Veri Bilimcilerin Sahip Olması Gereken Teknik ve Sosyal Beceriler

Bu yazımızda iyi bir veri bilimci olmak için gerekli olan teknik ve sosyal becerilere değineceğiz.

Merve Özdeş • 28 Ağu 2022

Hemen hemen her sektörde veri bilimine olan talep artıyor ve bununla birlikte daha fazla veri bilimcisine ihtiyaç duyuluyor. Peki, veri bilimci olmak için hangi teknik ve sosyal becerilere ihtiyacınız var? Siz de bu becerileri öğrenmek ve kendiniz geliştirmek, böylece iş ilanlarında fark yaratmak istiyorsanız bu yazıya göz atmalısınız. Sizlere bu yazımda veri bilimci olmak için sahip olmanız ve geliştirmeniz gereken teknik ve sosyal becerilerden bahsedeceğim. Bu yazıdaki bahsedilenler, büyüyen veri bilimi sektöründe sağlam bir kariyere giden yolda size rehberlik edecektir.

Veri bilimcinin sahip olması gereken sosyal beceriler

Bir veri bilimci olarak sahip olmanız gereken teknik becerilerin yanı sıra sosyal becerilerin de önemi büyüktür. Çok fazla teknik eğitim veya resmi sertifika gerektirmeyen bu beceriler, veri biliminin iş sorunlarına titiz bir şekilde uygulanmasının temelini oluşturmaktadır. Teknik olarak en yetenekli veri bilimcisinin bile bugün başarılı olmak için aşağıdaki sosyal becerilere sahip olması gerekmektedir.

Eleştirel düşünme

Soruları, hipotezleri ve sonuçları objektif olarak analiz edebilmeniz, bir sorunu çözmek için hangi kaynakların kritik olduğunu anlayabilmeniz ve sorunlara farklı görüş ve bakış açılarından bakabilmeniz gerekmektedir. Veri bilimcileri için önemli bir beceridir çünkü içgörüler bulmanın yanı sıra, soruları uygun şekilde çerçeveleyebilmeniz ve sonuçların işle nasıl ilişkili olduğunu anlayabilmeniz veya eyleme dönüşen sonraki adımları atabilmeniz gerekir. Bir görüş oluşturmadan önce veri yorumlamaları ile uğraşırken sorunları objektif olarak analiz etmek de önemlidir. Veri bilimi alanında eleştirel düşünme bir problemin tüm açılarını görmeniz, veri kaynağını göz önünde bulundurmanız ve sürekli meraklı kalmanız anlamına gelir.

Etkili iletişim

Etkili iletişim, hemen her yerde aranan bir diğer beceridir. Etkili iletişim ile proje sonunda fark yaratabilirsiniz. İster giriş seviyesinde bir pozisyonda olun ister CEO olun, diğer insanlarla bağlantı kurmak, işleri hızlı ve kolay bir şekilde yapmanıza yardımcı olur. İş dünyasında, veri bilimcilerin verileri analiz etme konusunda yetkin olmaları ve ardından bulgularını hem teknik hem de teknik olmayan paydaşlara basit, akıcı ve anlaşılır bir şekilde açıklamaları gerekir. Bu kritik unsur, bir kuruluş genelinde veri okuryazarlığının desteklenmesine yardımcı olur ve veri bilimcilerin etki yaratma yeteneğini güçlendirir.

Sorunları çözme

İyi bir veri bilimcisi olmak istiyorsanız sorunları çözme becerisi ve arzusuna sahip olmanız gerekmektedir. Bununla birlikte etkili bir problem çözücü olmak, bir problemi çözmek için probleme nasıl yaklaşılacağını bilmek kadar, bir sorunun köküne inme arzusunu gerektirir. Sorunları çözme becerisine sahip bir veri bilimci, bazen gizlenen zor sorunları kolayca tespit eder ve ardından bu sorunu nasıl çözeceğine ve hangi yöntemlerin en iyi yanıtları sağlayacağına hızla döner.

