Giriş

Her geçen gün artan önemi ve etkisiyle, veri bilimi kariyer yollarını düşünen bireyler arasında büyük ilgi ve merak konusu haline geldi. Veri üretimi, analizi ve kullanımında üstel bir artışla karakterize edilen bir çağda şu soru ortaya çıkıyor: Veri bilimi iyi bir kariyer mi? Veri biliminin çok yönlü yönlerini, profesyonel gelişim potansiyelini ve çeşitli endüstrilerdeki önemini keşfederek, veri bilimini cazip ve iyi bir kariyer seçimi yapan muazzam değer ve beklentiler ayırt edilebilir.

Bu yazıda, veri bilimcinin iyi bir meslek olup olmadığı ve veri biliminin gelecek için iyi bir kariyer olup olmadığı hakkındaki soruları yanıtlayacağız. Bu soruların cevapları, veri bilimini uygulanabilir ve tatmin edici bir kariyer seçimi yapan beklentiler ve fırsatlar hakkında kapsamlı bir anlayış sağlayacaktır. Başlayalım!

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, çeşitli bilimsel yaklaşımlar, algoritmalar ve prosedürler kullanarak çok miktarda veriden bilgi çıkarmaya odaklanır. Ham verilerdeki belirsiz kalıpları tespit etmeye yardımcı olur. Veri bilimi, bir iş problemini bir araştırma projesine dönüştürebilir, böylece onu gerçek bir çözüme dönüştürebilir. Birçoğu, çok sayıda rol ve cazip ücret sunduğu için bir veri bilimi kariyeri arar.

Ayrıca Oku: 2023'te Veri Bilimcisi Olmak İçin Adım Adım Kılavuz

Neden Veri Bilimini Seçmelisiniz?

Veri bilimi alanı geniş ve çeşitlidir. Bu alan, teknoloji alanında kariyer arayan profesyonellere sunacak çok şey var. Birçok büyüme fırsatına sahip kazançlı bir kariyer seçeneğidir. Veri biliminde kariyer yapmayı düşünmenizin nedenlerinden bazıları şunlardır:

talep var

Veri bilimi çok rağbet görüyor. Muhtemel çalışanlar için şans çoktur. LinkedIn'de bu pozisyon en hızlı büyüme oranına sahip ve 11.5 yılına kadar 2026 milyon iş eklemesi bekleniyor. Bu nedenle veri bilimi alanı talep görüyor.

Sayısız Pozisyon Mevcuttur

Yalnızca bazı kişiler tam teşekküllü veri bilimcisi olmak için gerekli becerilere sahiptir. Sonuç olarak, Veri Bilimi diğer BT endüstrilerinden daha az gelişmiştir. Sonuç olarak, veri biliminin konusu oldukça çeşitlidir ve birçok seçenek sunar. Veri bilimcilere yüksek talep var, ancak daha fazlasına ihtiyaç var.

İyi Kazandıran Bir Kariyer

Veri bilimi alanı en yüksek ödeme yapanlar arasındadır. Glassdoor'a göre, veri bilimcileri yılda ortalama 116,100 dolar kazanıyor. Bu nedenle, veri biliminde bir iş oldukça tatmin edici olabilir.

Veri Bilimi Esnek Bir Alandır

Veri bilimi çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Sıklıkla kullanılır bankacılık, sağlık, danışmanlık ve e-ticaret. Veri bilimi alanı oldukça çeşitlidir. Sonuç olarak, çeşitli alanlarda çalışabileceksiniz.

Veri Biliminde Eğilimler ve Sektörel Gerçekler

Veri bilimi kayda değer bir büyümeye tanık oldu ve çok sayıda endüstrinin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Çeşitli trendler ve endüstri olguları, bir kariyer seçimi olarak veri biliminin önemini ve potansiyelini vurgulamaktadır. Veri bilimi alanı cazip ücret paketleri sunar. Glassdoor'a göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veri bilimcisinin ortalama maaşı yılda yaklaşık 113,000 dolar. Bu yüksek kazanç potansiyeli, iş piyasasında veri bilimi becerilerinin ve uzmanlığının değerini göstermektedir.

