Veri Bilimi Nedir? Nasıl Öğrenilir?

Veri bilimi, verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için alan uzmanlığını, programlama becerilerini, matematik ve istatistik bilgisiyle birleştiren bir çalışma alanıdır. Bu alanın uygulayıcıları, normalde insan zekası gerektiren görevler için yapay zeka sistemlerini kullanır. Makine öğrenimi algoritmalarını sayılara, resimlere, videolara ve seslere uygular. Buna karşılık bu sistemler, analistlerin somut iş değerine dönüştürebilecekleri içgörüler üretir. Daha basit bir ifadeyle veri bilimi, belirli bir hedef doğrultusunda verilerin elde edilmesi, işlenmesi ve analizini kapsar. Hem günümüz dünyasının hem de geleceğin en önemli meslek alanlarından biri olarak görülen veri bilimciler, yalnızca teknik becerilere değil aynı zamanda alanın temelini oluşturan kavramlara ilişkin de bilgi sahip olur. Hem veri bilimine dair detayları hem de bu alanla ilgili en temel kavramları bu yazıda bulabilirsin.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, bir kuruluşun verilerinde gizli olan eyleme dönüştürülebilir öngörüleri ortaya çıkarmak için matematik ve istatistikleri, özel programlamayı, gelişmiş analitiği, yapay zekayı ve makine öğrenimi konu uzmanlığıyla birleştiren bir alandır. Veri akışındaki hızlanma ve kaynaklardaki artış sebebiyle tüm sektörlerde bu bilim dalına olan ihtiyaç gün geçtikçe artar. Kuruluşlar da verileri yorumlamak, iş çıktılarını iyileştirmek için uygulanabilir öneriler sunma konusunda en çok veri bilimcilere güvenir.

Veri bilimi yaşam döngüsü, analistlerin eyleme geçirilebilir içgörüler toplamasına olanak tanıyan çeşitli rolleri, araçları ve süreçleri içerir. Tipik olarak bir veri bilimi projesi aşağıdaki aşamalardan geçer:

• Veri Alımı: Yaşam döngüsü, çeşitli yöntemler kullanılarak ilgili tüm kaynaklardan hem ham yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerin toplanmasıyla başlar. Bu yöntemler manuel girişi, web kazımayı, sistemlerden ve cihazlardan gerçek zamanlı veri akışı elde etmeyi içerebilir. Bu işleyişteki veri kaynakları, müşteri bilgileri gibi yapılandırılmış verilerin yanı sıra günlük dosyaları, video, ses, resim, sosyal medya gibi yapılandırılmamış bilgileri de içerebilir.
• Veri Depolama ve İşleme: Veriler farklı format ve yapılara sahip olabileceğinden şirketlerin yakalanması gereken bilgi türüne göre farklı depolama sistemlerini dikkate alması gerekir. Data yönetim ekipleri, analitik, makine öğrenimi, derin öğrenme modelleri etrafındaki iş akışlarını kolaylaştıran veri depolama ve yapısıyla ilgili standartların belirlenmesine yardımcı olur. Bu aşama, data entegrasyon teknolojilerini kullanarak verileri temizlemeyi, tekilleştirmeyi, dönüştürmeyi ve birleştirmeyi kapsar. Bu data hazırlığı, bir veri ambarına veya başka bir havuza yüklenmeden önce verilerin kalitesinin artırılması için gereklidir.
• Veri Analizi: Bu aşamada data analistleri, verilerdeki değerlerin, kapıların aralık ve dağılımlarını incelemek için analiz yapar. Bu veri analitiği keşfi, a/b testi için hipotez oluşturulmasını da içerir. Ayrıca bu aşama, analistlerin tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi ve derin öğrenmeye yönelik modelleme çalışmaları kapsamında datanın kullanım uygunluğunun belirlenmesine de yardımcı olur. Bu sayede kuruluşlar, bir proje için yeni hedefler belirlerken bu analize güvenir. Çünkü data analizinin sonucunda ölçeklenebilir veri ortaya çıkar.

Elde edilen içgörüler, karar vermeyi kolaylaştıran raporlar ve görselleştirilmiş datalar ile iş analistlerine sunulur. Python gibi veri data bilimi programlama dilleri de görselleştirmeler oluşturmaya yönelik bileşenler içerir.  

Veri Bilimi Neden Önemlidir?

