Fotoğraf Anna Nekrashevich 
 

Son yıllarda veri teknolojisinin ilerlemesiyle birlikte, veri bilimi uygulayan işletmelerin sayısında bir artış gördük. Artık birçok şirket, rekabet avantajı elde etmek amacıyla veri projeleri için en iyi yetenekleri işe almaya çalışıyor. Bu yeteneklerden biri de veri bilimcidir.

Veri bilimcileri şirketlere büyük değer sağlayabileceklerini kanıtladılar. Ancak veri bilimci becerilerini diğerlerinden farklı kılan nedir? Veri bilimcileri büyük bir şemsiye oluşturduğundan ve iş sorumlulukları ile gerekli beceriler her şirket için farklılık gösterdiğinden, cevaplanması kolay bir soru değil. Yine de veri bilimcilerin diğerlerinden öne çıkmak istiyorlarsa ihtiyaç duyacakları beceriler var.

Bu makale, 2024'te veri bilimcileri için beş temel beceriyi tartışacak. Programlama dili or Makine öğrenme çünkü bunlar her zaman gerekli becerilerdir. Ayrıca, trend beceriler olduğu için Üretken Yapay Zeka becerilerinden de bahsetmiyorum, ancak veri bilimi bundan daha büyük. Yalnızca 2024 ortamı için gerekli olan, ortaya çıkan yeni becerileri tartışacağım. 

Bu beceriler nelerdir? Hadi konuya girelim.

Bulut bilişim, internet üzerinden (“Bulut”) sunucuları, analitik yazılımı, ağ iletişimini, güvenliği ve daha fazlasını içerebilen bir hizmettir. Kullanıcının tercihlerine göre ölçeklenecek ve kaynakları gerektiği gibi sunacak şekilde tasarlanmıştır.

Mevcut veri bilimi trendinde birçok şirket, işlerini ölçeklendirmek veya altyapı maliyetlerini en aza indirmek için bulut bilişimi uygulamaya başladı. Küçük girişimlerden büyük şirketlere kadar bulut bilişimin kullanımı belirgin hale geldi. Bu nedenle mevcut veri bilimi iş ilanının bulut bilişim deneyimine sahip olmanızı gerektirdiğini görmeye başlayabilirsiniz.

Pek çok bulut bilişim hizmeti mevcut ancak her şeyi öğrenmenize gerek yok çünkü birinde uzmanlaşmak diğer platformlara daha kolay geçiş yapmak anlamına geliyor. Başlangıçta hangisini öğreneceğinize karar vermekte zorluk çekiyorsanız AWS, GCP veya Azure platformu gibi daha büyük bir platformla başlayabilirsiniz.

Bununla Bulut Bilişim hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz Aryan Garg'ın Yeni Başlayanlar İçin Bulut Bilişim Kılavuzu makalesi.

Makine Öğrenimi Operasyonları veya MLOps, ML modellerini üretimde dağıtmaya yönelik bir teknik ve araç koleksiyonudur. MLOps, aşağıdaki durumlardan kaçınmayı amaçlamaktadır: teknik borç Makine öğrenimi modellerinin üretimde dağıtımını kolaylaştırarak, makine öğrenimi modellerinin sürekli izlenmesiyle CI/CD'deki en iyi uygulamaları uygularken model kalitesini ve performansını iyileştirerek Makine Öğrenimi uygulamamızdan yararlanın.

MLOps, veri bilimcileri için en çok aranan becerilerden biri haline geldi ve iş ilanlarında MLOps gereksinimlerindeki artışı görebilirsiniz. Daha önce MLOps çalışmaları bir Makine Öğrenimi Mühendisine devredilebiliyordu. Ancak Veri Bilimcilerinin MLOps'u anlama gereksinimleri her zamankinden daha büyük hale geldi. Bunun nedeni, Veri Bilimcilerinin makine öğrenimi modellerinin, yalnızca model oluşturucunun en iyi bildiği üretim ortamıyla entegre olmaya hazır olduğundan emin olmaları gerektiğidir.

Bu nedenle, veri bilimi kariyerinizi ilerletmek istiyorsanız 2024'te MLOps hakkında bilgi edinmek faydalıdır. MLOps konusu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. KDnuggets'ın ilk Teknik ÖzetiMLOps hakkında her şeyi tartışan.

Büyük Veri, aşağıdakileri içeren Üç V olarak tanımlanabilir: Ses, bu, üretilen verilerin devasa miktarlarını ifade eder; Hız, verinin ne kadar hızlı üretilip işlendiğini açıklayan; Ve Çeşitlilik, çeşitli veri türlerini ifade eder (yapılandırılmıştan yapılandırılmamışa).

Büyük Veri teknolojileri birçok şirket için önemli hale geldi; çünkü birçok içgörü ve ürün, sahip oldukları Büyük Veriyle nasıl bir şeyler yapabileceklerine bağlı. Büyük verilere sahip olmak bir şeydir, ancak şirketler yalnızca onları işleyerek ondan değer elde edebilir. Bu nedenle artık birçok şirket büyük veri teknolojisi becerilerine sahip veri bilimcilerini işe almaya çalışıyor.

