmaktadır. Ek olarak, Python kullanmayan uygulamalar, birlikte çalışması için yorumlanmaları gerektiğinden, sıklıkla programlarla bir arada kullanılır. Sonuçta, Python veri biliminde bilinmesi gereken değerli bir uzmanlık varlığıdır. Python becerilerine ihtiyaç duyan veri bilimcileri için iş unvanları şunlardır:

Genel Veri Bilimci
Python Mühendisi
Yazılım Geliştirici
Web Geliştiricisi
Araştırmacı

  1. Makine Öğrenimi

Watson adlı, dünya çapında tanınan yapay zeka bilgisayar sisteminin yaratıcısı olan IBM’dir. Watson şunlarda kullanılır:

hava tahmini bilgisayar akademisi popüler yarışma programı “Jeopardy”de bile görüldü. IBM, makine öğrenimini “bir sistemin açık programlama yerine verilerden öğrenmesini sağlayan bir AI biçimi” olarak tanımlar. Bu, kendisi başlı başına önemli olan birçok sonuç doğurur ve geniş çaplı literatür gerektirir. Veri bilimi ve makine öğrenimi arasındaki önemli bağlantıları açıkça görmek mümkündür. Popüler iş unvanları arasında şunlar yer alır:

Makine Öğrenimi
Mühendisi Genel Veri
Bilimci Büyük
Veri Geliştiricisi
Makine Öğrenimi
Araştırma Bilimcisi
Java ve AI Geliştiricisi

  1. Veri İşleme

Veri işleme, temelinde, bilgisayarların verilerin işlenmesinde kullandığı çeşitli işlemleri tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Çoğu insan veri ve basit depolama kavramını anlar. Bu temellerin ötesinde, veri:

taşınır şifrelenir çevrilir sıkıştırılır sıkıştırılmış şekilde çözülür Bundan dolayı, veri biliminin uzmanlık alanı olan veri işlemesi, özellikle tüm bu veri işlemleriyle ilgilenir. Veri işleme kullanan iş rolü şunları içerir:

Veri Mühendisleri
Veri İşleme Uzmanı
Ürün Yöneticisi
Veritabanı Teknikeri
Veri Analisti

  1. Veri Görselleştirme

Adından da anlaşılacağı gibi, veri görselleştirme, verileri görsel bir şekilde sunmak için odaklanılan veri bilimi uzmanlık alanıdır. Bugün bilgisayar kullanımının büyük bir bölümü, son kullanıcıya sunulan verileri görüntülemek için bir yol sağlamak zorundadır. Veri görselleştirme kavramları örnekleri şunları içerir:

GÖZAT!  Sosyal Ağ Analizi Nedir?

okunaklı metin hologramlar etkileşimli veri görüntüleri ekran üzerindeki grafikler ve tablolar Bu özel alan, yeni görselleştirme yöntemleri oluşturmanın yanı sıra eski yöntemleri geliştirmenin yollarını da oluşturur. Veri görselleştirme ile çalışan veri bilimcileri şunları içerir:

Analitik Mühendisi
Veri Mühendisi
Veri Bilimi Yöneticisi
Veri Sistemi Proje Koordinatörü
Grafik Tasarımcısı

  1. Veri Madenciliği

Veri madenciliği, veri biliminin en popüler alanlarından biridir. Veri madenciliği, genellikle dağınık verilerin büyük havuzlarında desenleri bulmaya odaklanır. Bu desenler ve ilişkili değerler belirlendikten sonra, makine öğrenimi ve büyük veri analizinde daha da kullanılabilirler. Sonuçta, veri madenciliğinde etkili olmak için, veri madenciliği sürecinin yedi temel öğesini anlamak ve işletmek gereklidir. Bu temel öğeler şunları içerir:

desen takibi sınıflandırma ilişkilendirme aykırı değer tespiti kümeleme regresyon tahmin Veri madenciliği ile ilgilenen veri bilimi uzmanları şunları içerir:

Veri Bilimci
Veri Bilimci-Analist
Veri Mühendisi
İçerik Veri Uzmanı
Haritacı

  1. Tahminsel Analiz

Tahminsel analiz, veri bilimi dallarının hepsinde kullanılır. Tahminsel analiz ayrıca burada bahsedilen diğer veri bilimi kategorilerinde de bulunur. Uzmanlar özel veri analizi yoluyla ileriye bakarak belirli sonuçları ve koşulları tahmin etmek için tahminsel analizi kullanırlar. Gelecekteki olayların bir dizi aralığını önceden görebilmenin değeri herhangi bir endüstride inanılmaz derecede yüksektir. Tahminsel analiz her zaman en önemli veri bilimi alanlarından biri olacaktır. Bu veri bilimci uzmanlık alanları şunları içerebilir:

