DonanımHaber

Data etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
Data etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

Veri Analisti'nin rolü, görevleri, çalışma alanları ve kullandığı bilgi ve iletişim teknolojileri (ICT)



Bu resim, bir Veri Analisti'nin rolü, görevleri, çalışma alanları ve kullandığı bilgi ve iletişim teknolojileri (ICT) hakkında bilgilendirici bir infografiktir. İşte resimde bahsedilenlerin detaylı bir açıklaması:


Üst Başlık:


Veri Analisti (Data Analyst)

Yan Başlık:


Verileri yorumlar ve bunları işletmeyi iyileştirecek bilgilere dönüştürür. Veri Analisti, çeşitli kaynaklardan bilgi toplar ve desenler ile trendleri yorumlar.

Görev Tanımı (Mission):


Veri toplama, inceleme, temizleme, dönüştürme, doğrulama, işleme veya veri koleksiyonlarını yorumlama. Müşterilerle bağlantıda kalmak, inovasyonu ve ürün gelişimini sürdürebilmek için verileri kullanır.

Ne Yaparlar? (What do they do?)


Büyük verileri analiz ederek trendleri ortaya çıkarır.

İstatistiksel analiz tekniklerini uygular.

ICT verilerini toplar.

Veri kalitesi kriterlerini tanımlar.

Veri süreçlerini kurar.

Analitik matematiksel hesaplamalar yapar.

Veri örnekleriyle ilgilenir.

ICT verilerini bütünleştirir.

Güncel verileri yorumlar.

Veri temizliği yapar.

Veri madenciliği gerçekleştirir.

Araştırma ve veri analizi üzerine raporlar hazırlar.

Nerede Çalışabilirler? (Where can they work?)


Bir ofis ortamında veya bir şirketin IT departmanında çalışabilir.

Şirketler için hizmet sağlayıcı olarak çalışabilirler.

ICT Kullanımı (Use of ICT):


Kişisel bir bilgisayarda çalışır.

Duruma ve mevcut verilere göre talep edilen çeşitli yazılımları kullanır. Bunlar, genel elektronik tablo uygulamalarından iş zekası ve özel veri analiz araçlarına kadar değişebilir (Excel, SPSS vb.).

Grafikler, çizelgeler ve kontrol panelleri gibi görselleştirme araçlarını kullanır.

Resim ayrıca mavi ve turuncu renk paletine sahip temiz ve profesyonel bir tasarıma sahiptir ve metinlerin yanı sıra simgeler ve grafikler içerir. Bu, özellikle veri analiziyle ilgili kariyer yolları ve yetenekler hakkında bilgi arayan kişiler için faydalı bir kaynaktır.


Örnek bir senaryo


Elbette, işte veri analiziyle ilgili bir örnek senaryo:


Şirket Durumu:

E-ticaret alanında faaliyet gösteren bir şirket, müşteri davranışlarını daha iyi anlamak ve satışları artırmak istiyor.


Veri Analisti Görevi:

Şirketin Veri Analisti, web sitesi trafik verileri, müşteri satın alma geçmişi, pazar trendleri ve sosyal medya etkileşimleri gibi çeşitli veri kaynaklarından toplanan büyük veri setlerini analiz etmekle görevlendirilir.


Analiz Süreci:


Veri Toplama: Analist, Google Analytics, CRM sistemi ve sosyal medya izleme araçlarından gelen verileri toplar.


Veri Temizleme: Toplanan verilerde eksik veya hatalı girişleri temizleyerek veri setini analize hazır hale getirir.


Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen verileri bütünleştirerek kapsamlı bir veri havuzu oluşturur.


Desen Analizi: Veriler üzerinde istatistiksel analizler yaparak, müşteri segmentasyonu, satın alma eğilimleri ve web sitesinde en çok ilgi çeken ürünleri belirler.


Raporlama: Bulduğu önemli bulguları ve önerileri yönetim ekibiyle paylaşmak üzere detaylı raporlar hazırlar.


Sunum: Raporlardaki verileri anlaşılır ve etkileşimli görselleştirmelerle destekleyerek yönetim kuruluna sunar.


Strateji Geliştirme: Analiz sonuçlarına dayanarak, pazarlama ve satış stratejileri geliştirilmesine yardımcı olur.


Sonuç:

Veri analistinin yaptığı derinlemesine analiz sayesinde, şirket müşterilerin tercihleri ve davranışları hakkında daha ayrıntılı bilgi sahibi olur. Bu bilgilerle, daha hedeflenmiş pazarlama kampanyaları oluşturulabilir, dönüşüm oranları artırılabilir ve sonuç olarak şirketin gelirleri yükseltilebilir.

Veri Analisti Olarak İlk İşimden Önce Keşke Bilseydim Denilen 5 + 5 Şey



Veri analisti olarak kariyerinize başlamadan önce bilmeniz gereken bazı önemli noktalar, işe başladıktan sonra "Keşke önceden bilseydim" dedirtebilir. İşte bu yolculuğa çıkmadan önce bilmeniz gereken beş önemli nokta:


Veri Temizliği ve Hazırlığının Önemi:

Veri analizi sürecinin büyük bir kısmı, veri temizleme ve hazırlığı ile ilgilidir. Gerçek dünya verileri genellikle eksik, tutarsız ve hatalı olabilir. Analiz yapmaya başlamadan önce verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve normalleştirilmesi gerektiğini bilmek, sürecin daha verimli ve sonuçların daha güvenilir olmasını sağlar.


İstatistiksel ve Matematiksel Bilginin Önemi:

Veri analizi, temel istatistiksel ve matematiksel kavramları anlamayı gerektirir. Korelasyon, regresyon, olasılık dağılımları ve hipotez testleri gibi konular, verileri doğru bir şekilde analiz etmek ve sonuçları yorumlamak için hayati öneme sahiptir. Bu konularda sağlam bir temele sahip olmak, analizlerinizin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır.


