Veri Biliminin Geleceği: Kariyer İmkanları ve Endüstri Trendleri

Veri bilimi alanındaki gelişmeler hızla devam etmekte, doğru orantılı olarak da talepler hızla artmakta ve birçok fırsatı da beraberinde getirmektedir. Veri bilimi, tüm dünyada en çok aranan meslek gruplarından biridir; çünkü veri değerlidir, kurumlar doğru planlanmış ve kurgulanmış verilerden kendi taraflarına çok fazla değer üretebilirler. Bu bilgiler sayesinde rakip firmalara karşı büyük avantajlar elde edebilir, trendleri doğru takip edebilir ve gelecekteki oluşumlara şimdiden hazır olabilirler.

Veri bilimi, teknolojik yenilikler ve pazar olgunlaşması ile birlikte gelişmektedir. Daha önceleri istatistikçi, aktüerya gibi unvanlar veri bilimcisi unvanından önce geliyordu. Bununla birlikte, veri bilimcisinin gelecekteki rolünün nasıl değişeceği konusunda bazı belirsizlikler de söz konusudur doğal olarak. Bu zorluklardan en önemlisi, sektörde veri bilimciler için yüksek talep olmasına rağmen, bu iş için gerekliliklerin net bir şekilde ortaya konulamamasıdır.

Veri biliminin tarihi

Veri biliminin geleceğini anlamak için önce tarihini anlamanız gerekir. Veri biliminin kökleri, akademisyen John Tukey'in 1985'te ilk kez tanıttığı veri analizine kadar gider.

1998 yılına gelindiğinde, bazı akademisyenler veri biliminin kendi disiplini haline gelmesi için çağrıda bulundular. Verilerin nasıl işlendiğini tanımlayan yeni terimler de ortaya çıktı. Günümüzde artık hemen hemen herkes tarafından bilinen 'veri madenciliği' ifadesi bu zamanda kullanılmaya başlanmıştır.

2002 yılına gelindiğinde, Veri Bilimi ve Teknoloji Komitesi'nin resmi olarak Veri Bilimi Dergisi'ni başlatmasıyla, veri bilimi resmen bir disiplin haline gelmiştir. 2008 civarında, veri bilimi çoğunlukla akademik bir arayıştan ana akım bir mesleğe geçmiş ve veri bilimcileri için işler o zamandan beri katlanarak büyümeye devam etmiştir.

Veri bilimi nedir?

Günümüzün endüstri profesyonelleri tarafından tanımlandığı şekliyle veri bilimi, iş kararlarını şekillendirmek ve müşteriye yönelik yeni ürünler yaratmak için verilerin incelenmesi ve kullanılmasıdır.

Veri bilimcileri eldeki verilerden yeni içgörüler bulmak için veri analitiğinden yararlanırlar. Geçmişteki eğilimlere dayalı olarak gelecekteki müşteri veya pazar davranışını tahmin etmek için genellikle gelişmiş makine öğrenimi modelleriyle çalışırlar.

İşletmelerin veri bilimcilerinden elde etmesini istedikleri nihai hedefler muhtemelen değişmeyecektir. Ancak veri bilimcilerinin bu hedeflere ulaşma yöntemleri ve hızı, önümüzdeki yıllarda büyük ihtimalle önemli değişikliklere uğrayacaktır.

Veri biliminin bir geleceği var mı?

Uzmanlar, günümüz bir veri bilimcisinin işinin %80’nden fazlasının sadece verileri analiz için hazırlamak olduğunu söylüyorlar. Artık teknoloji sağlayıcıları, görevleri ve soyut verileri düşük kodlu veya kodsuz ortamlara otomatik olarak aktaran platformlar geliştirdikleri için potansiyel olarak veri bilimcileri tarafından yapılması gereken çalışmaların çoğu bu platformlar tarafından otomatik olarak yapılabilmektedir. Ancak ne olursa olsun verinin doğru analiz edilmesi ve farklı durumlarda doğru yorumlanabilmesi için uzman veri bilimcilerine her zaman ihtiyaç olacaktır.

Yapay zeka ve otomasyon, veri bilimcilerinin yerini alabilir mi?

Yapay zekanın geleceğini tahmin etmek için, onun geçmişini anlamak gerekir. Veri biliminin en eski alanı - analitik veya stokastik - olasılık teorisini ve analizini programlamaya dahil etti. R dili, geçmişi Fortran'a kadar giden iki eski analitik paketi olan SASS ve SRS'nin açık kaynak eşdeğeri olarak ortaya çıktı. Python'un benzer paketleri dahil etmesi, onu veri analizinin sonuçlarını diğer bileşenlerle birleştirmek için başvurulan en önemli dil haline getirdi.

Bunlar, Alteryx veya Microsoft BI gibi programlama deneyimi ihtiyacını azaltan, (ancak bu paketlerin nasıl çalıştığını ve analizi nasıl yaptığını bilmek için yeterli istatistik bilgisine de sahip olunması gereken) görsel işlem araçlarının ortaya çıkmasını sağladı. Bunlar dikkate alındığında özel bir veri bilimcisi olma fikri ortadan kalkacak olsa da konu-uzman analistlerine duyulan ihtiyaç her zaman devam edecektir.

