Veri Bilimi… 2020’de devam etmek ya da etmemek ????

Çok büyük miktarda verinin üretildiği bir dünyada yaşıyoruz ve Veri Bilimi, istatistiksel, analitik ve görselleştirme araçlarını kullanarak bu verileri dikkatli bir şekilde ele almamıza yardımcı olan bir teknolojidir. Bugün Veri Bilimi, çeşitli insanlar ve ilgi grupları arasında bir vızıltı yarattı. Birçok insan, Veri Bilimcisi olmanın gerçek anlamının veya Veri Biliminin ne olduğunu bile bilmiyor???

Veri Biliminin derin kavramlarına derinlemesine dalmadan veya uygun araştırma yapmadan insanlardan farklı anlamlar duymak şok edici. Veri Biliminin ve bir Veri Bilimcisinin işinin gerçek anlamı, verileri daha hızlı ve çok zaman alan bir şekilde çıkarmak, analiz etmek, görselleştirmek ve depolamaktır. Depolanan bu veriler daha sonra, ister satışla ilgili ister işle ilgili olsun, bir kuruluşta neler olup bittiğine dair belirli içgörüler oluşturmak için kullanılır.

Gelişmekte olan bu alanı öğrenmek için üç temel gereksinim matematik, istatistik ve bilgisayar bilimi bilgisidir, yani programlama dilleri bilgisi, veri tabanı yönetim yazılımı vb. Bilim adamları ve birçok aday bu nedenle aktif olarak bu pozisyon için başvuruyor. Ancak bir avantajın olduğu yerde bir dezavantajın da olduğu gerçeğini unutmayın. Bu, anlamsal olarak Veri Bilimi alanına uyar. Şimdi bu alanın artılarını ve eksilerini tartışalım.

Veri biliminde artılar ve eksiler

Veri biliminde artılar ve eksiler

Avantajlar

  • Yüksek talep: Evet, bu alan şu anda yüksek talep görüyor ve daha önce tartıştığımız gibi, hem gençler hem de yaşlılar Veri Bilimi alanında kariyer değiştiriyor. Günümüzde durum şu ki, farklı eğitimlere veya başka ilgi alanlarına sahip kişiler, kuruluşların sağladığı büyük ödül nedeniyle Veri Bilimcisi oluyor. Veri Biliminin 2036 yılına kadar 11,5 milyon iş yaratacağı tahmin ediliyor. Yani bu sektör doğası gereği çok istihdam edilebilir diyebiliriz. Ayrıca, bir veri bilimcisi yılda ortalama INR 30 ila 40 Lakh kazanır.
  • Pozisyonda bolluk: Tartışıldığı gibi, bu endüstri doğası gereği yüksek oranda istihdam edilebilir, bu nedenle harika işler bulmak için çok sayıda fırsat var.
  • Doygunluk diğer bilişim sektörlerine göre daha azdır: Bir kişinin Veri Bilimcisi olmak için gerekli becerilere sahip olması gerektiğinden, kremalı adayları işe almak için şirketlerde her zaman bir yığın boş pozisyon vardır.
  • Doğada çok yönlü: Sağlık, ticari bilgi, tarım, e-ticaret ve daha pek çok alanda dünyanın her sektöründe bu alanın yaygın olarak benimsenmesi nedeniyle. Büyük miktarda veri akışının olduğu her yerde, anlamlı içgörüler üretmek için veri bilimcilere ihtiyacımız var.
  • Verilerin yorumlanması ve görselleştirilmesi kolaylaşır: Bunun nedeni, bir veri bilimciye veri verildiğinde, o belirli verileri Python, R, Scala ve daha birçok programlama dili becerilerini kullanarak analiz etmesidir. Bu programlama dilleri, analiz ve görselleştirme kısmını kendileri gerçekleştiren kütüphaneler oluşturmuştur. Verileri sisteme girmemiz ve birkaç kod çalıştırmamız yeterli.
  • saygın bir iş: Bu veri bilimcileri, verileri sıfırdan analiz etmek için gereken süreyi azaltmaya yardımcı olduklarından, bir veri bilimcinin işi büyük saygı görüyor. Bir Veri Bilimcisinin bir organizasyondaki konumu ve imajı çok prestijlidir.
  • Bir sağlık kurtarıcısı olduğu kanıtlanmıştır: Veri Bilimi, sonuçları hızlı bir şekilde tahmin etme ve verileri daha iyi anlama becerisiyle sağlık alanında kendini kanıtlamıştır. Hem kötü huylu hem de iyi huylu kanserlerin erken aşamada tespit edilmesini kolaylaştırdı. Ayrıca bu alan, doktorlar ve araştırmacılar için hayatı kolaylaştırmak için sağlık alanındaki diğer alanlar tarafından geniş çapta kabul görmektedir.
  Perakende ortamını değiştirecek teknolojik gelişmeler

Eksileri

  • Kapsamlı alan bilgisi gerektirir: Çok geniş bir alan olan ve farklı konuları tek bir platformda birleştiren bu alanda uzman olmak için gereken beceriler çok ağırdır ve titiz bir özveri ve daha fazlasını keşfetme güdüsü gerektirir.
  • Bu alanda uzmanlaşmak neredeyse imkansız: Belirtildiği gibi, bu çalışma alanı Matematik, İstatistik ve Bilgisayar Bilimi gibi çeşitli konuların bir birleşimidir, bu nedenle tüm bunları eksiksiz bir derinlemesine bilgi ile öğrenmek neredeyse imkansızdır.

Çözüm

Yukarıda tartışılan şeyleri akılda tutarak, artıların eksilere ağır bastığı sonucuna varılabilir, bu nedenle matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerinde iyi bilgiliyse veri bilimi alanına girilmelidir. Ayrıca bu alan, başta havacılık, otomotiv, tarım ve sağlık sektörleri olmak üzere önümüzdeki yıllarda daha fazla işçi istihdam edecek. Bu alanda zirvelere ulaşabiliyorsanız, kariyerinize bir Veri Bilimcisi olarak başlayın.