Peki kimler bu alanda çalışabiliyor? İstatistik, veri analizi, makine öğrenimi ve bilgisayar bilimi dahil olmak üzere çeşitli disiplinleri birleştiren veri bilimi alanında; bilgisayar bilimleri, mühendislik, sosyal bilimler gibi farklı alanlarda eğitim görenlerin çalıştığı görülüyor. Çoğunlukla farklı olan işleri tanımlamak için bir üst başlık olarak kullanılan “Veri Bilimcisi”; Veri Analisti, Veri Mühendisi, Makine Öğrenim Mühendisi ve Veri Bilim Uzmanı olarak farklı görevler olarak da ayrılabiliyor.
Kariyerine en iyi şirketlerde iyi bir başlangıç yapmak isteyen yeni mezun ve genç profesyonellerin ihtiyacı olan hemen her şeyi tek bir platformda sunan toptalent.co, Veri Bilimi alanında kariyer yapmak isteyenlere şu önerilerde bulunuyor:
1. Doğru Rolü Seçin
Veri bilimi endüstrisinde; veri görselleştirme uzmanı, makine öğrenimi uzmanı, veri bilimcisi, veri mühendisi gibi birçok rol üstlenebilirsiniz. Aldığınız eğitim, yetenekleriniz ve iş deneyiminize bağlı olarak, hangi rolün size daha uygun olduğuna karar verebilirsiniz. Örneğin, bir yazılım geliştiricisiyseniz, veri mühendisliğine geçmeniz zor olmaz. Yani, ne olmak istediğinize kesin olarak karar verene kadar, kariyerinizin yolu ve geliştirmeniz gereken beceriler konusunda kafanız karışsa da bunu yapacağınız hazırlıklarla aşabilirsiniz.
2. Bir Kurs Alın ve Tamamlayın
Veri bilimcilerinden beklentinin büyük olduğunu ve bu yüzden bu alanda binlerce kurs ve çalışma olduğunu bilmenizde fayda var. Bu sebeple, elinizi çabuk tutarak size en uygun kursu seçerek, alanınızdaki her şeyi tüm detaylarıyla öğrenmeye başlayabilirsiniz. Veri biliminde öğrenilecek materyali bulmak zor olmasa da çaba sarf etmeden başarılı sonuçlar elde edemeyeceğinizi unutmamalısınız.
3. Bir Araç/Dil Seçin ve Veri Bilimi Yolculuğunuzu Başlatın
Takip ettiğiniz konularda uçtan uca deneyim elde etmeniz önemlidir. Peki, “Hangi dili / aracı seçmeniz gerekiyor?”. Çoğunlukla yeni başlayanlar tarafından sorulan bu soruya en yalın cevap şudur; “Mevcut ana araç/dillerden herhangi birini seçin ve veri bilimi yolculuğunuzu başlatın”. Araçların, sadece uygulama araçları olduğunu ve yapıyı anlamak gerektiğini unutmayın.
4. Bir çalışma grubuna katılın
Rolünüzü tercih ettikten ve bunun için gerekli hazırlıkları yaptıktan sonraki önemli adım, bir çalışma grubuna katılmak olacaktır. Yeni bir alana yelken açmak, tek başına yaptığınızda biraz göz korkutucu görünebilir, ama yanınızda arkadaşlarınız olduğunda, görev biraz daha kolaylaşır. Ayrıca, bir çalışma grubuna katılmak, motivasyonunuzu sürekli kılmanıza da yardımcı olacaktır.
5. Sadece teoriye değil, pratik uygulamalara da odaklanın.
Kurs ve eğitim alırken, öğrendiğiniz şeylerin pratik uygulamalarına da odaklanmalısınız. Bu sayede sadece kavramı anlamakla kalmaz, aynı zamanda gerçekte nasıl uygulanacağı konusunda daha derin bir fikir edinirsiniz.
6. Öğrenmeyi asla bırakmayın
Her gün veri bilimi hakkında bilgi edinmek ve son gelişmelerden haberdar olmak, bu alanda başarılı bir kariyer elde etmek isteyenler için alışkanlık haline gelmelidir. Öğrenmeyi asla bırakmamak için, bulabileceğiniz her bilgi kaynağını dikkate almalı, ancak yanlış uygulamaları izlemediğinizden de emin olmalısınız. Bunun için en yararlı kaynak, önde gelen Veri Bilimcileri tarafından yürütülen bloglardır.
7. İletişim becerileriniz üzerinde çalışın
Veri biliminde başarılı olmak için sadece teknik bilgilerinizi mükemmel hale getirmeniz yeterli olmayacaktır. Mutlaka, iletişim becerilerinizi de geliştirmelisiniz. Örneğin, gireceğiniz bir mülakatta, bir projede iyi iletişim becerilerine ihtiyacınız olacağını unutmayın.
8. Network kurun ama buna çok fazla zaman harcamayın
Sürekli öğrenmeye açık olmayı odağınız haline gelmelisiniz. Kariyer inşa etmenin bir süreç olduğunu unutmadan, bu konuda uzun soluklu bir plan yapmanız avantajınıza olacaktır. İlk aşamada çok fazla şey yapmak sonunda sizi pes edeceğiniz bir noktaya getirecektir. Bu nedenle, yavaş yavaş sahaya alışmayı denemelisiniz; sektördeki etkinliklere ve konferanslara, bölgenizdeki popüler buluşmalara ve hackathonlara katılmayı düşünebilirsiniz. Size kimin, ne zaman ve nerede yardım edeceğini asla bilemezsiniz!
Kaynak : 