Öte yandan, daha üst düzey bir matematik anlayışı gerektiren makine öğrenimi alanının veri bilimi alanının dışına çıktığı düşünülebilir. Bu, programatik nöronların konuşma oluşturabilme, görüntü tanımlayabilme, bağlamsal sınıflandırma ve benzer alanlar gibi görevleri yerine getirebildiği bilişsel bilim alanına girer.

Kariyer imkânları ve trendler

Veri bilimi kariyeri, veri uzmanı olmaktan ürün veya mühendislikte uzmanlaşmaya kadar çok sayıda farklı disiplinde olabilir.

Trend 1: Uzmanlaşma

Uzmanlaşmak, bir veri bilimciyi hizmet verdiği kurumda vazgeçilmez hale getirebilir. Uzmanlıklar, finansal hizmetler veya imalat gibi belirli bir sektörde veya belirli bir veri beceri setinde olabilir. Veri analizi, mimari, görselleştirme ve veritabanı yönetimi, sektörde en çok talep edilen temel uzmanlıklardır.

Trend 2: İş Zekası (BI) becerilerini kullanmak

Veri bilimi genellikle iş zekasının (BI) kardeşi olarak düşünülür. Ancak bu, BI becerilerinizi geride bırakmak anlamına gelmez - gerçekten istediğiniz veri bilimcisi rolüne ulaşmakta İş Zekası deneyiminiz ve uzmanlığınız fark yaratabilir.

İyi sunum oluşturabilmek, veri bilimine uzak diğer kişilere elde ettiğiniz içgörüleri açıklamak için çok önemlidir. Trendlerin ve fırsatların net bir şekilde görselleştirilmesi ve tanımlanması yapılmadan, veri analitiği yoluyla elde ettiğiniz temel bilgilerin hedef kitleniz tarafından anlaşılması çok kolay olmayabilir.

Trend 3:  Uygulamalı öğrenmek ve teknolojiyi takip etmek

Veri bilimi alanında yüksek lisans eğitimi almak size geniş bir beceri seti kazandıracaktır ve uzmanlığınızı potansiyel işverenlere kanıtlayacaktır. Kariyerinize devam ederken, çeşitli programlama dilleri ve araçlarına hakim olmanız önemlidir. Tek bir teknolojiyi veya platformu öğrenmenin bir kariyer oluşturmak için yeterli olamayacağını bilmeniz gerekir - birden fazla ve gelişmekte olan modelleme programları, veritabanı teknolojileri ve veri yönetimi konusunda bilgi sahibi olmanız gerekir.

Geleceğin endüstri trendleri

Küresel veri depolamanın 2025'te 45 zettabayttan 175 zettabayta çıkacağı göz önüne alındığında, şirketlerin birlikte çalıştıkları verilerin tam hacmini ve karmaşıklığını idare edebilecek uzmanlığa sahip daha fazla veri bilimcisine ihtiyacı olacaktır.

İşte üç etkili endüstri trendi:

Trend 1: Python kullanımı artacak

Veri bilimcilerinin pek çok kodlama diliyle uğraşması gerekir, ancak Python muhtemelen diğerlerinden daha popüler hale gelecektir.

Python’ın mevcut ücretsiz veri bilimi kütüphanelerinin zenginliği nedeniyle popülaritesi artmaya devam etmektedir. Python ayrıca blok zinciri (blockchain) uygulamaları geliştirmek için de kullanılabilir ve yeni başlayanlar için de oldukça uygun bir programlama dilidir.

Trend 2: Uçtan uca yapay zeka çözümlerinin popülaritesi artacak

Şirketler, müşterilere birden fazla hizmet sunan yapay zeka (AI) çözümlerini giderek daha fazla tercih etmektedir. Bu nedenle, uçtan uca AI çözümlerinin popülaritesi artmaya devam edecektir. Yapay zeka girişimleri, müşterilerin büyük veri kümelerini temizlemesine ve veri öğrenme modelleri oluşturmasına ve diğer veri yönetimi görevlerini otomatikleştirmesine yardımcı olur.

Trend 3: Veri analitiği

Veri analitiği uzmanları, büyük veri kümelerinin üstesinden gelmek ve dijital dönüşümlere öncülük etmek için profesyonellere ihtiyaç duyan şirketler için yüksek oranda talep görecektir.

Veri Bilimi: Hala en önemli iş

Harvard Business Review'un veri biliminin 21. yüzyılın en önemli işi olduğunu ilan etmesinden bu yana uzun zaman geçti. O zamandan beri, veri bilimi alanı hala güçleniyor ve her zamankinden daha fazla fırsat sunuyor gibi görünüyor.

Hızla büyüyen veri bilimi alanına girmeyi düşünüyorsanız veya becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, bazı sertifika programlarına katılabilirsiniz. Deneyim ve mevcut becerilerin doğru kombinasyonu sizi başarıya götürecektir.