should_authorize_via_email
email.input_code tel.input_code
 
email.code_actual_for tel.code_actual_for
apply_exit_text
session_ended
to_homepage
Veri Bilimci: Geleceğin Yükselen Mesleği

Veri Bilimci: Geleceğin Yükselen Mesleği

Günlük üretilen verileri depolamaya çalışsak milyonlarca DVD’ye ihtiyaç duyacağımızı fakat şirketlerin %97’sinin ellerindeki verileri değerlendiremediğini biliyor muydunuz?

Dünya çapında üretilen, depolanan, kopyalanan ve tüketilen veri oranı 2020 yılında COVID-19 pandemisi ile geçmişte hiç olmadığı kadar yükseliş göstererek rekor kırmıştı. Yapılan bir çalışma, bu oranın 2025 yılına kadar 463 eksabayta ulaşacağını öngörüyor. Yani, günlük üretilen verileri CD’lerde depolamaya çalışırsanız, bir yılda Dünya'dan Ay'a kadar uzanan altı adet CD yığını elde etmiş olursunuz. İnanmanın güç olduğu bu rakamlar artık günlük yaşamlarımızın bir parçası. Her gün akıl almaz miktarda veri üretiyoruz. Sosyal medya paylaşımlarından çevrimiçi işlemlere, makine öğrenmesinden sağlık kayıtlarına kadar veriler modern işletmelerin vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Clive Humby’nin 2006 yılında dile getirdiği “Veri yeni petroldür” tahmininin artık gerçekleştiğini söylemek mümkün.

Öte yandan, Gartner raporlarına göre şirketlerin %97’si mevcut verileri kendi avantajları için kullanma konusunda başarısız. Elindeki verilerden yararlanan şirketler ise ciddi karlar elde ediyor. Örneğin Disney, veri siloları sorununa çözüm yolu olarak veri odaklı bir yaklaşım benimseyerek, kullanıcıların bir ücret karşılığında en sevdiği programları art arda izlemesine izin veren bir veri akışı geliştirdi. Verinin, günümüz şirketlerinin getirilerinde oynadığı bu kritik rol, mevcut verilerle çalışabilecek ve verinin doğru analizi ile şirketi karlı kararlar almaya yönlendirecek veri bilimcilere olan talebi de artırıyor. Peki bir veri bilimci tam olarak ne yapıyor?

Veri Bilimi Nedir? Bir Veri Bilimci Ne Yapar?

Dördüncü Sanayi Devrimi (Endüstri 4.0) ile birlikte, dijital dünya veri açısından oldukça zenginleşti. Günümüzde, nesnelerin interneti (IoT), iş, sağlık, mobil, kentsel projeler ve güvenlik gibi çeşitli kaynaklar üzerinden milyonlarca veri akışı sağlanıyor. Verilerin analizi ile elde edilecek bilgi veya içgörü ise, günlük veya iş hayatlarımızın farklı alanlarında daha karlı ve verimli kararlar almamız açısından önemli bir rol oynuyor. Veri bilimi işte bu noktada devreye giriyor.

Veri bilimi, en basit tanımıyla verileri analiz etmek ve anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir dizi yöntem ve tekniktir. Veri bilimcileri, verileri toplamak, temizlemek, analiz etmek ve yorumlamak için matematik, istatistik ve bilgisayar bilimi gibi çeşitli disiplinlerden yararlanarak SQL, Python gibi araçlar kullanır. Veri bilimi alanında, makine öğrenimi gibi gelişmiş analitik yöntemler, veriler hakkında eyleme geçirilebilir içgörü veya daha derin bilgiler sağlayabilir. Bu, bilgi işlem sürecini otomatik ve akıllı hale getirir.

Bir veri bilimcinin görevleri genel hatlarıyla şunlardır:

  • Proje için hangi verilerin mevcut ve yararlı olduğunu belirlemek,
  • Verileri toplamak, kategorilere ayırmak ve analiz etmek,
  • Algoritmalar ve modeller oluşturmak, modelleri doğrulamak, test etmek ve güncellemek,
  • Bulguları sunmak için veri görselleştirme yazılımları kullanmak,
  • Veri analizine dayalı olarak paydaşlara iş önerilerinde bulunmak.

Veri bilimcileri, genellikle bir projeye anketler gibi konuyla ilgili veri kaynaklarını toplayarak başlar. Veri elde etmek için, diğer kuruluşların veri tabanlarına erişim veya web kazıma araçları (web sitelerinden belirli bilgileri çıkaran yazılım) kullanmak da dahil olmak üzere çeşitli yöntemler kullanabilirler. İşe, genellikle ham veri olarak adlandırılan büyük, yapılandırılmamış veri kümeleriyle başlayabilirler. Verileri düzgün bir şekilde analiz etmek için bu ham verilerin temizlenmesi gerekir. Bu süreç, verileri yazılım programları tarafından okunabilir hale getirecek şekilde yapılandırdıkları bir süreçtir.

Veri bilimcileri, makine öğrenimi programlarını desteklemek için algoritmalar ve modeller de geliştirir. Verileri sınıflandırmak veya kategorize etmek ya da modellerle ilgili tahminlerde bulunmak için makine öğreniminden faydalanırlar. 