Analitik Tahmin Analisti Gelişmiş Analitik ve İstatistik Müdürü Veri Bilimci Tahminsel Analiz Modelleyicisi Araştırma ve Analiz Uzmanı

  1. Büyük Veri

Adından da anlaşılacağı gibi, “Büyük Veri” son derece büyük veri kümeleri için verilen terimdir. Veri bilimi dünyasında, bu özel veri kümeleri “4 V” tarafından karakterize edildiği söylenir. Bu harf V ile başlayan dört özellik şunlardır (volume variety velocity veracity):

hacim
çeşitlilik
hız
doğruluk

Büyük veri, medya şirketlerinden polis ajanslarına, hükümet organlarından finansal kuruluşlara kadar çeşitli organizasyonlarda bulunur. Bu son derece büyük veri kümeleri müşteri verilerinden finansal rakamlara ve demografik bilgilere kadar tüm bilgileri yönetir. Bu devasa veri kümelerinin kullanım nedenleri neredeyse sonsuzdur. Kurumların ve şirketlerin karmaşık veri analizi yapabilen veri bilimi uzmanlarına sahip olmaları önemlidir. Bu iş unvanları şunları içerebilir:

Veri ve Analiz Mühendisi
Veri Analisti
Veri Mühendisi
Veri Entegratörü
Büyük Veri Geliştiricisi

  1. Modelleme

Veri uzmanları, çeşitli veri türlerine bakmak için çizimler ve diyagramlar kullanmak zorundadır. Bu görsel araçları kullanarak, veri uzmanları o veriyle ilgili değerli kalıpları ve diğer işaretleri tespit edebilirler.

Modelleme uygulamasına örnek olarak, bir şirketin satın alma maliyeti geçmişini göstermek için tasarlanmış bir grafik ve çizelge olabilir. Çalışanlar, veri modellemesi sayesinde, verinin bir temsiliyetini görsel olarak görebilirler. Bu, sadece sayıların sıralandığı basit büyük veri setlerine bakmaktan daha kolay bir şekilde kavramlaştırmayı sağlar.

GÖZAT!  Whatsapp Verileri Reklam Amaçlı Kullanılıyor!

Kurumsal Mimari İş Nesneleri Geliştirici Veri Analisti Tahmin Analitiği Modelleyici Veri Bilimci

  1. Veri Danışmanlığı

Son olarak, veri danışmanlığı, veri bilimi alanındaki birçok özel uzmanlık alanını ve hatta genel uygulama alanlarını operasyonel bir şekilde bir araya getiren bir tür hizmettir. Bu uzmanlık alanında, danışman adı verilen bir çalışan, farklı şirketlerden müşterilerle çalışarak çeşitli veri bilimi ihtiyaçları konusunda tavsiyelerde bulunmaya yardımcı olur. Bu, çalışanın başka bir bağlantısı olmadığı ödeme yapan müşterilere hizmet veren bir dış yüklenme pozisyonudur. Temelden sona kadar süreç, şu şekilde özetlenebilir:

  • ilk danışma
  • belirli bir sorun veya sorunlar üzerinde çalışmak üzere atama
  • bu sorunların araştırılması
  • bulgularla ilgili bir rapor sunma
  • müşteriyle birlikte bu sorunları düzeltmek veya geliştirmek için sonraki çalışmalar

Danışmanlar, şu gibi çeşitli profesyonel rollerde gereklidir:

  • Veri Bilimci
  • Veri Araştırmacısı
  • Veri Bilimi Danışmanı
  • Tahmin Analitiği Modelleyici
  • Sık Sorulan Veri Bilimi Soruları

Veri Bilimi’nde Nereden Başlayabilirim?

Bu alan şimdiye kadar hiç olmadığı kadar büyük. Bu hızlı genişlemeyle birlikte veri bilimini öğrenmeye başlamak için birçok yol var. En yaygın yaklaşımlardan biri teknik okullarda veya üniversite derslerinde konunun geleneksel olarak takibi. Farklı veri bilimi dallarında dersler sunan kolejlerin ve teknik okulların listesi çok büyük ve sürekli büyüyor.

Veri bilimini öğrenmenin başka bir yolu, kendi kendine çalışma ve ücretsiz çevrimiçi öğrenme platformlarının kullanımıyla öğrenmektir. Bu konuları kapsayan birçok harika kitap ve video bulunmaktadır. Ayrıca, Google AI Eğitimi, Coursera ve Towards Data Science gibi sitelerden çevrimiçi öğretim kaynaklarının giderek artan bir listesi mevcuttur.

Veri Bilimi Alanı Ne Zaman Başladı?

