Veri Analizi vs. Veri Bilimi: Dikkate Alınması Gereken 5 Şey

Büyük veri dünyasında genellikle iki disiplinle karşılaşırsınız: veri bilimi ve veri analitiği. Her ikisi de farklı (ancak belirli alanlarda örtüşen) yetkinlikler ve beceri grupları gerektirir.

Bununla birlikte, her iki çalışma alanı da oldukça kazançlıdır ve ekstra yol kat etmek isteyenlere iyi fırsatlar sunar.

Bazı önemli kariyer kararları vermek istiyor ancak hangi seçeneği seçeceğinizden emin değilseniz, farklılaşmanın en önemli noktalarını okuyun.

1. Eğitim geçmişi

Veri analitiği ve veri bilimi alanları zenginleşiyor ve uzmanlaşıyor. Bu, iki meslekten herhangi birine giriyorsanız, yolunuza çıkabilecek eğitim zorluklarının üstesinden gelmek için iyi hazırlanmanız gerektiği anlamına gelir.

Veri analizi

Bir veri analisti olarak bir kariyere başlamak için temel bir lisans derecesi gereklidir. Bu kariyer yoluna atılmak için size bir lisans programı seçmelisiniz. SQL çalışma anlayışı ve RDBMS ve veri yapısı şema işlemleri için sorgu geliştirme.

Ayrıca R veya Python kullanarak istatistiksel programlama bilgisine de ihtiyacınız olacak. Ek olarak, makine öğrenimi (ML), yapay zeka (AI), özel algoritma geliştirme, bilgi toplama ve depolama etrafında veri yönetimi bilgisi ekstra avantajlardır.

Kısacası, veri analitiği kariyerinize başlamak için BT, bilgisayar bilimi, matematik veya istatistik alanında lisans derecesine ihtiyacınız var.

Veri Bilimi

Kalkınan bir veri bilimcisi için en güvenli bahis, Bilgisayar Bilimi, Bilgi Teknolojisi, matematik veya istatistik alanında lisans ve yüksek lisans derecesi aramaktır. Kariyer yörüngenizi değiştirmek ve bir veri bilimcisi olarak bir kariyer benimsemek istiyorsanız, bu akışlardan herhangi birinde yandal derecesine ihtiyacınız var.

Veri bilimi rolleri için gereken temel bilgiler, sizi iş verilerini sağlamaya, toplamaya, düzenlemeye, işlemeye ve modellemeye hazırlamalıdır.

Ek olarak, veri görselleştirme, API tabanlı veri toplama ve hazırlama konularında uzmanlık kazanabilirsiniz. Uygulamalı matematik ve istatistik alanında bir derece, keşifsel veri analizinde size daha fazla yardımcı olacaktır, kalıpları takip etmenize ve oluşturmanıza, ısmarlama zorluklar için test modelleri tasarlamanıza ve daha pek çok şeye olanak tanır daha fazla.

Son olarak, yapay zeka tabanlı tahminler için modeller oluştururken makine öğrenimi ve yapay zekada ek bir beceri seti kullanışlıdır. Bu nedenle, veri bilimi, bilgisayar bilimi veya bilgisayar mühendisliği lisans derecesi, sizi bir veri bilimcisinin kariyer yolunda başlatmalı.

2. İş Rolleri ve İş Sorumlulukları

Bir veri analisti olarak, bu alanlardaki yolculuğunuza başladığınızda iş rolleriniz ve sorumluluklarınız değişecektir. Uzmanlık seviyenize bağlı olarak, iş rolünüzdeki zor durumların üstesinden gelmenize yardımcı olacak bazı değişiklikler fark edebilirsiniz.

Veri analizi

Veri analitiğinde, öncelikle işletmeye özel verileri analiz edecek, görselleştirecek ve madenciliği yapacaksınız.

Genel olarak, veri analitiği rolleri, aşağıdaki gibi sorumlulukları üstlenmenize ihtiyaç duyacaktır:

• Verilerin bütünlüğünün temizlenmesi, işlenmesi, doğrulanması ve örneklenmesi
• Büyük veri kümelerinin keşifsel veri analizini gerçekleştirin
• ETL ardışık düzenlerini uygulayın ve veri madenciliği yapmak
• Lojistik regresyon, KNN, Rastgele Orman ve Karar Ağaçlarını kullanarak istatistiksel analiz yapın
• Otomasyon kodları yazarken makine öğrenimi (ML) kitaplıkları oluşturun ve yönetin
• Makine öğrenimi araçları ve algoritmalarıyla yeni bilgiler edinin
• İyi bilgilendirilmiş veri destekli tahminler yapmak için veri modellerini tanımlayın

Veri Bilimi

Veri bilimi, işletme içindeki bağlamsal verilerden içgörüleri yönlendirmeyi ve çıkarımlar yapmayı içerir.

