Şirketler iş performanslarını anlayıp kendilerine dersler çıkarabilmek ve yeni çıkan trendleri yakalayabilmek için veri setlerini parçalara ayırıp analiz edebilecek çalışanlara ihtiyaç duydu. Maaşlar bazı ülkelerde ve şirketlerde yüz bin dolarları buluyor.
İşe alım şirketi PageGroup veri biliminde çalışanların maaşlarının yıllık brüt 60 ila 150 bin sterlin arasında olduğunu söylüyor. Ama bu maaşla gelen iş tanımının geniş alanları ve sorumlulukları kapsadığını da ifade ediyor.
Veri bilimcisi ile veri analizi gerektiren bazı iş tanımları arasındaki çizgi biraz muğlak.
PageGroup’tan teknoloji uzmanı James Hobson, “Veri bilimcisinin ne olduğuna ilişkin farklı yorumlar yapılıyor” diyor.
İş tanımı ne olursa olsun, bu konuda çalışacak kişilere olan talep, geleneksel olarak bu işte çalışabileceği düşünülenlerin sayısını aşmış durumda. Bu kategoriye girenler genelde bilgisayar biliminde uzmanlaşıp doktora yapanlar oluyor.
LinkedIn’in ABD’de yaptığı 2020 yükselen işler raporu, veri bilimcilere olan talebin her yıl yüzde 37 arttığını gösterdi.
Talep artınca, bu sektöre girenler arasında, alışılmış geleneksel tanımların dışında kalanlar da yer aldı. Özellikle de yeni bilgisayar yazılımlarıyla kendini eğitenler veri bilimi sektörüne girdi.
Veri bilimine girişte Formula 1 deneyimi
Edward Green ve Balraj Oates de bu yöntemi seçenlerden. Ama ikisi de kendilerini “veri bilimci” olarak tanımlamakta tereddüt ediyor.
Green’in veri bilimi macerası 15 yaşında başladı. Green, çocukken yaşadığı bazı sağlık sorunları nedeniyle Londra’daki Great Ormond Street Hastanesi’nde iki, iki buçuk yıl süren bir tedavi gördü ve uzun ameliyatlar geçirdi.
Belki de bir çoğumuzun unutmak isteyeceği o süreci Green, teknoloji alanında kariyerini inşa ettiği bir dönem olarak hatırlıyor:
“İlk ameliyatımı olduğum gün, ilk iPad’in de tanımının yapıldığı gündü” diyor.
Green hastanenin, hasta konseyine katıldı ve hastalara sunulmak üzere iPad yardımıyla tıbbi verileri topladı. Bu deneyimi okuldan doğrudan teknoloji dünyasına girmesini sağladı.
Green’in cerrahı daha önce de McLaren ile çalışmış ve F1 molalarının tekniğini yoğun bakıma girip çıkan hastaların hareketlerine nasıl uygulanabileceğini incelemişti. Green’in de bir sonraki durağı motor yarışları ve Londra’nın hemen dışındaki McLaren teknoloji merkezi oldu. Burada arabaların verilerini analiz etti.
Green, McLaren’da ABD şirketi Aleteryx’in geliştirdiği bir veri bilimi yazılımını kullandı. Bu yazılım, bireylerin veri uzmanları olmalarına yardımcı olan kendi kendileri kullanabilecekleri araçlar sağlayan bir yazılım.
Green, bu yazılım sayesinde büyük ve geniş çaplı verilerle çalışabildi. McLaren için de, her yarış sonrası 1.5 terabayt veri toplanıyordu. “Formula 1 pilotları bazen bu verilere ihtiyaçları olmadığını düşünüyor ama var” diyor Green.
Euan Davis, teknoloji hizmetleri veren Cognizant adlı grupta işlerin geleceği konusunda araştırma yapan bir uzman. Bu alandaki algıların değiştiğini söylüyor:
“Veri bilimi çok sıkıcı, rağbet görmeyen bir iş olarak görülüyordu. Şimdi ise yaratıcı bir iş olarak görülüyor. İletişim önemli çünkü ortaya çıkardığınız verileri satabiliyor olmalısınız. Bu da verilerle ilgili hikayeyi, ne anlama geldiğini anlatmak demek.”
