Veri Analisti Nasıl Olunur?

Veri Analizi
Güncelleme 10 Ağustos 2023

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, veriden bilgi toplamanın ve mantıklı, analitik bir yaklaşımla değerlendirmenin son aşamasıdır. Bu süreç, veri toplama, veri işleme, veri temizleme gibi birkaç aşamayı içerir.

Bu kavram, veri bilimi veya iş analiziyle karıştırılabilir. Ortak adlarına baktığımızda anlaşılabilir. Veri analizi, veri bilimi ile iş analizi arasında bir köprü gibi bir yer tutar. Veri bilimi doğru soruları sormaya çalışırken, veri analizi sorulara cevaplar bulur ve iş analizi de veri analizinden elde edilen görüşleri iş kararlarına yönlendirmek için kullanır.

Daha açıklayıcı olmak gerekirse;

Veri Bilimi, genel bir terimdir ve veri analizini de içerir. Veri bilimciler, çoklu araçları kullanarak büyük verilerle başa çıkmak için modeller ve algoritmalar oluştururlar. Veri analizinin yanı sıra, veri madenciliği, makine öğrenimi veya yazılım geliştirme anlamına gelebilir.

İş Analizi, mevcut verileri stratejik iş fikirlerine dönüştürmekten sorumludur. İş analistleri için veri, içgörü elde etmek için bir araçtır. Teknik bilgi gereklidir, ancak burada daha çok problem çözme ve eleştirel düşünme gibi yumuşak beceriler önemlidir.

Veri analizi, ancak sorunları çözmek için yaratılan görüşlerin oluşturulduğu aşamadır. Veri biliminin altında yer alır ve iş analizini bilgi ile destekler.

Peki, bir veri analisti ne yapar?

Bir veri analisti, veri toplama, veri kümesinin istatistiksel analizi, stratejik yaklaşımlar için çözümler geliştirme ve model oluşturma sürecinin temel kişisidir. Bir veri analistinin tipik bir günü büyük veri kümeleri üzerinde çalışmak ve analitik modeller geliştirmek için veriyi çıkarmakla geçer. İlk olarak eğilimleri anlar ve bu nedenle veriyi analiz ederek çalıştığı şirkete kritik görüşler sunar. Çünkü şirketler, ilk olarak onları kritik kararlar almak için işe alır; böylece bu bilgiye dayalı olarak kritik kararlar alabilir ve işlerini geliştirebilirler.

İş, veri anlamına gelir; ve günümüzde işyerinde toplanan veriler inanılmaz derecede büyük olabilir. Eğer bir şirketseniz, muazzam verilerle karşılaşmamak imkansızdır ve bu verilerle ne yapacağınızı bilemeyebilirsiniz. Daha iyi olmayı amaçlayan bir şirket iseniz, karmaşık veri kümeleri size çok şey sunar. Bunlardan yararlanmak için “veri analisti” adında bir profesyoneli gereksinim duyarsınız.

Veri Analisti Görevleri – Sorumlulukları

Şimdi genel terimlerde bir veri analistinin ne yaptığını biliyorsunuz. Temel sorumlulukları veri toplamak ve analiz etmektir, ancak iş tanımı altında ne yaptıkları şirketten şirkete farklılık gösterebilir. Birlikte veri analisti görevlerinin neler olabileceğini görelim.

Veriyi toplama ve yorumlama
İstatistiksel analiz yapma
Hataları test etme ve düzeltme
Veri eğilimlerini belirleme
SQL kodları yazma
İş sistemleri tasarlama
Görüşler ve öneriler sunma
Veri sorunlarını belirleme ve çözüm önerme
Veri sistemleri hakkında teknik danışmanlık sağlama
Veri performansını iyileştirme
Stratejik kararlar için KPI’lar geliştirme
Diğer veri analistlerine mentorluk yapma
İş analistleri ve iş ortakları ile çalışma

İş Unvanları

Bir veri profesyoneli olarak kariyer planlıyorsunuz, ancak unvanınızın ne olacağını merak ediyor musunuz? Hangi tür bir iş arıyorsunuz? Veri bilimi, diğer meslekler ve disiplinlerle iç içe geçebilir. Bu nedenle tek bir iş unvanını veya aynı miktarda maaşı belirtmek mümkün değil. Liste uzayabilir; ancak iş analisti unvanının yanı sıra veri analistinin en yaygın görülen iş unvanlarından bazıları ve bugün veri biliminde tahmini maaşları aşağıda sıralanmıştır.

