Modern veri merkezli dijital dünyada, Uygulamalı Veri Bilimi çok sayıda kuruluş ve alanı kapsayan en kazançlı ve dinamik sektörlerden biri olarak ön plana çıkmıştır. Veri üretiminde tutarlı bir artış ve akıllı ve bilinçli kararlar almak için Veri Analitiğine artan bir bağımlılık var. Bu da, karmaşık ve yapılandırılmamış veri kümelerinden değerli içgörüler çıkarma konusunda uzmanlaşmış yetenekli Profesyoneller için yüksek bir talep yarattı. Bu makale, Uygulamalı Veri Biliminin potansiyelini, 2023’teki kariyer kapsamını ve 2023’te başarılı kariyer fırsatları oluşturmak için edinmeniz gereken becerileri araştırıyor. Bir Uygulamalı Veri Bilimi uzmanı olarak başarılı olmanız için mükemmel olacak birden fazla çevrimiçi kurs mevcuttur. .
2023’te Uygulamalı Veri Biliminin Kapsamı
Hindistan, ABD ve Birleşik Krallık da dahil olmak üzere çoğu ülkede hızlı bir dijital dönüşüm, sağlık, finans, perakende ve teknoloji gibi çeşitli sektörlerde veriye dayalı stratejilerin benimsenmesini hızlandırdı. Örneğin, göre raporlar Veri Biliminin küresel katkısının büyümesi göz önüne alındığında, NITI Aayog tarafından Veri Bilimi Uzmanları 2035 yılına kadar Hindistan’da istikrarlı bir şekilde artacak. raporlar, ABD’deki iş olanaklarının önümüzdeki dokuz yıl içinde %36 artması bekleniyor. Hızlı dijitalleşmenin yalnızca önümüzdeki yıllarda artması bekleniyor ve bu da bunu yüksek istihdam edilebilirlik ile 2023’te kazançlı bir kariyer seçimi haline getiriyor.
2023’te Neden Kariyer Olarak Uygulamalı Veri Bilimini Seçmelisiniz?
Uygulamalı Veri Bilimi alanı dinamiktir; bu nedenle, istihdam edilebilirlik oldukça çeşitlidir. Bu nedenle, bu sektörü 2023’te bir kariyer olarak etkileyici bir şekilde çekici hale getirmeye birçok faktör katkıda bulunmuştur. Bunu en iyi kariyer seçiminiz olarak düşünmenizin nedenlerinin bir listesi:
- Yüksek talep: Her sektördeki kuruluşlar yeni çağın veriye dayalı karar verme sürecini benimserken, yetenekli Uygulamalı Veri Bilimcilerine olan talebin de önümüzdeki yıllarda artması bekleniyor.
- Fırsatlar: Uygulamalı Veri Bilimi Profesyonelleri, veri analistinden Makine Öğrenimi Mühendisine ve Veri Bilimi Danışmanına kadar çok sayıda fırsat yaratan çeşitli kariyer fırsatlarına sahiptir.
- Maaş: İnsanların bir mesleğe geçmeden önce göz önünde bulundurdukları faktörlerin başında maddi tazminat gelmektedir. Ancak Veri Bilim İnsanları, uzmanlık becerilerine olan yüksek talebi yansıtan rekabetçi maaşlarıyla teknoloji sektöründe en yüksek maaş alan profesyoneller arasındadır.
- Profesyonel gelişim: Profesyonel gelişimi garanti eden bir kariyer yolu düşünmek önemlidir. Bir Uygulamalı Veri Bilimi Uzmanı olarak, kariyerinizde tutarlı bir şekilde büyümek ve ilerlemek için geniş fırsatlara sahip olacaksınız.
- Dinamik İş Beklentisi: Uygulamalı Veri Biliminin çok aranan bir kariyer seçimi haline gelmesine yol açan en ilginç faktörlerden biri, geniş iş olanakları yelpazesidir. Sağlıktan teknolojiye her sektöre Uygulamalı olarak katılabilirsiniz. Veri Bilimi uzmanı.
