Veri Bilimi ve Analitiği Genel Bilgileri
Veri Bilimi ve Analitiği Hakkında
Veri Bilimi ve Analitiği Avantajları
- Mezunlar, günümüzün ve geleceğin en çok aranan, en parlak ve en stratejik mesleklerinden birini icra etme şansına sahip olurlar.
- Nitelikli uzman arzının talepten düşük olması, bu alanda tüm mühendislik ve işletme dalları arasında en yüksek maaş potansiyellerinden birini yaratmaktadır.
- Bir şirketin pazarlama, finans, operasyon gibi en kritik kararlarına doğrudan veri ile yön vermek, yüksek bir mesleki etki ve tatmin sağlar.
- Sürekli olarak farklı sektörlerden gelen, yeni ve zorlu problemlerle uğraşarak entelektüel olarak dinamik ve zirvede kalınır.
- Verinin olduğu her sektörde (finans, e-ticaret, sağlık, teknoloji vb.) çalışma imkanı, muazzam bir kariyer esnekliği sunar.
Veri Bilimi ve Analitiği Dezavantajları
- Bu disiplin, matematik, istatistik, programlama ve iş bilgisi gibi çok farklı alanlarda aynı anda yüksek yetkinlik gerektirdiği için oldukça zorlayıcıdır.
- Teknolojilerin, programlama dillerinin ve algoritmaların çok hızlı değişmesi, kariyer boyunca sürekli ve yoğun bir şekilde kendini güncelleme zorunluluğu getirir.
- İşin önemli bir kısmı, gerçek dünyadaki 'kirli' ve eksik veriyi temizleme ve analize hazır hale getirme gibi sabır gerektiren, meşakkatli süreçlerden oluşur.
- Analiz sonuçlarını, teknik bilgisi olmayan yöneticilere ve iş birimlerine basit, anlaşılır ve ikna edici bir dille anlatmanın zorluğu.
- Projelerin genellikle soyut, belirsiz ve araştırma-geliştirme (Ar-Ge) süreçleri içermesi, somut sonuçların zaman alabilmesi.
Veri Bilimi ve Analitiği Kimlere Uygun?
Bu bölüm; sayılarla ve modellerle düşünmekten keyif alan, hem istatistik ve matematiğe hem de programlamaya tutkuyla bağlı, bir dedektif gibi meraklı, iş dünyasına ilgi duyan ve karmaşık analiz sonuçlarını basit bir hikayeye dönüştürebilen, çok yönlü bir zihin yapısı gerektirir.
Adayın, sayılarla ve modellerle düşünmekten keyif alan, istatistik ve matematiğe karşı derin bir ilgi duyması gerekir.
Veriyi temizlemek, işlemek ve modellemek için kod yazma becerisi ve teknolojiye olan yatkınlık, bu bölümün temelini oluşturur.
Bir veri setindeki tutarsızlıkları veya gizli kalmış anlamlı ilişkileri bulma merakına sahip olmak.
Yapılan analizin sadece teknik bir sonuç olmadığını, bunun bir şirketin hangi sorununu çözebileceğini düşünen, iş odaklı bir merak önemlidir.
Karmaşık istatistiksel sonuçları ve modelleri, yöneticilerin anlayabileceği basit, anlaşılır ve etkili bir hikayeye dönüştürebilme yeteneği kritiktir.
Veri temizleme veya bir modelin eğitimi gibi uzun ve sabır gerektiren süreçlerde, detaylara dikkat ederek titizlikle çalışabilme becerisi aranır.
Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü Kariyer Olanakları
Veri Bilimi mezunları, verinin stratejik bir varlık olduğu tüm sektörlerin en kritik birimlerinde görev alırlar. En büyük istihdam alanları teknoloji, e-ticaret, finans ve bankacılıktır. Mezunlar, şirketlerin sahtekarlık tespitinden ürün tavsiye sistemlerine kadar en önemli kararlarını yönlendiren analitik roller üstlenirler.
Veri Bilimcisi (Data Scientist)
İstatistiksel modelleme ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak, geleceğe yönelik tahminler yapar (örn: müşteri kaybı tahmini), karmaşık iş problemlerine veri odaklı çözümler üretir.
