Veri, keşfinin birçok yönü olan yeni petroldür. Verilerin çıkarılmasından bu veri akışını içermek için gereken sistem altyapısına kadar, veri organizasyonu kavramı genişlemeye devam ediyor. Bu nedenle, her karmaşık rol farklı alanlara bölünmüştür.
Bu nişteki en yeni ve en ilginç iki kariyer, veri işlemeye ilgi duyanlar için harika olan veri bilimi ve veri mühendisliğidir. Zor kısım, sizin için en uygun olanı seçmektir. Bu makale, teknoloji alanındaki her iki kariyeri karşılaştırarak, doğru kararı verebilmeniz için gerekliliklerini vurgulamaktadır.
Veri Bilimcisi Ne İş Yapar?
Bir veri bilimcinin ilk rolü, bir iş problemini anlamaktır. Verileri yalnızca işle ilgili sorunu anladıktan sonra yorumlayabilirsiniz. Bir veri bilimcisi ayrıca web sunucuları, veritabanları ve çevrimiçi depolar gibi farklı kaynaklardan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış ham veriler toplar.
Ardından, topladığınız verilerin temizlenmesini ve yararlı verilere dönüştürülmesini içeren veri hazırlığı gelir. Bu aşamada, tutarsız veri türlerini, eksik veya yinelenen veri türlerini ve yanlış yazılmış öznitelikleri arayacaksınız.
Veri bilimcileri, kapsamlı bir veri yığını elde etmek için bu hataları ortadan kaldırmak zorundadır, bu nedenle veri hazırlama, veri bilimcisi olmanın en karmaşık kısımlarından biridir. Veri temizleme işlemi tamamlandıktan sonra, bir veri bilimcisi sonucu değiştirecek ve paydaşların yorumlayabileceği okunabilir verilere dönüştürecektir. en iyi veri görselleştirme yöntemleri.
Ayrıca, büyük veri depolarından veri madenciliğinde kullanılan modeller ve algoritmalar oluşturmak için keşifsel veri analitiği yöntemlerini kullanırsınız. Temizlenmiş verilerin tanımlanmasını ve rafine edilmesini ve veri madenciliği için özelliklerin ve değişkenlerin seçilmesini içeren bir süreç. Veri biliminin bazı yönleri programlama gerektirir, bu nedenle temel programlama dillerine aşina olmanız gerekir.
Veri Mühendisi Ne İş Yapar?
Bir veri mühendisinin rolü oldukça basittir. Bir veri bilimcisi, ham verileri basit ve okunabilir biçimlere dönüştürmekten sorumluyken, veri mühendisleri bu değişikliklere yardımcı olan sistemler oluşturmaktan sorumludur.
Bir veri mühendisinin işi, karmaşık veri kümelerini bir uygulamadan veya üçüncü taraf bir araçtan alıp bunları veri analistlerinin ve bilim adamlarının erişmesini ve kullanmasını kolaylaştıracak şekilde işlemektir. Bu nedenle, veri mühendisleri, veri çekmeye yardımcı olan sistem altyapıları oluşturmaya odaklanır ve bunları veri bilimcileri tarafından kullanıma hazır hale getirir.
Veri çıkarma, genellikle veri mühendisleri tarafından oluşturulan veri işlem hatları aracılığıyla yapılır. Veri çekmenin yollarından biri, API kullanma (uygulama programlama arayüzü). Bir veri mühendisi olarak rolünüz, verileri çektikleri kaynakların sunucusuyla etkileşime giren bir API çağrısı yapan bir dizi kod yazmaktır.
Bu şekilde, veri toplama bir akış biçiminde veya toplu işlemde başlar. Bu nedenle, bir veri mühendisi olarak karmaşık programlama dillerini anlamak çok önemlidir. Veri mühendisliğindeki bir sonraki adım, verileri veri depolama alanınıza uyacak şekilde dönüştürmektir.
Bir veri bilimcisi ile bir veri mühendisi arasındaki temel fark, ilkinin modeli tasarlaması ve ham verileri yorumlamak için algoritma, ikincisi ise ham verileri toplamak için bir sistemi korur ve oluşturur veri. Bir veri mühendisi, veri biliminde kullanılan omurgayı ve altyapıyı oluşturur.
1. Eğitim
Bir veri bilimcisi, kariyerine başlamak için veri bilimi veya ilgili bir alanda lisans derecesine ihtiyaç duyar. Bununla birlikte, çoğu işveren, yüksek lisans derecesine sahip bir kişiyi tercih eder. Yüksek lisans derecesi öne çıkmanıza yardımcı olabilir.
Bu alanda biraz bilgi ve deneyim kazanmak için bir veri bilimi eğitim kampına da katılmanız gerekebilir. Bir veri bilimcinin ayrıca veri madenciliği, büyük veri altyapısı, istatistik ve makine öğrenimi algoritmaları hakkında derin bir anlayışa ihtiyacı vardır.
Öte yandan, bir veri mühendisinin yazılım mühendisliğinde güçlü bir geçmişe ve uygulamalı matematik, fizik ve istatistik çalışmalarından mükemmel analitik becerilere sahip olması gerekir. Daha iyi maruz kalma için, öğrendiklerinizi uygulayabileceğiniz staj programlarına da katılmalısınız.