Veri Bilimci

Veri analistlerinden ayrı olarak, veri bilimciler aynı zamanda makine öğrenimi modelleri oluştururlar. Onlar ilgili oldukları veri üzerinde deneysel olarak çalışırlar ve bu da onları bilim insanı yapar. Bir veri bilimcisi, veriye teknik ve istatistiksel olarak bakar. Veriyi yorumlar, işler ve teknolojik yöntemlerle yönetir. Bu rol ciddi bir IT bilgisi gerektirir.

Veri Mühendisi

Veri mühendisleri, veri bilimcilerin yaptıklarına yapı taşı oluştururlar. Şirket verisinin veri borularını ve altyapısını oluştururlar. Veriyi işlevsel bir hale getirirler. Veri mühendisleri, veri ekiplerinin yedeğini oluşturan kişiler olarak düşünülebilir. Bir sorun ortaya çıktığında, veri mühendisleri düzeltmek için oradadır. Yazılım geliştirme becerileri, istatistiksel becerilerden daha belirgin hale gelir.

İş Analisti

İş analistleri, veri ve içgörüyü etkili bir şekilde kullanabilen kişilerdir. Veriyi alır ve onları iş stratejilerine dönüştürürler. Bazı durumlarda veri bilimi becerilerine ihtiyaç duyabilirler, ancak detaylı teknik yöntemlerle veri analizi yapmak onların işi değildir. Şirketleri doğru adımlarla daha iyi hale getirmek için rehberlik ederler.

Yapay Zeka Mimarısı

Yapay Zeka Mimarları, veri bilimi ekibinin başı gibi bir şeydir; bu kişiler ihtiyaçları anlar ve uygulanabilecek en iyi çözümleri belirlerler; diğer takım üyelerini doğru bilgileri toplamak için önderlik ederek yönlendirirler. Teorik bilgiyi pratiğe nasıl kullanacaklarını iyi bilirler ve sorunları ele alırlar. Bu rolün büyük ölçüde problem çözme becerileri gerektirir.

Yapay Zeka Ürün Yöneticisi

Bu unvan şu anda nispeten yeni. Ürün yönetimiyle uzun bir süredir tanışığız; ancak yapay zeka son zamanlarda ürünlere dahil edilmeye başlandı. Yapay zeka ürün yöneticileri, AI ile ürünleriyle ilgilenirler, şirketlere ürün kabul süreçlerinde yardımcı olurlar. Bu pozisyon için kritik düşünme yeteneği ana niteliklerden biridir.

Maaşlar

Ortalama Aylık Maaşlar aşağıdaki gibidir.

Veri Analisti: $5,608
Veri Bilimci: $10,000
İş Analisti: $6,860
AI Mimar: $10,760
AI Ürün Yöneticisi: $9,714
Veri Mühendisi: $10,800

Bir Veri Analisti Olmak İçin Gereken Beceriler

Bir veri analisti olmak hem yumuşak becerileri hem de teknik becerileri gerektirir. Bir veri analisti olmak istiyorsanız, yumuşak becerilerinizi geliştirirken belirli araçları öğrenmelisiniz. En iyi veri analisti olmak için gereken temel becerileri görelim.

Programlama Becerileri

Eğer teknik becerilerden bahsedeceksek, kesinlikle programlama dilleriyle başlamalıyız.