Bazı veri bilimcileri belirli bir çalışma alanında uzmanlaşmayı tercih etmektedir. Örneğin, yazılım geliştirme veya mühendislik geçmişine sahip veri bilimcileri yeni sistemler geliştirebilir veya önerebilir, makine öğrenimi algoritmaları oluşturabilir ve webde gezinme işlevlerini geliştirmenin yollarını tasarlayabilir. Diğerleri raporlar veya akademik dergiler için araştırma yapar. Bazıları ise pazarlama, satış ve kullanıcı katılımı gibi faaliyetler için iş stratejisini geliştirmeye odaklanmaktadır. Verilerin her geçen gün artan geniş kullanım alanı ve işletmelerin varlıklarını sürdürmeleri açısından önemi veri bilimcilere yönelik istihdamın artmasını da sağlamaktadır.

İşçi İstatistikleri Bürosu verilerine göre, veri bilimi alanında istihdam oranının 2022-2032 yılları arasında diğer mesleklerin önüne geçerek %35 artış göstermesi ve 2026 yılına kadar 11.5 milyon yeni iş pozisyonu açılması bekleniyor.

veri bilimi nedir?

Veri Bilimini Gelecekte Neler Bekliyor?

Python

Python, kullanıcıya geniş bir ekosistem sunan açık kaynaklı ve çok yönlü bir programlama dilidir. 2023’te yapılan 79 bin veri bilimcinin katıldığı bir anket, katılımcıların %86’sının projelerinde ana dil olarak Python kullandığını gösteriyor. NumPy ve Pandas gibi kütüphanelerin, Python'ı veri manipülasyonu ve analizi için güçlü araçlarla donatıyor oluşu Python’un veri bilimi sektöründe popülerliğini korumasını sağlıyor.

Kodlama ve Yapay Zeka

Geçtiğimiz yıllarda veri bilimcileri kodlamadan ziyade modelleme ve istatistiklere odaklanıyordu. Ancak veri biliminin hızlı büyümesiyle birlikte, veri bilimcilerinin veri analizi için kullandığı araçlar oldukça karmaşık hale geldi. Veri bilimcilerinin çok katmanlı veri kümelerini çözümleyebilmeleri için kodlama alanında da kendilerini geliştirmeleri gerekiyor. 

Öte yandan, yapay zekanın getirileri ile birlikte kodsuz platformlar da artıyor. Veri bilimcilerin, bu alanlarda ise yapay zeka araçlarını denetlemeleri, yorumlamaları ve yönetmeleri gerekiyor.

Bulut Bilişimi

Makalemizin başında bahsettiğimiz gibi, artık günde devasa boyutlarda veri üretiliyor. Bu anlamda bulut bilişim araçları, veri bilimcilerine büyük veri kümelerini işlemek için kullanabilecekleri bilgi işlem kaynaklarına erişim sağlıyor. Her geçen gün daha fazla işletme bulut sistemine geçtiğinden, veri bilimi profesyonellerinin veri işlemeye yönelik bulut tabanlı araçları ve teknikleri anlaması ve kullanması gerekiyor.

Siber Güvenlik

Dünya dijitalleştikçe, kişisel güvenlik ve verilerin korunması da daha önemli bir hale geldi. Bu noktada, güvenlik alanında uzmanlanmış veri bilimcilere olan talep artış gösteriyor. Dolayısıyla, veri bilimcilerinin, iş verilerini korumaya yönelik siber güvenlik teknikleri ve araçlarına hakim olmaları gerekiyor.

Sosyal Medya ve Müşteri Davranışlarını Tahmin Etme

Sosyal medya kullanımı arttıkça, veriler çoğunlukla Twitter, Facebook ve diğer sosyal medya platformlarından toplanacak. Bu kaynaklar, işletmelerin insanların çeşitli konular hakkındaki düşünce ve görüşlerini daha iyi anlamalarını sağlayarak, ürün geliştirme ve pazarlama stratejileriyle ilgili kararların alınmasına da yardımcı olabilir. Şirketler ve kuruluşlar, insanların çevrimiçi ortamda ne hakkında konuştuğunu öğrendiklerinde müşterilerin ihtiyaçlarını ve isteklerini özelleştirebilir.

Müşteri davranışlarını anlamak ve tahmin etmek için veri bilimi daha fazla kullanılacak. Sosyal medya ve e-ticaret sitelerinden yapılan alışverişlerin analizi için daha fazla veri bilimciye ihtiyaç duyulacak.

Sonuç olarak, veri bilimi, günümüzün en heyecan verici ve yaratıcı meslek alanlarından biridir. Finanstan sağlığa, ticaretten siber güvenliğe birçok alanda çalışma fırsatı sunan veri bilimi, aynı zamanda matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve makine öğrenimi gibi alanlarda güçlü bir temele sahip olmayı gerektirmektedir. Eğer veri bilimine ilgi duyuyor ve bu alanda kendinizi geliştirmek istiyorsanız, Garanti BBVA, n11 ve Yemeksepeti gibi Türkiye’nin önde gelen şirketlerinde görev almış kıdemli eğitmenimiz Mustafa Batuhan Ermiş önderliğinde gerçekleşecek kursumuza göz atabilirsiniz!

Daha fazla makale
Bu makale, bireylerin genel ve belirsiz kişilik tanımlamalarını kendi benzersiz kişiliklerinin doğru yansımaları olarak algılamalarını açıklayan psikolojik bir fenomen olan Barnum etkisini derinlemesine incelemektedir.
Simpson Paradoksu, alt grup analizleri veya başka değişkenler göz ardı edildiğinde genel bulguların nasıl yanıltıcı olabileceğini gösteren bir istatistiksel fenomendir.