Veri bilimcisi olmanın aksine, veri mühendisliği alanında yüksek lisans derecesine ihtiyacınız yoktur. Lisans derecesi yeterlidir, ancak veri yapısı, kodlama ve veritabanı yönetimi dersleri almanız gerekir.
2. Yetenekler
Bir veri bilimcinin, veri bilimine özgü farklı becerileri geliştirmesi gerekir. Bunlardan bazıları veri görselleştirme, veri düzenleme, matematik ve programlamadır. Programlama için engin Python, JavaScript, SQL ve Scala bilgisine ihtiyacınız var. Modeller ve algoritmalar oluşturmak için bunlara ihtiyacınız olacak.
Bu arada, bir veri mühendisinin veri analizi, veri ambarları, temel makine öğrenimi ve işletim sistemleri bilgisi gibi becerilere ihtiyacı vardır. Ayrıca iletişim, eleştirel düşünme ve işbirliği becerileri gibi sosyal becerilere de ihtiyaçları vardır. Bir veri mühendisinin Java, Python, C ve C++ gibi programlama dillerinde de yetenekli olması gerekir.
Son olarak, bir veri mühendisi olması gerekir Python ETL araçlarına aşina ve veri hattı araçları gibi beştran, Talend Açık Stüdyo, Ve IBM Veri Aşaması. Bu ETL araçlarına, çeşitli sitelerden veri çıkarmak için çok ihtiyaç vardır.
3. Maaş
Buna göre Aslında, bir veri bilimcisi için ortalama taban maaş 97.678 dolar. Bu maaş aralığı, diğer nakit ikramiyeler, kar payları, bahşişler veya komisyonlar dahil olmak üzere 188.972 dolara kadar çıkabilir.
ABD'deki çoğu işveren, sigorta, sağlıklı yaşam programları ve evden çalışma izinlerine ek olarak 401(k) gayri nakdi yardımlar sunar. Ancak, bu avantajlar işvereninize ve deneyim seviyenize bağlıdır.
Tersine, veri mühendisleri ortalama 112.680 dolar maaş alıyor. Aslındayıllık 218.627 dolara kadar çıkabilen. Ayrıca çalışan indirimi, sigorta ve 401(k) ve 401(k) eşleştirme gibi gayri nakdi avantajlar gibi ayrıcalıklardan da yararlanabilirler. Bu avantajlar aynı zamanda işvereninize, deneyim düzeyinize, iş rolünüze ve niteliklerinize de bağlıdır.
4. Deneyim
Veri biliminde en az bir yıllık deneyime sahip giriş seviyesi rollere başvurabilirsiniz. Ancak, bu rollerde iyi performans gösterebilmek için bilgi teknolojisi gibi ilgili bir alandan geçiş yapmış olmanız gerekir.
Ancak sıfırdan başlıyorsanız, bir yüksek lisans derecesi kazanmak ve bir veri bilimcisi olarak ilgili deneyim kazanmak size daha iyi pozisyonlar kazandıracaktır. Bu nedenle, tam teşekküllü bir veri bilimcisi olmak için, stajyerlik rollerinde ve giriş seviyesi bir veri bilimcisi olarak çalışan yaklaşık 3-5 yıllık kalite deneyimine ihtiyacınız olacak.
Bir veri mühendisi ayrıca, veri mühendisliği lisans derecesinden sonra giriş düzeyinde bir rol almak için en az bir yıllık deneyime sahiptir. Ancak, bu roller genellikle nadirdir. Ayrıca verilerle ilgili bir rolden veri mühendisliğine geçiş yapabilirsiniz. Ancak bir veri mühendisi olarak daha iyi işler bulmak için 4-5 yıllık ilgili deneyime ihtiyacınız olacak.
5. Kariyer fırsatları
Veri bilimcileri için deneyiminize dayalı zengin kariyer fırsatları var. Meta, Ford Motor Company ve HP gibi en çok oy alan şirketler, veri bilimcilerin uzmanlığını kullanır. Ayrıca sağlık, akademi, bilgi ve hükümet alanlarında da fırsatlar bulacaklar.
Bir veri mühendisi, deneyim seviyelerine göre genişleyen kariyer fırsatlarına da sahiptir. Netflix, Apple ve Capital gibi şirketlerin veri bilimcilere yardımcı olması için veri mühendislerine ihtiyacı var. Veri mühendisleri büyük şirketlerde ve işle ilgili alanlarda çalışır. Ayrıca akademiye, bilgi ve teknolojiye de uyarlar; veri işleme gerektiren her yerde.
Sizin İçin Doğru Kariyer Yolunu Seçmek
Her iki kariyer de zengin ve sağlam. Maksimum teşhir sağlarlar ve en yüksek puan alan şirketlerle çalışmanıza izin verirler. Ancak, verilerle ilgili mükemmel kariyeri bulmak için ödevinizi yapmanız gerekir. İlgi alanlarınızı yazmanız da yardımcı olacaktır, böylece hedeflerinize uygun bir kariyer seçebilirsiniz.