Veri Bilimciler
Kimdir ve neden önemliler?
Veri bilimci nedir?
Veri bilimciler, verileri içgörülere dönüştürmek için istatistik, programlama ve sektörel alan uzmanlıklarını kullanan kişilerdir. Başka bir deyişle, veri bilimciler kısmen matematikçi, kısmen bilgisayar bilimcisi ve kısmen de trend gözlemcisidir. Şirketlerin riski hesaplamalarına ve olumlu sonuçlar elde etmelerine yardımcı olmak için BT zekalarını kullanırlar.
Veri bilimci rolünün evrimi
En temel düzeyde bir veri bilimci, bilinen karmaşık sorunları çözmek için teknik becerilere ve bir sonraki aşamada çözülmesi gereken tanımlanmamış sorunları keşfetme merakına sahip yeni bir analitik veri uzmanı türüdür.
Veri bilimciler, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış sayısız miktarda veriden içgörü elde etmek için veri bilimi kullanır. Otomasyon ve makine öğrenimi büyük kuruluşların BT stratejilerinde giderek daha önemli bileşenler haline geldikçe, veri analizinin önemi de artıyor. Neden mi? Uygulayıcılar, veri dağlarını işletmelerin potansiyellerini en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olacak içgörülere dönüştürerek muazzam bir değer sağlayabilir.
Veri biliminin geleceği
Veri bilimcileri, geliştiriciler ve modelleyiciler daha hızlı başlangıç sürelerine, esnekliğe ve seçeneklere sahip araçlara ihtiyaç duyuyor. Veri bilimi için sırada ne olduğunu tartışan Dan Soceanu, tercih edilen programlama dilinde ve çok az BT desteği ile yukarı ve aşağı ölçeklenebilen bir ortamın önemini açıklıyor. Sahadaki piyasa gereksinimleri, riskler, hesap verebilirlik ve uyumluluk hakkında daha fazla bilgi edinmek için izleyin.
Veri bilimciler neden önemlidir?
Veri bilimcinin rolü ve veri biliminin önemi, büyük verinin yükselişiyle birlikte kök saldı ve büyüdü. Veri büyümesi üssel olarak arttıkça, birçok organizasyon bunun bir altın madeni üzerinde oturduğunu fark etti, ancak her zaman verilerinden fayda sağlamak ve iş değeri elde etmek için doğru konumda değillerdi. Eğer veri gerçekten bilgi çağının altınıysa, veri bilimcileri, gerçek hazineleri değersiz altından ustaca ayırt edebilen kişiler olarak ortaya çıktı.
COVID-19 salgını dünyayı kasıp kavurduğunda, dijital dönüşüme yönelik mevcut eğilimleri hızlandırdı ve beklenenden daha fazla sayıda insanın çalışmak, alışveriş yapmak ve eğlenmek için çevrimiçi olmasına neden oldu. Bu durum, veri bilimcilerinin rolünü daha belirgin ve işlevlerini daha açık hale getirdi.
Ekim 2020'de McKinsey tarafından yapılan bir araştırma, COVID krizinin müşteri etkileşimlerinin dijitalleşmesini birkaç yıl hızlandırdığını doğruladı. Bu nedenle, 2021 SAS anketinde veri bilimcilerin %91'inin yaptıkları işin pandemi öncesindeki kadar veya daha önemli olduğuna inandıklarının ortaya çıkması anlamlıdır.
ChatGPT gibi araçlar kod oluşturucu olarak yükselişe geçerken, bazı uzmanlar şu soruyu soruyor: Üretken yapay zeka veri bilimcilerin yerini alacak mı? Basit cevap ile hayır. Bunun yerine, üretken yapay zeka teknolojileri rutin veri görevlerini otomatikleştirebilir ve veri bilimcilerin verileri keşfetmek, modeller oluşturmak ve sonuçlar sunmak için alan bilgilerini kullanarak daha fazla zaman harcamalarına yardımcı olabilir.
Süreçlerdeki, uygulamalardaki, çalışma parametrelerindeki ve varsayımlardaki uyarlamaların dalgalanma etkisiyle, veri bilimcisinin rolü öngörülebilir gelecekte büyüme yörüngesini sürdürecek gibi görünüyor. Personel sıkıntısı, tedarik zincirindeki aksamalar, e-ticaret ve bulut hizmetlerindeki artış hep aynı sonuca işaret ediyor.
Günümüz dünyasında veri bilimciler
Veri bilimcilerden neler yaptıklarını dinleyin ve veri bilimci olmak için neler gerektiğini keşfedin.
Veri bilimci yetkinlikleri
Veri bilimcilerin yaşamına daha yakından bakalım - kurumdaki rolleri ve sorumlulukları ve mükemmelleşmelerine yardımcı olan yetkinlikler. Veri bilimcileri öncelikle verileri düzenlemek ve analiz etmek için yazılım kullanmakla görevlidir. Ayrıca, analizlerinin bulgularını, teknik ve teknik olmayan kişilerden oluşan paydaşlar tarafından kolayca anlaşılabilecek terimlere çevirebilme konusunda da yetkin olmaları gerekir.