Veri bilimi, müşteri davranışını tahmin etmekten iş süreçlerini optimize etmeye kadar bir dizi uygulama için kullanılabildiğinden önemlidir. Kapsamı çok geniş bir alan olduğu için çeşitli analistik türlerini de içine alır. Sektör veya büyüklükten bağımsız olarak günümüz dünyasında büyük veri akışının gerçekleştiği göz önüne alındığında rekabetçi kalmak isteyen kuruluşların data analiz yeteneklerini verimli bir şekilde geliştirmesi ve uygulaması gerekir. Bunu yapamayan şirketler rekabette geride kalabilir. Veri bilimi önemi aşağıdaki alanlarda kendini gösterir:

• Yüksek Veri Hacmi: Yüksek veri akışına yol açan unsur, dijital teknolojilerin yükselişidir. Her çevrimiçi işlem, sosyal medya etkileşimi ve dijital süreç belirli bir data üretir. Ancak bu veriler, ondan anlamlı bilgiler çıkarılırsa değer kazanır. İşte tam da bu noktada veri bilimi devreye girer.
• Değer Oluşturma: Veri bilimi yalnızca data analizinden ibaret değildir. Bilinçli iş kararları vermek, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek, müşteri davranışını anlamak ve operasyonel verimliliği artırmak için verileri yorumlamak ve kullanmak gerekir. Verilere dayalı karar almayı yönlendirmeye yeteneği, veri bilimini kuruluşlar için değerli kılar.
• Kariyer: Bu alan kazançlı kariyer fırsatı sunabilir. Dataları inceleyen profesyonellere olan talebin artmasıyla birlikte veri bilimciler, yüksek kazanç getirisiyle çalışma fırsatı elde edebilir.

Veri Bilimi Ne için Kullanılır?

Tüm sektörler veri biliminden çok sayıda fayda elde edebilir. Bu alanın en yaygın kullanım alanı, akıllı otomasyon yoluyla süreç optimizasyonu ve müşteri deneyimini iyileştirmek için gelişmiş hedefleme ve kişiselleştirme stratejileri geliştirmeyi içerir. Bununla birlikte data bilimi, aşağıdaki analitik türlerini de kapsar:

• Tamamlayıcı Analitik: Mevcut durumu ve trend tanımlamasını anlamak için geçmiş verileri analiz eder. Örneğin bir perakende mağazası, bu işlemi yılın son çeyreğindeki satışlarını analiz etmek ve en çok satan ürünlerini belirlemek için kullanabilir.
• Teşhis Analitiği: Belirli olayların neden oluştuğunu anlamak, kalıpları ve anormallikleri belirlemek için dataları analiz eder. Bir şirketin satışları düşerse, buna düşük ürün kalitesinin mi yoksa artan rekabetin mi sebep olduğu teşhis analitiği yoluyla veri bilimciler tarafından öğrenilebilir.
• Tahmine Dayalı Analitik: Finans, sağlık hizmetleri ve pazarlamada yaygın olarak kullanılır. Geçmiş datalara dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmeye dayalı olan bu analitik, istatistiksel modelleri kullanır.
• Kuralcı Analitik: Gelecekte yaşanabilecek sorunları azaltmak veya gelecek vadeden trendlerden yararlanmak amacıyla diğer analiz türlerinden elde edilen sonuçlara dayalı eylemleri içerir. İlerleyen dönemlerde yapılabilecek kampanya ve yatırımlara yönelik analizler yapmaya, verileri değerlendirerek önemli içgörüler edinmeye katkı sağlar.

Tüm bu analitik yöntemleri, şirketlere karar verme ve stratejik planlama yapmaya yönelik rehberlik eden değerli bilgiler sağlar.

Veri Bilimi Nasıl Öğrenilir?

Veri bilimini öğrenmek için bir dizi kavram, programlama dilleri ve makine öğrenim araçları hakkında bilgi sahibi olmak gerekir. Veri bilimi öğrenme aşamasında aşağıdaki 5 adım sana yardımcı olabilir.

1. İstatistik ve Matematikte Güçlü Bir Temel Oluştur
Diğer birçok bilim disiplini gibi matematik bu alanın da temelini oluşturur. Ayrıca veri bilimi üzerine çalışırken istatistik ve olasılık da anlaşılması gereken en önemli alanlardır. Data analistlerinin oluşturduğu algoritma modellerinin çoğu, istatistiksel problem çözme yaklaşımlarının yalnızca programatik versiyonlarıdır.

2.Python ve R Programlama Dillerini Öğren
İhtiyaç duyacağın matematiksel kavramlara aşina olduktan sonra bazı programlama dillerini öğrenmenin zamanı gelmiş olacak. Böylece tüm matematik bilgini ölçeklenebilir bilgisayar programlarına dönüştürebilirsin. Python ve R, veri biliminde kullanılan en popüler iki programlama dilidir. İkisi de açık kaynaklı ve ücretsiz olduğundan bu programa dillerine kolayca erişebilirsin. Özellikle Python hem insanlar hem de makineler tarafından okunabilirliği yüksek olan, yeni başlayanlara önerilen bir programlama dilidir. Bu dili öğrenmeye başlamak, sana rekabet avantajı sağlayacaktır.

3.Veritabanları Hakkında Bilgi Sahibi Ol
Veri bilimci olarak üzerinde çalıştığın veriyi alabilmen ve işledikten sonra saklayabilmen için veritabanlarını bilmen gerekir. SQL, en popüler veritabanı sorgulama dillerinden biridir. Yeni verileri depolamana, kaydetmene, kayıtları değiştirmene, tablolar ve görünümler oluşturmana yardımcı olur. Bu yetenekleri sebebiyle SQL, veri bilimi üzerine çalışan herkes arasında en popüler sorgulama dilidir.

4.Data Analiz Yöntemlerini Öğren
Data analistlerin veri kümesini analiz etmek için kullanabileceği çeşitli yöntemler bulunur. Kullanacağın özel yaklaşım, çözmek istediğin soruna ve kullandığın verilerin niteliğine bağlı olacaktır. Veri bilimcisi olarak, belirli bir sorun için hangi yöntemin en iyi sonucu vereceğini bilmek de görevlerin arasında yer alacaktır.

5.Veri Bilimi Araçlarını Araştır
Veri bilimi araçları, işini kolaylaştırabilir. Örneğin; Apache Spark, toplu işleri yönetirken D3.js tarayıcılar için veri görselleştirmeleri oluşturur. Bu aşamada belirli bir araca hakim olman gerekmez. Ancak, çalışmak istediğin şirketi araştırıp hangi araçları kullanman gerektiğini öğrenebilirsin.

Veri Bilimi Öğrenmenin Avantajları Nelerdir?

Dünya, teknolojide eşi benzeri görülmemiş bir hızla ilerlerken veri bilimi ve yapay zeka becerilerine olan talep de aynı hızla artar. Bu talep, veri bilimcilere olan ihtiyacı yükseltirken, alanda çalışan profesyoneller, farklı uzmanlık dallarından çok daha fazla kazanç fırsatı elde etme fırsatı yakalar. Veri bilimi öğrenmenin en büyük avantajı da iş olanağının fazla hem de kazancının yüksek olmasıdır. Otomasyonlar ve yapay zeka yaygınlaştıkça, gelecekte de becerileri geliştirmek giderek daha önemli hale gelecektir. Bu sayede veri bilimciler, bu avantajı gelecekte de sürdürebilir.

Veri bilimi ve yapay zeka, zamanın en ileri teknolojilerinden bazılarıdır. Bu sayede tüm dünyaya etki ederek yaşam şeklini ve iş alışkanlıklarını değiştirir. Bu becerileri öğrenmek, teknolojik ilerlemenin ön saflarında yer alacağın ve geleceği şekillendiren projelerin üzerinde çalışma fırsatına sahip olacağın anlamına gelir. Veri bilimciler bu becerileri, daha sonra sağlık hizmetlerinden finansa kadar birçok sektörde kullanabilir. Veriler, karar vermede büyük bir yol oynamaya devam ettikçe bu becerilere olan ilgi artacak gibi görünür. Dolayısıyla, bu yetenekler bu alanda çalışanlara iş piyasasında her daim rekabet avantajı sağlayabilir.

Yapay zekayla paralel çalışan veri bilimi, dinamik ve sürekli gelişen bir alandır. Bu da işinin her zaman heyecan verici olduğu anlamına gelir. Yapay zekanın yanı sıra matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerine kadar birçok alanda çalışan analistler, kendini her daim geliştirme fırsatı bulabilir. Sen de bu alanda çalışmak istiyorsan veri bilimi bootcamp eğitimlerini araştırabilirsin. Ayrıca, Techcareer.net üzerinden Hackathon etkinliklerine katılarak her daim kendini güncel tutabilir, yepyeni eğitimlere de katılma şansı elde edebilirsin.

İş ilan başvurularına hangi özellikleri sağlarsam başvurabilirim?

Alanınla ilgili yeterli bilgi ve donanıma sahibi olduktan sonra iş ilanlarına başvurmaya başlayabilirsin. Ancak şirketlerin adaylarda aradığı özellikler, pozisyonlara göre farklılık gösterebilir. İş ilanları sayfasında yer alan pozisyonları inceleyebilir, ilan detaylarına göz gezdirebilirsin.

İş ilan başvurularını nereden yapabilirim?

Genel nitelikler ve iş tanımını inceledikten sonra sana uygun olan iş ilanlarına “başvur” butonu aracılığıyla başvurabilirsin. “Başvur” butonunu tıkladıktan sonra seni “1 Dakikada Kolay Başvur” ile “Giriş Yap ve Başvur” seçenekleri karşılar. Buradan sana uygun olan seçeneği değerlendirerek iş başvurunu birkaç adımda tamamlayabilirsin.

Junior aday olarak iş ilanlarına başvurabilir miyim?

Junior aday olarak iş ilanlarına başvurabilirsin. Ancak burada iş tanımı ve nitelikleri incelemen, ilan detaylarının sana uygun olup olmadığını gözden geçirmen gerekir. Dilersen iş ilanları sayfasındaki “Deneyim” butonunu kullanarak ilanları filtreleyebilir, junior adayları değerlendiren şirketleri görüntüleyebilirsin.

Discord kanalına nasıl katılabilirim?

Discord kanalına katılmak için https://discord.gg/techcareernet linkine tıklaman yeterli olur. Bu kanaldan işbirlikleri, güncellemeler, etkinlikler ve eğitimleri kolayca takip edebilirsin.