Büyük veri olarak bilinen veri hacmi , yetenekli veri bilimi profesyonellerine olan talebin artmasına neden oldu. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, veri bilimcilerinin istihdamının 2029’a kadar yüzde 15 artması bekliyor. Bu, tüm meslekler için yüzde dörtlük ortalamadan çok daha hızlı. Yine de, büyük verinin gücünden yararlanma için veri bilimcisi olmak gerekmiyor.
Veri bilimi ve iş dünyasındaki önemi
Verilere erişimi olan herkes faydalarından yararlanabiliyor. Veri bilimi, davranışlar ve süreçler hakkında bilgi edinme konusunda önemli. Büyük miktarda bilgiyi hızlı ve verimli bir şekilde işleyen algoritmalar yazmak da bunlardan biri. Hassas verilerin güvenliğini ve gizliliğini artırmak ve veri odaklı karar almaya rehberlik etmek için kullanılabiliyor.
Veri eksikliğinin olmadığı bir iş dünyasında, bunlardan nasıl anlam çıkarılacağını, bunlarda gezinmek için kullanılan terminolojiyi ve olumlu bir etki yaratmak için bunları nasıl değerlendireceğinizi bilmek kariyerinizde paha biçilmez araçlar olabiliyor. Veri bilimi, anlam çıkarmak ve analiz etmek için veri kümelerini oluşturma, temizleme ve yapılandırma sürecidir. Verileri analiz etme ve yorumlama eylemi olan veri analitiği ile karıştırılmamalıdır. Bu süreçler birçok benzerliğe sahiptir ve her ikisi de iş yerinde değerlidir.
Veri bilimcileri büyük verileri toplama ve analiz etme için SQL ve R kodlama dillerinde algoritmalar yazıyor. Doğru şekilde tasarlanıp kapsamlı bir şekilde test edildiğinde, algoritmalar insanların kaçırdığı bilgileri veya eğilimleri yakalayabiliyor. Ayrıca veri toplama ve analiz etme süreçlerini önemli ölçüde hızlandırabilirler. Örneğin, MIT’deki araştırmacılar tarafından oluşturulan bir algoritma, MRI taramaları gibi 3B tıbbi görüntüleri inceliyor. BUnlar arasındaki farkları bir insandan bin kat daha hızlı tespit etmek için kullanılabiliyor. Bu tasarruf edilen zaman sayesinde doktorlar, taramalarda ortaya çıkan acil sorunlara yanıt verebiliyor. Böylelikle potansiyel olarak hastaların hayatlarını kurtarabiliyor.
Müşterilerinizle ilgili veriler, alışkanlıkları, demografik özellikleri, tercihleri, istekleri ve daha fazlası hakkında ayrıntılar ortaya çıkarabiliyor. Müşteri verilerinin bu kadar çok potansiyel kaynağı varken, veri biliminin temel anlayışı, anlamlandırmaya yardımcı olabiliyor.
Örneğin, bir müşteri web sitenizi veya fiziksel mağazanızı her ziyaret ettiğinde, onun hakkında veri toplayabilirsiniz. Her kaynaktan gelen verilerin doğru olduğundan emin olmalısınız. Daha sonra, bunları veri toplama adı verilen bir süreçte birleştirmeniz gerekir . Bu, bir müşterinin e-posta adresini kredi kartı bilgileri, sosyal medya hesapları, satın alma kimlikleriyle eşleştirmeyi içerebiliyor. Verileri bir araya getirerek sonuçlar çıkarabilir ve davranışlarındaki eğilimleri belirleyebilirsiniz.
