Veri Bilimci ve Veri Analistinin Farklılıkları Nelerdir?

“Veri, yeni petroldür” sözü son yıllarda çok karşımıza çıkmakta. Ancak ham petrol gibi veri işlenmediği sürece bir değer taşımaz. Bu nedenle; şirketlerin, devletlerin, bireylerin karar alma süreçleri hatta çay sohbetlerimiz bile veriye dayanıyor. İşte bu noktada oluşan ihtiyaç kapsamında iki meslek grubu orata çıkıyor: Veri Bilimci ve Veri Analisti. Bu yazıda, bu iki rolün benzerliklerini ve farklılıklarını detaylı bir şekilde inceleyeceğiz. Böylece hangi mesleğin size uygun olduğuna karar verebilir ve Miuul’un Veri Bilimi ile Ver Analizi eğitimlerinden birine gönül rahatlığı ile kayıt olabilirsiniz.

Veri Bilimciler; büyük veriyi analiz ederek geleceğe yönelik tahminler ya da sınıflandırmalar yapar ve bu tahminleri ile veriyi karar alma motoruna dönüştürürler. Genel olarak veri bilimciler;

• Veriyi çeker, temizler ve analiz eder,
• İstatistiki modellemeler ve hipotez testleri uygular,
• Makine öğrenmesi algoritmaları ile öngörüler üretir,
• Bu öngörüleri bir ürün veya iş stratejisine entegre eder.

Ayrıca, Veri Bilimci'lerden sadece model kurması değil, veri hikayesi oluşturması, karar destek süreçlerine yön vermesi, aynı zamanda teknik açıklamaları iş ekiplerine sadeleştirerek sunması beklenir. Bu sebeple hem teknik hem de iletişim becerileri gelişmiş bireylerdir. 

Veri Analistleri, kurumların mevcut verilerini anlamlı hale getirerek yöneticilerin doğru kararlar almasına yardımcı olurlar. Veriyi analiz eder, raporlar ve öne çıkan eğilimleri yorumlarlar. Genellikle Excel, SQL, Python ve Power BI gibi araçları kullanarak;

• Mevcut performansın değerlendirilmesini sağlar,
• Raporlama ile karar vericilere ışık tutar,
• İş birimlerinin günlük operasyonel sorularına hızlı veri destekli cevaplar üretirler.

Bir Veri Analistinin temel amacı verileri doğru bir şekilde analiz ederek ve aynı zamanda raporlayarak karar alma sürecini desteklemektir.  Veri Analisti pozisyonları özellikle Pazarlama, Finans, İnsan Kaynakları ve Planlama gibi departmanlarda kritik rol oynar. Teknik ekipten bağımsız çalışabilecek seviyede analitik yetkinliğe sahip olmaları beklenir. Stratejik düşünme kabiliyeti ile teknik becerilerini dengeli şekilde kullanan Veri Analistleri, çoğunlukla mevcut durumu anlamak ve raporlamak üzerine yoğunlaşırlar.

Kısaca Fark: Ne Olduğunu Anlamak mı, Ne Olacağını Tahmin Etmek mi?

Bu iki rol arasındaki temel farkı şu şekilde özetleyebiliriz:

• Veri Bilimci, verilerle çalışarak modeller kurar ve gelecekte neler olabileceğini tahmin etmeye çalışır. Onun sorusu, “Ne olacak?”tır.
• Veri Analisti, geçmiş ve mevcut verileri analiz eder, raporlar ve karar süreçlerini destekler. Odak noktası, “Ne oldu?” ve “Şu an ne oluyor?” sorularını cevaplamaktır.

Her iki meslek de veri odaklı karar almanın temel taşlarıdır. Ancak teknik yetkinlik seviyesi, kullanılan araçlar ve problem çözümündeki yaklaşımlar açısından birbirlerinden ayrılırlar.

Eğer siz de tahmine dayalı modeller kurmak, makine öğrenmesi algoritmalarıyla projeler geliştirmek istiyorsanız Veri Bilimi Bootcamp'i tam size göre. 

Miuul Data Scientist Bootcamp Detaylı Bilgi için Tıklayın.

Eğer verileri hedefli şekilde analiz etmek, güçlü raporlar oluşturmak ve iş kararlarına yön vermek ilginizi çekiyorsa Veri Analizi Bootcamp sizin için harika bir başlangıç noktası olabilir.

Miuul Data Analytics Bootcamp Detaylı Bilgi için Tıklayın.

Hangi yolu seçerseniz seçin, Miuul’un uzman kadrosu ve uygulamalı eğitim programlarıyla bu yolculukta güçlü bir temel atabilirsiniz. Şimdi karar zamanı!