Hangi yazılım araçları kullanılıyor?
Davis, geleceğin veri analizinde uzmanlaşan ağır işleri yapanlar kadar daha hafif ve “yumuşak” denebilecek becerilere de sahip olanlara ait olduğunu ifade ediyor:
“Veri bilimi rolü daha karma bir role dönüşüyor. Şimdi önemli olan güvenilir bir danışmak olabilmekte. Veri bilimcileri, verileri, şirket yöneticilerine önemli olanın ne olduğunu anlatabilecek şekilde okuyabilmeli.”
Davis, veri görselleştirme araçları ve karmaşık bilgileri basit imajlara dönüştürebilen yazılımların veri bilimi dünyasını değiştirdiğini söylüyor:
“Bu araçlar giderek kullanımı daha kolay ve sezgisel hale geliyor.”
Tableau ve Cloudera gibi veri analizi şirketleri bu tarz programlar sunuyor. Bilgileri veri bilimcileri ve diğer faydalanmak isteyenler için basit tablolara ve simgelere dönüştürüyor.
Herkes tablolarda yer alan büyük veri kolonlarından açık ve net bilgi çekme konusunda kendini yeterince iyi görmeyebilir, rahat hissetmeyebilir. Bu yazılımlar bu kişiler için ideal.
Yazılım yarışından veri bilimi işine
Bu yeni teknoloji veri bilimcinin işi ile veri analistinin işi arasında gri bir alan yarattı.
Geleneksel olarak veri analistinin vaktinin çoğu düzenli olarak analizler yapıp raporlar hazırlamakla geçer. Veri bilimci de verinin işlenme (manipüle edilme) yollarından yöntemlerinden sorumludur.
Davis, bu teknolojinin “işlerimizin makinelerle değiştiği ve verileri anlamamızın gerektiği” bir dönemde güven verici olduğunu düşünüyor.
Veri bilimi Balraj Oates için de dönüm noktalarından biri oldu.
Oates’in bu dünyaya gidişi Covid salgınıyla birlikte oldu. Bir yazılım yarışmasında (hackathon) yarışmacıların küresel Covid vakalarıyla ilgili verileri inceleyip salgının bölgelere göre kıyaslamasının yapılması istendi.
Oates, Alteryx yazılımı sayesinde ölüm verileri gibi veri setlerini temsil eden semboller çekip kullandı.
Oates, hesaplamaların sayfaları yerine sembolleri işleyerek takımındaki bir istatistikçinin analiz hızına yetişebildi. Oates, veri bilimi araçlarını kullanmayı hesap makinesi kullanmaya benzetiyor ve “veri macerasının” da böyle başladığını anlatıyor.
3 çocuğunu büyütüp 12 yıl iş dünyasından uzak kaldıktan sonra Oates yeniden çalışmaya veri bilimi sayesinde başladığını söylüyor. Yazılım yarışmasını da uzun süre kariyer arası verip işe dönmek isteyen profesyonellere yardımcı olan Women Returners adlı internet sitesinde gördü.
Veri bilimi deneyimini çocuğunun okulunda tanıştığı bir anneye de anlattı ve tesadüfen anlattığı kişide veri gelişimi uzmanı aradıklarını söyledi. Bu sayede işe giren Oates şimdi veri deneyimini finansal hizmetler alanında kullanıyor, en büyük çocuğu da kodlama eğitimi alıyor.
Veri biliminin hayatını nasıl değiştirdiğini de şöyle anlatıyor:
“Kariyer gelişimiyle ilgili neler yapılabileceğini düşünmek için geç değil. Sandığınızdan çok daha erişilebilir bir alan. Ben bu işe okul kapısındaki bir muhabbet sayesinde girdim!”
KAYNAK: BBC TÜRKÇE
