Hikayeler tarafından oluşturulan infografik vektör – www.freepik.com

2022'de verilerle ilgili en popüler kariyerlerin dökümü

 
Üç yıldan fazla bir süre önce, hayatımın geri kalanında benimle kalacak bir kararla karşı karşıya kaldım - "yaşamak için ne yapacağım?” Yüksek öğrenimimi yeni tamamlamıştım ve liseden yeni çıkmıştım.

Arkadaşlarımla ve ailemle uzun bir tartışmadan sonra “21. yüzyılın en seksi işi”ne karar verdim. Veri bilimi alanında lisans derecesi almaya karar verdim.

O zaman, seçeneklerimin farkında olmadığım için veri bilimini seçtim. Esnek çalışma saatleri ve bol maaş vaat eden popüler bir alan olduğunu duydum ve bu alanda uzmanlaşmaya karar verdim.

Ancak veri endüstrisinde bir yıldan fazla çalıştıktan sonra, veri biliminin seçebileceğim birçok kariyer yolundan sadece biri olduğunu fark ettim. 

Veri endüstrisinde, yüksek talep gören ve iyi ödeme yapan daha az popüler olan birçok rol vardır.

Bu makalede, veri endüstrisindeki en umut verici üç kariyer seçeneğinden üçünü anlatacağım - veri analitiği, veri bilimi ve veri mühendisliği.

Veri Mühendisleri

 
Veri mühendisleri, veri endüstrisinin isimsiz kahramanlarıdır. Büyük miktarda veriyi birleştirir ve diğer veri uzmanları tarafından kolayca erişilebilen ölçeklenebilir işlem hatları oluştururlar.

Veri bilimcileri, veri mühendisleri tarafından yapılan tüm veri hazırlığı olmadan makine öğrenimi modelleri oluşturamazlar.

Şirketler, ölçeklenebilir bir veri çerçevesine sahip olmanın önemini fark etmeye başladıkça, son birkaç yılda veri mühendislerine olan talep arttı.

Veri mühendisleri, bu listedeki üç rolden en teknik olanlardır. Veritabanı şemaları tasarlarlar, sistem içindeki veri akışını yönetirler ve verilerin tutarlı olduğundan emin olmak için kalite kontrolleri yaparlar.

Veri mühendisi olmak için yazılım tasarımı, veritabanı mimarisi, devops ve veri modelleme becerilerine sahip olmanız gerekir. Ayrıca güçlü bir SQL komutuna sahip olmanız gerekir. Python ve Bash gibi komut dosyası dilleri bilgisi, genellikle veri mühendisliği iş tanımlarında bir gerekliliktir.

Veri Analistleri

 
Veri analistleri, karar vermeyi destekleyebilecek eğilimleri belirlemek için verileri organize eden kişilerdir.

Bu kişiler, işletmelerin büyümesine yardımcı olabilecek öneriler bulmak için teknik ve alan bilgilerini kullanır.

İşte bir veri analistinin iş akışına basit bir örnek:

• Store ABC, müşteri tabanını daha iyi anlamak istiyor.
• Müşterilerini marka bağlılığı ve her satın alma sırasında harcanan miktar gibi faktörlere göre farklı gruplara ayırmak istiyorlar. Daha sonra müşteri segmentlerinin her birini farklı promosyonlarla cezbedeceklerdir.
• Bir veri analisti, müşteri satın alma davranışına dayalı eğilimleri belirleyebilir ve bu segmentasyonu gerçekleştirebilir.
• Örneğin, her ay sık sık ABC mağazasına giden bir grup müşteri var (Grup I). Ancak, son birkaç ayda aniden alışveriş yapmayı bıraktılar. Bu, rakip bir markadan alışveriş yapmaya karar vermiş olabilecekleri veya artık ürüne ihtiyaç duymadıkları anlamına gelir.
• İkinci bir müşteri grubu, ABC'yi yalnızca belirli bir ürün indirimdeyken mağazaya uğratır (Grup II). Düzenli müşteriler değiller ve yalnızca belirli bir öğeyi içeren promosyonlara yanıt veriyorlar.
• Bu iki müşteri grubuna farklı şekilde yaklaşılması gerekir. Grup I müşterileri, kişiselleştirilmiş mesajlar ve hediye kartları gibi taktiklerle yeniden kazanılması gereken marka sadakati sergilediler.
• Öte yandan II. grup müşteriler, sıklıkla satın aldıkları ürünlere göre özel promosyonlarla hedeflenmelidir.

Veri analistleri genellikle yukarıda açıklanana benzer görevleri yerine getirir.

Müşteri değerini belirlemek ve bunları yukarıdaki gibi gruplandırmak için analistlerin şirketin ürün teklifleri hakkında güçlü bir anlayışa sahip olmaları gerekir. Ayrıca işletme ve pazarlama gibi alanlarda alan uzmanlığına sahip olmaları gerekir.

Veri Bilimcileri

 
Bir veri bilimcisinin iş kapsamı, genellikle bir veri analistininkiyle karıştırılır ve bunun nedeni, beceri setlerinde büyük bir örtüşme olmasıdır.

Ancak bu roller arasındaki temel fark, veri bilimcileri makine öğrenimi modelleri oluştururken veri analistleri yapmaz.

Bir veri bilimcisi, bir analistinkine çok benzer becerilere sahip olmalıdır. Verileri nasıl toplayacaklarını ve dönüştüreceklerini anlamaları gerekiyor.
görselleştirmeler, analitik görevleri yerine getirme ve veri yardımıyla iş sorunlarını çözme.

Yukarıda listelenen tüm becerilerin yanı sıra, veri bilimcilerin tahmine dayalı modellerin nasıl oluşturulacağını da bilmesi gerekir.

İşte bir veri bilimcisinin iş akışına bir örnek:

• Store ABC, müşterilerinin yaşam boyu değerini anlamak istiyor. Bir veri bilimcisi yukarıda açıklanan tüm analizleri gerçekleştirecektir.
• Ardından, bu müşterileri farklı gruplara ayırmak için bir kümeleme modeli oluşturmak için bir adım daha ileri gidecekler.
• Bir veri bilimcisi, her müşterinin tercihine göre kişiselleştirilmiş ürün önerileri bulmak için her segmentte bir öneri sistemi de oluşturabilir.

Sonuç

 
Veri bilimi son derece popülerdir ve alanı çevreleyen çok fazla yutturmaca vardır. Bununla birlikte, veri endüstrisinde hızla büyüyen ve maaş ve talep açısından eşit derecede umut verici olan başka kariyerler de var.

Veri bilimciler, mühendisler ve analistler, veri yaşam döngüsü için eşit derecede önemlidir. Kuruluşlar, iş değeri katan veriye dayalı kararlar alabilmek için tüm bu alanlarda uzmanlığa ihtiyaç duyar.

 
 
Nataşa Selvaraj yazma tutkusuna sahip, kendi kendini yetiştirmiş bir veri bilimcisidir. onunla bağlantı kurabilirsin LinkedIn.

Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-scientist-data-analyst-data-engineer.html