Veri Bilimi Nedir?
Veri Bilimi; karar verme, stratejik planlama ve diğer kullanımlar için verilerden değerli bilgiler elde etmek için gelişmiş analitik teknikleri ve bilimsel ilkeleri uygulama alanıdır ve işletmeler için giderek daha kritik hale gelmektedir.
Veri biliminin oluşturduğu içgörüler, kuruluşların operasyonel verimliliği arttırmasına, yeni iş fırsatlarını belirlemesine ve diğer avantajların yanı sıra pazarlama ve satış programlarını iyileştirmesine yardımcı olur. Sonuçta, rakiplerine göre rekabet avantajları sağlayabilirler.
Veri bilimi; veri mühendisliği, veri hazırlama, veri madenciliği, tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi ve veri görselleştirmenin yanı sıra istatistik, matematik ve yazılım programlama gibi çeşitli disiplinleri içerir. İş zekâsı (BI) profesyonelleri, iş analistleri, veri meraklısı iş kullanıcıları ve veri mühendisleri gibi birçok farklı gruptan çalışanları içeren bir oluşumdur.
Şirketler veri varlıklarını büyütmeye devam ettikçe, bu verilerden anlamlı bilgiler ve iş değeri çıkarma ihtiyacı da giderek daha önemli hale geliyor. Verilerden yola çıkarak toplanan içgörüleri analiz etmek, verileri yalnızca depolamaktan veya yönetmekten farklı bir beceri gerektirir. Birçok kuruluş; bilimsel yöntemler, istatistiksel yaklaşımlar, veri analizi ve diğer veri merkezli metodolojilerde veya daha basit bir deyişle veri biliminde belirli becerilere sahip yetenekli analiz uzmanlarına ihtiyaç duyduklarını çoktan fark ettiler bile.
Peki, donanımlı bir veri bilimci olmak için hangi becerileri edinmeniz gerekecek?
İyi bir veri bilimci olabilmeniz için ihtiyacınız olan; programlama ve kodlama, makine öğrenimi gibi teknik bilgilerin yanı sıra bazı kişilik özelliklerinden de bahsedeceğiz;
A) Teknik Beceriler
Veri bilimcilerinin doğru soruları sorabilmeleri, iyi analitik modeller geliştirebilmeleri ve bulguları başarıyla analiz edebilmeleri için, belirli eğitim ve öğretim gerektiren çeşitli "zor" becerilere sahip olmaları gerekir. İşte veri bilimcilerinin tipik olarak ihtiyaç duyduğu sekiz teknik beceri.
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. Bu, yararlı sonuçlar bulmayı kolaylaştırır.
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. Matematik ve cebir becerileri de makine öğreniminde bir zorunluluktur. (Örneğin, büyük hacimli veriler üzerinde yapay bir sinir ağı eğitmek gibi)
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. Listenin ikinci sırasında %40'ın biraz üzerinde kullanımda SQL vardı. R, veri bilimi uygulamaları ve projeleri, (özellikle istatistiksel bilgi işlem ve grafik kullanımları için) bir başka popüler dildir. Veri bilimcilerinin sıklıkla kullandığı diğer programlama dilleri arasında C ve C++, Java ve Julia bulunur.
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. Potansiyel kullanımlar ve faydalar, tahmine dayalı modellemeyi veri bilimcileri için çok değerli bir beceri haline getirir.
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. Sonuç olarak, makine öğreniminde kullanılan denetimli, denetimsiz ve pekiştirici öğrenme yöntemlerinde yetenekli veri bilimcileri için talep artmaktadır. Derin öğrenme becerileri, karmaşık analitik modeller oluşturmak için sinir ağlarını kullanan daha gelişmiş bir yöntemdir.
6. Veri Düzenleme ve Hazırlığı
Veri bilimcileri, genellikle projelere harcadıkları zamanın %80'inden fazlasını, verileri analiz için düzenlemeye ve hazırlamaya ayırdığını söylüyorlar. Veri hazırlama görevlerinin çoğu veri mühendislerine düşerken, veri bilimcileri temel veri profili oluşturma, temizleme ve modelleme görevlerini yapabilirler. Bu, veri kalitesi sorunları ile veri kümelerindeki eksik veya yanlış etiketlenmiş alanlar ve biçimlendirme sorunları gibi kusurlarla başa çıkabilmelerini sağlar. Veri hazırlama becerileri ayrıca birden fazla kaynaktan veri toplamayı ve farklı veri biçimlerini birleştirmeyi ve analiz uygulamaları için verileri filtrelemek, dönüştürmek ve artırmak için veri işleme çalışmaları yapmayı içerir. Bu çabalara yardımcı olmak için veri bilimcileri hem ilişkisel hem de NoSQL veri tabanları ve Apache Spark, Hadoop gibi büyük veri platformları da dahil olmak üzere ortak veri ambarı ortamlarını kullanmaya aşina olmalıdır.