Ek olarak, veri bilimi çok çeşitli endüstrilerde uygulama bulmaktadır. Sağlık ve finanstan pazarlama ve e-ticaret, çeşitli sektörlerdeki kuruluşlar, anlamlı içgörüler elde etmek ve stratejik karar almayı yönlendirmek için veri bilimcilere güveniyor. Örneğin sağlık sektöründe veri bilimi, hasta verilerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmek için kullanılır. Benzer şekilde, pazarlamada veri bilimi, tüketici eğilimlerini belirlemeye, belirli kitleleri hedeflemeye ve reklam kampanyalarını optimize etmeye yardımcı olur.

Bu eğilimler ve endüstri gerçekleri, veri biliminin çeşitli sektörlerde büyüme ve etki için geniş fırsatlar sunan, gelişen ve aranan bir kariyer yolu olduğunu göstermektedir.

Veri Bilimi Kariyerinin Geleceği

İş fırsatları söz konusu olduğunda, veri biliminin birkaç tane vardır. Ekonomistler, 2026 yılına kadar ülke çapında 11 milyondan fazla açık pozisyon olacağını tahmin ediyor. Aslında, 2019'dan beri veri bilimi işe alımlarında %46'lık bir artış oldu. Buna rağmen, Ağustos 2020'nin sonunda Hindistan'da yaklaşık 93,000 açık Veri Bilimi pozisyonu vardı. Bu nedenle, veri biliminin potansiyeli inkar edilemez.

Veri bilimcisi rolüne ek olarak, bu alanda çok sayıda iş seçeneği vardır:

• Veri analisti: Onlar kullanırlar veri analizi verileri analiz etmek ve içgörüler ve iş planları üretmek için ekipleriyle birlikte çalışmak için araçlar.
• Veri Yöneticisi: Veritabanı yönetim sisteminin idaresi, yönetimi, koordinasyonu ve işletilmesi bir veritabanı yöneticisinin (DBA) sorumluluklarıdır.
• Veri Mühendisleri: Makine öğrenimi modelleri ve veri analizi gibi veriye dayalı modeller, veri mühendisleridüzenli, tekdüze bir veri akışı sağlayan.
• Pazarlama Analisti: Bir pazarlama analisti, tüketicilerin ihtiyaçlarını ve tercihlerini belirlemek için araştırma yapar ve bir şirketin pazarlama ve satış stratejisinin etkinliğini değerlendirir.
• Makine Öğrenimi Mühendisi: Olarak makine öğrenme mühendis, otomatik makine operasyonunu etkinleştiren modeller ve algoritmalar oluşturacaksınız.
• İş analisti: İş analistleri veri analizini kullanarak işletmelerin prosedürlerini, ürünlerini, hizmetlerini ve yazılımlarını geliştirmelerine yardımcı olun.
• Veri Mimarı: Veri mimarı, şirket için veri güvenliği, veri kalitesi standartları ve kuruluş içindeki veri akışını içeren veri stratejisini oluşturan bir profesyoneldir.
• Veri Yöneticisi: Bir veri yöneticisi, işletmenin veya araştırma kuruluşunun ihtiyaçlarını değerlendirir ve veritabanlarını güvende tutmak için kodlama becerilerini kullanır.

Veri biliminin iyi bir kariyer olup olmadığı hakkında hâlâ sorularınız olduğunu varsayalım. Bu durumda, veri bilimcileri için pek çok fırsatın olduğunu bilmelisiniz. Ve herhangi bir ortalama işten çok daha hızlı büyümeleri bekleniyor.

