Perşembe, Şubat 29, 2024
Ana SayfaMakine ÖğrenmesiVeri Biliminin Gelecekteki Odak Alanları

Veri Biliminin Gelecekteki Odak Alanları

İlerleyen zamanlarda, şu anda bildiğimiz şekliyle Veri Bilimcisi unvanı ortadan kalkacak ve özel bilgi veya becerilere sahip olmak sizi işlere uygun hale getirip kalabalıktan sıyrılmanızı sağlayacaktır. İlgi alanlarınıza veya çalışmak istediğiniz yere bağlı olarak, değerli zamanınızı aşağıdaki alanlardan birinde (veya belki ikisinde) geçirmek, çalışmalarınızda kararlı olduğunuzu ve programınıza uyacağınızı gösterir. Tanımlanan odak alanları, Veri Biliminin bölüneceği dört geniş alan olarak ele alınmıştır.

 

Ekonometri ve Tahminleme

Tarihsel eğilimlere dayalı tahmin, uzun zamandır iş yapmanın önemli bir parçası olmuştur. İster mevsimsel ortalamaları, ister endüstri bilgisini kullanın, geleceği tahmin etmek, çok sayıda uygulamada her zaman bir kullanım durumuydu. Veri Bilimciler, tahmin modellerine uyma talebiyle onları sıralayan iyi bir yetenek karışımına sahiptir ancak sonuçlarını ekonomi ve finans açısından etkili bir şekilde iletmek için her zaman eğitim geçmişine sahip olamamışlardır.

Bu alanın size uygun olup olmadığını görmek için kendinize şu soruları sorabilirsiniz:

  • Bir pazarın mevcut ve gelecekteki durumlarını tartışmayı sever miyim?
  • Satışları veya harcamaları neyin artırdığını göstermek için hipotezleri test etmek ister miyim?
  • Ekonomiye akademik ilgim var mı?
  • Zaman serilerini ve tahmin problemlerini sever miyim?
  • Modelleri yorumlamaktan ve özelliklerin diğer insanlar için yarattığı etkiden hoşlanıyor muyum?

Bu sorulardan birine veya daha fazlasına “evet” cevabını verdiyseniz, ekonometri ve finans alanlarına bilgi ve zaman açısından yatırım yapmayı düşünebilirsiniz. Ekonomi alanında eğitim geçmişiniz yoksa, Üniversite ders kitabının eski bir sürümünü okumayı deneyip başlayabilirsinz.

 

Computer Vision & Natural Language Processing

Nesne algılamadan ses tanımaya kadar, Veri Bilimciler bir şirketin bu alanlardaki ihtiyaçlarını desteklemek için işe alınırlar. Hem computer vision hem de NLP hemen hemen herkes için ilgi çekici olsa da, bu alandaki yeterlilik özelleşmiştir ve biraz ekstra eğitim ve çaba gerektirir.

 

Bu alanın size uygun olup olmadığını görmek için kendinize şu soruları sorabilirsiniz:

  • Bilgisayarların görüntüleri nasıl yorumladığını bilmek ister miyim?
  • Nesne algılama için en son model mimarisiyle ilgileniyor muyum?
  • Bir sinir ağında çeşitli katman türlerinin (yoğun şekilde bağlı, gömülü, yinelenen) nasıl çalıştığını bilmek ister miyim?
  • Doğal dil işleme üzerine teknik incelemeler okumak ister miyim?
  • Zamanın büyük bir kısmını araştırma, sürekli eğitim ve kendi kendine öğretmeye adamış mıyım?

Bu sorulardan birine veya daha fazlasına “evet” cevabını verdiyseniz, computer vision ve natural language processing alanlarını takip etmeyi düşünebilirsiniz. Makine öğrenmesi, computer vision ve NLP için zengin ve çeşitli eğitim ortamına sahiptir (kitaplar ve çevrimiçi kurslar vb).

 

Mühendislik ve MLOPs

ETL (ayıklama, dönüştürme ve yükleme) ve ML yeteneklerinin gereksinimleri ile paketlenmesi, birçok güncel veri bilimcisi için gri bir alandır ve her zaman eğitim programlarında yer almaz. Otomatik ML özellikleri, tüketilmek üzere tasarlanmış kullanışlı bir modelin üretim için düşünüleceği sıklığını arttırmaktadır. Trendlere göre bu alan, iş ve tazminat açısından en kazançlı olacak odak alanı diyebiliriz.

Bu alanın size uygun olup olmadığını görmek için kendinize şu soruları sorabilirsiniz:

  • Diğer veri bilimcileri için modellerin dağıtımını yönetmek istiyor muyum?
  • Docker veya Kubernetes konusunda uzmanlık istiyor muyum?
  • ETL ve veri depolama benim için ilgi çekici konular mı?
  • Yazılım mühendisleri ve web geliştiricileriyle yakın çalışmak ister miyim?
  • Tahminlerin teslimi ve tüketimi konusunda uzman olmak ister miyim?

Bu sorulardan birine veya daha fazlasına “evet” cevabını verdiyseniz, MLOPS’u takip etmeyi düşünebilirsiniz.

 

Alan Uzmanlığı ve Ürün Yönetimi

Belirli bir ürün veya iş alanına yerleştirilmiş veri bilimcileri, sonunda bu alanlar hakkında çok şey öğrenirler. Şirketlerde Veri Bilimcileri talep eden, ancak gerçekte verilerle daha fazlasını yapabilen analistler olan roller vardır. Bu alandaki değerinizi artırmak için, iş alanının veri bilimi yönünü yönetmede çok iyi olmak ve bir ürün yöneticisi gibi davranmak size yardımcı olabilir. Bu şekilde, veri bilimi görevleri olabilecek veya olmayabilecek bir plan üzerinde görevleri yürütmekten daha fazlasını yapabilirsiniz.

 

Bu alanın size uygun olup olmadığını görmek için kendinize sorabilirsiniz:

  • Bir iş süreci, ürün veya hizmet hakkında her şeyi bilmek ister miyim?
  • Makine öğrenimi veya yapay zeka bileşeni olan bir ürüne sahip olmakla ilgileniyor muyum?
  • Bir ürünü geliştirmek, inşa etmek ve dağıtmak için gereken kaynaklardan sorumlu olmak istiyor muyum?
  • Gelişmiş analitik ve makine öğrenimi çıktılarının işletme düzeyindeki KPI’lar ve hedeflerle uyumlu olmasını sağlamakla ilgileniyor muyum?

Bu sorulardan birine veya birkaçına “evet” cevabını verdiyseniz, ürün yönetimini sürdürmeyi ve mevcut organizasyonunuzdaki ürünler veya süreçler hakkında araştırmalarınızı arttırabilirsiniz.

RELATED ARTICLES

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

Bizi Takip Edin

4,200BeğenenlerBeğen
10,000TakipçilerTakip Et
296TakipçilerTakip Et
1,400AboneAbone Ol

BÜLTENİMİZE ABONE OLUN

Popüler