R: özellikle verinin istatistiksel analizi için kullanılan ücretsiz açık kaynaklı bir yazılımdır. Genellikle istatistikçiler tarafından ve aynı zamanda veri madenciliği veya makine öğrenimi gibi alanlarda da veri bilimciler tarafından yaygın olarak kullanılır.
Python: belki de veri analistleri için en iyi programlama dilidir. Onu tercihli ve çeşitli amaçlar için uygun kılan şey, Python’ı sadece web geliştirmek için değil, aynı zamanda diğer programlama ve yazılım geliştirme türleri için de kullanabilmenizdir.
SQL: “Structured Query Language” olarak adlandırılan SQL, veriye erişim, okuma, manipülasyon ve değiştirme amacıyla tasarlanmış yaygın bir programlama dilidir.
MatLAB: veri biliminde en popüler araç değildir, ancak veri analizi için kullanılan makine öğrenimi algoritmalarını içeren bir araç kutusu nedeniyle dilini bilmek kesinlikle faydalı olacaktır.
HTML ve Javascript ve CSS: HTML, web sayfaları için bir işaretleme dili olup, ham içeriğe anlam katar. CSS, bu içeriği biçimlendiren bir stil sayfası dilidir ve JavaScript bu içeriği ve biçimlendirmeyi etkileşimli hale getirir.

İstatistik Becerileri

İstatistik analizi, veri analizinin hayati bir parçasıdır; şu ana kadar bahsettiğimiz gibi. Doğal olarak, böyle bir analiz ilgili becerileri gerektirir ve aşağıda listelediğimiz becerilerin, işinize göre değişebileceğini unutmamak önemlidir. Her olası veri analisti pozisyonu için detaylı bilgiye ihtiyacınız olmayabilir.

Temel istatistik öğeleri: ortalama, medyan, mod, standart sapma ve varyans, hipotez testi.
Veri madenciliği için istatistiksel yöntemler: varyans analizi, çok değişkenli lojistik regresyon analizi, doğrusal olmayan regresyon analizi, ayırıcı analiz vb.
Veritabanı prensipleri: veri modeli, veritabanı tasarımı.
Veri dağılım türleri: standart normal, üstel/poisson, ikilik, ki-kare.
Anlamlılık testleri: Z-testi, t-testi, Mann-Whitney U, ki-kare, ANOVA.
Çoklu yöntemler: zaman eksenli analiz, olasılık modeli, optimizasyon.

Matematik Becerileri

Analizler ve matematik ayrı düşünülemez. Analizin düzgün bir şekilde yapılabilmesi için matematiğe ihtiyaç vardır. Bir dakika boyunca veri analizi kavramını düşünün; işlem ve neredeyse her aşama matematiksel anlayış gerektirir.

Problem Çözme: Veri, özellikle büyük veri, çözülmesi gereken sorunlarla gelir. Bu sorunlar bazen gerçekten karmaşık hale gelebilir. Bu nedenle bir veri analistinin en önemli niteliklerinden biri, problem çözme becerisidir. Bu, yoldaki hatalarla veya hatalarla uğraşırken sahip olmanız gereken güçlü bir özelliktir.
Doğrusal Cebir ve Calculus: Doğrusal cebir yöntemleri, makine öğreniminde vektör ve matris ile kullanılır. Calculus ise sorunların ve işlevlerin optimizasyonu için kullanılır.

Veri Görselleştirme Becerileri

Yaratıcılık birçok şeyi daha iyi hale getirir. Veri görselleştirmeleri oluşturmak, veriyi anlamayı daha kolay hale getirir. Veri bilimi karmaşık bir konudur; özellikle kavramla tanışık olmayanlar için. Bir veri analisti olarak, veriyi görselleştirmek güzel bir yetenektir. Sayıları okumaya çalışmak yerine bir görsel algılarsanız, kritik noktaları ve şeyleri yorumlamak çok daha kolay olur.

