Verilerin Uzmanları Data Scientist ve Data Analyst Arasındaki Fark

Hiç şüphesiz ki yazılım alanı geliştikçe bu alana duyulan ilgi de artmakta. Yazılım dünyası içinde birçok iş alanı var ve yeni bir kariyer arayanlar için çeşitli fırsatlar sunmakta. Yazılım ile birlikte gerek büyük ölçekli şirketler gerekse küçük ölçekli şirketler birer veri yuvasına dönmüş vaziyette. Açığa çıkan bu veriler ise düzenlenmesi, korunması ve doğru bir şekilde analiz edilmesi gereken bir yığın haline gelmekte. Bu nokta özellikle günümüzde oldukça yaygın iki meslek grubu ön plana çıkmakta. Bu alanlar ise Data Scientist ve Data Analyst olarak adlandırılıyor. Gün geçtikçe çeşitli iş ve staj ilanı sitelerinde karşımıza çıkan bu yeni ilanlar iş arayanların kafasını bir hayli karıştırmakta. Bu yazımda sizlere Data Analyst ve Data Scientist arasındaki farkları ve ne gibi özellikler bulundurmamız gerektiğinden bahsedeceğim.

Data Analyst Olmak İçin Bilmeniz Gereken Her Şey

Çalışma alanlarının genişliği sebebiyle günümüzün en çok tercih edilen meslek grubu olan data analyst birçok farklı sektörde varlığını sürdürebilir. Özellikle büyük ölçekli şirketler elde ettikleri verileri doğru bir şekilde kullanmak ve bu verilerden yararlanmak isterler. Veri analizcileri (Data analyst) elde edilen bu verilere içgörüleri ile yaklaşarak şirketin bir sonraki hamlelerini ne yönde geliştirmesi gerektiği konusunda ellerindeki raporlar doğrultusunda yardımcı olurlar. Data analyst’ler geçmiş verileri kullanırlar ve geçmişteki ve şimdiki durumlarına yönelik bilgi sunarlar.

Şirketler için gittikçe artan veri kalabalığı içinde bir data analyst’e sahip olmak oldukça yol göstericidir. Bir data analyst verileri toplar, temizler ve kullanılmaya hazır hale getirir. Verilerin gösterdiği sonuçları anlayabilmek için veri analizi yapar bunun sonuçlarını görselleştirerek rapor veya sunum hazırlarlar. Elde ettikleri bu veri analizi sayesinde şirket içi kararlarda birçok öneri sunar ve yol gösterirler.

Tabi bütün bunları yapabilmek için birçok yeteneği edinmeniz gerekir. Bunlar çok iyi bir istatistik bilgisi, Power BI, Python, SQL , Excel, Scrum gibi çeşitli teknik becerilere ve dikkatli, detaylı ve sistematik bir çalışma şekline sahip olmakta teknik olmayan becerilere örnektir.

Data Scientist Olmak İçin Bilmeniz Gereken Her Şey

Verilerin büyüklüğü arttıkça bu verilerin doğru değerlendirilmesi ve kullanılması konusunda alanlarda da özelleşme ve meslek grubu çeşitliliği artmaktadır. Bu noktada Data Scientist görevleri de şirketlerin geleceğini şekillendirmek için oldukça önemli ve etkilidir. Data Scientist’lerin görevi hacimsel olarak büyük ve oldukça karmaşık verileri anlamlı bir veri grubuna çevirmek ve bunları makine öğrenimi programlarına dönüştürmektir. Bu modeller sayesinde geleceğe yönelik bilgi sunarlar.

Makine öğrenimi modelleri oluşturma, verilerin araştırılıp temizlenip değerlendirilmesini sağlamak, verileri görselleştirme, bu veriler ışığında gerek müşterilere gerekse şirket içine önerilerde bulunma, analiz edilmiş verilerin ışığında kreativ çözümlerin ve ürünlerin geliştirilme aşamalarına katılma gibi bir çok görevi vardır.

Data Scientis’ler de verilerle çalışanlar gibi fakat daha derin bir matematik bilgisine, Python, R, SQL makine öğrenme yöntemleri ve uygulamaları hakkında ileri derece teknik beceriye sahip olmalı. Ayrıca takım çalışmasına uygun olma, etkili sunum becerileri, sorumluluk sahibi olmak gibi teknik olmayan fakat iş yerindeki tutum ve devamlılığını oldukça fazla etkileyecek becerilere de sahip olmalı.

Bu yazımda sizlere sektörde şu dönemde oldukça popüler olan ve kullanılan verilerin büyüklüğü arttıkça önü daha da açılacak ve gelişecek iki meslek grubu olan Data Scientist ve Data Analyst’ten bahsettim. Yukarıda bahsettiğim birçok özelliği kontrol ederek kendinize bir yol çizebilir ve hangi rolde daha başarılı olabileceğinizi bulabilirsiniz.

İlginizi çekebilir: Verimli Bir Staj Deneyimi İçin Yapılması Gerekenler