Merak

Veri bilimi, verilerden elde ettiğiniz sorular ve bu sorulara yanıt olacak içgörüleri keşfetmekle ilgilidir. Bu nedenle, verilerin sunduğu soruları bulma ve yanıtlama dürtüsüne sahip olmalısınız. Aynı zamanda yüzeysel sonuçlardan ve ilk varsayımlardan daha derine inerek hiç sorulmamış soruları da yanıtlamalısınız. Meraklı olmak, doğru sorulara doğru yanıtlar vermek ve sürekli öğrenme hevesinde olmak veri bilimciler için olmazsa olmazlardandır.

İş bilgisi

Bir veri bilimcinin yalnızca verileri nasıl kullanacaklarını değil aynı zamanda çalıştıkları alanı da iyi bilmeleri gerekir. Böylece işi ve işin özel ihtiyaçlarını anlayarak verileri kuruluş için işe yarayan sonuçlara çevirebilirler. Bir veri bilimcinin mevcut sorunları çözmeye ve verilerin büyüme ve başarıyı nasıl etkileyeceğini düşünmeye yetecek kadar iş bilgisine sahip olması gerekmektedir.

İş birliği

Bir veri bilimcisi iseniz tek başınıza çalışmanız mümkün değildir. Stratejiler geliştirmek için şirket yöneticileriyle, daha iyi ürünler yaratmak için ürün yöneticileri ve tasarımcılarla, daha iyi dönüşüm sağlayan kampanyalar başlatmak için pazarlamacılarla, veri boru hatları oluşturmak ve iş akışını iyileştirmek için istemci ve sunucu yazılımı geliştiricileri ile birlikte çalışmanız gerekecektir. Müşterileriniz de dahil olmak üzere kelimenin tam anlamıyla kuruluştaki herkesle çalışmak durumunda kalabilirsiniz. Takım olarak çalışma becerinizin olması veri bilimci kariyeriniz açısından büyük öneme sahiptir.

Veri bilimcinin sahip olması gereken teknik beceriler

Genellikle iş ilanlarındaki veri bilimci tanımlarında teknik becerilerin üstlerde listelendiğini görmüşsünüzdür. Veri bilimcilerinin, yukarıdaki sosyal becerilerin yanı sıra doğru sorular sorabilmeleri, doğru modeller geliştirip model başarısını doğru bir şekilde analiz edebilmeleri gerekir. Bu beceriler sosyal becerilerin aksine belirli bir eğitim ve öğretim gerektirmektedir.

İstatistiksel analiz ve hesaplama

Matematik ve istatistik, kodlama gibi veri biliminde kritik bir rol oynar. Veri bilimcileri, matematiksel veya istatistiksel modellerle ilgilenir ve bu modelleri uygulayabilmeli ve genişletebilmelidir. Güçlü bir istatistik bilgisine sahip olmak, veri bilimcilerinin çeşitli verilerin değeri ve bu verilerin cevaplayabileceği veya cevaplayamayacağı soru türleri hakkında eleştirel düşünmesini sağlar. Zaman zaman problemler, kullanıma hazır analitik teknikleri ve araçları birleştirebilecek veya değiştirebilecek yeni çözümlerin tasarımını gerektirebilir. Altta yatan varsayımları ve algoritmaları anlamak, bu uygulamaları kullanırken kritik öneme sahiptir. Wikipedia'ya göre istatistik verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunumu ve düzenlenmesi olarak tanımlanır. Sonuç olarak, veri bilimcilerinin mesleklerinde istatistiksel bilgiye ihtiyaç duymaları şaşırtıcı değildir. Ortalama, medyan, mod, varyans ve standart sapma gibi tanımlayıcı istatistik kavramlarını anlamak gerekir. Olasılık dağılımları, örneklem ve popülasyon, çarpıklık ve basıklık, hipotez testi ve güven aralıkları gibi çıkarımsal istatistikler de bir veri bilimcinin sıkça kullandığı kavramlardır.

Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, herhangi bir veri bilimcisi için olmazsa olmaz bir yetenektir. Bir veri bilimcisi olarak sunduğunuz değeri artıracak, daha iyi ve daha hızlı çalışmanıza yardımcı olacaktır. Tahmine dayalı modeller çoğunlukla makine öğrenimi kullanılarak oluşturulur. Örneğin, bir önceki ayın verilerine dayanarak gelecek ay ne kadar satış yapacağınızı tahmin etmek istiyorsanız, makine öğrenimi tekniklerini kullanmanız gerekir. Makine öğrenmesi algoritmalarının kod yazımını bilmek faydalıdır, ancak algoritmaların nasıl çalıştıklarını anlamak daha hayatidir. Bu, hiper parametre optimizasyonuna ve nihayetinde düşük hata oranına sahip bir modelin oluşturulmasına yardımcı olacaktır.