Büyük Veri Teknolojileri denildiğinde pek çok teknoloji bu terimlerin içerisine girmektedir. Ancak dört türe ayrılabilir: veri depolama, veri madenciliği, veri analitiği ve veri görselleştirme.

İş ilanlarının sıklıkla gerekli olarak listelediği bazı popüler araçlar şunlardır:

-Apache Hadoop

-Apache Spark

-MongoDB

-Tablo

-Rapidminer

Mevcut her araçta uzmanlaşmanıza gerek yok, ancak bunlardan birkaçını anlamak kesinlikle kariyerinizi daha iyi bir noktaya taşıyacaktır. Büyük Veri Teknolojileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için Birlikte Çalışmak adlı giriş yazımızı burada bulabilirsiniz. Büyük Veri: Araçlar ve Teknikler, Nate Rosidi Bu, Büyük Veri yolculuğunuzu başlatabilir.

Veri bilimcileri kariyerlerini ilerletmek için teknik becerilere ve güçlü alan uzmanlığına ihtiyaç duyarlar. Kıdemsiz bir veri bilimci, en yüksek teknik ölçümleri elde etmek için makine öğrenimini modellemek isteyebilir, ancak kıdemli kişi, modelimizin iş değerlerini her şeyin üstünde getirmesi gerektiğini anlıyor.

Alan uzmanlığı, üzerinde çalıştığımız sektörün işini anladığımız anlamına gelir. İşi anlayarak iş kullanıcısıyla daha iyi uyum sağlayabilir, model için daha iyi ölçümler seçebilir ve projeleri işi etkileyecek şekilde çerçeveleyebiliriz. 2024'te işletmeler veri biliminin nasıl önemli değer sağlayabileceğini anlamaya başladıkça bu konu özellikle daha da önemli hale gelecek.

Alan uzmanlığı bilgisi edinmenin sorunu, bunun yalnızca o sektörde veri bilimci olarak çalışıyorsak etkili bir şekilde öğrenilebilmesidir. Peki istediğimiz sektörde çalışmıyorsak bu beceriyi nasıl kazanabiliriz? Aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç yol vardır:

– İlgili sektörlerde çevrimiçi kurslar ve sertifikalar almak

– Sosyal medyada aktif ağ oluşturma

– Açık kaynak projesine katkıda bulunmak

– Sektörle ilgili bir yan projesinin olması

– Bir akıl hocası bulmak

– Staj yapın

Bunlar, alan uzmanlığı kazanmanın önerilen yollarıdır, ancak deneyimi bulmak için daha yaratıcı olabilirsiniz. Makale “Alan Bilgisi Veri Alanında Kariyer Başlatmak İçin Engel mi?” kaydeden Vaishali Lambe ayrıca alan uzmanlığı edinmenize de yardımcı olabilir.

Bazıları, veri tabanındaki verileri, bu verilerin tanımladığı kişiyle ilgilenmeden sayılar veya kelimeler olarak görebilir. Ancak bu verilerin çoğu, yanlış kullanıldığında kullanıcılara ve işletmeye zarar verebilecek özel bilgilerdi. Veri toplama ve işleme kolaylaştıkça bu modern çağda konu daha da önemli hale geliyor.

Veri biliminde etik, veri bilimcilerinin nasıl çalışması gerektiğine rehberlik eden ahlaki ilkelerle ilgilidir. Bu alan, veri bilimi projemizin alabileceğimiz en iyi ahlaki kararı takip etmesi gereken bireyler ve toplum üzerindeki potansiyel etkisini kapsamaktadır. Konu genellikle önyargı, adalet, açıklanabilirlik ve rıza ile ilgilidir. 

Öte yandan Veri Gizliliği, verileri nasıl topladığımız, işlediğimiz, yönettiğimiz ve paylaştığımızın yasallığıyla ilgilenen bir alandır. Bireyden gelen kişisel bilgilerin korunmasını ve kötüye kullanılmasının önlenmesini amaçlamaktadır. Her alanın farklı bir veri gizliliği çerçevesi olabilir; örneğin, Avrupa'daki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), Avrupa'da genellikle yalnızca kişisel veriler için geçerlidir.

Etik ve Veri Gizliliği bilgisi, veri bilimcileri için temel beceriler haline geldi çünkü bunları ihlal etmenin sonuçları ciddi. Nisha Arya'nın makalesi ahlâk ve Veri gizliliği bu konuları daha iyi anlamak için başlangıç ​​noktanız olabilir.

Bu makalede, 2024'te her veri bilimcinin ihtiyaç duyduğu beş temel beceri ele alınmaktadır. Bu beceriler şunları içerir:

1. Cloud Computing
2. MLO'lar
3. Büyük Veri Teknolojisi
4. Alan uzmanlığı
5. Etik ve Veri Gizliliği

Umut ediyorum bu yardım eder! Burada listelenen becerilerle ilgili düşüncelerinizi paylaşın ve yorumunuzu aşağıya ekleyin.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya bir veri bilimi müdür yardımcısı ve veri yazarıdır. Allianz Endonezya'da tam zamanlı çalışırken, sosyal medya ve yazılı medya aracılığıyla Python ve Veri ipuçlarını paylaşmayı seviyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024