Veri Bilimcileri İçin Önemli İş Becerileri

Araştırmalara göre her gün 2,5 kentilyon bayttan fazla veri oluşturuluyor. Veri bilimcileri, kuruluşların bu verileri tartışmasına, yorumlamasına ve görselleştirmesine yardımcı olur. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, iş patlıyor. Çalışma İstatistikleri Bürosu'na göre, bu alandaki kariyer fırsatlarının 2029 yılına kadar ortalamadan çok daha hızlı bir şekilde %15 artması bekleniyor.

Tüm başarılı veri bilimcilerin üniversite diploması olmasa da birçoğunun veri bilimi veya ilgili bir alanda en az lisans derecesi vardır. Bazılarının ayrıca yüksek lisans, doktora ve/veya lisansüstü sertifikaları dahil olmak üzere lisansüstü dereceleri vardır.

Veri Bilimcisi Olmak İçin Ne Tür Becerilere İhtiyacınız Var?

"Veri bilimcisi", bir dizi farklı kariyere atıfta bulunabilen geniş bir terimdir. Genel olarak, bir veri bilimcisi, bilimsel süreçler, pazar eğilimleri ve risk yönetimi.

Veri bilimcileri, teknolojiden tıbba ve devlet kurumlarına kadar çeşitli sektörlerde çalışır.Başlık çok geniş olduğu için veri biliminde bir iş için nitelikler değişir. Bununla birlikte, işverenlerin neredeyse her veri bilimcide aradığı belirli beceriler vardır. Örneğin, veri bilimcilerin güçlü istatistiksel, analitik, raporlama becerilerine ve daha fazlasına ihtiyacı vardır.

Veri Bilimcisi Beceri Türleri

Analitik beceri

Bir veri bilimcisi için belki de en önemli beceri bilgiyi analiz edebilmektir. Veri bilimcileri büyük miktarda veriye bakar ve bunları anlamlandırır. Modelleri ve eğilimleri görebilmeli ve bu modellerin ne anlama geldiğine dair bir fikre sahip olmalıdırlar. Bütün bunlar güçlü analitik beceriler gerektirir.

• Yapay zeka
• Büyük veri
• İş zekası
• Tahmine Dayalı Modeller Oluşturma
• Verilerin Doğruluğunu Sağlamak için Kontroller Oluşturma
• Kritik düşünce
• Veri analizi
• Veri goruntuleme
• Veri analizi
• Veritabanı Yönetimi
• Veri Manipülasyonu
• Veri Dövüşü
• Veri Bilimi Araçları / Veri Araçları
• Veri madenciliği
• DevOps
• Yeni Analitik Metodolojilerin Değerlendirilmesi
• Verileri Yorumlama
• Metrikler
• Sosyal Medya Verilerini Madencilik
• Modelleme Verileri
• Modelleme Araçları
• Olasılık ve İstatistik
• Araştırma
• Risk Modellemesi
• Hipotezleri Test Etme

Açık fikirlilik

İyi bir veri bilimcisi olmak aynı zamanda yaratıcı olmak demektir. İlk olarak, verilerdeki eğilimleri tespit etmek için açık fikirli olmalısınız. İkinci olarak, önyargılı biriyle ilgisiz görünebilecek veriler arasında bağlantılar kurmanız gerekir. Bu çok fazla açık fikirlilik gerektirir. Son olarak, bu verileri şirketinizdeki yöneticilerin anlayabileceği şekilde açıklamanız gerekir. Bu genellikle yaratıcı analojiler ve açıklamalar gerektirir.

• Uyarlanabilirlik
• Teknik Bilgilerin Teknik Olmayan Kişilere Aktarılması
• Yaratıcılık
• Merak
• Karar verme
• Karar ağaçları
• Hızlı Tempolu Bir Ortamda Yürütme
• yenilik
• Mantıksal düşünme
• Problem çözme
• Bağımsız Çalışmak

İletişim

Veri bilimciler yalnızca verileri analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda bu verileri başkalarına açıklamak zorundadırlar. Verileri farklı becerilere sahip insanlara iletebilmeli, verilerdeki kalıpların önemini açıklayabilmeli ve çözümler önerebilmelidirler. Bu, karmaşık teknik konuların anlaşılması kolay bir şekilde açıklanmasını içerir. Verilerin iletilmesi genellikle görsel, sözlü ve yazılı iletişim becerileri gerektirir.

• atılganlık
• İşbirliği
• Danışmanlık
• İç ve Dış Paydaşlarla İlişki Geliştirme
• Müşteri servisi
• belgeleme
• Mutabakat Çizimi
• Kolaylaştırıcı Toplantılar
• Liderlik
• mentorluk
• Sunum
• Proje Yönetimi
• Proje Zaman Çizelgeleri
• BT Profesyonellerine Yönergeler Sağlama
• Raporlama
• Hikaye Anlatma Becerileri
• Denetim becerileri
• Eğitim
• Sözel iletişim
• Yazılı iletişim

Matematik

Sırasında hassas Yetenek analiz, yaratıcılık ve iletişim gibi önemli beceriler de iş için kritik öneme sahiptir. Bir veri bilimcisi, özellikle çok değişkenli matematik ve doğrusal cebirde güçlü matematik becerilerine ihtiyaç duyar.

• Algoritmaları Belirleme
• Algoritma Oluşturma ve Sürdürme
• Bilgi Alma Veri Kümeleri
• Lineer Cebir
• Makine Öğrenimi Modelleri
• Makine Öğrenimi Teknikleri
• Çok değişkenli hesap
• İstatistik
• İstatistiksel Öğrenme Modelleri
• İstatistiksel Modelleme

Programlama ve Teknik Yeterlilikler

Veri bilimcileri temel bilgisayar becerileri gerektirir, ancak programlama becerileri özellikle önemlidir. Kod yazabilmek, neredeyse tüm veri bilimcisi pozisyonları için kritik öneme sahiptir. Java, R, Python veya SQL gibi programlama dilleri bilgisi önemlidir.

• Uygulama Motoru
• Amazon Web Hizmetleri (AWS)
• AmCharts
• apaçi kıvılcımı
• C++
• Bilgisayar yetenekleri
• kanepedb
• js
• ECL
• Parlama
• Google Görselleştirme API'sı
• Hadoop
• HBase
• yüksek çizelgeler
• java
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Paketi
• NoSQL
• perl
• Piton
• R
• Raporlama Aracı Yazılımı
• SaaS
• SAS
• Komut Dosyası Dilleri
• SQL
• Tablolar ve Sorgular
• tablo
• Tensor Akışı

Daha Fazla Veri Bilimcisi Becerisi

• Sosyal Medya Verilerini Madencilik
• Tablolar ve Sorgular
• Proje Yönetimi
• Proje Zaman Çizelgeleri
• İç ve Dış Paydaşlarla İlişki Geliştirme
• Müşteri servisi
• Uygulama Motoru
• Amazon Web Hizmetleri (AWS)
• kanepedb
• js
• ECL
• Parlama
• Google Görselleştirme API'sı
• Hadoop
• HBase
• R
• SAS
• Komut Dosyası Dilleri
• Mobil cihazlar
• Microsoft Office Paketi
• SaaS
• Yapay Zeka (AI)
• apaçi kıvılcımı
• Merak
• İş zekası
• yenilik