Büyük veri dünyasında genellikle iki disiplinle karşılaşacaksınız: veri bilimi ve veri analitiği. Her ikisi de farklı (ancak belirli alanlarda üst üste binen) yetkinlikler ve beceri setleri gerektirir.
Bununla birlikte, her iki çalışma alanı da oldukça kazançlıdır ve ekstra mil gitmek isteyenlere iyi fırsatlar sunar.
Bazı önemli kariyer kararları almak istiyorsanız, ancak hangi seçeneği seçeceğinize emin değilseniz, farklılaşmanın en önemli noktaları hakkında okumaya devam edin.
1. Eğitim Geçmişi
Veri analitiği ve veri bilimi alanları zenginleştirici ve uzmanlaşmıştır. Bu, iki meslek arasından herhangi birine giriyorsanız, önünüze gelebilecek eğitim zorluklarıyla başa çıkmak için iyi hazırlanmanız gerektiği anlamına gelir.
Veri Analitiği
Veri analisti olarak bir kariyere başlamak için temel bir lisans derecesi gereklidir. Bu kariyer yoluna başlamak için, RDBMS ve veri yapısı şema işlemleri için SQL ve sorgu geliştirme hakkında çalışma anlayışı sağlayacak bir lisans programını tercih etmeniz gerekir.
Ayrıca R veya Python kullanarak istatistiksel programlama bilgisine ihtiyacınız olacaktır. Ayrıca, makine öğrenimi (ML), yapay zeka (AI), özel algoritma geliştirme, bilgi toplama ve depolama etrafında veri yönetimi ekstra avantajlardır.
Kısacası, veri analitiğinde kariyerinize başlamak için BT, bilgisayar bilimi, matematik veya istatistik alanında lisans derecesine ihtiyacınız vardır.
Veri Bilimi
Veri bilimcinin en güvenli iddiası, Bilgisayar Bilimi, Bilgi Teknolojisi, matematik veya istatistik alanında lisans ve yüksek lisans derecesi almaktır. Kariyer rotanızı değiştirmek ve veri bilimcisi olarak kariyer yapmak istiyorsanız, bu akışlardan herhangi birinde küçük bir dereceye ihtiyacınız vardır.
Veri bilimi rolleri için gereken temel bilgi, sizi iş verilerini sağlama, toplama, düzenleme, işleme ve modellemeye hazırlamalıdır.
Ayrıca, veri görselleştirme, API tabanlı veri toplama ve hazırlama konusunda uzmanlık kazanabilirsiniz. Uygulamalı matematik ve istatistik derecesi, keşif veri analizinde size daha fazla yardımcı olacak, kalıpları takip etmenize ve belirlemenize, ısmarlama zorluklar için test modelleri tasarlamanıza ve çok daha fazlasına olanak sağlayacaktır.
Son olarak, ML ve yapay zekada ek bir beceri seti, yapay zeka tabanlı tahminler için modeller oluştururken kullanışlıdır. Bu nedenle, veri bilimi, bilgisayar bilimi veya bilgisayar mühendisliği lisans derecesi sizi bir veri bilimcinin kariyer yoluna çıkarmalıdır.
2. İş Rolleri ve İş Sorumlulukları
Bir veri analisti olarak, bu alanlarda yolculuğa başladığınızda iş rolleriniz ve sorumluluklarınız değişecektir. Uzmanlık seviyenize bağlı olarak, iş rolünüzde zor durumlarla başa çıkmanıza yardımcı olacak bazı değişiklikler fark edebilirsiniz.
Veri Analitiği
Veri analitiğinde, öncelikle işletmeye özgü verileri analiz eder, görselleştirir ve madencilik edersiniz.
Genel olarak, veri analizi rolleri aşağıdaki gibi sorumlulukları işlemenize ihtiyaç duyacaktır:
- Verilerin temizlenmesi, işlenmesi, doğrulandırılması ve doğruluğu örneklendirilme
- Büyük veri kümelerinin keşif veri analizini gerçekleştirme
- ETL boru hatlarını uygulayın ve veri madenciliği gerçekleştirin
- Lojistik gerileme, KNN, Rastgele Orman ve Karar Ağaçları kullanarak istatistiksel analiz yapın
- Otomasyon kodları yazarken makine öğrenimi (ML) kitaplıkları oluşturma ve yönetme
- ML araçları ve algoritmaları ile yeni içgörüler elde edin
- İyi bilgilendirilmiş veri destekli tahminler yapmak için veri desenlerini belirleme
Veri Bilimi
Veri bilimi, içgörüleri yönlendirmeyi ve işletme içindeki bağlamsal verilerden çıkarımlar çizmeyi içerir.
