Veri Bilimi, Madencilik ve Analitik şu anda sektörde en çok talep edilen etki alanlarıdır. Gerçek dünya deneyimi ve doğru beceri setleri bir birleşimi trend olan bu üç etki alanında bir kariyer elde etmek için avantajlı olabilir.
Veri Bilimi Nedir?
Aynı zamanda veri temizliği, veri analizi ve hazırlanması nı içeren büyük verilerle ilgilenir. Veriler, toplanan veri kümelerinden kritik bir bilginin elde edilmesi için duyarlılık analizi, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz uygulayan bir veri bilimci tarafından birden fazla kaynaktan toplanır. Bunu bir iş tutumundan anlamaya çalışırlar ve önemli iş kararlarını sağlamak için kullanılan doğru öngörüler ve öngörüler sağlarlar.
Veri Scietist olmak için gereken beceriler nelerdir?
Bu alanda bir kariyer oluşturmak için, bu üç bölümde verimli becerilere sahip olmak gerekir: programlama, etki alanı bilgisi ve analitik. Programlama da Python, R, Scala, Julia ve Java’da güçlü bir bilgiye sahip olmanız gerekir. Birkaç analitik sorunları anlayabilmelisin. SQL’de uygulamalı deneyime sahip olmanız gerekir. Ve Makine Öğrenimi’nde kısa bir bilgi.
Veri Analizi Nedir?
Yazılım ve özel sistemler yardımıyla hangi bilgilere sahip oldukları hakkında sonuca varmak için setleri inceleme süreci. Bu teknikler ve teknolojiler, tüm kuruluşların iş dünyasında daha bilinçli kararlar almalarını sağlayan ticari endüstrilerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri Analisti bazı açıklayıcı istatistikleri görselleştirebilir ve yapabilir. Onlar istatistik, veritabanları ince bir anlayış temel bir kavrama sahip olmalı, yeni görünümler ve verileri görüntülemek için tanıma oluşturma yeteneğine sahip olmalıdır. Veri Analitiği birincil düzey olarak kabul edilir
Veri Analizi olmak için gereken beceriler nelerdir?
Bir veri analisti, belirli bir konuyu veya soruyu ele alma ve verilerin görünümünü tanımlama ve bu verileri bir şirketteki hissedarlara gösterebilme yeteneğine sahip olmalıdır. Veri analisti olmak istiyorsanız, bu dört beceri nin olmazsa olmazı:
-
Python ve R’nin akıcı kavrayışı
-
Veri çekişmesi
-
DOMUZ/KOVAN’da Anlayış
-
Matematiksel İstatistikler kısa bilgi
Veri Madenciliği Nedir?
Bilinmeyen ve çözülemeyecek büyük veritabanlarından bilgi toplama ve iş kararları almak için bu bilgileri kullanma işlemi. Veri madenciliğinin temel amacı, çeşitli veri kümelerinden bilgi nin çıkarılması ve gelecekteki kullanım için anlaşılabilir ve uygun bir yapıya dönüştürülmesidir. Makine öğrenimi, örüntü tanıma, istatistiksel çalışmalar, verilerin görselleştirilmesi gibi diğer alanların yakınsaması olarak da adlandırılabilir. Bu süreç, veri kümelerini yararlı bir şeye dönüştürmek için makine öğrenimi uzmanları ve veri bilimciler tarafından kullanılır.
Veri Madenciliği Uzmanı olmak için gereken beceriler nelerdir?
Bir Madencilik uzmanı olmak için, bir iş, kişilerarası ve teknolojik becerileri benzersiz bir kombinasyonu olması gerekir. Madencilik te usta olmak için aşağıdaki alanlarda uzman olmanız gerekir:
-
Linux başta olmak üzere işletim sisteminde iyi bir deneyim
-
SAS, Hadoop, SQL ve NoSQL gibi bu veri analiz araçlarından bazılarına aşina olmalıdır
-
Python, Peri ve Java ile deneyim.