Veri Bilimi
Son yılların belki de en popüler konularından birisi Data Science yani veri bilimi. Hatta yazının sonunda paylaştığım makaleye göre bu yüzyılın en seksi mesleği. Tanım vermek gerekirse, veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve öngörü elde etmek için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan çok disiplinli bir alandır. Veri bilimi veri madenciliği ve büyük verilerle ilişkilidir. Tanımda bahsedilen yapılandırılmış veri tablo yapısındaki veriler gibi düşünülebilir. Yapılandırılmamış olanlar ise pdf, metin, ses, resim dosyaları gibi farklı formatlarda ve içeriklerde verilerin tutulması anlamına gelir. Örnek vermek gerekirse e-ticaret sitelerindeki müşteri yorumlarından duygu analizi yapılması ya da ürünlerin resimlerini irdeleyip hangi renk/içerikteki ürünlerin daha fazla beğeni/talep aldığı analizi gibi.
Bu bilimle uğraşan kişilere de data scientist- veri bilimci denir. Detay vermek gerekirse, Veri bilimciler, farklı veri kaynaklarından beslenen büyük veri yönetimi için hipotezler kurup, bu hipotezlerin doğruluğu ya da yanlışlığını test etmek için araştırmalar yapar. Yani veri biliminde bahsedilen yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış verileri alıp, onlar arasında ilişki kurarak ve bu verileri anlamlandırarak bu verilerin örgüte fayda sağlayacak şekilde kullanılmasını sağlar.
Kimler veri bilimiyle uğraşabilir derseniz, bu işin en üst düzeyde yapıldığını düşündüğüm Amerika’da genelde istatistik ve matematik yüksek lisansı olan profesyonelleri ve akademisyenleri görüyoruz. Tabii ki bu kümenin içinde azımsanmayacak sayıda yazılım sektöründen profesyoneller de var. Bence bu konuda merak sahibi ve kendini geliştirmeye açık herkes veri biliminde kariyer yapabilir.
Veri bilimcilerin sahip olması gereken özellikleri sıralamak gerekirse;
- Merak: Elindeki veriyi ve veriler arasındaki ilişkiyi merak etmeyle başlar her şey.
- Matematik/İstatistik Bilgisi: Elinizdeki verinin doğru analizinin yapılabilmesi için akademik bilgi önemli.
- Yazılım Bilgisi: Teknolojinin sağladığı altyapıları kullanarak bu verileri anlamlı hale getirmeniz için yazılım bilgisi önemli bir yetkinlik.
- Sunum Becerileri: Konuyla pek ilgili görünmese de, veri bilimi projenizin sonunda bir rapor çıkartmalısınız ve bu raporu da ilgili paydaşlara sunabilmeniz gerekmektedir. Çok güzel bir veri analiziniz ve raporunuz olsa da bunu iyi aktaramazsanız açıkçası pek sonuç elde edemezsiniz.
Bu dört özelliğin aynı anda bir kişide hazır halde bulunması neredeyse imkansız olmakla birlikte, merak dışında hepsi geliştirilebilir özelliklerdir.