Mükemmel yaratıcı çalışmalar. Veriyi görselleştirmenin bir başka yolu da gösterge panoları veya raporlar oluşturmaktır. Verileri düzenli bir şekilde toplamanız gerektiğinde ve bunları görsel bir şekilde göstermek istediğinizde, grafik-gösterge panoları aradığınız şeydir. Bu Satış Gösterge Paneli Excel şablonunu ve bu Isı Haritası Oluşturucu Excel şablonunu inceleyerek böyle grafik-gösterge panolarının nasıl göründüğünü görebilirsiniz. Bu kadar çok veriyi işlerken, bu grafik-gösterge panoları gerçek hayat kurtarıcılardır. Gösterge panoları/raporlar oluşturmak, veri analisti için veri görselleştirmesinde iyi bir beceridir.

Google Analytics

Google Analytics, web sitelerinin trafiğini izlemek ve raporlamak için Google tarafından tasarlanmış popüler bir web hizmetidir. Pazarlama faaliyetlerini yönetmek ve arama motoru optimizasyonu yapmak için harika bir platformdur. Veri analizi için Google Analytics, kullanıcılarına web sitesi trafiği hakkında detaylı görüşler ve hatta raporlar sunar, böylece web sitelerinin ROI’sini iyileştirebilirler. Bu hizmet oldukça karmaşık değildir. Görüşleri nasıl okuyacağınızı çok kısa bir süre içinde kolayca öğrenebilirsiniz. Bu nedenle Google Analytics, veri analisti için hızlı bir şekilde geliştirilebilecek bir beceridir.

Makine Öğrenimi

Veri analizi deneyiminizde her zaman makine öğrenimini kullanmanız gerekmez; ancak az da olsa bilgi edinmek her zaman iyidir. Veri bilimiyle uğraşan biri için makine öğrenimi hakkında bilgi sahibi olmak büyük bir kazançtır. Onu anlamak, tahmin bile edemeyeceğiniz birçok kapıyı açabilir. Genel bir fikre sahip olmak bile iş arama sürecinde rekabet avantajı sağlayabilir.

<strong(Yapay Zeka

Yapay Zeka Makine öğreniminin odak noktası makinelerin şeyler öğrenebileceği ve uyum sağlayabileceği fikrine odaklansalar da; yapay zeka buna daha geniş bir perspektif katıyor: makineler akıllı hale gelebilirler. Ne yaparlarsa akıllıca yapabilirler. En basit tanımıyla yapay zeka, makineler tarafından gösterilen akıllılıktır ve onların rasyonelleştirme yeteneğidir. Veri analizinde yapay zeka, veri analistlerinin veri kümelerinden görüş çıkarılmasına yardımcı olan teknolojiler koleksiyonunu ifade eder. Veri analizinde yapay zekayı etkili bir şekilde nasıl kullanacağınızı öğrenebilir ve görüşler almaya başlayabilirsiniz.

Yazma / İletişim Becerileri

Yumuşak beceriler, teknik becerilere büyük destek sağlar. Ne kadar iyi bir şekilde IT alanında eğitildiğiniz önemli değildir, ifade etme yeteneğiniz olmadığı sürece verinin bir anlamı yoktur. Bulgular açıkça meslektaşlara iletilmeli ve varsa yanlış anlamalar sonradan netleştirilmelidir. Bir veri analisti, karmaşık verileri açıklamanın yanı sıra işbirliği yaptığı insanları dinleme konusunda da iletişimsel olmalıdır. Genel iletişimin sağlanması, veri analizi gibi bir işte oldukça gereklidir.

Güçlü Microsoft Excel Bilgisi

Bilinen çok amaçlı bir araç olan Excel, karmaşık ve anlaşılması zor şeylerden bahsederken akla gelmeyebilir. Yeni teknolojiler ve ayrıntılı programlar duyduğunuzu bekleyebilirsiniz. Bazılarınız “Excel’in bu işle ne alakası var?” diye düşünebilir. Aslında, Excel veriyi sever ve kendi programlama diline sahiptir. Onunla düşündüğünüzden daha fazla şey yapabilirsiniz. Excel bilginiz aniden bir veri analisti becerisi haline gelebilir. Excel’i veri analizinde kullanmak için temel bilgileri bilmelisiniz.

