Kıdemsiz Bir Veri Bilimcisinin Zorlukları: Yol Boyunca Size Yardımcı Olacak En İyi İpuçları

İşletmelerin operasyonlarını geliştirmelerini sağlayan günümüzde en büyüleyici alanlardan biri veri bilimidir.

Veritabanları, ağ sunucuları ve resmi sosyal medya sayfaları.

İlgili Yazı: Veri Biliminin Yaşam Döngüsü

İş günlükleri, işlenmesi gereken ve göz ardı edilmesi kabul edilemez olan çok miktarda veri üretir.

Bu veri kümeleri, daha sonra ilgisiz bilgileri analiz etmeden önce filtreleyen veri bilimcileri tarafından toplanır.

Bu makale, şirketin mevcut durumunu ve olası iyileştirme fırsatlarını belirlemeye yardımcı olur.

Ancak verileri anlamak her zaman basit değildir. Veri bilimcileri ve veri analistleri, veri birikimi, güvenlik kaygıları ve uygun teknoloji eksikliği gibi zorluklarla karşı karşıyadır.

Genç veri bilimi zorlukları

Önce veri sorununu bulma

Sorunun veya sorunun tanımlanması, veri bilimindeki en zor görevlerden biridir.

Büyük, sıklıkla yapılandırılmamış veri kümeleri, genellikle veri bilimcileri için başlangıç ​​noktasıdır. Bu bilgilerle ne yapmaları gerektiğinin farkında olmalıdırlar.

Örneğin, belirli bir tüketici tabanının kaybı gibi bir iş sorununu ele almak için bu verileri analiz etmeleri gerekebilir.

Alternatif olarak, son birkaç yılda nerede para kaybettiklerini görmek için iş verilerini analiz etmeleri gerekebilir.

En kolay çözüm şudur:

Herhangi bir veri setini analiz etmeden önce, çözülmesi gereken problemi anlamak en iyisidir.

İş gereksinimini anlamak, bir iş akışı oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Veriler incelendiğinde üzeri çizilebilecek bir kontrol listesi yapmak da mümkündür.

En alakalı verileri seçme

İşletmeler her saniye muazzam miktarda veri üretiyor ve bu da analiz için uygun verilerin elde edilmesini zorlaştırıyor.

Bunun nedeni, en iyi veri setini seçmenin, optimum veri modelini üretmek için çok önemli olmasıdır.

Doğru verileri doğru formatta temizlemek ve analiz etmek daha az zaman alacaktır.

Bir şirketin iş performansını incelemek için.

Örneğin, cari yılın veya önceki birkaç yılın mali verilerini içeren veri setine ihtiyacınız var.

Veri miktarı da oldukça önemlidir. Hem veri eksikliği hem de veri fazlalığı zararlıdır.

Zor olabilecek müşteri kayıtları ve personel veritabanları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan verilere erişmeniz gerekebilir.

Çözüm sandığınızdan daha kolay olduğu için korkmayın.

Küçük bir veri bilimcisi, veri elde etmek için şirket temsilcileriyle etkileşim kurmalıdır.

Bu, sorunla başa çıkmak için gereken tüm veri kümelerine sahip olmanızı sağlar. Veri yönetim sistemlerinin ve veri entegrasyon teknolojilerinin yönetimi de gereklidir.

Adobe Analytics gibi veri çözümleri, birçok kaynaktan veri toplamaya, toplamaya ve filtrelemeye yardımcı olur.

Capturly gibi bir veri görselleştirme aracı kullanıyorsanız başka bir güçlü çözüm. Böyle bir araç sayesinde setleriniz hakkında niteliksel veriler elde edebilir ve hedefinize daha kolay odaklanabilirsiniz.

Bu tür araçlar, tüm veri kaynaklarını birbirine bağlamaya ve bir iş akışı oluşturmaya yardımcı olur.

Veri temizleme

Veri temizleme veya bir veri kümesinden gereksiz bilgilerin çıkarılması, veri bilimindeki en önemli zorluklardan biridir.

Kuruluşların, yanlış verileri temizlemenin pahalı maliyeti nedeniyle gelirlerinin %25'ine varan bir kısmını kaybedeceği tahmin edilmektedir.