Veri bilimcilerin bilmesi gereken en iyi programlama dillerini merak ediyorsanız, ZDNET'in bu makalesini okuyun
Veri bilimcilerin günlük olarak gerçekte ne yaptığını merak ediyor musunuz? SAS anketimizden alınan bu grafik, yalnızca zamanlarını nasıl harcadıklarına dair bir pencere açmakla kalmıyor, aynı zamanda süreçlerinin oldukça kronolojik bir görünümünü de veriyor. Veri toplamak burada önemli bir ilk adımdır, ancak verilerin kullanılabilir içgörüye dönüştürülmesinde kritik olan birçok adımdan yalnızca biridir.
Yapay zeka (AI) çağında, veri bilimciler verileri hazırlar ve keşfeder, modelleri geliştirir, eğitir ve dağıtır ve inovasyon ve araştırmaya katkıda bulunur. Ayrıca karmaşık analizleri basitleştirilmiş görsel bir şekilde sunma konusunda da uzmandırlar.
Bir not: Uzun vadeli bir bakış açısıyla çalışan veri bilimcisi ile veri analisti arasındaki farkı karıştırmadığınızdan emin olun. Analistler gerçek zamanlı ve kısa vadeli karar alma süreçlerini destekler. Veri bilimciler, bir şirketin veya departmanın hedeflerini alıp daha ileriye bakarak uzun vadede verimlilik sağlamak için tahmin motorları ve optimizasyon algoritmaları oluştururlar.
Peki ya yetkinlikler? En iyi veri bilimcileri programlama nicel analiz sezgi iletişim ve ekip çalışması gibi yumuşak ve sert becerilerin bir karışımına sahiptir. Ve ekip çalışmasının önemi giderek artıyor.
2022 yılında yapılan bir SAS araştırması, ileri düzey veri bilimcisi becerileri için süregelen bir yetkinlik eksikliğini ortaya koymaktadır. Karar vericilerin %63'ü yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerine sahip yeterli sayıda çalışana sahip değil, ancak %54'ü bu teknolojileri halihazırda kullanıyor ve %43-44'ü önümüzdeki birkaç yıl içinde bunu yapmayı planlıyor.
Veri bilimi çalışmaları
Veri bilimcisi Robert Blanchard, kalbinde bir programcı olduğunu ve kod yazmayı sevdiğini, ancak aynı zamanda sürükle-bırak modellerinin faydalarını da gördüğünü söylüyor. SAS® ve Python'u birleştirerek bir drone üzerinde bir bilgisayarla görme modelini dağıtmak için meslektaşlarıyla nasıl çalıştığını öğrenin.
Veri bilimcileri nerede bulursunuz
Hiç şüphesiz, günümüzün yapay zeka teknolojileri tüm sektörleri dönüştürme potansiyeline sahip. Sonuç olarak, karmaşık sorunları çözmek ve şirketlerin müşterilerine daha iyi hizmet vermelerine yardımcı olmak için veri bilimcilerine giderek daha fazla başvuruluyor.
Sektörlerde veri bilimciler ...
Bankacılık, insanların portföylerin sürdürülebilirlik performansını görselleştirmelerine yardımcı oluyor.
Tarım, sürdürülebilir gübre üretimini teşvik etmek için karbon dengeleme verilerinin modellenmesine yardımcı oluyor.
Akademik araştırmalar mercan resiflerinin sağlığını etkileyen başlıca risk faktörlerini modellemekte ve bunları diğer korumacılarla paylaşmaktadır.
Enerji (petrol ve gaz), rüzgar ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarını en üst düzeye çıkarmak için hava durumunu tahmin etmeye yardımcı oluyor.
Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri, daha etkili bakım sunmak için süreçleri kolaylaştırmaya yardımcı oluyor ve sağlayıcıların ve hükümetlerin etkinliğinin yanı sıra hastaların yaşamlarını iyileştirmek için veri kaynaklarını birbirine bağlıyor.
Sigorta, sağlayıcıların riski değerlendirmesine, suistimali tespit etmesine ve daha fazla iş yapmak ve müşterilere daha iyi hizmet vermek için ürün tekliflerini iyileştirmesine yardımcı oluyor.
Üretim, makine bakım olaylarını veya arızalarını öngörmek ve üretim hattının çalışmasını sağlamak için makine öğrenimini uyguluyor.
Perakendeciler, alışveriş yapanların mağazadaki en kısa kuyruğu bulmalarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanıyor.
Kamu sektörü, ilk müdahale ekipleri için trafik ışıklarının koordine edilmesine yardımcı olarak hayat kurtarıyor.
Telekom ve medya, ağların optimize edilmesine ve müşteri deneyimlerinin daha iyi uyarlanmasına yardımcı oluyor.