İşte Excel’in önemli özellikleri ve işlevlerinden bazıları:

Temel özellikler: yazdırma, sorgulama, filtreleme, sıralama ve basit tablo veri işleme.
Fonksiyonlar ve formüller: yaygın fonksiyonlar, dizi formülleri, birden fazla arama, toplam, eğer, birleştirme gibi gelişmiş veri işlevleri.
Görselleştirme seçenekleri: gelişmiş grafikler, haritalar, grafikler, grafik eklentileri.
PivotTablo, VBA program geliştirme.

Veri Analistleri için İş Görüşmesi Soruları

Veri analisti olarak bir iş görüşmesinde neyle karşılaşacağınızı merak ediyor musunuz? Muhtemelen en iyi şekilde kendinizi hazırlıyorsunuzdur, ancak hangi olası soruların sorulabileceğine dair genel bir görünüm elde ederseniz, görüşme deneyimi daha sorunsuz olacaktır. İncelemek isteyebileceğiniz genel ve mantıksal düşünce yeteneğinizi sınayan belirli sorular olacaktır. İş görüşmesi için en iyi sorulardan bazıları aşağıda listelenmiştir.

Neden veri analisti olmak istiyorsunuz?
Hangi özel alanda çalışmak istersiniz ve neden?
Hangi yazılım ve programlama dili üzerine eğitildiniz?
Eksik verilerle ne yapardınız?
Bir veri analizi projesinin hangi bölümünde çalışmaktan en çok zevk alırsınız?
“Veri Temizleme”yi açıklayın ve en iyi uygulama yollarını anlatın.
Bir analiz için hangi istatistiksel yöntemleri tercih edersiniz?
İyi bir veri modelinin karakteristikleri nelerdir?
Veri analizi yaparken karşılaşabileceğiniz olası sorunlar nelerdir?
Gösterge panoları oluşturmak için hangi araçları kullanıyorsunuz?
Her Mart ayında New York’ta kaç kot pantolonun satılabileceğini nasıl tahmin edersiniz?
Veri madenciliği ile veri profillemesi arasındaki farkı açıklayın.
Excel’i veri analizi aracı olarak nasıl kullanırsınız?
Karmaşık veri setleriyle nasıl başa çıkarsınız?
Kendinizde hangi veri analisti becerilerine sahip olduğunuzu düşünüyorsunuz?

Kitaplar

Veri bilimi alanındaki insanlar için mutlaka okunması gereken kitaplar bulunmaktadır. İşte veri analizi için en iyi kitaplardan bazıları:

Veri Bilimi Sıfırdan, Joel Grus tarafından

Veri bilimi öğrenmeye başlamak için harika bir kitap. Veri Bilimi Sıfırdan’da algoritmalar, istatistik, kütüphaneler vb. gibi kavramlar hakkında giriş bilgileri bulacaksınız ve hızla aşina olacaksınız.

Veri Bilimciler için Pratik İstatistikler, Peter Bruce ve Andrew Bruce tarafından

Bu, veri analistleri için başka bir başlangıç seviyesi kitaptır. Okuyuculara istatistik prensiplerini ve bunları veri analizinde nasıl kullanacaklarını öğretir. Bu rehber kitabı okuyarak veri biliminde istatistiksel yöntemleri derinlemesine öğrenebilirsiniz ve kitap çok anlaşılır bir dilde yazılmıştır.

Veri Analizi için Python, Wes McKinney tarafından

Bu kitap veri analizine Python perspektifinden yaklaşır. Hem genel olarak veri analizi hakkında fikirler edineceksiniz hem de Python özellikleri hakkında ayrıntılı bilgiye sahip olacaksınız.