Veri Bilimi Kariyeri İçin Gerekli Beceriler

Bir veri bilimcisi olarak kariyer yapmak istiyorsanız, çeşitli işletmeler ve endüstrilerdeki işler için gereken becerilerde ustalaşmalısınız. Veri bilimcilerin temel becerilerine bakalım. Aşağıdakiler, bir veri bilimcisi olarak bir kariyer için gerekli alan bilgisi ile birlikte, esas olarak pratik, teknik ve sosyal becerilerdir:

Pratik yetenekler

• Programlama Bilgisi: Gibi istatistiksel programlama dillerinde uzmanlık R ve Python ve Hive gibi veritabanı sorgulama dilleri yardımcı olacaktır. bilmek avantajlıdır Scala, Javaya da C + +.
• İstatistikler: In İstatistikler, istatistiksel testler, dağılımlar hakkında sağlam bir kavrayışa sahip olmak önemlidir, gerileme, maksimum olasılık tahmin edicilerive diğer pratik istatistiksel kavramlar. İstatistik bilgisi, verilere güvenen işletmeler için kritik öneme sahiptir.
• Veri Tartışması: Verilerdeki kusurları ele almadaki yeterlilik, bir veri bilimcinin iş tanımı için çok önemlidir.
• Veri goruntuleme: matplotlib, ggplot, d3.js., Tableau gibi Veri Görselleştirme Araçları ile deneyim, verilerin görsel olarak kodlanmasına yardımcı olur

Teknik beceriler

• Makine öğrenme: dahil olmak üzere makine öğrenimi yöntemlerini anlama k-En Yakın Komşular, Naif bayanlar, SVM, ve Karar Ormanları.
• Güçlü Matematik Becerileri: Veri bilimcileri matematik, özellikle cebir, istatistik ve matematik konularında bilgili olmalıdır. Matematiksel modellerle çalışmak bir gerekliliktir.

Alan Bilgisi

• İş ve Endüstri Anlayışı: Veri biliminin uygulandığı belirli bir alan veya sektöre aşinalık değerlidir. İş süreçlerini, veri ihtiyaçlarını ve sektöre özgü zorlukları anlamak, veri bilimi çözümlerinin etkinliğini artırır.
• Veri Anlama: Veri ekosisteminin ve sektörle ilgili belirli verilerin sağlam bir şekilde kavranması çok önemlidir. Bu, veri kaynaklarının, kalite sorunlarının, yönetişimin ve uyumluluk gereksinimlerinin anlaşılmasını içerir. Alana özgü veri bilgisi, bilim adamlarının değerli içgörüleri belirlemesine ve bilinçli kararlar vermesine olanak tanır.

Hassas Yetenek

• Mükemmel iletişim becerileri: Bulguları teknik ve teknik olmayan bir izleyici kitlesine açıklamak çok önemlidir.
• Problem çözme: Veri bilimciler, iş zorluklarını belirlemek, analitik sorular formüle etmek ve veri odaklı çözümler geliştirmek için güçlü problem çözme becerilerine ihtiyaç duyarlar. Eleştirel düşünebilmeli, karmaşık sorunları yönetilebilir parçalara ayırabilmeli ve bunları çözmek için analitik teknikleri uygulayabilmelidirler.

Veri Bilimi Maaşları

Hindistan'daki veri bilimcilerinin maaşı, birkaç faktöre bağlı olarak büyük ölçüde değişir. Bununla birlikte, veri bilimcileri için ortalama maaş ₹ 698,412'dir. Bir yıldan az deneyime sahip bir veri bilimcisi, yılda yaklaşık 500,000 ₹ kazanmayı bekleyebilir. 1 ila 4 yıllık deneyime sahip giriş seviyesindeki veri bilimcileri yılda yaklaşık 610,811 ₹ kazanıyor.