Uygulamalı Veri Bilimcisi Olmak İçin 2023’te Edinilmesi Gereken En İyi 10 Beceri
Uygulamalı Veri Bilimi uzmanlarına olan talep sürekli olarak artıyor ve kuruluşlar veriden ve veriye dayalı yeniliklerden ve karar alma sürecinden yararlanmanın önemini anladıkça artmaya devam edecek. Uzman Uygulamalı Veri Bilimi personeli, karmaşık veri sorunlarını çözme uzmanlığına sahip olacak ve kuruluşların, kuruluş hedefleriyle uyumlu operasyonları kolaylaştırmasına yardımcı olacaktır. Ancak bunu yapmak için, hızla gelişen bu endüstride geçerliliğinizi korumak için hem temel hem de ileri düzey becerileri öğrenmeli ve bu becerilerde ustalaşmalısınız. Bu bölüm ilk 10’u listeleyecek veri bilimi becerileri 2023’te Uygulamalı Veri Bilimi Uzmanı olmak için ustalaşmalısınız.
- Programlama becerileri: Teknik bir alan olarak programlama, Veri Biliminin merkezinde yer alır. Verileri etkili bir şekilde manipüle etmek, veri modelleri oluşturmak ve güncellenmiş algoritmalar oluşturmak için en az bir temel programlama dilinde yetkin olmanız gerekir. Python, Uygulamalı Veri Biliminin en yaygın kullanılan programlama dillerinden biridir, bu nedenle öğrenme Python ile Uygulamalı Veri Bilimi büyük bir artıdır. Python uyarlanabilir ve devasa bir kütüphaneye sahiptir.
- İstatistiksel Beceriler: Programlamada akıcı hale geldikten sonra, mevcut verileri değerlendirmek ve ilgili sonuçlara ulaşmak için analiz etmek için sağlam bir istatistik anlayışına sahip olmalısınız. Olasılık, hipotez testi ve regresyon analizine ilişkin derinlemesine bir anlayışla, verileri verimli bir şekilde analiz edebilirsiniz. Bu istatistiksel teknikler, şirket hedefleriyle uyumlu doğru tahminler ve öneriler yapmak için kullanılabilir.
- Makine öğrenme: Uygulamalı Veri Biliminin bir diğer önemli unsuru, tahmine dayalı modeller oluşturmak ve verilerde kalıplar bulmak için kullanılan öğrenmedir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerine ve sinir ağları gibi algoritmalara aşina olmalısınız. TensorFlow gibi makine öğrenimi çerçeveleri hakkında bilgi sahibi olmak, bu alandaki uzmanlığınıza bir avantaj katacaktır.
- Veri Dövüşü: Bu prosedür veya veri temizleme, işlenmemiş, ham verilerin daha kullanışlı bir biçime dönüştürülmesini içerir. Veri analizinin doğru ve güvenilir verilere dayanmasını garanti ettiği için veri düzenlemede uzmanlaşmak çok önemlidir.
- Veri goruntuleme: Veri odaklı bilgileri teknik olmayan kişilere iletirken, veri görselleştirme iyi çalışır. Bu konuda mükemmel olmanız gerekecek veri bilimi becerisi böylece veriler grafikler ve çizelgeler yardımıyla görselleştirilir, böylece çeviri sırasında hiçbir bilgi kaybolmaz.
- Alan uzmanlığı: Alanı derinlemesine incelemeden önce anlamak önemlidir. Ancak alanı anladıktan sonra alanında uzman olabilirsiniz. Sonuç olarak endüstri trendlerini, kurallarını ve en iyi uygulamaları kavrayabileceksiniz.
- Büyük Veri Teknolojileri: Uygulamalı Veri Bilimi endüstrisi büyük verilere dayanır. Bu durumda, Spark ve Hadoop gibi büyük veri teknolojilerinde bilgili olmak çok önemlidir. Bu araçlar, büyük veri kümelerini işlemenizi ve analiz etmenizi, kalıpları belirlemenizi ve değerli içgörüler hakkında fikir vermenizi sağlar. Büyük veri teknolojilerine ilişkin temel bir anlayışla, veri odaklı herhangi bir kuruluş için bir varlık olacaksınız.
