Data Scientist (Veri Bilimci)
Data Scientist (Veri Bilimci) kavramını son yıllarda özellikle Facebook, LinkedIn ve Twitter firmalarından ötürü daha sık duymaya başladık. İş ilanlarında bu görev için adayların arandığına daha sık rastlar olduk. Peki ama "Data Scientist" kimdir, ne iş yapar?
Data Scientist, bağlı bulunduğu şirket yada kuruluşlar için değer yaratmak amacıyla büyük ve çeşitliliğe sahip veriyi uçtan uca analiz eder. Bu veriler bazen ilişkisel veritabanlarında olabileceği gibi, bazen de log dosyaları, sensör verileri gibi değişik kaynaklardan toplanan veriler de olabilir. Data Scientist bu verileri analiz ederek, sonuçlarını yönetim ile paylaşıp aksiyon alınmasını sağlar ve “Veri Odaklı Uygulamalar” geliştirir.
Bu uygulamaların birkaç önemli karakteristiği vardır:
Veri odaklı uygulamalar, kullanıcıların ilgisini çekebilecek ürünleri önermek, pazar analizi, talep analizi, sahtekarlıkların tespit edilmesi gibi örneklendirilebilir.
Yeni Bir Alan Ortaya Çıkıyor
Veri işletmelerinde bilgili ve anlayışlı uzmanlar için kamu kurumları ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar ile birlikte önemli ve hızla büyüyen ve büyük bir talep vardır.
İhtiyaç duyulan bazı mesleklerin yeni başlayanları ve profesyonelleri şöyledir; veri mühendisleri, veri bilim adamları, istatistikçiler ve veri analizcileri için hızla yükselen maaşları ile seçilecek ve gelişebilecek en ideal mesleklerdir.
McKinsey Global Institute tarafından yapılan bir araştırma sonucuna, "Büyük Verileri en iyi şekilde düzenlemek için gerekli analitik ve yönetsel yetenek eksikliği önemli ve acil çözülmesi gereken bir sorunlarrdan en önemlisi olduğu sonucuna varmıştır."
Raporlara göre 2018 yılına kadar veri analistleri için beceri gerektiren bir meslek olduğunu ve ABD'de beş milyon kişi bu sectörde ve alakalı pozisyonlarda çalışacağı ön görülmüştür. Çok sayıda eğitimler ile dolu olan bu mesleğe sahip insanlar kendilerini geliştirmek için yarışıyor olacaktır.
Verilerin Hızlı Bir Şekilde Çoğalması
Veriler, giderek daha ucuzlaşıyor ve artık her yerde var.
Şimdi yüzyıllar boyunca oluşturulmuş ve web günlükleri verileri, mobil cihazlar, sensörler, cihazlar, işlemler ve sayısız yeni tür veri toplama analog içerik sayısallaştırma.IBM tahminine göre bugün dünyadaki verilerin yüzde 90'ı son iki yılda oluşturuldu .
Aynı zamanda, yeni teknolojiler düzenlemek ve verilerin bu çığ bir anlam ortaya çıkıyor. Bu çığ gibi büyüyen verilere bir çözüm üretmek gerekiyor. Yeni teknolojiler üretmek, düzenlemek ve verilerin bu çöp yığını gibi olan gereksiz kullanılmayan verilerden kurtalmasını sağlamak gerekiyor.
Sorun Tespiti
Ekonominin hemen hemen her sektöründe artık bir veri erişimi ve veri işlemi vardır. Günümüzde işletmeler beklenmedik bir şekilde kendi sonuçlarını aşan veriler toplamaktadırlar. İşletmelerin bir çoğu bu kadar veriyi beklemediği için bunları ayıklması ve sorunları tespit etmesi şart olur. Her türlü veri her şirketin elinde mevcut asıl sorun sadece kendi verilerini kullanırken, ne için kullanacağı ve şirketine nasıl bir topluluğun ilgisini çekmek isteyeceğidir.
Bu verilerle çalışmak kendine özgü yeni beceriler ve araçlar gerektirir.
En kapsamlı içeriklerle gerçekleştirdiğimiz Data Science eğitimlerimize katılın, Data Scientist - Veri Bilimci olun! Data Science eğitimlerimiz hakkında detaylı bilgi almak ve eğitimlere katılmak için bize ulaşın:
info@bilginc.com
+90 212 282 77 00