Veri Analitiği Kolaylaştırıldı, A. Maheshwari tarafından

Eğer veri analitiğine yeni başlıyorsanız ve daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, bu kitap işinize yarayacaktır. Bu kitap gerçek dünya örnekleriyle veri analitiğini öğretir. İleri düzey okuyucular da bu kitaptan, başlangıç düzeyindeki okuyucular kadar faydalanabilirler.

Büyük Veri: Yaşamımızı, Çalışmamızı ve Düşünmeyi Nasıl Dönüştüreceği, V. Mayer-Schönberger ve K. Cukier tarafından

Bu kitap veri analizinin önemine odaklanır. Farklı alanlarda veri analitiğinin neden bu kadar kritik olduğunu ve büyük veri kavramlarının zamanla nasıl şekillendiğini daha iyi öğreneceksiniz.

Yoksayılamayacak Kadar Büyük: Büyük Veri İçin İş Durumu, P. Simon tarafından

Özellikle büyük verinin iş dünyasındaki ilgilenenler için bu kitap önemlidir. Veriyi istihbarata dönüştürmenin ardından nasıl kullanacağınızı öğrenme konusunda size bilgi verir.

İş Zekâsızlık: Analitik ve Büyük Verinin Ötesinde Anlayış ve Yenilik, B. Devlin tarafından

Bu kitap veri analitiği alanındaki bazı sorunları vurgular. Bu kitapta yanlış anlamaları anlamakla kalmayacak, aynı zamanda veri analitiğinin ve iş zekâsının tarihini de öğreneceksiniz; bugünkü hali ve gelecekteki hakkında.

Kurs ve Eğitim

Öğrenme asla bitmeyen bir süreçtir. Bir şey için tamamen eğitim aldığınızı düşünseniz bile, her zaman yeni şeyler için yer vardır. Veri bilimi çok boyutlu bir konu olduğundan, kendinizi yatırım yapmak gerekebilir. Varolan bilginizi ek eğitim materyalleri ile destekleyebilirsiniz. Bir veri analisti hangi tür kurs veya eğitimi alabilir, birlikte görelim.

IBM Veri Analisti Programı: Bu Veri Analisti Yüksek Lisans programı simplilearn.com tarafından IBM ile işbirliği içinde sunulur. Bu programda analitik araçlar, istatistik, SQL veritabanları, R ve Python, veri görselleştirmeleri hakkında öğreneceksiniz.

Cloudera Veri Analisti Eğitimi: Bu, Cloudera Eğitim Hizmetleri tarafından sunulan dört günlük bir veri analisti kursudur. Katılımcılar, SQL ve aşina oldukları betimleme dillerini kullanarak Hadoop kümesinde büyük veri kümelerini nasıl dönüştüreceğini ve analiz edeceğini öğrenecekler.

Udemy Veri Bilimi Kursu: 2020 Veri Bilimi Kursu: Kapsamlı Veri Bilimi Bootcamp veri bilimi için bir rehberdir. Matematik, istatistik, python, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi öğreneceksiniz.

Dataquest’te Python ile Veri Analisti: Bu kurs olasılık, istatistik, temizleme ve veriyi görselleştirme konularına odaklanarak Python temellerini öğretir. Bu kurs sonrası Python becerilerinizi öğrenebilir ve geliştirebilirsiniz.

Excel Kullanarak Veri Analizine Giriş: Coursera tarafından sunulan bu kurs özellikle Microsoft Excel üzerinde veri analizi yapmayı öğretir. Excel işlevlerini kullanarak veriyi okuma, düzenleme ve manipüle etmeyi öğreneceksiniz.

Sertifikalar

Sertifikalı Analitik Profesyonel

CAP, iş ve analitik sorun çözme, dağıtım, yöntem seçimi, model oluşturma ve model yaşam döngüsü yönetimini kapsayan genel bir analitik sertifikasıdır. Sertifika her üç yılda bir yenilenmelidir. Kuruluş: INFORMS

Fiyat: INFORMS üyeleri için 495 dolar, üye olmayanlar için 695 dolar

Gereksinimler: CAP sınavı ve CAP Etik Kurallarına uyum.

