Veri bilimi, istatistik, veri analizi, makine öğrenimi ve bilgisayar bilimi dahil olmak üzere çeşitli disiplinleri birleştirir. Bu, veri bilimi alanında yeniyseniz, göz korkutucu olabilir, ancak farklı rollerin ve şirketlerin başkaları üzerindeki bazı becerileri vurgulayacağını aklınızdan çıkarmayın, bu yüzden her şeyde uzman olmanız gerekmez.
İş aramanız için önemli bir tavsiye, veri bilimi iş tanımlarını dikkatlice okumaktır. Bu, halihazırda kalifiye olduğunuz işlere başvurmanızı veya takip etmek istediğiniz rollerle eşleştirmek için belirli veri beceri kümelerini geliştirmenizi sağlar. “Veri bilimcisi”, çoğunlukla farklı olan işleri tanımlamak için bir üst başlık olarak kullanılır. Dört çeşit veri bilimi işine şöyle bir göz atalım.
Veri bilimcisi olmanın veri analistliği ile eşanlamlı olduğu bazı şirketler var. İşiniz, SQL veritabanlarından veri çekme, Excel veya Tableau yöneticisi olma ve temel veri görselleştirmeleri ve gösterge tablosu oluşturma gibi görevlerden oluşabilir. Bazen bir A / B testinin sonuçlarını analiz edebilir veya şirketinizin Google Analytics hesabında liderlik yapabilirsiniz.
“Bunun gibi bir şirket, ipuçlarını öğrenmek isteyen hevesli bir veri bilimcisi için harika bir yer.”
Günlük sorumluluklarınız olduğunda, böyle bir şirket yeni şeyler denemek ve becerinizi geliştirmek için harika bir ortam olabilir.
Bazı şirketler, çok fazla trafiğe sahip oldukları (ve giderek artan miktarda veriye sahip oldukları) noktaya ulaşırlar ve şirketin ilerlemesine ihtiyaç duyacağı çok sayıda veri altyapısını kurmak için birisini aramaya başlarlar. Ayrıca analiz sağlamak için birilerini arıyor olabilirler. Bu tür bir konum için hem “Veri Bilimcisi” hem de “Veri Mühendisi” altında listelenen iş ilanları göreceksiniz. İlk kısımla ilgileniyorsanız ve bu şirketler size yakın geliyorsa, ağır istatistik ve makine öğrenimi uzmanlığı, güçlü yazılım mühendisliği becerilerinden daha az önemlidir. Genç veri bilimcileri için mentorluk fırsatları, hızla artan miktarda veriyi kullanmak isteyen bir şirkette daha az miktarda olabilir.
Bununla birlikte deneme yoluyla parlamak ve büyümek için harika fırsatlara sahip olacaksınız, ancak daha az rehberlik olacak ve daha fazla flopping veya stagnating riskiyle karşılaşabilirsiniz.
Verilerinin (veya veri analiz platformunun) kendi ürünü olduğu birçok şirket var. Bu durumda, veri analizi veya devam eden makine eğitimi oldukça yoğun olabilir. Bu, resmi bir matematik, istatistik ya da fizik geçmişi olan ve daha akademik bir yol izlemeye devam etmeyi uman biri için muhtemelen ideal bir durumdur.
“Makine Öğrenimi Mühendisleri, bir şirket için operasyonel soruları yanıtlamaktan çok daha fazla veri odaklı ürün üretmeye daha çok odaklanıyor.”
Bu gruba giren şirketler, veriye dayalı hizmet sunan çok büyük miktarda veri veya şirkete sahip, tüketiciye dönük şirketler olabilir.
Birçok şirket, diğer veri bilimcilerden oluşan bir ekibin katılımı için bir kıdemli uzman arıyor. Görüşmek üzere olduğunuz şirket, verileri önemsiyor ancak muhtemelen bir veri şirketi değil. Analiz gerçekleştirebilmeniz, üretim koduna dokunmanız, verileri görselleştirmeniz vb. önemlidir. Yani sizden genel bilgiler beklenir böyle bir şirkette uzmanlık muhtemelen daha iyi bir seçenek olacaktır. Diğer rollerin aksine yüksek mühendislikden ziyade yönetim becerileri öne çıkar.
En iyi yeteneklerin kariyer platformu toptalent.co'ya ücretsiz üye ol.