Sanal dünya verilerin sürekli olarak depolandığı, işlendiği ve optimal hale getirildiği bir ortamdır. Kullanıcılar hizmet alırken dahi veri üretir. Kullanıcı davranışları, paylaşımları, arama geçmişi, tercihleri ve geri bildirimleri veri olarak aktarılmaya devam eder. Bu sürekli kendisini geliştiren bir ekosistemdir. Öte yandan bu veriler genel olarak rastgelelik prensibi üzerine çalışır. Verilerin depolanmasıyla işlenmesi ayrı bir süreçtir.
İnternette bulunan veri yığınlarından bir isteğe yönelik bütün oluşturmak oldukça zorlu bir süreçtir. Veri dedektifliği büyük ve karmaşık veri denizinde gizlenmiş bilgilerin ortaya çıkarılması işlemini yapar. Veriler arasında bağıntılar, anlam oluşturacak örüntüler, dikkat çeken anomaliler ve veriler arasındaki ilişkiler tespit edilir. Veri dedektifliği temelde veri analisti ve veri bilimciliğinin odak grup özelinde çalışan hibrit bir alandır.
Veri dedektifi hizmet ettiği kurum veya oluşum için veri deryasında veri toplama ve ayıklama görevi yapar. Kurumların veritabanları, raporları, sosyal medya uygulamaları ve dijital ikiz sensörleri gibi sabit veri kaynaklarından verileri toplar. Toplanılan verilerdeki anomaliler tespit edilir; eksik, yanlış ve çelişkili veriler ayıklanır. Veri dedektifi için verilerin net, doğru ve bağıntılı olması önemlidir.
Veri dedektifi verilere yönelik hipotez oluşturur ve bunu deneye tabi tutar. Deney sonucunda tutarlılık ve isabetlilik önemlidir. Bu aşamada istatistik, matematik, makine öğrenimi ve görselleştirme modelleri kullanır. Veri dedektifinin ayırt edici aşaması buradan sonra başlar. Öncelikle elde ettiği verileri hikayeleştirmesi gerekir.
Bulgular sunulacak kişilerin anlayacağı kısa ve net bir dille anlatılır. Sonucun anlaşılır ve ikna edici olması önemlidir. Sonuçlar şirketlerin piyasa stratejilerinde, araştırma projelerinde, üretim merkezlerinin düzenlenmesinde ve devlet kurumlarının politikalarında kullanılabilir. Geniş bir yelpaze için ayrıntılı bir veri toplama ve işleme süreci gereklidir.
Veri dedektifinin birtakım temel becerilere sahip olması gerekmektedir. Öncelikle olasılık, hipotez oluşturma ve model planlama için ileri düzeyde istatistik ve matematik bilgisi gereklidir. Python ve SQL gibi programlara dillerine hakim olmalıdır.
Power Bl ve Tableau gibi veri görselleştirme yazılımlarını kullanabilmesi gerekir. Veri dedektifinin kişilik özelliği de sorgulayan, merak eden ve disiplinli çalışmayı ilke haline getiren birisi olması da önemlidir.
Veri dedektifliğinde kariyer oluşturmak için sertifika edinmek kariyer yolunuzda size avantaj sağlayabilir. Eğitim temelinizde veri bilimi, matematik- bilgisayar - endüstri mühendisliği gibi alanların yer alması iyi bir başlangıç noktasıdır. Platformlardan edinebileceğiniz "veri bilimi" ve "veri analizi" gibi sertifika programları sizi öne çıkartır.
Öte yandan mesleki olarak başlangıç noktasında tecrübe kritik bir konudur. E-ticaret sitelerinin satış verileri gibi küçük projelerde yer alın ve deneyiminizi arttırın.
Ayrıca veri dedektifliği oldukça detaylı bir kariyerdir. Tüm alanlarda ilerlemeye çalışmak zaman ve enerji olarak masraflı olacaktır. Veri dedektifliği temelde aynı görülse de sektörel uygulamaları farklıdır. Bu yüzden sektörler arası geçişten ziyade belirli sektörde becerilerinizi yükseltmeyi tercih edebilirsiniz.
markasıdır.
Haber Gönder