Veri Biliminde Profesyonel Başarının Sertifikası

Bu, dört bölümden oluşan bir derecesiz programdır: Veri Biliminde Algoritmalar, Olasılık ve İstatistik, Veri Bilimi için Makine Öğrenimi ve Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme. Kuruluş: Columbia Üniversitesi

Fiyat: Kredi başına 1.968 dolar, kampüs programı için başvuru ücreti 85 dolar, çevrimiçi program için 150 dolar ve kurs başına 395 dolar teknoloji ücreti.

Gereksinimler: Lisans derecesi, önceki nicel ve bilgisayar programlama dersleri.

Microsoft Sertifikalı Veri Analisti Ortağı

Bu sertifika, “Microsoft Sertifikalı Çözüm Uzmanı (MCSE): Veri Yönetimi ve Analitiği” altında yer alan birkaç önemli sertifikadan biridir. Sertifika sahiplerine analitik yetenekler ve ölçeklenebilir modeller oluşturma, veriyi temizleme ve dönüştürme yeteneği sağlar. Kuruluş: Microsoft Fiyat: Sınav başına 165 dolar

Gereksinimler: Ücretsiz çevrimiçi eğitim ve ücretli bir kurs.

Cloudera Sertifikalı Ortağı (CCA) Veri Analisti

Bu sertifikalı program, adaylara Impala ve Hive’ı kullanmayı öğrenmek için gereken temel nitelikleri sağlar, böylece Cloudera’nın CDH ortamında raporlar oluşturabilirler.

Kuruluş: Cloudera Fiyat: 295 dolar

Gereksinimler: CCA Veri Analisti Sınavı

EMC Onaylı Profesyonel Veri Bilimci Ortağı (EMCDSA)

Bu sertifika, veri analistlerinin büyük veri analitiği projelerine katkıda bulunma fırsatı sunar. Bu sertifikaya sahip olarak, büyük veriye analitik teknikleri nasıl uygulayacağınızı öğrenebilir ve istatistik modeller oluşturabilirsiniz. Kuruluş: Dell EMC Eğitim Hizmetleri Fiyat: Sınav kuponu için 230 dolar

Gereksinimler: Veri bilimi ve büyük veri analitiği sınavı ile SQL, Java, Perl, Python veya R deneyimi.

Açık Sertifikalı Veri Bilimci

Bu, veri analistlerinin sahip olduğu becerileri geliştiren bağımsız bir küresel sertifikadır. Sertifika programı herhangi bir yazılı sınav gerektirmez ve eğitim kursları sağlamaz.

Kuruluş: The Open Group Fiyat: Sertifikasyon için 1.250 dolar, yeniden sertifikasyon için 250 dolar.

Gereksinimler: Deneyim başvuru formu ve bir kurul incelemesi.

SAS Onaylı Gelişmiş Analitik Profesyonel (SAS 9 Kullanarak)

Bu SAS sertifikası, sahibinin büyük veriyi istatistik analizleri, makine öğrenimi, optimizasyon ve tahmin modelleme teknikleriyle analiz etme yeteneğini doğrulayan bir onaydır. Bu nedenle adaylardan, makine öğrenimi, optimizasyon, zaman serisi tahmini, desen tespiti vb. alanlarında deneyim sahibi olmaları beklenir.

Kuruluş: SAS Fiyat: Bir sınav için 250 dolar, diğer ikisi için 180 dolar (her biri)

Gereksinimler: Üç sınav:

SAS Enterprise Miner 7, 13 veya 14 ile Tahminsel Modelleme
SAS Gelişmiş Tahminsel Modelleme
SAS Metin Analitiği, Zaman Serileri, Deney ve Optimizasyon

Veri Analitiğinde KPI’lar

Veri analitiğinde KPI’ları belirlemek önemlidir çünkü bu, veri analitiği çabalarınızın başarısını ve etkinliğini ölçmenize yardımcı olur. KPI’lar olmadan, iş hedeflerinize ne kadar iyi ulaştığınızı ve ne kadar değer kattığınızı nicelendirmek zor olabilir.