Bazı ek sorumluluklar şunları içerebilir:
- Veri toplama ve yorumlama
- Veri kümesindeki ilgili desenleri tanımlama
- SQL tabanlı veri sorgularını ve alt sorguları gerçekleştirme
- SQL, Python, SAS ve diğerleri gibi RDBMS araçlarını kullanarak verileri sorgulama
- Tahmine dayalı, kuralcı, açıklayıcı ve tanısal analitik araçlarda akıcılık kazanma
- Tableau, IBM Cognos Analytics ve diğerleri gibi görselleştirme araçlarında beceri kazanma
3. Temel Beceri Setleri
Her iki rol de özel olduğundan, alanlardan herhangi birinde üstünlük sağlayabilmeniz için belirli beceri kümeleri gerektirir. Her iki meslekten de en iyi şekilde çıkmak için, beceri setlerinizi ilerletmeniz ve yapabileceklerinizden en iyi şekilde çıkarmanız gerekir.
Veri Analitiği
Analitik, problem çözme becerilerine sahip ara istatistikler hakkında ileri düzeyde bilgi gerektirir.
Ayrıca, aşağıdakilerde kendinizi öne çıkarabilseniz en iyisidir:
- Verileri dilimleyip zarlamak için MS Excel ve SQL veritabanları
- Ana raporlama için iş zekası araçları
- Veri kümelerini yönetmek, işlemek ve veri kümeleriyle çalışmak için Python, R ve SAS gibi araçları öğrenin
BT odaklı bir rol olmasına rağmen, veri analisti olmak mühendislik geçmişinden selamlamanızı gerektirmez.
Bunun yerine, ticaretin püf noktalarına hakim olmak için tahmine dayalı analitikle birlikte istatistikleri, veritabanı yönetimini ve veri modellemeyi öğrenmek faydalı olacaktır.
Veri Bilimi
Veri biliminde matematik, gelişmiş istatistikler, tahmine dayalı modelleme, Makine Öğrenimi ve programlama alanlarında aşağıdaki alanlarda bilgili olmanız gerekir:
- Hadoop ve Spark’ta Büyük Veri araçları uzmanlığı
- SQL, NoSQL ve PostgreSQL veritabanlarında uzmanlık
- Veri görselleştirme araçları ve Scala ve Python gibi birkaç dil hakkında bilgi
Bu araçlardan biri veya daha fazlası, veri analitiği ve veri bilimi rollerinde uzmanlaşmak için gereklidir. Yaptığınız işte en iyi olmak için, bunlardan mümkün olduğunca çok şey öğrenmenizi tavsiye ederiz.
Veri Analitiği
- Veri Görselleştirme: Splunk, QlikView, Power BI ve Tableau
- ETL: Talend
- Büyük Veri İşleme: Spark, RapidMiner
- Veri Analitiği: Microsoft Excel, R ve Python
Veri Bilimi
- Uygulamalı Veri Bilimi: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ETL: Apache Kafka
- Büyük Veri İşleme: Apache Hadoop, Spark
- Veri Görselleştirme: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy ve Google Analytics
- Veri Analitiği: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab ve SPSS
- Programlama: R, Julia ve Python
- Programlama Kitaplıkları: Python tabanlı veri modellemesi için TensorFlow
5. Kariyer Fırsatları
Hangi alanı seçerseniz seçin, fikir iyi ve iyi maaşlı bir iş bulmaktır. Seçtiğiniz role bağlı olarak, iş rolleri de buna göre değişecektir.
İşte veri analitiği ve veri biliminde dört gözle beklenmektedir bazı popüler kariyer seçenekleri.
Veri Analitiği
- İş Zekası Analisti
- Veri Analisti
- Nicel Analist
- Veri Analitiği Danışmanı
- Operasyon Analisti
- Pazarlama Analisti
- Proje Yöneticisi
- BT Sistemleri Analisti
- Ulaştırma Lojistiği Uzmanı
Veri Bilimi
- Veri Analisti
- Veri Mühendisleri
- Veritabanı Yöneticisi
- Makine Öğrenimi Mühendisi
- Veri Bilimcisi
- Veri Mimarı
- İstatistikçi
- İş Analisti
- Veri ve Analiz Yöneticisi
Veri Bilimi ve Veri Analitiği: Nihai Karar
Sonuç olarak, veri bilimcileri daha gelişmiş bir beceri sete sahiptir. Sonuç olarak, ortalama veri bilimcisi ortalama veri analistinden daha fazla kazanır. Ama her zaman bir veri analisti olarak kariyerinize başlayabilir ve daha sonra veri bilimi la doğru eğilebilirsinizter açık.
Veri analitiği ve veri biliminin yanı sıra, veri merkezli rollerle ilgileniyorsanız birkaç alan adı daha kullanılabilir. Yeni başlayanlar için, veri mimarisi ve veri mühendisliği pozisyonlarına bakabilirsiniz. Piyasada, bu alanlarda becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olabilecek birçok kurs vardır.