Programlama dili

Veri bilimcileri, matematik ve istatistikte güçlü bir temele sahip olmanın yanı sıra, gelişmiş istatistiksel modelleme araçlarında yetkin olmalı ve derin bir programlama anlayışına ve bilgisine sahip olmalıdır. Veri bilimcisi rolü için tercih edilen çeşitli programlama dilleri vardır: Bunlardan en çok tercih edilenleri R ve Python gibi programlama dilleridir. Veri Bilimcilerinin yaklaşık yüzde 50'den fazlası R ve/veya Python konusunda bilgilidir. Veri bilimcilerin sıklıkla kullandığı diğer programlama dilleri arasında MATLAB, SQL, Java ve Julia yer almaktadır.

Etkili analiz için veriyi hazırlama ve düzenleme

MySQL, MongoDB, Google Analytics, vb. gibi birkaç veri kaynağımız olduğunu varsayalım. Bu tür kaynaklardan veri çıkarmanız ve ardından sorgulama ve analiz için uygun bir formatta veya yapıda saklanabilmesi için dönüştürmeniz gerekir. Çünkü bu veriler analiz için hazır değildir. Bu nedenle, verilerdeki kusurların nasıl ele alınacağını anlamak ve bilmek zorunludur. Veri hazırlama, veri keşfi, dönüştürme ve temizleme görevleri dahil olmak üzere verileri analize hazırlama süreci analitik iş akışının çok önemli bir parçasıdır. Araçtan bağımsız olarak, veri bilimcilerin veri hazırlama görevlerini ve bunların veri bilimi iş akışlarıyla nasıl ilişkili olduğunu anlamaları gerekir. Veri hazırlama ve düzenleme aşaması uzun zaman alabilir, ancak sonuçta veri odaklı daha iyi kararlar vermenize yardımcı olacaktır. Eksik değer atama, aykırı değer işleme, veri türlerini düzeltme, ölçekleme ve dönüştürme kullanılan yaygın veri işleme ve hazırlama tekniklerinden bazılarıdır.

Veri görselleştirme

Paydaşların veriye dayalı kararlar alması için bulgularınızı açıklamanız gerekir. Bunun için de veri görselleştirme becerilerine ihtiyacınız vardır. Veri görselleştirme becerisi bir veri bilimcinin son kullanıcılarla etkin bir şekilde iletişime geçmelerinde kullanılan önemli becerilerden biridir. Veri analizinde de verinin görselleştirilmesi önemli kısımlardandır. Ham veriden elde edilen bilgileri anlaşılır ve görsel açıdan anlaşılır bir biçimde sunmak her zaman için kritik bir öneme sahiptir. Veri görselleştirme için kullanılan Tableau ve Power BI araçlarına veri bilimci ilanlarında sıkça karşılaşmışsınızdır. Bir veri bilimci olarak grafiklerin nasıl kullanılacağını hangi veri için hangi grafiğin daha uygun olduğunu bilmeniz gerekmektedir. Keşifçi veri analizi aşamasında, bu grafikler veriyi anlamak adına son derece faydalıdır. Renkli grafikler, tek değişkenli ve iki değişkenli çalışmaların anlaşılmasını çok daha kolay hale getirir.

Bu yazımızda bir veri bilimcinin sahip olması gereken hem sosyal hem de teknik becerilere değindik. Tabii ki bir veri bilimcinin sahip olması gereken yetenekler sadece bunlarla sınırlı değildir ancak bu bahsettiğimiz yetenekler bir veri bilimci için olması gereken en temel yeteneklerdir. Siz de kariyerinizde veri bilimci olarak ilerlemek ve bu bahsettiğimiz yetenekleri geliştirmek istiyorsanız Miuul’un sunmuş olduğu kariyer ve iş hedefleriniz için tasarlanmış Data Scientist programını inceleyebilirsiniz.

Kaynaklar