Veri Bilimcinin Yol Haritası(2.Bölüm)

Veri Bilimcinin Yol Haritası(2.Bölüm)

Veri Bilimci olma yolunda ilk adım bence ilk adım motivasyondur. Veri Bilim uzun bir eğitim süreci ister. Bu yüzden iyi motivasyona veya nasıl çalişacağınız hakkında bilginiz olmalıdır. Bu konu hakkında şu yazımı okumanızı tavsiye ederim.

 

 

 

Veri Bilimi Nedir? 

 

Veri Bilimi, karmaşık problemi analitik olarak anlamak ve çözmek için Bilgisayar Bilimleri , Matematik, İstatistik ve İşletme Stratejisi gibi çeşitli alanların bir birleşimini  kullanan çok disiplinli bir alandır. Kısa tanım ise, Veriden bilgi çıkarılmasıdır. Daha detaylı öğrenmek için şu yazımı okumanızı tavsiye ederim.

 

 

 

Veri Bilimin Yurtdışındaki Durumu Nedir ?

 

İlgili resim

 

Son 3 yılın en popüler meslek konumundadır. Elimizdeki verilerin artması ve bunları işleyecek donanımlara sahip olduğumuz için daha da önem kazandı diyebiliriz. Veri ve donanım konusunda sorunlar azaldı fakat bu işlerı yapacak Veri Bilimcilerin uygun beceri ve eğitime sahip olmamaları bu alandaki başarılı Veri Bilimciler önemini daha da artırdı.. Türkiye piyasasını öğrenmek isteyenler alt kısma link bırakıyorum. İş tatmini ve ne kadar açık pozisyon olduğunu bakın. En değerli mesleklerden biri diyebilirim. 

 

 

 

Programlama Dilleri Öğren :

 

Veri Bilimi ve benzer alanlar da en çok kullanılan dil Python'dır. Ve çıkan yeni kütüphaneler python ile uyumludur ve topluluğu gün geçtikçe büyümektedir.Tabiki projenizle kullanacağınız araç değişebilir. Fakat Python pek çok üniversitede giriş dersi olarak verilmektedir. Özellikle veri analizi konusunda çok başarılı bir dildir. Başka diller mevcuttur. Şuan sektör de aktif olarak kullanillan diller söyledir:

 

  • Python

  • R

  • Java

 

İstatistik Öğren :

 

Bir Veri Bilimci İçin hayati bir önem taşımaktadır. Matematik ve İstatistik bilginiz yoksa yapacağınız projeler ileri düzey olmayacaktır. Geliştirmek istediğinizde veya farklı teknikler uygulamak istediğinizde istatistik bilginiz gerekiyor olacaktır. Veri topladıktan sonra en önemli şey onu temizlemektir. Fakat temizlerken bile bazı matematik işlemlerini yapmamız gerekecektir. Kendiniz bir sinir ağı yapmak istediğiniz de kodların arka planındakı matematiği bilmeden başarılı bir model oluşturmanız cok zor. İleri konular da daha fazla bilmeniz lazım olacaktır. Bu alan için İstatistik şart. Zaten eskiden İstatistik bölümü mezun kişiler Veri Analiz konusunda çalışıyordu.

 

Makine Öğrenmesi Öğren :

 

Makine Öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir görevi yerine getirmek için açıkça programlanmaktan ziyade veriye dayalı kararlar vermesini ve yapmasını sağlar. Bu programlar veya algoritmalar, yeni verilere maruz kaldığında zamanla öğrenmek ve geliştirmek için tasarlanmıştır. Daha fazla bilgi için alt kısımdaki linke tıklayın :

 

 

Lineer Cebir Öğren :

 

Lineer Cebir bilgisini makina öğrenmesine başlamadan öğrenmeye başlayın, çünkü siz makina öğrenmesinde matrisler ile iş yapacaksınız. Kaynak olarak youtbue üzerindeki bir Lineer Cebir dersini izleyebilirsiniz veya bu işin uzmanlarından lineer cebir dersi alabılilirsiniz.

 

 

 

Veri Görselleştirme ve İletişim :

 

Özellikle veriye dayalı kararları ilk kez veren genç şirketler veya Veri Bilimcilerin başkalarına veriye dayalı kararlar vermelerine yardımcı olan insanlar olarak görüldüğü şirketler ile Veri Görselleştirme ve iletişim kurmak son derece önemlidir. 

 

Derin Öğrenmesi Öğren :

 

Makine öğrenmesi adı verilen daha geniş bir alanın nispeten yeni bir koludur. Makine öğrenmesinin amacı, verilere dayanan çeşitli görevleri bilgisayarlara yapmasını öğretmektir. Derin öğrenme için Matematiği ve Programlama Dillerini bilmek lazımdır. Daha fazla bilgi için alt kısıma link koyacağım.

 

 

Bazı firmalar iş ilanların da bazı şeyler isteyecektir. Bunları da listeledim. Bunları Lc Waikiki firmasnin Veri Bilimci istediği birkaç şey :)

 

  • İş problemlerini anlayabilecek ve analiz yapabilecek

  • Kavramsal ve Analitik Düşünme yönü güçlü

  • İlişki Yönetimi ve Problem Çözme becerisi kuvvetli

  • Sözlü ve yazılı İngilizce bilgisi yüksek

  • Öğrenmeye açık ve kişisel motivasyonu yüksek

 

 

Okuduğunuz için teşekkür ederim.