Programlama Dillerinin Önemi (Özellikle SQL ve Python):

Veri analizi için SQL, veri tabanlarından veri çekmek ve manipüle etmek için vazgeçilmezdir. Python ise veri analizi, veri manipülasyonu (Pandas kütüphanesi ile) ve görselleştirme (matplotlib, seaborn gibi kütüphanelerle) için oldukça popülerdir. Bu dillerde yetkinlik, veri analisti olarak iş akışınızı büyük ölçüde iyileştirir ve daha karmaşık analizler yapmanıza olanak tanır.


İş Zekası Araçlarının Kullanımı:

Tableau, Power BI gibi iş zekası araçları, verileri görselleştirmek ve anlamlı içgörüler elde etmek için son derece yararlıdır. Bu araçlar, analiz sonuçlarını teknik olmayan paydaşlara bile etkili bir şekilde sunmanıza olanak tanır. Bu tür araçlarda yetkinlik, veri hikayelerini anlatma yeteneğinizi geliştirir ve işinizin etkisini artırır.


Yumuşak Beceriler ve İletişim:

Teknik beceriler kadar, yumuşak beceriler de bir veri analisti için önemlidir. Analizlerinizi ve bulgularınızı açık ve etkili bir şekilde iletebilmek, projelerin başarısında kritik bir rol oynar. İyi geliştirilmiş iletişim becerileri, ekip içinde işbirliğini ve projelerin genel anlaşılabilirliğini artırır. Ayrıca, iş ihtiyaçlarını anlama ve analizlerinizi bu ihtiyaçlara göre şekillendirme yeteneği de önemlidir.


Bu beş nokta, veri analisti olarak kariyerinize başlarken bilmeniz gereken temel unsurlardır. Bu konularda kendinizi geliştirmek, hem kariyerinizin başlangıcında hem de ilerleyen dönemlerde size büyük avantajlar sağlayacaktır.

İlk Veri Analisti işinize başlamadan önce karşılaşabileceğiniz bazı sürprizler ve bunlara nasıl hazırlıklı olabileceğinize dair deneyimlerinizden yola çıkarak Türkçe bir özet yapmak gerekirse:


Tek Teknik Kişi Olmanın Zorlukları:

Eğer takımınızdaki tek teknik kişiyseniz, iş arkadaşlarınızın ne yaptığınızı tam olarak anlamaması olasıdır. Bu durum, destekleyici bir yönetici ve iş arkadaşlarınızın öğrenme sürecinize saygı duyması halinde sorun olmayabilir. Ancak, ilk teknik işinizde "tek başına" olmanız genellikle önerilmez. Teknik destek için diğer takımlardan mentorlar bulmak veya LinkedIn gibi platformlar üzerinden online mentorluk ilişkileri geliştirmek faydalı olabilir.


Veri Temizliği Üzerine Harcanan Zaman:

Gerçek dünya verileri genellikle düzensiz ve hatalı olabilir. Veri analizi kurslarında genellikle temiz veri setleri ile çalışırsınız, ancak gerçek iş hayatında durum böyle değildir. Excel'de veri temizliği pratiği yapmak, bu konuda makaleler ve YouTube videoları izlemek önemlidir.


Sayılar Her Zaman Memnun Etmez:

İş dünyasındaki kişiler genellikle kendi argümanlarını destekleyen, ürünlerini iyi gösteren veri noktalarını isterler. Ancak analizleriniz her zaman bu beklentileri karşılamayabilir. Bu durumda, projeler üzerinde çalışmadan önce açık beklentiler belirlemek ve raporlama standartlarını vurgulamak önemlidir.


İş Tanımı ile Günlük Görevler Arasındaki Farklar:

İşe başlamadan önce verilen iş tanımı ile günlük yapılacak işler farklı olabilir. Özellikle tek teknik kişiyseniz, beklediğinizden daha fazla idari görev ve Excel işleriyle uğraşabilirsiniz. Bu durum, öğrenme fırsatları ve kariyer hedeflerinizle uyumlu olup olmadığını değerlendirmenizi gerektirir.


Takımdaki Diğer Teknik Kişilerin Eğitim İçin Zamanı veya Uzmanlığı Olmayabilir:

İş görüşmesi sırasında takımdaki diğer teknik kişilerin varlığı, görevleri ve sizinle olan etkileşimleri hakkında sorular sormak önemlidir. Ancak, her zaman yeterli eğitim ve mentorluk desteği alabileceğiniz anlamına gelmez. Kendi başınıza öğrenmeye ve sorunları çözmeye hazır olmalısınız.


Bu deneyimler, veri analisti olarak kariyerinize başlarken karşılaşabileceğiniz gerçek dünya zorluklarına dair değerli içgörüler sunar. Her yeni iş rolü gibi, veri analisti olarak da sürekli öğrenme, uyarlanma ve gelişme gerektirir. Bu süreçte, Google, Stack Overflow ve Reddit gibi kaynaklar büyük yardımcılarınız olacaktır.

CAP Teoremi - IBM - Türkçe (Bonus Dr. Sadi Evren Şeker)

 IBM internet siteside CAP teoremi detaylı bir şekilde anblatılmış. İlgili yazıya buradan ulaşabilirsiniz.


"Bu kılavuzda, CAP teoremini ve bu teoremin dağıtılmış uygulamalar tasarlanmasıyla ve bir NoSQL ya da ilişkisel veri deposu seçimiyle olan ilgisini ele alıyoruz." - IBM





Bonus: CAP Toerisi ve Büyük Veri




Rastgele İçerik

© tüm hakları saklıdır
made with by templateszoo