Hindistan'da, 5 ila 9 yıllık deneyime sahip orta düzey bir veri bilimcisi yılda 1,004,082 dolar kazanmayı bekleyebilir. Deneyiminiz ve becerileriniz ilerledikçe, Hindistan'da üst düzey bir veri bilimcisi olarak kazancınız yılda 1,700,000'in üzerine çıkabilir.
Şirketler, bu alanın sürekli değişen doğası nedeniyle veri bilimcilerine yüksek oranda ödeme yapıyor. Veri bilimi, temel sorumlulukların verildiği, hızla gelişen bir alandır. Veriler kuruluşları giderek daha fazla yönlendirdiğinden ve veri bilimcileri karar vermede önemli bir rol oynadığından, bu becerilere yönelik küresel bir talep var. Ek olarak, ülkedeki artan maaşın da kanıtladığı gibi, Hindistan'da veri bilimcilerine yüksek bir talep var.

Ayrıca Oku: Hindistan'da Veri Bilimi Maaşı [2023 Güncellemeleri]

Veri Biliminde Kariyer Kapsamı

Veri bilimindeki kariyer kapsamı, farklı ülkelerdeki çeşitli sektörlerde önemli büyüme ve fırsatlara tanık oluyor. Veri biliminin yüksek talep gördüğü gelişen endüstrilerden bazı örnekler:

Sağlık ve İlaç Endüstrisi

• Sağlık ve İlaç endüstrisi hasta teşhisi, ilaç keşfi, hastalık tahmini ve kişiselleştirilmiş tıp için veri bilimini kapsamlı bir şekilde kullanır.
• Amerika Birleşik Devletleri'nde sağlık analitiği pazarının, %50.5'lik bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile 2026 yılına kadar 26.8 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Finansal Hizmetler Sektörü

• Finansal hizmetler sektörü, risk analizi, dolandırıcılık tespiti, algoritmik ticaret ve müşteri segmentasyonu.
• Birleşik Krallık'ta finansal hizmetler sektöründeki veri analitiği pazarının 2.9 yılına kadar 2022 milyar sterline ulaşacağı tahmin ediliyor.

E-ticaret ve Perakende

• E-ticaret ve perakende şirketiiçin veri biliminden yararlanın müşteri analizi, talep tahmini, envanter yönetimi ve kişiselleştirilmiş pazarlama.
• Çin'de, e-ticaret pazarının 3 yılına kadar 2024 trilyon dolara ulaşacağı tahmin ediliyor ve veri bilimi, büyümesinde önemli bir rol oynuyor.

Üretim ve Endüstriyel Otomasyon

• Üretim ve endüstriyel otomasyon sektörü, süreç optimizasyonu, kestirimci bakım, kalite kontrol ve tedarik zinciri yönetimi için veri bilimini kullanır.
• Üretim becerisiyle tanınan Almanya'da uzmanlar, endüstriyel analitik endüstrisinin pazar büyüklüğünün 18 yılına kadar 2025 milyar Euro'ya ulaşmasını bekliyor.

Telekomünikasyon

• Telekomünikasyon şirketler ağ optimizasyonu, müşteri kaybı tahmini, hedefli pazarlama ve hizmet kalitesini iyileştirme için veri bilimine güveniyor.
• Hindistan'daki telekomünikasyon analitiği pazarının, %3.03'luk bir YBBO ile büyüyerek 2025 yılına kadar 25.9 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.

Bu örnekler, veri biliminin patlama yaptığı sektörlerin bir anlık görüntüsünü temsil ediyor. Veriye dayalı karar alma ve analitiğe artan güven, dünya çapında çok sayıda sektörü kapsıyor ve veri bilimi profesyonelleri için bol kariyer fırsatları sağlıyor.

Zorluklar ve Düşünceler

Bir veri bilimi kariyeri, kendi zorluklarıyla birlikte gelir, ancak bunların üstesinden gelmek için yapabileceğiniz birkaç şey vardır. Bir veri bilimi kariyerine başlamadan önce göz önünde bulundurulması gereken bazı zorluklar ve düşünceler burada.