KPI’lar, işletmenizin veya projenizin performansını değerlendirmek ve ilerlemenizi izlemek için kullanılan ölçülebilir metriklerdir. Veri analitiğinde KPI’lar, analiz süreçlerinizin ve sonuçlarının iş hedeflerinizle uyumlu olduğunu doğrulamanıza yardımcı olabilir. Bu, veri analitiği çabalarınızın gerçek değerini anlamada size yardımcı olur.

Örneğin, bir e-ticaret şirketi KPI’larını aşağıdaki gibi belirleyebilir:

Dönüşüm Oranı (%): Ziyaretçilerin ne kadarının gerçek müşteriye dönüştüğünü gösterir.
Satış Başına Ortalama Değer ($): Her bir satışın ortalama değerini gösterir.
Müşteri Sadakati Skoru: Müşterilerin markanıza ne kadar sadık olduğunu gösterir.
Terk Oranı (%): Web sitesini ziyaret edenlerin ne kadarının hızla çıkıp gitmeyi tercih ettiğini gösterir.

KPI’larınızı belirlerken iş hedeflerinizi, ölçülebilirliği ve ölçümlerinizi nasıl kullanacağınızı dikkate almanız önemlidir. Doğru KPI’lar, verilerinizi anlamlandırmada size rehberlik edebilir ve işletmenizin büyümesine katkıda bulunabilir.

Veri Görselleştirmesi

Veri görselleştirmesi, verileri grafikler, tablolar ve diğer görsel araçlar aracılığıyla temsil etme sürecidir. Verileri görselleştirmek, karmaşık veri setlerini anlamayı kolaylaştırabilir, eğilimleri belirlemeye yardımcı olabilir ve bilgileri etkili bir şekilde iletebilir.

Veri analitiği sırasında verileri anlamak ve sunmak için farklı türlerde görselleştirmeler kullanabilirsiniz:

Çizgi Grafikleri: Zaman içindeki eğilimleri ve değişiklikleri göstermek için kullanılır.
Çubuk Grafikleri: Farklı kategoriler arasındaki karşılaştırmaları görselleştirmek için kullanılır.
Pasta Grafikleri: Bir bütünün parçalarının oranlarını göstermek için kullanılır.
Sütun Grafikleri: Veri setinin farklı kategorilerini belirlemek veya karşılaştırmak için kullanılır.
Dağılım Grafikleri: Veri setinin dağılımını ve yoğunluklarını görselleştirmek için kullanılır.
Haritalar: Coğrafi verileri temsil etmek ve mekânsal desenleri göstermek için kullanılır.

İyi bir veri görselleştirmesi, verileri açıklayıcı ve anlaşılır bir şekilde sunmalıdır. Renk, boyut, etiketler ve düzen gibi tasarım unsurları, verilerinizi anlamanıza ve kararlarınıza yardımcı olabilir. Ancak, görselleştirmeleri aşırı karmaşık hale getirmemeye özen göstermelisiniz; aksi takdirde yanlış anlaşılabilecek veya karıştırılacak bir hale gelebilirler.

Sonuç

Veri analitiği, işletmelerin ve organizasyonların daha iyi kararlar almasına yardımcı olan güçlü bir araçtır. Doğru veri analitiği stratejileri ile işletmenizdeki verileri anlayabilir, eğilimleri belirleyebilir ve gelecekteki eylemleri yönlendirebilirsiniz. Bu sürecin temel adımlarını anlamak ve veri analitiği sürecini etkili bir şekilde uygulamak, işletmeniz için büyük bir avantaj sağlayabilir.