Geçmişte var olan mesleklerin büyük bir kısmı günümüzde varlığını yitirme seviyesine gelmiştir. Kaldı ki, varlığını doğrudan yitirmiş olan meslekler de vardır. Ancak elbette ki bu mesleklerin yerlerine her zaman yenileri gelmiştir. İnsanların geleceğin popüler meslekleri üzerine araştırma yapmaya başlamalarının en temel nedeni de budur. Geleceğin popüler meslekleri serisinin bir numarasında ise Veri Analisti ve Veri bilimci gelmektedir.
Veri Analisti ve Veri Bilimci Arasındaki Farklar Nelerdir?
Veri analisti, belirlenmiş olan bir dönemde satışların neden düştüğü ya da neye bağlı olarak yükseldiği, yapılan pazarlama stratejilerinin belirli bir bölgede neden daha fazla etki gösterdiği gibi soruları yanıtlamak amacı ile analiz yapan kişidir.
Veri analisti kavramının ortaya çıkmasının en temel nedeni ise, alınan iş kararlarının daha iyi ve daha etkin hale gelmesidir. Özetle veri analistinin hizmet alanının mikro ölçüde ele alındığını söylemek mümkündür.
Veri bilimci ise daha makro ölçüde hizmet sunar. Sık sık değişkenlik gösterdiği bilinen dinamik veriler ile hizmet veren veri bilimcisinin geliştirmiş olduğu modellerin, çözümler ile doğrudan uyum sağlaması gerekir. Bu hususta geçecek en kısa süre dâhil büyük önem arz eder. Ayrıca veri bilimcinin kapsamının yapay zekâyı ve derin öğrenmeyi gerekli kıldığı durumların var olduğu da bilinir.
Etkin Bir Veri Analisti Nasıl Olunur?
Etkin bir veri analisti olmak için öncelikle istatistik ve matematik yeteneğinin gelişmiş olması gerekir. Genel olarak yapılan işlemlerin matematik ve veri temelli olması, bu durum açısından zorunluluk meydana getirir. Ayrıca veri analistinin yapılandırılmış veriler ile çalıştığı bilinir. Bu sebeple etkin bir analist olabilmek için ilişkisel veri tabanlarını anlamak büyük önem arz eder.
Veri Bilimcinin Sahip Olması Gereken Yetenekler Nelerdir?
Verim bilimci için istatistik ve matematik büyük önem arz eder. Ancak burada var olan yeteneğin, daha gelişmiş ve üst seviyede olması gerekir. Bunun temelinde ise veri bilimcinin işlem alanının makro ölçüde olması yer alır.
Buna ek bir veri bilimcinin sahip olması gereken bilgi ve yetenekler şu şekilde listelendirilebilir.
- NoSQL veri tabanları,
- Python yazılım dili,
- R
- Julia
- SAS
Özellikle odak noktası derin öğrenme olan veri bilimcilerinin belirli derin öğrenme çerçevelerini de bilmeleri gerekir. Bu duruma ise TensorFlow, Keras, PyTorch gibi örnekler verilebilir.
Yukarıda verilenler dışında veri bilimcisi ve veri analisti olmak için alınması gereken bazı eğitimler bulunur.
Veri analisti için lisans seviyesi yeterli olarak görülür. Ancak veri bilimci için bunun ötesinde bir eğitim beklentisi bulunur. Her şeyden önce bir bilimciden matematik, yazılım mühendisliği, bilgisayar programlaması gibi alanlarda Master aranır. Öyle ki, kimi firmaların doktora talebinde bulunduğu dahi bilinir.
Veri Analisti ve Veri Bilimci Ne Kadar Maaş Alır?
Esas itibari ile bakıldığında bu durum ile ilgili net bir tutar dile getirmek pek de mümkün değildir. Bunun temel nedeni, söz konusu maaşların hem kişilerin bilgi ve donanım seviyelerine hem de çalışmakta oldukları firmaya bağlı olarak değişkenlik gösterebiliyor olmasıdır.
Yine de net bir sayı ile ifade etmek gerekirse, çalışmaya henüz yeni başlamış olan bir veri bilimcinin aldığı giriş seviye maaş, ABD şartlarında yıllık 69.000 $ civarındadır. Bu da aylık kazancın ortalama 5750$ gibi bir tutara denk geldiğini gözler önüne sermektedir. İleri seviye bir veri analisti ve veri bilimci için ise bu tutar artan bir ivme yakalayacaktır.
