Öğrenme Becerileri

Veri Bilimcisi Olmak İçin Sahip Olmanız Gereken 10 Beceri

Bir veri bilimcisi olarak ana göreviniz, sorunları belirlemek ve daha iyi kararlar için çözümler oluşturmak üzere verileri kullanmak için şirketinizle yakın bir şekilde çalışmak olacaktır.

Veri bilimcileri ayrıca meslektaşları, müşterileri ve daha geniş organizasyonu desteklemek için algoritmalar oluşturmak, deneyler tasarlamak ve verileri yönetmek ve çıkarmaktan sorumludur.

Bir veri bilimcisi olmakla ilgileniyorsanız, rol için değerlendirilmeyi üstlenmeniz gereken kimlik bilgileri ve niteliklerin yanı sıra, işinizi doğru ve verimli bir şekilde gerçekleştirmenize yardımcı olmak için sahip olmanız gereken çok sayıda temel nitelik ve beceri vardır.

İster etkili iletişim kurmayı bilmek ister zamanınızı nasıl daha iyi yöneteceğinizi bilmek olsun, işte veri bilimcilerinin ihtiyaç duyduğu sahip olması gereken 10 beceri.

Etkili iletişim

Veri bilimcisi arayan şirketler, teknik sonuçlarını, satış ve pazarlamada çalışanlar gibi teknik olmayan ekip üyelerine kolayca ve açık bir şekilde çevirebilen kişilere ihtiyaç duyar.

Veri bilimcileri, farklı geçmişlere sahip insanlarla etkili bir şekilde iletişim kurabilmeli, bu da ilişkileri güçlendirmeye ve üretkenliği artırmaya yardımcı olabilir. Veri bilimcileri, işletmenin anladığı bir dili konuşmanın yanı sıra, bulgularını veri hikayesi anlatımını kullanarak iletmelidir. Hikaye anlatımını kullanmak, bulgularınızı doğru ve tutarlı bir şekilde iletmenize yardımcı olur, böylece ekipteki herkes nerede durduğunu bilir.

Takım çalışması

Veri bilimcileri tek başlarına çalışamazlar, bu nedenle projelerin ve görevlerin doğru ve zamanında tamamlanması için bir ekibin parçası olarak iyi çalışmanız çok önemlidir.

Veri bilimcileri, stratejiler geliştirmek, daha iyi ürünler oluşturmak, iyileştirilmiş dönüşüm kampanyaları başlatmak ve iş akışını iyileştirmek ve veri hatları oluşturmak için sunucu ve istemci yazılım geliştiricileriyle birlikte çalışmak için işletme yöneticileriyle birlikte çalışır. Hangi alanda olursanız olun, veri bilimcileri, müşteriler dahil şirketteki herkesle çalışır. Yol boyunca sayısız zorluklar olacak, bu yüzden sizinkinden farklı olsalar bile diğer insanların fikirlerini ve düşüncelerini dikkate almanız önemlidir.

İş zekası

Bir veri bilimci rolünde gelişmek için, çalıştığınız endüstri hakkında sağlam bir kavrayışa sahip olmanız ve işletmenizin hangi şirket sorunlarını çözmeye çalıştığını net bir şekilde anlamanız gerekir.

Veri bilimi ile ilgili olarak, şirketin başarılı olması için hangi sorunların düzeltilmesi gerektiğini nasıl ayırt edeceğinizi ve ayrıca işletmenin verilerinden doğru şekilde yararlanmak için uygulaması gereken yeni stratejileri nasıl tanımlayacağınızı bilmelisiniz. Bunu etkili bir şekilde yapmak için, veri bilimcilerin şirketin nasıl çalıştığını tüm ayrıntılarıyla bilmeleri gerekir.

Entelektüel Merak

Veri bilimcilerin, ellerinden gelenin en iyisini yapabilmeleri için rollerini tutkuyla merak etmeleri gerekir.

Her zaman öğrenilecek yeni bir şeyler ve iyileştirme alanı vardır, bu nedenle ilgili kitapları, online içeriği ve veri bilimindeki eğilimleri okuyarak bilgilerinizi düzenli olarak güncellemek sizi güncel tutabilir ve rolünüzü gerçekleştirmek için doğru uygulamaları kullanmanızı sağlayabilir.

Yapılandırılmamış Veriler

Veri bilimcilerin, veritabanı tablolarına uymayan tanımsız içerik olan yapılandırılmamış verilerle nasıl çalışılacağını bilmeleri çok önemlidir.