Veri Hazırlama

Veri hazırlama, akıllı kurumsal yapay zeka için çok önemli bir görevdir. Bir veri bilimcinin birincil odak noktası, ilgili verileri bulmak ve ortadan kaldırmaktır. CrowdFlower tarafından yapılan bir ankete göre, bir veri bilimcinin zamanının yaklaşık %80'i verileri temizlemek, düzenlemek, araştırmak ve elde etmekle geçiyor. Veriler, daha fazla analize tabi tutulmadan önce iki doğrulama sürecinden geçer. Bu zorluğun üstesinden gelmek için yapay zeka tabanlı çözümleri benimsemek, veri bilimcilerin rekabet avantajlarını korumalarına ve verimliliği artırmalarına yardımcı olabilir. Bu araçlardan biri, özelleştirilebilen ve konuya ışık tutarken veri hazırlamaya yardımcı olan artırılmış öğrenmedir.

Büyük Miktarda Veriyi Yönetme

Veri bilimcileri, kuruluşların kullandığı çeşitli araçlar, yazılımlar ve programlar dahil olmak üzere birden çok kaynaktan gelen büyük miktarda veriyi yönetme zorluğuyla karşı karşıyadır. Bu süreç, zaman alan ve hatalara veya gereksiz tekrarlara açık olan manuel veri girişi ve derlemeyi içerir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için işletmeler, merkezi platformları kullanarak karmaşık sanal veri ambarları oluşturabilir. Bu konsolidasyon, tüm veri kaynaklarının tek bir yerde saklanmasını sağlayarak, verileri şirketin ihtiyaçlarına göre değiştirme veya manipüle etme esnekliği sağlayarak üretkenliği artırır.

Etkili İletişim

Sonuçları teknik olmayan paydaşlara etkili bir şekilde iletmek, veri bilimcileri için önemli bir engeldir. Birincil hedefleri, kuruluşun iş stratejisiyle uyumlu karar verme yeteneklerini geliştirmektir. Bununla birlikte, çoğu şirket lideri ve yöneticisi, veri bilimcileri tarafından kullanılan araçlara ve teknolojilere aşina değildir, bu da onlara iş yapay zeka modellerini uygulamak için sağlam bir kavramsal temel sağlamayı gerekli kılar. Bunu başarmak için veri bilimcileri, bulgularını ve yorumlarını yöneticilere ve diğer paydaşlara etkili bir şekilde iletmelerini sağlayacak şekilde analizlerine ve görselleştirmelerine "veri öyküsü anlatımı" gibi teknikleri dahil etmelidir.

Veri Bilimi Kariyerinize Bugün Başlayın

Bir veri bilimi kariyerine başlamak, günümüzün dijital çağında heyecan verici ve ödüllendirici bir fırsattır. İster acemi olun ister becerilerinizi geliştirmek istiyor olun, şimdi bu dinamik alana doğru ilk adımı atmak için mükemmel bir zaman. Veri biliminde uzmanlık kazanarak, bir olasılıklar dünyasının kilidini açabilir ve çeşitli sektörlerde çığır açan gelişmelere katkıda bulunabilirsiniz. Yolculuğunuzu başlatmak için Analytics Vidhya's'a katılmayı düşünün BlackBelt+ Programı. Bu kapsamlı program, deneyimli profesyonellerden uygulamalı eğitim, sektörle ilgili projeler ve mentorluk sunar.

BB+ programı, haftalık mentorluk görüşmeleri sunarak öğrencilerin veri bilimi yolculuklarında onlara rehberlik edebilecek deneyimli danışmanlarla etkileşim kurmasına olanak tanır ve uzmanların rehberliğinde endüstri projelerinde çalışma şansı sağlar. Analitik Vidhya'nın BB+ programı, her öğrencinin ihtiyaçlarına ve hedeflerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunar.

Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, öğrencilerin öğrenme yollarını optimize edebilmelerini ve benzersiz öğrenme gereksinimlerini karşılayarak başarılı veri bilimcisi olma yolculuklarını hızlandırabilmelerini sağlar.

Artık beklemeyin. Analytics Vidhya'nın BB+ Programı ile veri bilimi kariyerinize bugün başlayın ve başarılı bir geleceğin yolunu açın.

Sık Sorulan Sorular

İlgili bağlantılar

• 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. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/is-data-science-a-good-career/