- Bulut bilişim: Bulut bilişim bunlardan biri temel veri bilimi becerileri. Verilerin işlenmesi ve saklanması için Amazon Web Services (AWS) ve Google Cloud Platform gibi bulut bilişim platformlarının kullanılması önemlidir. Bulut bilgi işlem, daha verimli çalışmanıza ve çeşitli platformlarda çalışmanıza olanak tanır.
- Hassas Yetenek: Bu teknik bir alan olabilir, ancak sosyal beceriler de aynı derecede önemlidir. Bu nedenle, sosyal beceriler, teknik olmayan paydaşlarla iletişim kurmanıza yardımcı olacaktır. Bu beceriler etkili iletişim, takım çalışması ve problem çözme tutumunu içerir.
- Tutarlı Öğrenme: Uygulamalı Veri Bilimi alanı dinamiktir ve sürekli gelişmektedir. Yeni araçlar, teknolojiler, teknikler ve algoritmalar ile ortaya çıkan trendlerle güncel kalmak önemlidir. Bunun için de sürekli öğrenme zihniyetini benimsemelisiniz.
İleri Veri Bilimi Kursları 2023’te Nitelikli Bir Uygulamalı Veri Bilimcisi Olmak
Yeni beceriler öğrenmek ve kaydolmak çevrimiçi kurslar Uygulamalı Veri Bilimi hakkında bilgi edinmenin en kolay yollarıdır. Elbette başka çevrimdışı kurslar da var ama çevrimiçi kurslar erişilebilir, uygun maliyetli ve esnek oldukları için çok daha fazla tercih ediliyor. Kendilerini geliştirmenin bir yolunu arayan yeni hevesli profesyoneller ve uzman profesyoneller için çok uygundur. Becerilerinizi geliştirmek veya kariyer değişikliği yapmak istiyorsanız aşağıdaki kursları göz önünde bulundurun.
- Yeni Başlayanlar ve Profesyoneller İçin Veri Bilimine Yönelik Denetimli Makine Öğrenimi Konusunda 6 Saatlik Canlı Eğitim: Bu kurs size makine öğrenimini basit ve ayrıntılı bir şekilde öğretecektir. Ondan denetimsiz öğrenmeye hızlı bir giriş alacaksınız. Bu kursun sonunda makine öğrenimi hakkında kapsamlı bir anlayışa sahip olacaksınız. Ek olarak, Python programlama konusunda bilgi edineceksiniz.
- Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi İçin İstatistik Konusunda 2 Günlük Canlı Eğitim: Bu kurs, öğrencilere veri bilimi ve makine öğreniminde kullanım için olasılık ve istatistik öğretmek üzere özelleştirilmiştir. Bu ayrıntılı kurs, Python programlama, istatistiksel analiz, veri bilimi ve makine öğrenimi gibi beceriler edinmenizi sağlayacaktır.
Çözüm
Uygulamalı Veri Bilimine yönelik artan talep o kadar yoğun ki çok sayıda çevrimiçi makale bulacaksınız. ileri Veri Bilimi kursları Ve kariyer rehberleri bu, yolculuğunuzu kolay ve pürüzsüz hale getirecektir. Ancak alana girdikten sonra en önemli şey, beceri geliştirmeye yatırım yapmak ve bu blogda özetlenen ilk 10 beceriyi edinmektir. Doğru kurslara kaydolarak ve tutarlı bir şekilde öğrenerek, siz de bu alanda başarılı bir kariyer oluşturabilirsiniz.
2023’te Uygulamalı Veri Bilimi Uzmanı Olmak İçin İhtiyacınız Olan En İyi 10 Beceri yazısı ilk olarak SimplivLearning Blog’da yayınlandı.
Kaynak : https://blog.simpliv.com/top-10-skills-you-need-to-become-an-applied-data-science-expert-in-2023/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-10-skills-you-need-to-become-an-applied-data-science-expert-in-2023