Blog gönderileri, sosyal medya gönderileri, videolar veya müşteri incelemeleri olsun, bunlar bir araya toplanmış ağır metinler olma eğilimindedir, bu nedenle bu tür verileri hızlı bir şekilde sıralamanız önemlidir. Yapılandırılmamış veriler karmaşıktır ve genellikle ‘karanlık analitik’ olarak adlandırılır, bu nedenle çeşitli platformlardan yapılandırılmamış verileri anlama ve yorumlama becerisine sahip olmak çok önemlidir.

Makine Öğrenimi ve AI

Birçok veri bilimcisi, pekiştirmeli öğrenme ve sinir ağları gibi makine öğrenimi alanlarında ve araçlarında yetkin değildir.

Diğer adayların arasından sıyrılmak ve daha fazla kariyer penceresi açmak istiyorsanız, karar ağaçları ve denetimli makine öğrenimi gibi makine öğrenimi tekniklerini sağlam bir şekilde anlamanız gerekir. Bu tür beceriler, çeşitli veri bilimi problemlerini çözmenize olanak sağlar.

Veri görüntüleme

İş sektörü sık sık büyük miktarda veri üretir.

Bu verilerin daha sonra takip edilmesi ve anlaşılması kolay bir biçime çevrilmesi gerekir. Çoğu insan, ham verilerden ziyade grafikler ve çizelgeler biçimindeki resimleri anlar, bu nedenle bir veri bilimcisi rolünde gelişmek için verileri görselleştirebilmeli ve Tableau ve ggplot gibi uzman araçları kullanabilmelisiniz.

Bu araçları kullanmak, görevlerinizden karmaşık sonuçları kavraması kolay bir yapıya çevirmenize olanak tanır. Çoğu insan p değerlerini veya seri korelasyonu anlamıyor, bu nedenle onlara bu terimlerin neyi temsil ettiğini görsel bir şekilde göstermek sizin sorumluluğunuzdadır.

Eğitim

Veri bilimcilerin arkasında, %88’i alanında en az bir yüksek lisans derecesi ve %46’sı da doktora derecesi ile zengin bir eğitim var.

Bir veri bilimcisi olarak başarılı bir şekilde çalışmak için sahip olmanız gereken geniş bir bilgi derinliği vardır, bu nedenle doğru kimlik bilgilerini ve nitelikleri elde etmek başarı için çok önemlidir. Bilgisayar bilimleri, istatistik, fizik bilimleri ve sosyal bilimler alanlarında lisans derecesi alan birçok öğrenci ile bir veri bilimcisi olmak için emrinizde çok sayıda seçenek vardır. En yaygın çalışma alanları matematik ve istatistik, mühendislik ve bilgisayar bilimleridir. Bu programlardan herhangi biri, büyük verileri işlemenize ve değerlendirmenize yardımcı olacak paha biçilmez beceriler ve özellikler öğretir. Suffolk Üniversitesi gibi bir okulda iş analitiği veya veri bilimi okumak isteyip istemediğinize göre, bir karar vermenize yardımcı olabilecek Suffolk Online’ın bağlantılı bloga göz atabilirsiniz.

Analitik Araçlar

Büyük verileri yönetmenize ve yorumlamanıza yardımcı olmak için derinlemesine anlamanız gereken bir dizi analitik araç vardır.

İster Hive, Pig, Spark, SAS veya R olsun, bu beşi veri bilimcileri tarafından kullanılan en popüler veri analitik araçlarıdır. Sertifika almak, uzmanlığınızı daha da geliştirmenize ve bu araçlar ve yazılımlarla daha güvenli olmanıza yardımcı olabilir.

Programlama

Tüm veri bilimciler, Java, SQL ve Python gibi programlama dillerinde uzman olmalıdır. İkincisi, yapılandırılmamış veri kümelerini temizlemenize, masaj yapmanıza ve düzenlemenize yardımcı olan veri bilimi rollerinde kullanılan en yaygın kodlama dilidir.

Özellikle her şirketin analiz edilmesi ve izlenmesi gereken verilere sahip olması nedeniyle, veri bilimcilere artan bir ihtiyaç var. Bu rolde gelişmek için, veri bilimcilerin yukarıda listelenen tüm analitik, teknik ve iletişim becerilerine sahip olması gerekir; bu, kariyerinizi geliştirebilir ve elinizden gelen en iyi şekilde çalışmanıza yardımcı olabilir.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu