Rolleri nasıl karşılaştırırsınız?
İlk olarak, iki temel veri türüne bakalım: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış:
- Yapılandırılmış veriler: Kolayca alınabilecekleri, çıkarılabilecekleri ve analiz için elektronik tablolara veya veri görselleştirme araçlarına çekilebilecekleri veritabanlarında tanımlanır, toplanır ve saklanır.
- Yapılandırılmamış veriler: Tanımsızdır ve yapılandırılmış verilere dönüştürülmeden analiz için kullanılamaz. Örnekler, basılı raporlar, PDF dosyaları, ses ve video kayıtları, sosyal medya, web siteleri, vb.
Bu veri türlerini tanımlamak için kullanılan kelimeler hem temiz hem de dağınıktır ve bu, veri analisti ile veri bilimcisi rollerini birbirinden ayırmanın basit bir yoludur. Veri analisti tipik olarak temiz yapılandırılmış verilerle ilgilenirken, veri bilimcinin rolü, analistler tarafından kullanılmak üzere dağınık yapılandırılmamış verileri yakalamanın ve dönüştürmenin yollarını bulmaktır.
Veri Analistleri
Veri analistleri, iş liderlerinin bilgi gereksinimlerini anlamak için çalışırlar. Daha sonra gerekli verileri tanımlarlar ve bunların iş kolu veritabanlarından, CRM sistemlerinden vb. kaynaklardan nasıl elde edildiğini belirlerler.
Veri analistleri, zaten yapılandırılmış ve çoğunlukla temiz olan verilerle çalışır. Gerekli verileri almak ve düzenlemek için SQL ve Python gibi dilleri ve R istatistiksel programlama dilini kullanırlar. Ardından verileri analiz etmek, trendleri tespit etmek ve iş liderlerine eyleme dönüştürülebilir bulgular sunmak için analiz, raporlama ve veri görselleştirme araçlarını kullanırlar.
Veri analistleri genellikle matematik, istatistik, bilgisayar bilimi veya finans gibi bir konuda lisans eğitimine sahip olmalıdırlar. Bunun ötesinde, veri modelleme konusunda deneyime sahip olmalı ve SQL, Python ve R’yi rahatça kullanmalıdırlar. Excel, SAS istatistik yazılımı ve yaygın iş zekası ve görselleştirme araçlarının yetkin kullanıcıları olmalıdırlar.
Veri Bilimcileri
Veri bilimcisi rolü, veri analistinin rolünden daha “serbest biçimlidir”. Veri bilimcileri için, veriler üzerinde çalışmak için her zaman iyi anlamına gelmez. Veri bilimcinin kullanılabilir, güvenilir ve doğru veriler sağlamak için makine öğrenimi ve tahmine dayalı modelleme gibi gelişmiş teknikleri kullanması gerekebilir. Ayrıca kaynak verilerin toplanmasını, işlenmesini ve kalite kontrolünü otomatikleştiren programlar tasarlayabilir ve yazabilirler.
Veri bilimcileri genellikle veri bilimi veya iş analitiği alanında yüksek lisans derecesine sahip olmalıdırlar. Gelişmiş istatistik ve tahmine dayalı analitik, nesne yönelimli programlama, makine öğrenimi ve veri modelleme konularında yetenekli olmalıdırlar. Ayrıca, Hadoop dağıtılmış veri çerçevesi, TensorFlow AI/makine öğrenimi yazılımı ve Spark analitik motoru gibi büyük veri teknolojilerinin yetkin kullanıcıları olmalıdırlar.