Veri Analisti (Data Analyst)
Mevcut şirket verilerini (satışlar, kullanıcı davranışları vb.) analiz ederek, trendleri belirler ve yönetimin karar vermesine yardımcı olacak raporlar ve içgörüler sunar.
İş Zekası (BI) Uzmanı
Şirketin performansını anlık olarak takip eden interaktif gösterge panoları (dashboard) ve raporlama sistemleri tasarlar ve yönetir.
Makine Öğrenmesi Mühendisi (ML Engineer)
Veri bilimcilerin oluşturduğu makine öğrenmesi modellerini, büyük ölçekte ve verimli bir şekilde çalışacak, güvenilir yazılım sistemlerine (API vb.) dönüştürür.
Veri Mühendisi (Data Engineer)
Veri bilimcilerin ve analistlerin çalışabilmesi için gerekli olan büyük veri altyapısını (veri ambarları, veri gölleri) tasarlar, kurar ve yönetir.
Kantitatif Analist ('Quant')
Finans sektöründe, piyasa verilerini analiz ederek algoritmik alım-satım stratejileri geliştiren ve finansal riskleri modelleyen, matematik ve istatistik yoğun bir roldür.
İş Analitiği Danışmanı
Danışmanlık firmalarında, farklı sektörlerdeki müşterilere, verilerini daha etkin kullanarak nasıl daha iyi kararlar alabilecekleri konusunda stratejik danışmanlık verir.
Büyüme Pazarlamacısı (Growth Hacker)
Teknoloji ve e-ticaret şirketlerinde, kullanıcı verilerini analiz ederek, ürünün veya hizmetin büyümesini hızlandıracak yaratıcı ve veri odaklı pazarlama stratejileri geliştirir.
Veri Bilimi ve Analitiği Dersleri
Veri Bilimi müfredatı, ileri matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerinin yoğun ve disiplinlerarası bir birleşimidir. Eğitimin omurgasını, Python gibi dillerle programlama, istatistiksel modelleme ve en önemlisi olan Veri Madenciliği ile Makine Öğrenmesi algoritmalarının teorisi ve uygulaması oluşturur.
Olasılık ve İstatistik
Veri Biliminin temelini oluşturur. Veriden anlamlı sonuçlar çıkarma, hipotez testleri ve istatistiksel modelleme için gerekli olan teorik altyapıyı sağlar.
Python ve R ile Programlama
Veri analizi, modelleme ve makine öğrenmesi için dünya standardı olan Python ve R dillerini ve bu dillerin ilgili kütüphanelerini (Pandas, NumPy, Scikit-learn) öğretir.
Algoritmalar ve Veri Yapıları
Büyük veri setlerini verimli bir şekilde işlemek ve analiz etmek için gerekli olan temel bilgisayar bilimi altyapısını ve algoritmik düşünceyi kazandırır.
Veritabanı Yönetim Sistemleri (SQL)
Analiz edilecek verilerin saklandığı ilişkisel veritabanlarından, SQL dili ile veri çekmeyi, filtrelemeyi ve birleştirmeyi öğreten temel bir derstir.
Veri Madenciliği (Data Mining)
Büyük veri setlerinin içinde, çıplak gözle görülemeyen, anlamlı ve faydalı desenleri, ilişkileri ve kuralları (örn: Birliktelik Kuralları) bulma tekniklerini inceler.
Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
Bilgisayarlara, verilerden öğrenerek geleceğe yönelik tahminler (regresyon) veya sınıflandırmalar (sınıflandırma) yapmasını sağlayan algoritmaları ve modelleri öğretir.
Veri Görselleştirme
Karmaşık analiz sonuçlarının ve veri setlerinin, yöneticilerin veya teknik olmayan kişilerin kolayca anlayabileceği etkili grafiklere, haritalara ve interaktif panolara nasıl dönüştürüleceğini öğretir.
Büyük Veri (Big Data) Teknolojileri
Tek bir bilgisayarın işleyemeyeceği kadar büyük olan verilerin, dağıtık sistemler (Hadoop, Spark gibi) üzerinde nasıl saklanacağını ve işleneceğini tanıtan bir derstir.