Veri Bilimcisi ve Veri Analisti: Açıklanan Temel Farklılıklar

Veriye dayalı kararlar dünyasında iki önemli rol ortaya çıktı: veri analistleri ve veri bilimcileri. Bu profesyoneller, kuruluşların verilerin gücünden yararlanmalarına yardımcı olmada çok önemli bir rol oynar, ancak sorumlulukları ve becerileri oldukça farklıdır.

Veri analistleri, verileri anlamak ve kalıpları belirlemek için veri görselleştirme ve istatistiksel analiz kullanmaya odaklanır. Genellikle matematik, istatistik, bilgisayar bilimi veya finans gibi ilgili bir alanda en az bir lisans derecesine sahip olmaları gerekir.

Öte yandan veri bilimcileri , genellikle makine öğrenimi ve yapay zeka gibi alanlarda ileri düzeyde bilgi gerektiren verileri toplamak ve işlemek için çerçeveler ve algoritmalar oluşturmaya çalışırlar. Veri analistlerine kıyasla genellikle ileri derecelere sahiptirler veya daha özel becerilere sahiptirler .

Genel olarak konuşursak, her iki meslek de verilerden değerli içgörüler çıkarmayı içerir; ancak, yaklaşımları ve beceri setleri farklılık gösterir.

Bu makalede, veri bilimcileri ile veri analistleri arasındaki farkları keşfedeceğiz ve her bir rol için gereken benzersiz beceri ve sorumlulukları vurgulayacağız.

Hadi dalalım.

İçindekiler

• Veri Bilimcisi ve Veri Analisti: Fark Nedir?
  • Eğitim ve Geçmiş
  • Veri Analistleri ile Veri Bilimcilerinin Karşılaştırıldığı Teknik Beceriler
  • Karşılaştırılan Roller ve Sorumluluklar
• Kariyer Yolu: Veri Bilimcisi
  • İş Beklentileri
  • Maaş ve Tazminat
• Kariyer Yolu: Veri Analisti
  • İş Beklentileri
  • Maaş ve Tazminat
• Sizin İçin Doğru Yolu Seçmek
  • Dikkate alınacak faktörler
  • Hangi Sektörlerin Nitelikli Veri Uzmanlarına İhtiyacı Var?
  • Gelişen Trendler – Veri İşlerinin Geleceği
• Alt çizgi

Veri Bilimcisi ve Veri Analisti: Fark Nedir?

Veri bilimcileri ve veri analistlerinin her ikisi de verilerle çalışırken, farklı rolleri ve sorumlulukları vardır.

Bu iki rol arasındaki farkları anlamak, etkili bir veri ekibi oluşturmak isteyen kuruluşlar için önemlidir. Ayrıca, veri alanında kariyer yapmak isteyenler için anlamak çok önemlidir.

Bu bölümde, veri bilimcileri ve veri analistleri arasındaki eğitim geçmişleri, teknik becerileri ve tipik olarak çözmekle görevlendirildikleri sorun türleri dahil olmak üzere temel farkları keşfedeceğiz.

Aşağıdaki tablo, iki rol arasındaki farklara hızlı bir genel bakış sunar:

Eğitim ve Geçmiş

Veri analistleri : Giriş düzeyinde bir veri analisti işi edinmek, genellikle istatistik, matematik, ekonomi veya bilgisayar bilimi gibi alanlarda lisans derecesi gerektirir. Bununla birlikte, analistlerin iş veya ilgili bir alanda geçmişe sahip olması alışılmadık bir durum değildir.

Birçok veri analisti kariyerlerine, veritabanları ve temel veri yazılımları ile çalışma deneyimi kazandıkları veri girişi veya veri yönetimi uzmanları olarak başlar.

Veri bilimcileri : Veri bilimcileri, veri analistlerinden daha karmaşık görevler gerçekleştirdiğinden, iş, yüksek lisans veya doktora gibi daha ileri dereceler gerektirir. istatistik, bilgisayar bilimi veya veri bilimi gibi alanlarda.

Temel eğitim kampına katılmak, öğreticiler kullanmak veya çevrimiçi kursları veya sertifika programlarını tamamlamak yeterli olmayabilir.

Veri bilimciler, matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerinde güçlü bir temele ve ayrıca Python, R ve SQL gibi programlama dillerinde uygulamalı deneyime sahip olmalıdır.

Birçoğunun fizik, mühendislik veya nörobilim gibi alanlarda olduğu kadar makine öğrenimi ve yapay zeka gibi alanlarda da geçmişi vardır.

Şimdi teknik konuya geçelim.

Veri Analistleri ile Veri Bilimcilerinin Karşılaştırıldığı Teknik Beceriler

Veri analistleri : Bir veri analisti işinde başarılı olmak için gereken teknik beceriler arasında veri analizi, grafikler kullanarak veri görselleştirme ve Microsoft Excel gibi araçlar bulunur. Tableau gibi araçları kullanarak istatistiksel analiz, veri modelleme ve raporlama konusunda yetkin olmanız gerekir.

Diğer veri analisti becerileri, veritabanlarıyla çalışmayı ve temel betik dili becerilerine sahip olmayı içerir.

Veri analistleri için iyi iletişim becerileri de önemlidir, çünkü içgörü ve öneriler sağlamak için genellikle farklı departmanlardaki paydaşlarla birlikte çalışırlar.

Peki ya veri bilimcileri?

Veri bilimcileri : Rol, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve büyük veri teknolojileri gibi alanlarda gelişmiş teknik beceriler gerektirir. Python ve R gibi programlama dillerinde de yetkin olmanız gerekecek.

İş, büyük veri kümeleri üzerinde çalışmayı, tahmine dayalı modeller geliştirmeyi ve verilerden içgörü çıkarmayı içerir. Veri analistleri gibi, genellikle farklı ekiplerle çalışmanız gerektiğinden, iletişim ve işbirliği gibi sosyal beceriler de gerektirir.

Karşılaştırılan Roller ve Sorumluluklar

Veri analistleri : Çok basit bir şekilde, bir veri analistinin işi, paydaşlara içgörü ve öneriler sağlamak için verileri analiz etmeyi ve yorumlamayı içerir.

İş kararlarını etkileyebilecek eğilimleri ve kalıpları belirlemek için farklı veri kaynaklarıyla çalışmakla görevlendirilebilirsiniz.

Veri analistlerinin bazı özel sorumlulukları şunları içerebilir:

• Çeşitli kaynaklardan veri toplama, temizleme ve düzenleme
• Tableau gibi bir yazılım kullanarak verilerdeki eğilimleri ve kalıpları belirlemek için istatistiksel analiz yapma
• Verileri görselleştirmek ve içgörüleri paydaşlara iletmek için raporlar ve panolar oluşturma
• Süreç iyileştirme alanlarının belirlenmesi ve paydaşlara veriye dayalı önerilerde bulunulması
• Veri analizini desteklemek için veritabanlarının ve veri sistemlerinin geliştirilmesi ve sürdürülmesi
• Veri analizi ve görselleştirmedeki en son trendler ve gelişmelerden haberdar olmak.

Şimdi, işler biraz daha karmaşık hale geliyor.

Veri bilimci : Veri bilimcisi olmak, karmaşık veri kümelerini analiz etmeyi, tahmine dayalı modeller geliştirmeyi ve verilerden içgörü çıkarmayı içerir.

Veri analizlerine dayalı olarak içgörüler ve öneriler sağlamak için farklı departmanlardaki paydaşlarla yakın bir şekilde çalışırlar.

Veri bilimcilerin bazı özel sorumlulukları şunları içerir:

• Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için keşifsel veri analizi yapmak
• İstatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak tahmine dayalı modeller geliştirme
• Tahmin doğruluğunu iyileştirmek için makine öğrenimi modelleri oluşturma ve test etme
• İş sorunlarına veri odaklı çözümler bulmak için problem çözme becerilerini ve iş zekasını kullanma
• Karmaşık bulguların ve tavsiyelerin teknik olmayan paydaşlara iletilmesi
• Veri odaklı çözümler oluşturmak ve dağıtmak için veri mühendisleri ve yazılım geliştiricilerle işbirliği yapmak

Sonraki iki bölümde, iki meslek için gelecekteki iş beklentilerine ve maaş beklentilerine bir göz atacağız .

Kariyer Yolu: Veri Bilimcisi

İş Beklentileri

Sektörlerdeki kuruluşlar artan miktarlarda veri toplamaya ve analiz etmeye devam ederken, 2023'te veri bilimcileri için iş görünümü çok umut verici.

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu'na (BLS) göre, veri bilimcilerin istihdamının 2021'den 2031'e kadar %36 artacağı tahmin ediliyor ki bu, diğer mesleklere kıyasla ortalamanın çok üzerinde. Bu alandaki iş fırsatları, her büyüklükteki kuruluşta karar vermeyi yönlendirmek için artan veri ve analitik kullanımından kaynaklanmaktadır.

Maaş ve Tazminat

Veri bilimcileri, büyük veri kümeleriyle çalışmak ve ham verileri işlemek için gereken gelişmiş becerileri ve uzmanlığı yansıtacak şekilde, veri analistlerine kıyasla genellikle daha yüksek oranda tazmin edilir.

Glassdoor'a göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri bilimcilerinin ulusal ortalama maaşı yılda yaklaşık 103.000 dolar . Birçok kuruluş ayrıca veri bilimcileri için ikramiyeler, öz sermaye ve sağlık sigortası ve ücretli izin gibi diğer avantajlar gibi çeşitli ek tazminat biçimleri sunar.

Lütfen tazminatın konuma, sektöre ve yılların deneyimine bağlı olarak büyük ölçüde değişebileceğini unutmayın.

Kariyer Yolu: Veri Analisti

İş Beklentileri

BLS'ye göre, yönetim analistlerinin istihdamının (veri analisti kariyerlerini içerir) 2020'den 2030'a kadar %11 oranında artması bekleniyor . Veri bilimcileri gibi, veri analistleri için iş görünümü öngörülebilir gelecek için çok olumlu.

Maaş ve Tazminat

Veri analistleri için tazminat, deneyim, sektör ve konum gibi faktörlere göre değişebilir. Giriş seviyesindeki veri analistleri genellikle daha düşük maaş alırlar, zaman içinde becerileri ve uzmanlıkları geliştikçe maaşlarının artmasını bekleyebilirler.

Glassdoor'a göre maaş açısından, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri analisti pozisyonları için ulusal ortalama yılda yaklaşık 65.850 dolar .

Hem veri bilimcileri hem de veri analistleri için iş beklentileri ve tazminat çok umut vericidir, ancak hangi kariyerin sizin için doğru olduğuna nasıl karar verebilirsiniz? Bir sonraki bölümde dikkate alınması gereken faktörlere bir göz atacağız.

Sizin İçin Doğru Yolu Seçmek

Hangi kariyer yolunun sizin için doğru olduğuna karar vermek göz korkutucu gelebilir, ancak bunu bu harika veri dünyasını keşfetmek için heyecan verici bir fırsat olarak düşünün!

İki alan ilk bakışta benzer görünebilir ve bir bakıma öyledir, ancak farklı beceriler gerektirir ve benzersiz kariyer yolları sunar.

Doğru bilgi ve yönlendirme ile becerileriniz, ilgi alanlarınız ve kariyer hedeflerinize en uygun yolu seçebilirsiniz.

Bu bölümde, bu kararda ilerlemenize ve sizin için doğru yolu seçmenize yardımcı olacak bazı ipuçları ve içgörüler sağlayacağız.

Dikkate alınacak faktörler

Veri bilimi veya veri analizi alanında bir kariyer düşünürken becerileriniz, ilgi alanlarınız ve kariyer hedeflerinizi düşünmek önemlidir.

Göz önünde bulundurulması gereken bazı özel faktörler şunlardır:

1. Teknik beceriler : Veri bilimcileri genellikle programlama, makine öğrenimi ve büyük veri teknolojileri gibi daha gelişmiş teknik beceriler gerektirir. Ham verilerle çalışmaktan hoşlanıyorsanız ve Python ve R gibi programlama dillerinin temellerini anlıyorsanız, veri bilimcisi olarak kariyer yapmak sizin için uygun olabilir. Veri analistleri ise daha çok istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve Excel becerilerine odaklanabilir.
2. Eğitim ve arka plan : Veri bilimcileri genellikle bilgisayar bilimi, istatistik veya matematik gibi alanlarda ileri derecelere sahiptir. Veri analistleri işletme, ekonomi veya istatistik gibi alanlarda derecelere sahip olabilir, ancak daha önce hiç deneyime sahip olmadan çok çeşitli geçmişlerden gelebilirler.
3. Roller ve sorumluluklar : Veri bilimcileri genellikle tahmine dayalı modeller geliştirmek veya makine öğrenimi algoritmaları oluşturmak gibi daha stratejik ve karmaşık girişimlerden sorumludur. Veri analisti rolleri, daha çok günlük operasyonlara odaklanır ve paydaşlara içgörü sağlar.
4. İş görünümü ve maaş: Hem veri bilimcilerin hem de veri analistlerinin güçlü iş beklentileri ve rekabetçi maaşları vardır, ancak belirli iş görünümü ve maaş sektöre, konuma ve yılların deneyimine bağlı olarak değişebilir.

Belirli rolleri daha iyi anlamak için mentorlardan tavsiye almak veya her alandaki profesyonellerle ağ kurmak iyi bir fikirdir.

Nihayetinde, sizin için doğru yol, bireysel hedeflerinize ve özlemlerinize inecektir.

Şimdi, veri becerileriyle ilgili harika bir şey, çoğu sektörde uygulanabilmeleridir, onlara bir göz atalım.

Hangi Sektörlerin Nitelikli Veri Uzmanlarına İhtiyacı Var?

Veri bilimi ve veri analitiği alanı, çok çeşitli endüstrilerde ve şirket türlerinde yüksek talep görmektedir.

Aşağıda, hem veri bilimcileri hem de veri analistlerini yaygın olarak istihdam eden bazı sektör örnekleri verilmiştir:

• Finans ve Bankacılık: Finans ve bankacılık sektörü, eğilimleri belirlemek, riski değerlendirmek ve bilinçli iş kararları almak için büyük ölçüde veri analitiğine güvenir. İş analistleri yüksek talep görüyor.
• Sağlık: Sağlık kuruluşları, hasta sonuçlarını iyileştirmek, kaynakları yönetmek ve tıbbi araştırmalarda yeniliği desteklemek için veri bilimi ve veri analitiğini kullanır.
• E-ticaret: E-ticaret şirketleri, pazarlama ve satış stratejilerini iyileştirmek için müşterilerinin davranışlarını, tercihlerini ve satın alma alışkanlıklarını daha iyi anlamak için veri analitiği kullanır.
• Pazarlama ve Reklamcılık: Pazarlama ve reklam firmaları, kampanyalarının etkinliğini ölçmek, hedef kitleleri belirlemek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için veri analitiği kullanır. Bu alanda çok sayıda iş ilanı var ve işe alım yöneticileri her zaman yeni yetenekler arıyor.
• Teknoloji: Teknoloji şirketleri, yeni ürünler ve hizmetler geliştirmek, kullanıcı deneyimlerini iyileştirmek, gerçek dünya çözümleri bulmak ve yenilik ve büyüme alanlarını belirlemek için veri bilimi ve veri analitiğini kullanır.

Veri bilimi ve veri analitiği, iş kararlarını yönlendirmek, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve rekabet avantajı elde etmek için çok büyük miktarda veriyi yorumlayan çok çeşitli sektörlerde kritik işlevlerdir.

Yeni başlayanlar, büyük şirketler, danışmanlık firmaları ve devlet kurumları dahil olmak üzere farklı şirket türlerinde istihdam fırsatları vardır.

Veri uzmanlarına dayanan çeşitli sektörleri ve şirket türlerini anlamak, bu alanlarda başarılı kariyerler oluşturmak isteyen bireyler için çok önemlidir.

Her iki alanın da gelişmekte olduğunu ve dikkate değer yeni ortaya çıkan eğilimlerin olduğunu not etmek de önemlidir.

Gelişen Trendler – Veri İşlerinin Geleceği

Sektör türlerine ek olarak, iki alanın manzarasını değiştiren veri bilimi ve veri analitiğinde ortaya çıkan trendleri göz önünde bulundurun.

Veri bilimi ve veri analitiğinin geleceğini şekillendiren bazı güncel trendler şunlardır:

1. Yapay zeka ve makine öğrenimi : Yapay zeka ve makine öğrenimi, veri işlemeyi otomatikleştirmek, kalıpları belirlemek ve tahminler yapmak için veri bilimi ve veri analitiğinde giderek daha fazla kullanılıyor. Bu teknolojiler, sağlık hizmetlerinden finansa ve pazarlamaya kadar endüstrilerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
2. Bulut bilişim: Bulut bilişim, büyük miktarda veriyi depolamayı, yönetmeyi ve analiz etmeyi daha kolay ve daha uygun maliyetli hale getirdi. Bulut altyapısı ve teknolojisi gelişmeye devam ederken, bulut tabanlı veri analitiğinin ve makine öğreniminin daha yaygın hale gelmesi bekleniyor.
3. Veri etiği ve mahremiyeti: Giderek daha fazla veri toplanıp analiz edildikçe, veri etiği ve mahremiyet konusundaki endişeler ön plana çıkmıştır. Veri bilimcileri ve analistlerinden, verilerin etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamaları ve hassas verileri korumak için önlemler almaları isteniyor.
4. Nesnelerin İnterneti (IoT): IoT, verileri toplayan ve paylaşan birbirine bağlı cihazlar ve sensörler ağını ifade eder. IoT teknolojisinin giderek daha fazla benimsenmesiyle birlikte, bu cihazlar tarafından üretilen çok büyük miktarda veriyi yönetebilen ve analiz edebilen veri bilimcileri ve analistlere olan ihtiyaç artıyor.
5. Doğal dil işleme (NLP) : NLP , doğal dili kullanan insanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka dalıdır . NLP teknolojisi geliştikçe, özellikle duygu analizi ve chatbot geliştirme gibi alanlarda veri analitiği üzerinde önemli bir etkiye sahip olması bekleniyor.

Veri bilimi ve veri analitiğinde ortaya çıkan trendlerle güncel kalarak, bu alanlardaki profesyoneller başarı için kendilerini daha iyi konumlandırabilir ve bu hızlı tempolu ve sürekli gelişen sektörde eğrinin önünde kalabilirler. En son veri trendlerinden haberdar olmak için LinkedIn

sayfamızı kontrol ettiğinizden emin olun .

Alt çizgi

Veri dünyasında, hem veri bilimcileri hem de veri analistleri, bir işletmede tam zamanlı önemli roller oynarlar. İkisi arasında benzerlikler olsa da, sorumluluklar ve gerekli beceriler açısından belirgin farklılıklara sahiptirler.

Veri analistleri, SQL, R veya Python programlama dilleri, veri görselleştirme araçları ve istatistiksel analiz kullanarak somut iş sorunlarını çözmek için öncelikle yapılandırılmış verilerle çalışmaya odaklanır. Kuruluşların eğilimleri belirlemesine ve verilerden içgörüler elde etmesine yardımcı olurlar.

Öte yandan, veri bilimcileri daha çok makineleri programlama, sistemleri optimize etme ve kullanılabilir verileri toplamak için çerçeveler ve algoritmalar oluşturma ile ilgilenirler. Birincil görevleri, veri toplamak ve veriye dayalı sağlam çözümler tasarlamaktır.

Her iki görev tanımı da büyük veri alanında çalışırken, doğru yolu belirlemek ilgi alanlarınıza, becerilerinize ve kariyer hedeflerinize bağlıdır. Hangi yolu seçerseniz seçin, hem veri bilimcileri hem de veri analistleri talep gören kariyerlerdir ve bu da onları verilerle çalışmak isteyenler için heyecan verici ve ödüllendirici bir seçenek haline getirir.

Favori veri analizi araçlarımızdan biri hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki videomuzu izleyin.

İş avınızda bol şanslar!

Veri alanında bir kariyer konusunda hâlâ emin değilseniz, suyu test edin ve .