Bazı ek sorumluluklar şunları içerebilir:

• Veri toplama ve yorumlama
• Bir veri kümesindeki ilgili kalıpları belirleme
• performans SQL tabanlı veri sorguları ve alt sorgular
• SQL, Python, SAS ve diğerleri gibi RDBMS araçlarını kullanarak veri sorgulama
• Tahmine dayalı, kuralcı, tanımlayıcı ve tanısal analitik için araçlarda akıcılık kazanma
• Tableau, IBM Cognos Analytics ve diğerleri gibi görselleştirme araçlarında beceriler edinme

3. Temel Beceri Setleri

Her iki rol de uzmanlaşmış olduğundan, alanlardan herhangi birinde başarılı olabilmeniz için belirli beceriler gerektirir. Her iki meslekten de en iyi şekilde yararlanmak için, becerilerinizi geliştirmeniz ve elinizden gelenin en iyisini yapmanız gerekir.

Veri analizi

Analitik, problem çözme becerilerine sahip ileri düzeyde ara istatistik bilgisi gerektirir.

Ek olarak, aşağıdaki konularda kendinizi geliştirebilirseniz en iyisidir:

• Verileri dilimlemek ve zar atmak için MS Excel ve SQL veritabanları
• Raporlamada uzmanlaşmak için iş zekası araçları
• Veri kümelerini yönetmek, işlemek ve bunlarla çalışmak için Python, R ve SAS gibi araçları öğrenin

BT odaklı bir rol olmasına rağmen, veri analisti olmak, mühendislik geçmişinden gelmenizi gerektirmez.

Bunun yerine, ticaretin püf noktalarında ustalaşmak için tahmine dayalı analitik ile birlikte istatistik, veritabanı yönetimi ve veri modellemeyi öğrenmeye değer.

Veri Bilimi

Veri biliminde, aşağıdaki alanlarda matematik, ileri istatistik, tahmine dayalı modelleme, Makine Öğrenimi ve programlama konularında bilgili olmanız gerekir:

• Hadoop ve Spark'ta Büyük Veri araçları uzmanlığı
• SQL konusunda uzman, NoSQL ve PostgreSQL veritabanları
• Veri görselleştirme araçları ve Scala ve Python gibi birkaç dil bilgisi

Bu araçlardan biri veya daha fazlası, veri analitiği ve veri bilimi rollerinde uzmanlaşmak için gereklidir. Yaptığınız işte en iyi olmak için, bunlardan mümkün olduğunca çoğunu öğrenmenizi tavsiye ederiz.

Veri analizi

• Veri Görselleştirme: Splunk, QlikView, Power BI ve Tablo
• ETL: Talend
• Büyük Veri İşleme: Spark, RapidMiner
• Veri Analitiği: Microsoft Excel, R ve Python

Veri Bilimi

• Uygulamalı Veri Bilimi: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Büyük Veri İşleme: Apache Hadoop, Spark
• Veri Görselleştirme: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy ve Google Analytics
• Veri Analitiği: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab ve SPSS
• Programlama: R, Julia ve Python
• Programlama Kitaplıkları: Python tabanlı veri modelleme için TensorFlow

5. Kariyer fırsatları

Hangi alanı seçerseniz seçin, fikir iyi ve iyi maaşlı bir iş bulmaktır. Hangi rolü seçtiğinize bağlı olarak, iş rolleri de buna göre değişecektir.

İşte veri analitiği ve veri biliminde dört gözle bekleyeceğiniz bazı popüler kariyer seçenekleri.

Veri analizi

• İş Zekası Analisti
• Veri Analisti
• Kantitatif Analist
• Veri Analitiği Danışmanı
• Operasyon Analisti
• Pazarlama Analisti
• Proje Müdürü
• BT Sistemleri Analisti
• Taşımacılık Lojistik Uzmanı

Veri Bilimi

• Veri Analisti
• Veri Mühendisleri
• Veritabanı yöneticisi
• Makine Öğrenimi Mühendisi
• Veri Bilimcisi
• Veri Mimarı
• İstatistikçi
• İş analisti
• Veri ve Analitik Yöneticisi

Veri Bilimi vs. Veri Analitiği: Son Karar

Sonuç olarak, veri bilimcileri daha gelişmiş becerilere sahiptir. Sonuç olarak, ortalama veri bilimcisi, ortalama veri analistinden daha fazla kazanır. Ancak kariyerinize her zaman bir veri analisti olarak başlayabilir ve daha sonra veri bilimine yönelebilirsiniz.

Veri analitiği ve veri biliminin yanı sıra, veri merkezli rollerle ilgileniyorsanız, birkaç başka alan daha mevcuttur. Yeni başlayanlar için veri mimarisine ve veri mühendisliği pozisyonlarına bakabilirsiniz. Piyasada, bu alanlardaki becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olabilecek çok sayıda kurs bulunmaktadır.

Becerilerinizi Yükseltmek için 8 Veri Mühendisi ve Veri Mimarı Sertifikası

Bu veri odaklı sertifikalarla oyununuzun zirvesinde kalın.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında