Veri Analisti (Data Analyst) ve Veri Bilimcisi (Data Scientist): Kimlerdir ve aralarındaki fark nedir?

Geçtiğimiz günlerde, 2024 yılında en çok talep görecek IT meslekleri hakkında bir makale yazdık. Veri uzmanlarının işgücü piyasasında büyük talep göreceğini fark ettik. Veri bilimcileri ve veri analistleri için çok sayıda boş pozisyon olacak. Ancak sorun şu ki, bu roller genellikle birbirine karıştırılıyor. Bugün bu rollerin görevleri, sorumlulukları ve becerileri hakkında konuşacağız. Kimin kim olduğunu öğrenelim. Belki bir veri analisti olmak veya Veri Bilimine geçmek istiyorsunuz. Neden olmasın, bu harika bir fikir!

Veri Analisti: Rolü, Becerileri ve Görevleri

Bir Data Analyst, verilerin değerli içgörülere dönüştürülmesinde kilit bir rol oynar. Bu, şirketlerin önemli kararlar almak için bilgileri anlamlı bir şekilde kullanmalarına yardımcı olan bir profesyoneldir. İnsanlar performansı değerlendirmek, gelişim için fırsatlar bulmak ve sorunları vurgulamak için ona gelir. O, işletmenin durumunu izleyen bir doktor gibidir. Sadece elinde termometre yerine çeşitli raporlar vardır. Veri analitiği hakkında birkaç makalemiz var. Onları mutlaka okuyun.

Veri analisti kimdir?

Veri analisti, bilgileri araştıran, toplayan ve analiz eden bir uzmandır. Çeşitli alanlarda çalışabilirler, örneğin:

Pazarlama alanında analistler, reklam kampanyalarının etkinliğini artırmak ve kârı yükseltmek için müşteri davranışlarını incelerler.
Finans sektöründe, bilinçli yatırım kararları almak için piyasa verilerini analiz ederler.
Perakendede veri analitiği, ürün çeşitliliğini ve lojistiği optimize etmeye yardımcı olur.
IT’de veri analistleri, SDLC’nin tüm aşamalarında yazılım geliştirmeye aktif olarak katılırlar.

Liste uzar gider, çünkü veri analitiği her iş segmentinde faydalıdır. Bu olmadan bir şirket kör bir kedi yavrusu gibidir – ne yapacağını ve nereye gideceğini bilemez. Ya da karanlık bir ormanda el feneri ve pusulası olmayan bir insan gibi. Artık bir veri analistinin ne olduğunu biliyorsunuz. Şimdi onların görevlerine geçelim.

Bir veri analisti ne iş yapar?

Analist bir dedektif ve araştırmacıdır. Bunlar onların temel sorumluluklarıdır:

Ekip ile işbirliği içinde veri analizinin hedeflerinin tanımlanması.
Bilgilerin toplanması, temizlenmesi ve hazırlanması.
Eğilimleri, anormallikleri ve kalıpları belirlemek için verilerin analiz edilmesi.
Sonuçların görselleştirilmesi (raporlar ve sunumlar).
Ürün ve süreçleri iyileştirmek için öneriler hazırlamak.
Teknik dokümantasyon ile çalışma.

Veri analisti çok ilginç ve sorumlukları olan bir meslektir. Bu tür uzmanların bir işletmenin başarılı olup olmayacağı üzerinde büyük etkisi vardır. Çünkü kararlar onların bulgularına ve raporlarına göre alınır. Bu rolü nasıl buldunuz?

Veri analistlerinin çalışmaları için bilmesi gerekenler

Genç bir Veri Analistinin yapabilmesi gereken her şeyi görmek istiyorsanız kurs programımıza göz atın. Gerekli bilgi ve becerilerin tam bir listesini içerir. Bazılarını burada listeleyeceğiz:

Veri analizinin ve istatistiğin temelleri.
BI araçları (Power BI, Tableau, Qlik Sense, QlikView, vb.) ile çalışma.
Temel metrikleri ve iş süreçlerini anlayın. Bir şirketin her zaman bir iş analisti olmayabilir ve onların işlerinin bir kısmını sizin yapmanız gerekebilir.
Veri toplama ve analizinin yanı sıra A/B testi için Python, SQL, Google Sheets ve Excel.
Yeterli düzeyde İngilizce.
Geliştirme metodolojileri (özellikle Scrum ve Agile).

Veri analistleri için sorumluluklar arasında aşağıdakiler yer almaktadır:

detaylara dikkat;
takım çalışması;
etkili iletişim;
zaman ve görev yönetimi;
sorumluluk;
sistemik düşünme.

Veri analitiği kurslarımızda sosyal beceriler, İngilizce ve istihdam dersleri içeren ayrı bir modül bulunmaktadır. Bu, ilk işinizi bulmak için önemlidir.

BT’de Veri Analisti: Kariyer Olanakları

BT’de bir veri analistinin kariyer yolu çok çeşitlidir. Kıdemli Veri Analisti veya Team Lead pozisyonuna yükselebilir, iş analitiğine, ürün analitiğine ve Veri Bilimine geçebilirsiniz. Serbest çalışan olun veya kendi kursunuzu açın. Paradan bahsedecek olursak, Ukrayna’da bir veri analistinin ortalama maaşı 1500 dolardır.

Ücretsiz çevrimiçi maratonumuzda kendinizi bir veri analisti olarak deneyin. Bu şekilde, bu işi sevip sevemeyeceğinizden emin olabilirsiniz. Veri bilimcisine geçelim.

Data Scientist: Kimdir ve Ne Yapabilmelidir?

Data Scientist – gelecekteki olayları tahmin eden modeller oluşturmak için gelişmiş istatistik ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan bir veri bilimcisidir. Programlama, matematik, istatistik ve iş bilgisinin kesiştiği noktada çalışmaktadır. Görevi, büyük ve karmaşık veri hacimlerini, kullanılabilecek anlaşılabilir ve etkili makine öğrenimi modellerine dönüştürmektir:

Piyasa trendlerinin tahmin edilmesi ve kredilendirmede risk değerlendirmesi.
Dolandırıcılık tespiti (siber güvenlik).
Kişiselleştirilmiş mal, içerik ve hizmet seçimleri için öneri algoritmalarının oluşturulması (çevrimiçi mağazalar ve akış hizmetleri).
Birden fazla faktöre dayalı karar verme.

Bir veri analisti, geçmişe dönük verileri inceleyerek işin buradaki ve şimdiki durumuna bakar. Bir Data Scientist, modellerinin yardımıyla geleceğe bakar. Satışları, trendleri ve belirli kararların sonuçlarını tahmin edebilirler. Biraz analiz, biraz bilim insanı ve %100 sihir.

Data Scientist: sorumlulukları

Bir veri bilimcinin çalışması, derinlemesine bilgi ve resmin tamamını görme yeteneği gerektirir. Ana görevleri şunları içerir:

Veri kalitesinin araştırılması, toplanması, temizlenmesi ve değerlendirilmesi.
Analiz ve tahmin için makine öğrenimi modelleri oluşturma.
Büyük ve karmaşık veri setleri ile çalışma.
Sonuçların sunumu için veri görselleştirme.
Ekip ve müşteriler için öneriler hazırlama.
Veri analizine dayalı yenilikçi ürün ve çözümlerin geliştirilmesine katılım.
Mevcut algoritmaların iyileştirilmesi.
Diğer profesyonelleri eğitmek ve onlara danışmanlık yapmak.

Gördüğünüz gibi, bir veri analisti ile bir veri bilimcisinin (Data Scientist’in) görevleri oldukça farklıdır.

Bir Data Scientist’in bilmesi ve yapabilmesi gerekenler

Data Scientist – geniş bir beceri yelpazesine sahip bir profesyonel. İşte işi için ihtiyacı olan şeyler:

İleri düzeyde istatistik ve matematik bilgisi.
Python ve R gibi programlama dillerinde yeterlilik.
Büyük veriyi görselleştirme ve işleme araçlarını kullanma deneyimi (örn. Hadoop ve Spark).
Makine öğrenimi yöntemleri ve uygulamaları hakkında bilgi.
SQL ve veritabanları.
İş süreçlerinin anlaşılması.
Kalkınma metodolojileri ve İngilizce dili.

Data Scientist mesleği için sosyal becerilerin geliştirilmesi de önemlidir. Liste, bir veri analisti durumunda olduğu gibi aynı olacaktır.

IT’de Data Scientist kariyer beklentileri

Bir Data Scientist, Senior Data Scientist, analitik başkanı ve Chief Data Officer gibi üst düzey pozisyonlara yükselebilir. Ya da bir niş seçebilir ve ilgilendikleri şeylerle çalışabilirler (örneğin, görüntüler ve metin veya siber güvenlik).

Bu, gelişim için büyük fırsatlar sunan popüler ve yüksek ücretli bir uzmanlık alanıdır. Veri, makine öğrenimi ve yapay zeka hayatımızda büyük bir öneme sahip olduğundan, bu tür profesyoneller için boş pozisyonların sayısı hızla artacaktır.

Data Analyst ve Data Scientist: Fark nedir ve hangi yön seçilmelidir?

Veri analisti ve veri bilimcisinin rollerini inceledikten sonra, her iki mesleğin de verilerle çalışmasına rağmen farklı yaklaşımlara ve görevlere sahip olduğu ortaya çıkıyor.

Bir veri analisti, işletmelerin burada ve şimdi karar vermelerine yardımcı olmak için mevcut bilgileri analiz etmeye odaklanır. Kalıpları ve eğilimleri bulmak için geçmiş verileri kullanırlar.

Bir Veri Bilimci, trendleri ve olayları tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları oluşturmaya odaklanır. Artık bir Veri Bilimcisi ile Veri Analisti arasındaki farkı biliyorsunuz.

Rakamlarla çalışmaktan etkileniyorsanız, işle ilgili sorulara somut yanıtlar bulmayı seviyorsanız ve rutin görevlerden korkmuyorsanız, analitiğe yönelin.

Matematik ve istatistiğin derinliklerine dalmaya meyilliyseniz, programlamayı ve tahmine dayalı modelleri seviyorsanız, Veri Bilimi sizin seçeneğinizdir. Yeni bir şeyler yaratmak, araştırma ve bilimle uğraşmak isteyenler için bir alan. Her iki ana dal da BT alanında geniş bir perspektif açmakta ve birçok fırsat sunmaktadır. Seçim sizin becerilerinize, isteklerinize ve ilgi alanlarınıza bağlıdır.

Bir kursumuz ve ücretsiz bir veri analitiği maratonumuz var. Ayrıca GoIT Neoversity’de uluslararası geçerliliği olan bir diploma ile Master of Science in Computer Science programımız var. Bu yüzden bize katıldığınızdan emin olun. Harika olacak!

Karar veremiyor musun?