Büyük veri dünyasında genellikle iki disiplinle karşılaşacaksınız: veri bilimi ve veri analitiği. Her ikisi de farklı (ancak belirli alanlarda üst üste binen) yetkinlikler ve beceri setleri gerektirir.
Bununla birlikte, her iki çalışma alanı da oldukça kazançlıdır ve ekstra mil gitmek isteyenlere iyi fırsatlar sunar.
Bazı önemli kariyer kararları almak istiyorsanız, ancak hangi seçeneği seçeceğinize emin değilseniz, farklılaşmanın en önemli noktaları hakkında okumaya devam edin.
Veri analitiği ve veri bilimi alanları zenginleştirici ve uzmanlaşmıştır. Bu, iki meslek arasından herhangi birine giriyorsanız, önünüze gelebilecek eğitim zorluklarıyla başa çıkmak için iyi hazırlanmanız gerektiği anlamına gelir.
Veri analisti olarak bir kariyere başlamak için temel bir lisans derecesi gereklidir. Bu kariyer yoluna başlamak için, RDBMS ve veri yapısı şema işlemleri için SQL ve sorgu geliştirme hakkında çalışma anlayışı sağlayacak bir lisans programını tercih etmeniz gerekir.
Ayrıca R veya Python kullanarak istatistiksel programlama bilgisine ihtiyacınız olacaktır. Ayrıca, makine öğrenimi (ML), yapay zeka (AI), özel algoritma geliştirme, bilgi toplama ve depolama etrafında veri yönetimi ekstra avantajlardır.
Kısacası, veri analitiğinde kariyerinize başlamak için BT, bilgisayar bilimi, matematik veya istatistik alanında lisans derecesine ihtiyacınız vardır.
Veri bilimcinin en güvenli iddiası, Bilgisayar Bilimi, Bilgi Teknolojisi, matematik veya istatistik alanında lisans ve yüksek lisans derecesi almaktır. Kariyer rotanızı değiştirmek ve veri bilimcisi olarak kariyer yapmak istiyorsanız, bu akışlardan herhangi birinde küçük bir dereceye ihtiyacınız vardır.
Veri bilimi rolleri için gereken temel bilgi, sizi iş verilerini sağlama, toplama, düzenleme, işleme ve modellemeye hazırlamalıdır.
Ayrıca, veri görselleştirme, API tabanlı veri toplama ve hazırlama konusunda uzmanlık kazanabilirsiniz. Uygulamalı matematik ve istatistik derecesi, keşif veri analizinde size daha fazla yardımcı olacak, kalıpları takip etmenize ve belirlemenize, ısmarlama zorluklar için test modelleri tasarlamanıza ve çok daha fazlasına olanak sağlayacaktır.
Son olarak, ML ve yapay zekada ek bir beceri seti, yapay zeka tabanlı tahminler için modeller oluştururken kullanışlıdır. Bu nedenle, veri bilimi, bilgisayar bilimi veya bilgisayar mühendisliği lisans derecesi sizi bir veri bilimcinin kariyer yoluna çıkarmalıdır.
Bir veri analisti olarak, bu alanlarda yolculuğa başladığınızda iş rolleriniz ve sorumluluklarınız değişecektir. Uzmanlık seviyenize bağlı olarak, iş rolünüzde zor durumlarla başa çıkmanıza yardımcı olacak bazı değişiklikler fark edebilirsiniz.
Veri analitiğinde, öncelikle işletmeye özgü verileri analiz eder, görselleştirir ve madencilik edersiniz.
Genel olarak, veri analizi rolleri aşağıdaki gibi sorumlulukları işlemenize ihtiyaç duyacaktır:
Veri bilimi, içgörüleri yönlendirmeyi ve işletme içindeki bağlamsal verilerden çıkarımlar çizmeyi içerir.
Bazı ek sorumluluklar şunları içerebilir:
Her iki rol de özel olduğundan, alanlardan herhangi birinde üstünlük sağlayabilmeniz için belirli beceri kümeleri gerektirir. Her iki meslekten de en iyi şekilde çıkmak için, beceri setlerinizi ilerletmeniz ve yapabileceklerinizden en iyi şekilde çıkarmanız gerekir.
Analitik, problem çözme becerilerine sahip ara istatistikler hakkında ileri düzeyde bilgi gerektirir.
Ayrıca, aşağıdakilerde kendinizi öne çıkarabilseniz en iyisidir:
BT odaklı bir rol olmasına rağmen, veri analisti olmak mühendislik geçmişinden selamlamanızı gerektirmez.
Bunun yerine, ticaretin püf noktalarına hakim olmak için tahmine dayalı analitikle birlikte istatistikleri, veritabanı yönetimini ve veri modellemeyi öğrenmek faydalı olacaktır.
Veri biliminde matematik, gelişmiş istatistikler, tahmine dayalı modelleme, Makine Öğrenimi ve programlama alanlarında aşağıdaki alanlarda bilgili olmanız gerekir:
Bu araçlardan biri veya daha fazlası, veri analitiği ve veri bilimi rollerinde uzmanlaşmak için gereklidir. Yaptığınız işte en iyi olmak için, bunlardan mümkün olduğunca çok şey öğrenmenizi tavsiye ederiz.
Hangi alanı seçerseniz seçin, fikir iyi ve iyi maaşlı bir iş bulmaktır. Seçtiğiniz role bağlı olarak, iş rolleri de buna göre değişecektir.
İşte veri analitiği ve veri biliminde dört gözle beklenmektedir bazı popüler kariyer seçenekleri.
Sonuç olarak, veri bilimcileri daha gelişmiş bir beceri sete sahiptir. Sonuç olarak, ortalama veri bilimcisi ortalama veri analistinden daha fazla kazanır. Ama her zaman bir veri analisti olarak kariyerinize başlayabilir ve daha sonra veri bilimi la doğru eğilebilirsinizter açık.
Veri analitiği ve veri biliminin yanı sıra, veri merkezli rollerle ilgileniyorsanız birkaç alan adı daha kullanılabilir. Yeni başlayanlar için, veri mimarisi ve veri mühendisliği pozisyonlarına bakabilirsiniz. Piyasada, bu alanlarda becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olabilecek birçok kurs vardır.