7. Model Dağıtımı ve Üretimi
Veri bilimcileri zamanlarının çoğunu modeller oluşturmak ve dağıtmak için harcarlar. Denetimli öğrenme yaklaşımları için doğru algoritmayı seçebilmeleri ve ardından eğitim verilerini kullanabilmeleri veya denetimsiz öğrenme yaklaşımlarındaki kümeleri veya desenleri otomatik olarak bulmak için algoritmayı çalıştırabilmeleri gerekir. Bir model istenen sonuçları verdikten sonra, veri bilimcileri - genellikle veri mühendisleriyle birlikte çalışarak - kuruluşlarının sürekli olarak pratik iş kararları vermelerine yardımcı olmak için bunu bir üretim ortamında konumlandırmalıdır.
8. Veri Görselleştirme
Özellikle büyük ve farklı veri türleri içeren büyük veri kümeleriyle çalışırken, analitik sonuçları sunarken verileri etkili bir şekilde görselleştirebilmek de bir diğer önemli veri bilimi becerisidir. Veri bilimcileri, oluşturdukları içgörüleri vurgulamak ve açıklamak için veri hikaye anlatımını kullanma yeteneğine sahip olmalıdır ve veri görselleştirme, bu içgörüleri yöneticilerine ve diğer paydaşlara iletmelerinin temel bir yoludur. Sonuç olarak, tableau, D3.js veya işleme yardımcı olabilecek diğer çeşitli veri görselleştirme araçlarının kullanımında ustalaşmaları gerekir. Ayrıca farklı veri görselleştirme türlerinin nasıl oluşturulacağı da öğrenilmelidir: Çizgi, çubuk ve pasta grafikler; histogramlar; kabarcık grafikleri; ısı haritaları; saçılma alanları ve daha fazlası..
B) Teknik Olmayan Beceriler
Teknik becerilere ek olarak, veri bilimcileri için bir dizi farklı beceriye sahip olmak da önemlidir. Yukarıda belirtildiği gibi, birçok veri bilimcinin analitik bulgularını çevirebilmesi ve bunları iş arkadaşlarına rapor edebilmesi gerekir. Ayrıca, bazı doğuştan gelen özellikler, 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.
9. 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. Bu durum, daha iyi veri analizi soruları sormalarına, şirketin verilerini kullanması gereken yeni yolları belirlemelerine ve hangi analiz sorunlarına öncelik vermelerini bilmelerine yardımcı olur.
10. Problem Çözme
Veri bilimcilerinden genellikle çok büyük veri samanlıklarında bilgi iğnelerini bulmaları istenir. Bunu yapmak için, bir iş fırsatı veya sorunu ile ilgili bir hipotez ortaya atarlar ve ardından verileri analiz ederek doğrulamaya çalışırlar. Veri bilimi sürecinde çalışırken, 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.
11. Merak
Meraklı olmak, soru sormak ve sürekli öğrenme arzusuna sahip olmak, bir veri bilimcisi için olmazsa olmaz becerilerdir. 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.
12. 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. Verilere şüpheci bir gözle bakmak, veri bilimcilerinin doğru ve tarafsız sonuçlara ulaşmasına yardımcı olur.
13. İletişim
Verilerle günlük olarak çalışan veri bilimcileri nüansları ve inceliklerini herkesten daha iyi anlarlar. Aynı şey elbette veri bilimi uygulamalarının bir parçası olarak ürettikleri bulgular için de geçerlidir. Yöneticilerin ve çalışanların başarılı kararlar alabilmek adına bilgileri kullanabilmeleri için verileri başarıyla iletebilmeleri ve analiz sonuçlarını açıklayabilmeleri gerekir.
14. İşbirliği
Büyük bir ekibin parçası olarak çalışabilmek de veri bilimi için oldukça önemlidir. Veri bilimcilerinin genellikle birbirleriyle ve veri analistleri, yöneticileri, konunun uzmanları, veri mühendisleri ve şirketlerindeki diğer kişilerle işbirliği yapması gerekir.
Veri Bilimcileri İçin Kaynaklar
Gerekli olan birçok teknik beceri nedeniyle veri bilimi, birinin sadece birkaç hafta içinde veya gündelik çevrimiçi kurslar, kod akademileri ve bootcamps aracılığıyla tam olarak öğrenebileceği bir alan değildir. 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.
Birçok üniversite hem lisans hem de lisansüstü düzeyde veri bilimi alanında imkanlar sunmaktadır. Ayrıca, Coursera ve Udemy gibi web siteleri aracılığıyla çeşitli çevrimiçi kurslar ve diğer öğrenme kaynakları mevcuttur. Veri biliminin temellerini öğrenmek isteyenler için, birçok analiz yazılımı satıcısı ve geleneksel kod akademisi programı da belirli düzeylerde veri bilimi eğitim kursları sunmaktadır.
Bu yazıyı okuyanlar, bunları da okudu;
Büyük Veri Hakkında Bilmeniz Gereken 7 İpucu
2021 Sonrası Yakın Geleceğin En Popüler 10 Yeni Mesleği
Robotik Nedir? Gelecekte Robotlar Nasıl Olacak?
