12.05.2023

17

Like

98

Views

Veri Bilimine Geçiş Yaparken Karşılaşılan Zorluklar ve Bunları Aşmanın Yolları

Veri Bilimine Geçiş Yaparken Karşılaşılan Zorluklar ve Bunları Aşmanın Yolları

Veri bilimi, son yılların en popüler ve hızlı büyüyen alanlarından biridir. Birçok kişi, veri bilimine ilgi duyarak ve bu alanda kariyer yapmak isteyerek farklı bir alandan geçiş yapmaya karar vermektedir. Ayrıca, bu alanda çalışmak, yüksek ücretli ve heyecan verici bir kariyer olanakları sunmaktadır. Veri bilimi, birçok sektörde dijital dönüşümün bir parçasıdır ve bu alanda çalışmak, teknolojik yeniliklerin ön saflarında yer almak anlamına gelir. Tüm bu nedenlerden dolayı, birçok kişi farklı bir alandan veri bilimi alanına geçiş yaparak kariyerlerini ilerletmek istemektedir.

Veri bilimine farklı bir alandan geçiş yapmak heyecan verici bir deneyim olabilir, ancak aynı zamanda bazı zorluklarla karşılaşabilirsiniz. İşte, bu geçiş sürecinde yaşanılan fakat zaman ve düzenli çalışmayla üstesinden gelebileceğiniz bazı olası zorluklar ve bu zorluklara nasıl çözüm üreteceğinize dair öneriler sunacağım. Şimdiden iyi okumalar.

Yeni bir konuya uyum sağlama

Farklı bir alandan veri bilimine geçiş yaparken, öğrenmeniz gereken bir dizi yeni konuyla karşılaşabilirsiniz. Öncelikle temel matematik ve programlama becerilerini güçlendirmek faydalı olacaktır. Matematik becerilerinizi geliştirmek için, temel kavramları anlamak için online dersler ve matematiksel problemler çözmek gibi kaynaklar kullanabilirsiniz. Programlama becerilerinizi geliştirmek için ise, Python gibi veri bilimi için yaygın olarak kullanılan programlama dillerini öğrenerek başlayabilirsiniz.

Teknik beceriler

Veri biliminde çeşitli analitik teknikleri kullanılır. Bu teknikler arasında veri madenciliği, derin öğrenme, yapay sinir ağları, zaman serileri analizi ve daha birçok teknik bulunur. Farklı bir alandan geçiş yaparken, bu teknikleri öğrenmek zaman alabilir. Fakat pratik yapmak, teknik becerilerinizi geliştirmenin en iyi yoludur. Ayrıca, açık kaynaklı veri bilimi araçları ve kütüphaneleri kullanarak pratik yapmak için örnek projeler yapabilirsiniz. Örneğin, Kaggle gibi veri bilimi topluluklarına katılabilir veya Udacity ve Coursera gibi platformlarda yer alan veri bilimi kurslarına kaydolabilirsiniz.

Araç ve teknoloji

Veri bilimi için kullanılan araçlar ve teknolojiler, veri bilimi projelerinde kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, farklı bir alandan gelen kişiler, veri bilimi için kullanılan araçları öğrenirken zorluklarla karşılaşabilirler. Örneğin, veri bilimi için kullanılan programlama dilleri (Python, R, SQL vb.), veri tabanı yönetimi, veri görselleştirme araçları (Tableau, Power BI, Matplotlib vb.) ve makine öğrenimi kütüphaneleri (Scikit-learn, TensorFlow, Keras vb.) gibi araçları öğrenmek zaman alabilir. Bununla birlikte, bu araçların ve teknolojilerin online eğitim materyalleri, ücretsiz online kurslar ve sertifikasyon programları gibi kaynaklardan öğrenilebilir.

Kariyer planlama

Farklı bir alandan veri bilimine geçiş yapmak, kariyer planlamanızı belirlerken zorluklar yaşayabileceğiniz anlamına gelir. İşe alımcılar, deneyiminizi ve becerilerinizi nasıl değerlendirecekleri konusunda tereddüt edebilirler. Bu nedenle, kariyerinize özgü deneyimler edinmek, projeler geliştirmek veya sertifikasyon programlarına katılmak gibi alternatif yollar bulmanız gerekebilir. Ayrıca, bir portfolyo veya github hesabı oluşturmak, kişinin veri bilimi projelerindeki becerilerini ve deneyimini sergilemesine yardımcı olur.

Sonuç olarak, farklı bir alandan veri bilimine geçiş yapmak zorlu olabilir, ancak kararlılık, azim ve sürekli pratikle, bu zorlukları aşabilir ve bu heyecan verici alanda ödüllendirici bir kariyer oluşturabilirsiniz.

Veri Bilimi 101
Veri Bilimine Giriş
DSPG Veri Bilimi 101

Comments

You need to log in to be able to comment!

Safa Hiçyılmaz

veri bilimi alanında yeni şeyler keşfediyorum.

Location

Eskişehir, TR

Education

çalışma ekonomisi - anadolu univercity

© 2021 Patika Dev

facebook
twitter
instagram
youtube
linkedin