Çoğu uzman, veri bilimi endüstrisinin resmi başlangıcısını 1962 yılı olarak kabul eder. Matematikçi John W. Tukey, modern elektronik bilgisayarların ortaya çıkışıyla birlikte gelecek olan veri bilimi endüstrisinin teorisini geliştirdi. Kısa bir süre sonra, 1964’te ilk masaüstü bilgisayar Programma 101 halka açık olarak tanıtıldı. Bu modern bilgisayarla birlikte veri bilimi de ortaya çıkmaya başladı ve sonrasında bu konuda çalışılan ve öğretilen bir disiplin haline geldi.

Daha sonra, 2000’lerde çeşitli bilimsel kurumlar veri bilimini resmi olarak kabul etmeye başladılar. Bilim, gerçekten var olan, çalışılan ve öğretilen bir disiplin olarak doğdu.

Uzmanlar, alanın geleceği için ne tahmin ediyor?

Bu özel bilim dalının karmaşıklığı nedeniyle geleceğe yönelik tahminler oldukça zor olabilir. Ancak bildiğimiz şey, veri biliminin en çok talep gören ve büyüyen alanlarından bazılarının yapay zeka ve makine öğrenmesi olduğudur. Bu, tüm veri analizinin makineler tarafından otomatik olarak işleneceği anlamına mı geliyor? Bu mümkün olabilir, ancak uzmanlara göre, böyle bir gelecek hala oldukça uzakta.

GÖZAT!  Veri Bilimi Nedir?

Bu iş alanının geleceğini daha iyi anlamak için bakabileceğimiz harika bir gösterge de İş İstatistikleri Bürosu’dur. BLS’ye göre, veri bilimi alanındaki birçok meslek büyük talep görüyor ve öngörülebilir gelecekte de bu şekilde devam edecek. Büro, 2029’a kadar %15’lik bir talep artış oranı öngörüyor. Ayrıca, bu oran, çoğu meslek büyüme oranlarından önemli ölçüde daha yüksektir.

İlgili Alanlar Nelerdir?

Veri bilimi genel spektrumunun hemen dışında çalışmak isteyenler için, seçebilecekleri birçok harika seçenek vardır. Bilgi sistemleri yöneticileri, bunlardan biri örnektir. Sistem yöneticileri, bir şirkette gerçekleşen birçok bilgisayarla ilgili görevi koordine eder, planlar ve yönlendirirler. Veritabanı yöneticileri (DBA’lar) da ilgili çalışmalar yaparlar. Bir DBA, verileri depolamak ve düzenlemek için metodolojiye odaklanır. Daha sonra bu görevi yerine getirmeye yardımcı olmak için özel yazılım kullanırlar.

Bilgi güvenliği analistleri, şirketlerinin çeşitli bilgi işlem ve veri sistemleri için güvenli bir ortamı korumak için çalıştıkları için veri bilimi uzmanlarına yakın konumdadırlar. Benzer şekilde, ağ ve bilgisayar sistemleri yöneticileri, güvenli ortamları korumaya çalışırken aynı zamanda günlük sistem fonksiyonlarını koordine ederler. Bunlar, genişletilmiş alandaki birçok kariyer seçeneklerinden sadece birkaç örnektir.

Bu alana ilgi duyanlar için, bu alanda birçok özel alanı öğrenmek için tavsiye edilen birkaç mükemmel kaynak bulunmaktadır. Aşağıdakiler, sektör lideri niteliğindeki yüksek kaliteli iletişim noktalarından bazılarını temsil etmektedir.

Veri Bilimcileri Derneği

Veri Bilimcileri Derneği, dünya genelinde birçok veri bilimcisi ve makine öğrenimi uzmanından oluşan lider bir kolektif gruptur. Üyelik birçok avantaj sağlarken, sadece soruşturma yapmak ve organizasyonla birçok farklı şekilde çalışmak için üyelik gerekli değildir. Bir üye olmayan olarak, uzman rehberlik, iletişim ve ağ oluşturma fırsatları bulabilirsiniz.

Informs

Informs, veri profesyonelleri ve veri araştırma uzmanlarından oluşan geniş bir ağdır. Aslında, bu organizasyon, dünya genelinde analitik ve veri bilimcileri için en büyük tek profesyonel topluluk olarak geniş çapta kabul edilmektedir. Informs web sitesine ziyaretçilerin çok zamanı olmadan, veri bilimi sektörü için tüm tür kaynaklarını, bağlantıları ve ağ oluşturma yollarını bulması mümkündür. Web sitesinde belirli bir konu alanı bulmak zor olsa bile, organizasyon hızlı iletişim ile yardımcı olacak ve rehberlik sağlayacaktır.

IDEAS

IDEAS, Uluslararası Veri Mühendisliği ve Bilim Derneği’dir ve bu alanda büyük bir etkisi vardır. IDEAS, sektörde çalışanlar için bir endüstri konsorsiyumu olarak hareket eder ve herkesi ilgilendirir. Her iki durumda da, bu uzmanlık alanı hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen herkesin bu gruba göz atması önerilir.