Veriye Dayalı Veri Bilimci Olma Kararı Alalım

Merhaba veri kaynağının farkında olan insan!

Bu yazıyı okumaya başladığınıza göre her an yüksek miktarda veri üretildiği ve bu verinin hızlı bir şekilde anlamlı hale getirilmesi gerektiğinin farkındalığına sahipsin!

Eğlence platformlarından savunma sistemlerimize, sağlık sektöründen otomotiv sektörüne, turizmden e ticarete kadar her sektörde verinin gücüyle karar alma tüm hızıyla devam ediyor.

Homo Sapiens’ten Data Sapiens’e…
 

Öncelikle “Veri Bilimci” olma yoluna çıkmalı mıyım? Bu işin trendi ne? Sorularına bakıp Veri Bilimci olma kararını veriye dayalı yapalım! 

Sonra Veri Bilimi ve Veri Bilimci kavramlarına girelim…

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’nun (U.S. Bureau of Labor Statistics) 2024 yılına ait verilerine göre, veri bilimcilerin yıllık medyan maaşı 112.590 dolar (saatlik yaklaşık 54,13 dolar) olarak belirlenmiştir. Bu meslek için genellikle lisans düzeyinde bir eğitim yeterli görülmektedir ve ilgili bir işte önceki deneyim veya iş başı eğitimi gerekmemektedir.

 Farklı maaş veri platformlarının sunduğu bilgiler, veri bilimcilerin ortalama kazançları arasında belirli farklılıklar olduğunu ortaya koymaktadır. Örneğin, US Bureau of Labor Statistics (BLS) yıllık ortalama maaşı 108.020 $ olarak raporlarken, Indeed bu rakamı 125.633 $ olarak vermektedir. Glassdoor ve Zippia gibi diğer kaynaklarda da ortalama maaşlar sırasıyla 118.576 $ ve 106.104 $ olarak görülmektedir. Payscale ise daha düşük bir ortalama olan 101.337 $ değerini sunmaktadır. Bu farklar; deneyim düzeyi, eğitim seviyesi, coğrafi konum ve çalışılan sektör gibi etkenlerden kaynaklanmaktadır. Bu durum, veri bilimi alanındaki gelir potansiyelinin oldukça dinamik ve konuma göre değişken olduğunu göstermektedir.

Farklı maaş veri platformlarının sunduğu bilgiler, veri bilimcilerin ortalama kazançları arasında belirli farklılıklar olduğunu ortaya koymaktadır. Örneğin, US Bureau of Labor Statistics (BLS) yıllık ortalama maaşı 108.020 $ olarak raporlarken, Indeed bu rakamı 125.633 $ olarak vermektedir. Glassdoor ve Zippia gibi diğer kaynaklarda da ortalama maaşlar sırasıyla 118.576 $ ve 106.104 $ olarak görülmektedir. Payscale ise daha düşük bir ortalama olan 101.337 $ değerini sunmaktadır. Bu farklar; deneyim düzeyi, eğitim seviyesi, coğrafi konum ve çalışılan sektör gibi etkenlerden kaynaklanmaktadır. Bu durum, veri bilimi alanındaki gelir potansiyelinin oldukça dinamik ve konuma göre değişken olduğunu göstermektedir.

On yıl sonra aynı yerde yayınlanan yeni makalede, iş, işverenler ve işe alımcılar arasında her zamankinden daha fazla talep gördüğü açıklanıyor. AI iş dünyasında giderek daha popüler hale geliyor ve her boyuttaki ve konumdaki şirketler AI modelleri geliştirmek için veri bilimcilerine ihtiyaç duyduklarını düşünüyor. 2019'a kadar Indeed'de veri bilimcileri için yapılan ilanlar %256 arttı ve ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, veri biliminin 2029'a kadar hemen hemen her alandan daha fazla büyüme göreceğini öngörüyor . Aranan iş genellikle oldukça iyi ödeniyor; Kaliforniya'da deneyimli bir veri bilimcisinin ortalama maaşı 200.000 dolara yaklaşıyor.

Google Trends ile Veri Bilimi İlgi Trendi (01.01.2023-30.06.2025)

Grafikte görülen istikrarlı ilgi, veri biliminin sadece geçici bir trend değil, günümüzün ve geleceğin en stratejik alanlarından biri olduğunu göstermektedir. Dijital dönüşümün hızlandığı bu dönemde, veri bilimi alanına duyulan ilginin artarak devam etmesi; bu alanda kariyer yapmak isteyen bireyler için son derece umut verici bir tablo çizmektedir. Gerek akademik dünyada gerekse endüstride veri bilimi uzmanlarına olan ihtiyaç, önümüzdeki yıllarda daha da önem kazanacaktır.

Grafik, veriye dayalı teknolojilerin küresel ölçekte yaygınlaştığını ve özellikle bu bölgelerde yükselen bir dijital dönüşüm potansiyelinin bulunduğunu göstermektedir.

“data science” Google Ads Arama Hacmi Grafiği (01.01.2023-30.06.2025)

Son üç yıla ait Google arama verilerine göre “veri bilimi” ile ilgili anahtar kelimelere yönelik arama hacmi genel olarak artış eğilimi göstermektedir. Mobil cihazlardan yapılan aramalar da bu dönemde istikrarlı şekilde yükselmiş, bu da veri bilimine olan ilginin hem geniş kitlelere hem de farklı platformlara yayıldığını ortaya koymaktadır.

Görselde de görüldüğü üzere, U.S. Bureau of Labor Statistics'in tahminine göre veri bilimciler için istihdam artışı 2032 yılına kadar %36'yı bulacaktır. Bu artış, diğer birçok meslek grubuna kıyasla oldukça dikkat çekicidir ve veri bilimi alanındaki fırsatların sürdürülebilirliğini göstermektedir.

Veri Bilimi Nedir?

Veri olarak tanımlanabilen her türden varlığın içerisinde; mevcut durumu tanımlayan, bilgi odaklı keşifler yapan, kategorize edici, sınıflandırıcı ve mevcut durum üzerinden gelecek ile ilgili tahminler yapılabilen bilgi odaklı çalışma sürecinin tamamına veri bilimi adı verilir. Veri bilimi süreçlerinde istatistik, makine öğrenmesi, programlama, büyük veri ve açık kaynak yazılımlar yoğun olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte sosyal olarak; araştırma, sorgulama, problemler ve teknik çözümler arasında bağlantı kurma, bulguların yorumlanması ve sunulabilmesi gibi yetenekleri de barındırması gerekmesiyle “Veri Bilimi” mevcut ilgiyi oldukça hak etmektedir.

Veri Bilimci Ne İş Yapar?

Veri bilimci çeşitli araçlar ile elindeki veriyi betimleyen, içerisindeki yapılar üzerinden çıkarımlar yapabilen; tahminsel, öngörüsel, önleyici ve reçetesel modellemeler yapabilen görseldeki özelliklerin kesişiminde duran kişidir:

Veriden faydalı bilgi çıkarma sürecinin yöneticisidir. Bilgi sanatçısıdır. Verinin sadece “fiziki yer kaplama” formunu bozan kişidir. Eren Ocakverdi hocamızın ifadesiyle “Bilgi Kaşifi”dir.

Veriyi nereden alacağını bilir. Yoksa üretilmesini sağlar. Gelen verinin yapısını, ne anlam ifade ettiğini, ne gibi kısıtları ve eksiklikleri olduğunu bilir. Çözmek istediği probleme göre veriyi şekillendirir. Çözülecek bir problem yoksa keşif süreci ile herkesin gözden kaçırdığı o gizemli yapıları bulur, meraklıdır. Betimsel, çıkarımsal, kümeleyici, sınıflandırıcı, tahminsel, öngörücü, önleyici her türden yaklaşımı hangi durumlarda ne şekilde uygulayacağını bilir.

Veri Bilimcinin Sahip Olması Gereken Yetenekler Nelerdir?

• Veri Bilimi için Python Kodlaması Bilmek
• Matematik ve İstatistik Konularına Hakim Olmak
• Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Mantığını Anlamak
• Multidisipliner Olmak 

Peki, bu bilgiler ışığında biz nasıl bir karar verebiliriz?

Tüm bu veriler, eğilimler ve beceri gereksinimleri ışığında artık “veri bilimci olmalı mıyım?” sorusuna yalnızca sezgilerle değil, veriye dayalı bir yaklaşımla yanıt verebiliyoruz. Gerek iş gücü piyasasındaki büyüme, gerekse teknik ve entelektüel anlamda bu alanın sunduğu çeşitlilik, veri bilimi kariyerini hem sürdürülebilir hem de dönüştürücü bir yolculuğa dönüştürüyor. Unutmayalım ki çağımızın değeri veri, ancak bu veriyi anlamlandıranlar geleceği şekillendirecek. Eğer siz de bu gelecekte aktif bir rol almak istiyorsanız, artık karar sizin: Veri Bilimi yalnızca bir meslek değil, aynı zamanda bilgiyle şekillenen bir vizyon.

Veri Bilimci olmaya karar vediysen eğer Data Scientist Bootcamp ile başlayabilirsin! 
 

Kaynaklar

• https://www.veribilimiokulu.com/nasil-veri-bilimci-olunur/
• https://www.glassdoor.com/List/Best-Jobs-in-America-LST_KQ0,20.htm
• https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
• https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-demand-for-data-scientists-will-soar-28-by-2020/#5bbd8b7c7e3b
• https://medium.freecodecamp.org/how-to-become-a-data-scientist-2d829fa33aba
• http://www.mastersindatascience.org/careers/data-scientist/
• https://www.dataquest.io/blog/how-to-become-a-data-scientist/
• https://hackernoon.com/minimalistic-learning-path-to-become-a-data-scientist-c0a4f614bd09
• https://www.geteducated.com/careers/how-to-become-a-data-scientist
• https://www.quora.com/How-can-I-become-a-data-scientist-1
• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/ultimate-plan-data-scientist-2016/
• https://careers.coursera.org/data-scientist/