ARC ENSTİTU

Veri bilimci olmak için hangi becerileri edinmelisiniz?

Bu yazımızda iyi bir veri bilimci olabilmeniz için ihtiyacınız olan; programlama ve kodlama, makine öğrenimi gibi teknik bilgilerin yanı sıra bazı kişilik özelliklerinden de bahsedeceğiz.

Teknik Beceriler

Tüm veri bilimcilerinin doğru soruları sorabilmeleri, iyi analitik modeller geliştirebilmeleri ve bulguları başarıyla analiz edebilmeleri için, belirli eğitim ve öğretim gerektiren çeşitli becerilere sahip olmaları gerekir.

1. İstatistik

Veri bilimcileri istatistiksel kavramlar ve teknikleri düzenli olarak uyguladıklarından, istatistikleri iyi anlamalarının önemli olması şaşırtıcı değildir. İstatistiksel analiz, dağılım eğrileri, olasılık, standart sapma ve diğer istatistik unsurlarına aşina olmak, veri bilimcilerinin verileri toplamasına, düzenlemesine, analiz etmesine, yorumlamasına ve sunmasına yardımcı olur

2. Çok Değişkenli Kalkülüs ve Doğrusal Cebir

Bir modeli, bir veri kümesiyle eşleştiren montaj işlevlerini anlamak ve optimize etmek için matematiksel kavramları uygulayabilmek inanılmaz derecede önemlidir. Aksi takdirde, model doğru tahminlerde bulunmaz. Ayrıca veri bilimcileri, yüksek boyutlu verileri içeren karmaşık analiz sorunlarını basitleştirmek için boyutsallık azaltmayı kullanma konusunda bilgili olmalıdır.

3. Programlama ve Kodlama

Birçok veri bilimcisi programlamayı zorunluluktan öğrenir. Genellikle kodlama ustaları değildirler ve bilgisayar bilimlerinde bir dereceye sahip değildirler, ancak programlama ve kod yazmanın temellerine aşinadırlar. Python, veri bilimcileri arasında geniş bir farkla en popüler programlama dilidir. 2020 yılında yapılan bir ankette, kendilerini çalışan veri bilimcileri olarak tanımlayan 2.675 katılımcının %80'inden fazlası Python kullandıklarını söyledi.

4. Tahmine Dayalı Modelleme

Tahminlerde bulunmak ve farklı senaryoları ve sonuçları modellemek için verileri kullanabilmek, veri biliminin merkezi bir parçasıdır. Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayları, davranışları ve sonuçları tahmin etmek için mevcut veya yeni veri kümelerindeki desenleri arar; müşteri analitiği, ekipman bakımı ve tıbbi tanı gibi farklı sektörlerdeki çeşitli kullanım durumlarına uygulanabilir.

5. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

Veri bilimcilerinin mutlaka yapay zeka teknolojileriyle çalışması gerekmese de, makine öğrenimi uygulamalarını kullanabilmek için dikkate alması gerekir. Makine öğrenimi algoritmalarını eğitebilen birinin, veri kümeleri hakkında bilgi edinmesi ve ardından analitik modeller oluşturmak için kullanılabilecek desenleri, anormallikleri veya içgörüleri araması gerekir.

Teknik Olmayan Beceriler

Bazı doğuştan gelen özellikler veri bilimcilerin, büyük veri havuzlarına sorgucu bir zihinle bakmalarına, analiz hipotezleri oluşturmalarına ve verilerde gizli bilgi taşlarını bulmalarına yardımcı olur. Genel beceri listesine devam eden bu altı beceri, çok yönlü bir veri bilimcisinin makyajının bir parçasıdır.

1. İş Bilgisi

Birçok kuruluşta, veri bilimi ekipleri BT veya merkezi bir analiz grubunda olmak yerine ayrı bir iş kolu olarak konumlanıyor. Veri bilimcilerinin işleri ve içinde olduğu sektör hakkında güçlü bir bilgi birikimine sahip olması gerekir.

2. Problem Çözme

Veri bilimi sürecinde çalışırken veri bilimcilerin çeşitli parçaların denkleme nasıl uyduğunu anlamak ve diğer görevlerin yanı sıra, hangi verilerin dahil edilmesi veya dışarıda bırakılması gerektiğini belirlemek için problem çözme konusunda keskin zihinlere sahip olmaları gerekir.

3. Merak

Meraklı zihinler, yanıtları ve içgörüleri bulmak için büyük miktarda veriyi inceler. Verilerin kendisi sürekli değişir, bu nedenle veri bilimcileri verilere nasıl yaklaştıkları konusunda sabit fikirli olmamalıdır veya kendilerini verilerden elde ettikleri mevcut sonuçlarla sınırlamamalıdır.

4. Eleştirel Düşünme

Eleştirel düşünme becerileri de çok önemlidir. Veri bilimcilerinin geçerlilikleri ve alaka düzeyleri hakkında yargılar oluşturmak için veri kümelerini ve analiz sonuçlarını değerlendirebilmeleri gerekir.

5. İletişim

Yöneticilerin ve çalışanların başarılı kararlar alabilmek adına bilgileri kullanabilmeleri için verileri başarıyla iletebilmeleri ve analiz sonuçlarını açıklayabilmeleri gerekir.

Veri Bilimcileri İçin Kaynaklar

Genellikle, veri bilimcileri çeşitli akademik derecelere ve sertifikalara sahiptir ve en son veri bilimi teknikleri ile araçları hakkında güncel kalmak için sürekli öğrenmeye açıktırlar. Bununla birlikte, veri bilimi alanında bir kariyere başlamak isteyenler için, giderek artan sayıda kaynak ve fırsat da mevcuttur. Bu alanda gelişmek için bu alandaki sertifikalı eğitimler ile alana giriş yapabilir ve yeteneklerinizi akredite edebilirsiniz.