Pek çok düzensizlik ve istenmeyen bilgi içeren veri kümeleriyle çalışmak, bir veri bilimcisi için çok stresli olabilir.

Bu uzmanların terabaytlarca veriyle çalışması gerektiğinden, çelişkili verileri temizlemek çok fazla adam saati alabilir.

Ayrıca, bu veri kümelerinde istenmeyen ve hatalı sonuçlar olabilir.

Veri yönetişimi, bu sorun için ideal çözümdür. Bir işletmenin veri varlıklarını yönetmek için kullandığı uygulamaların toplanmasını ima eder.

Veri profesyonelleri, işledikleri veri kümelerini temizlemek, biçimlendirmek ve doğruluğunu korumak için çağdaş veri yönetişimi çözümlerini kullanmalıdır.

En iyi veri yönetişim araçları şunlardır:

• IBM
• kolibra
• doğrudat
• Alteryx

İşletmelerin yapması gereken kritik bir eylem, veri kalitesini izlemek için uzmanlar kiralamaktır.

Bu, işletme çapında bir sorun olduğundan, veri setlerinin kalitesini ve doğruluğunu sağlamak için her departmanda veri kalitesi yöneticileri bulunmalıdır.

Toplamanız gereken beceriler

Küçük bir veri bilimcisi aşağıdaki görevleri yerine getirebilmelidir:

• veri kümeleri oluşturma
• Verileri temizleme ve işleme
• Verileri kullanıcılar için erişilebilir hale getirme
• Gelişmiş analitik gerçekleştirme
• modelleme yapmak
• Veri istatistiklerini görselleştirme

Kıdemsiz bir veri bilimcisi için gereken becerileri geliştirmek için en önemli öncelikler neler olmalıdır?

Veri biliminde çalışmaya başlamadan önce sahip olmanız gereken temel becerileri gözden geçirelim.

Ayrıca Okuyun: Humbled Trader İncelemesi | Bu, Günlük Alım Satım İçin Harika Bir Eğitim Kaynağı mı?

Programlama

Gelecek vadeden genç veri bilimcileri için programlama, sahip olunması gereken temel bir beceridir.

Veri bilimcileri arasında en çok kullanılan programlama dilleri Python ve ilişkisel veritabanı yönetimi ve veri sorguları için kullanılan SQL'dir .

Programlamayı kullanarak çok büyük, genellikle yapılandırılmamış veri alanlarını organize etmek. Analizi kolaylaştırmak, genç veri bilimcilerin iş tanımının düzenli bir bileşenidir.

Bir derece için çalışmak veya çevrimiçi hızlandırılmış bir kursa kaydolmak, bir programlama dili öğrenmenin iki yoludur.

Programlama bir kez ustalaştıktan sonra, yalnızca veri bilimi için değil, çeşitli işler için kullanışlı olacak bir yetenektir.

İstatistiksel prosedürler

Veri biliminin önemli bir bileşeni istatistiktir.

İstatistiksel yöntemler, öğrencileri uygulamalı veri bilimcisi olmaları için eğiten herhangi bir etkili derste kısaca tartışılan bir konu olacaktır.

Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, diskriminant analizi, önyükleme ve çapraz doğrulama, veri bilimcilerin aşina olması gereken istatistiksel tekniklerdir.

Veri goruntuleme

Veri biliminin en iyi kısımlarından biri, bulgularınızı grafiksel olarak sunmaktır.

Önceden belirlenmiş bir ayardan çok bir sanat, görselleştirme. Bu, “herkese uyan tek beden” yaklaşımı olmadığı anlamına gelir.

Bunun yerine, görsel gurular zorlayıcı hikayeler anlatma konusunda yeteneklidir.

Isı haritaları ve şelale diyagramları gibi daha karmaşık olanlara geçmeden önce, çubuk grafikler ve histogramlar gibi temel grafiklere aşina olarak başlamalısınız.

Araştırma verilerini değerlendirirken veya görüntülerken, bu sunumlar yardımcı olur. Bununla birlikte, grafik sanatı uygulamak, tek değişkenli ve iki değişkenli analizin anlaşılmasını kolaylaştırır.

Hepsi olmasa da birçok veri bilimi ekibi, ticaretin ortak bir aracı olarak Tableau'yu kullanır.