Üç veri bilimciyle tanışın
Bir yüksek lisans derecesi, staj ve bir sertifika, bu veri bilimcisinin Yeni Zelanda'daki hayalindeki kariyeri elde etmesini sağladı.
Hedef odaklı, tutkulu ve meraklı olan veri bilimcisi Jessica Rudd, teknolojinin geleceği üzerinde etkili olabilmek için bir doktora yaptı.
Bowtell'in hikayesi, yeterli hırsınız varsa kariyer değiştirmek için asla geç olmadığını kanıtlıyor. Mühendislikten veri bilimine nasıl ve neden geçtiğini öğrenin.
Nasıl veri bilimcisi olunur?
Veri bilimi alanında bir kariyer için kendinizi konumlandırmayı mı düşünüyorsunuz? Yalnız değilsiniz. Bu disiplin önem kazanmaya devam ediyor. İyi haber şu ki, veri bilimci iş rolleri için pazar henüz doymamış durumda. İçine girmek için gerekli eğitim ve eğitimle ilgili birkaç düşünce:
Veri bilimcisi olmak isteyen öğrenciler
Eğer okuldan doğrudan iş piyasasına giriş yapıyorsanız, veri bilimi veya istatistik, bilgisayar bilimi, bilgisayar mühendisliği ya da bilgi sistemleri gibi ilgili bir alanda lisans diploması almayı düşünün. Veri bilimi derecesi veya en azından veri bilimi ve analitik dersleri sunan bir üniversite seçtiğinizden emin olun.
Veri bilimi programlarına sahip okullara örnek olarak Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University ve Texas A&M verilebilir. Birçok durumda, SAS yetkinlikleri veri bilimi müfredatına dahil edilir.
Veri bilimcisi olmak isteyen kariyerlerinin ortasındaki profesyoneller
Birçok profesyonel, kariyerinde veri bilimine geçiş yapmak istiyor. Veri bilimcilerin çoğu veri analizi veya istatistik alanında geçmişe sahipken, diğerleri işletme veya ekonomi gibi teknik olmayan alanlardan gelmektedir.
Geçmişiniz ne olursa olsun, veri bilimcilerinin başarılı olmasına yardımcı olan temel becerilere sahip olup olmadığınızı düşünün – yani, problem çözme yeteneği, iyi iletişim kurabilme becerisi ve şeylerin nasıl çalıştığına karşı doyumsuz bir merak.
Yapay zeka, araştırma, veritabanı yönetimi veya makine öğrenimi gibi alt konularda uzmanlaşmayı düşünün. Sağlam bir anlayışa sahip olmaya hazır olun:
- İstatistik ve makine öğrenimi.
- SAS, R, SQL, Java veya Python gibi kodlama dilleri.
- MySQL ve Postgres gibi veritabanları.
- Veri görselleştirme ve raporlama teknolojileri.
- Hadoop ve MapReduce.
Bazı üniversitelerin artık veri bilimi alanında yüksek lisans programları sunduğunu unutmayın.
Veri bilimciler için kariyer yolları
Büyük bir organizasyondaki en üst düzey veri bilimcisi pozisyonu, chief data officer (CDO) olarak bilinir. CDO, verilerle ilgili tüm işlevleri denetler ve yöneticilerin tüm bu verilerden iş değeri elde etmelerine yardımcı olmaktan sorumludur. Hırslı girişimciler için, genç bir veri bilimciden CDO'ya giden yol şöyle görünebilir:
- Veri analisti.
- Orta seviye veri bilimcisi.
- Kıdemli veri bilimcisi.
- Veri bilimi yöneticisi.
- Veri bilimi direktörü.
- Chief data officer.
Veri bilimcisi olmak için gerekli becerileri, kendi başınıza, çevrimiçi bir kurs veya bir boot camp aracılığıyla öğrenebilirsiniz. Networking de yardımcı olur. Diğer veri bilimcilerle bağlantı kurabilir veya çevrimiçi bir topluluk bulabilirsiniz.
Veri bilimi çözümleri
SAS® Viya® özellikleri, her kuruluşta veri bilimini hızlandırmak için güçlü veri yönetimi, görselleştirme, gelişmiş analitik ve model yönetimi sunar.
SAS for Machine Learning ve Deep Learning, kendi otomatik modelleme API'si ile karmaşık analitik problemleri tek, entegre ve işbirliğine dayalı bir çözümle çözmenize yardımcı olur.
SAS Visual Analytics, hızlı bir şekilde interaktif raporlar hazırlamanızı, görsel ekranlar aracılığıyla verilerinizi keşfetmenizi ve analizlerinizi self servis olarak gerçekleştirmenizi sağlar.
Bu çözümler ve daha fazlası, SAS'ın modern, ölçeklenebilir, bulut özellikli bir mimari üzerinde çalışan pazar lideri veri bilimi platformu SAS Viya tarafından desteklenmektedir.