Sürükle ve bırak yöntemini kullanan görsel analiz platformu, kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

Ayrıca Okuyun: Dynamics 365 Project Operations'ın işletmelerin süreçleri kolaylaştırmasına yardımcı olan en önemli 5 yolu

Verilerin manipüle edilmesi

Ham verileri temizlemeyi, aykırı değerleri ortadan kaldırmayı, boş değerleri değiştirmeyi ve verileri daha kullanışlı bir biçime sokmayı içeren veri işleme, acemi bir veri bilimcisi için bir başka önemli beceridir.

Deneyimsiz veri bilimcileri, verileri ustaca manipüle ederek daha hızlı sonuçlar çıkarabilir.

Veri manipülasyonu ve analizi zaman alıcı olabilse de, sonuçta üstün veri odaklı kararların geliştirilmesine yardımcı olurlar.

Sıklıkla kullanılan veri değiştirme ve analiz tekniklerinden bazıları, eksik değer restorasyonu, aykırı değer düzeltme ve veri türlerinin değiştirilmesini içerir.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, veri bilimcilerin anlaması gereken bir yöntemdir.

Tahmine dayalı modelleme, makine öğrenimi kullanılarak yapılır.

Örneğin, bir sonraki ay için kullanıcı sayınızı tahmin etmek ve önceki aya ait istatistikleri görüntülemek için bir makine öğrenimi sistemi kullanabilirsiniz.

İş analitiğinin, özellikle pazarlamadaki temel bir bileşeni, sonuç tahminidir.

Basit doğrusal modeller ve lojistik regresyon , Rastgele Orman gibi daha karmaşık modellere geçmeden önce başlamak için iyi yerlerdir.

Bu algoritmaların kurallarını bilmek sadece birkaç satır gerektirse de, nasıl çalıştıklarını anlamak çok önemlidir.

Sonuç olarak, hiperparametrelerin ayarlanması basitleştirilir ve sonuçta düşük hata oranlarına sahip bir model üretilir.

Sorunları tanımlama alıştırması, makine öğreniminde ustalaşmak için en iyi yöntemdir.

Topluluk liderliğine odaklanan bir topluluk hackathon'u olan HackLive gibi etkinliklere katılabilirsiniz. Burada, zorluklarla mücadele ederken ve katkıda bulunurken profesyonellerden bir şeyler öğrenebilirsiniz.

Güçlü iletişim

İletişim, en iyi veri bilimcisi becerileri listesindeki bir sonraki yetenektir.

Veri bilimcileri, verileri çıkarma, anlama ve analiz etme konusunda ustadır.

Ancak, pozisyonunuzda başarılı olmak ve kuruluşunuza yardımcı olmak istiyorsanız, sonuçlarınızı farklı profesyonel geçmişlerden gelen ekip üyelerine etkili bir şekilde açıklayabilmeniz gerekir.

Güçlü iş anlayışı

Teknik uzmanlık, sağlam iş muhakemesi ile birleştirildiğinde en etkili şekilde uygulanabilir.

Bu olmadan, tomurcuklanan bir veri bilimcisi, bir şirketin ilerlemesi için üstesinden gelinmesi gereken sorunları ve zorlukları belirleyemeyebilir.

Bu, çalıştığınız şirkete yeni iş fırsatları bulma konusunda yardımcı olmak için çok önemlidir.

Ayrıca Okuyun: Çevrimiçi Bahis İçin Linebet Uygulama Özellikleri

Çözüm

Muazzam veri kümelerini yönetmek ve veri biliminin sorunlarını ele almak zordur.

Veri bilimindeki profesyoneller artık büyük işletmelerin çok önemli bir bileşenidir. Şirketler, veri bilimcilerin yeteneklerinden ve bilgisinden yararlanmanın yanı sıra uzman danışmanları da arayabilir.

Veri bilimi uzmanları, bir kuruluşun verilerinin nasıl yönetileceğine ilişkin içgörülü tavsiyeler sunarak kurtarmaya gelebilir.

Udemy'de veri bilimi hakkında birkaç mükemmel kurs bulabilirsiniz.

Çok şey öğrenin ve uzman olun.