Big data ve analizi dünyasında bu üç rolün gerekliliği ve kritikliği elbette tartışılamaz. Veri üzerinden büyümeyi planlayan herhangi bir organizasyon bünyesinde bu kilit rollerde çalışacak insanlar bulmak zorundadır. İsimleri ne kadar birbirine benzese dahi bu meslek dallarının üzerinde odaklandığı kısımlar birbirinden farklıdır. Bu blog yazısında bu rollerin farklarını ve bulundukları organizasyonlara sağladıkları faydalara değineceğim.
Data Analyst / Veri Analisti
Veri analistlerinin temel görevi olası senaryoları optimize etmektir. Organizasyonun beklentilerini ve gerekliliklerini, uygun verilerek dayanarak görsel yolda sunabilmektir. Veri temizliği, ham verinin organize edilmesi, verinin görselleştirip uygun hikaye anlatım teknikleriyle sunulması bir veri analistinin sahip olması gereken temel özelliklerdendir. 2026 yılında bir data analistten beklenen yetenekler: R, Python, SQL, SAS, SAS Miner.
Veri analisti, veriye dayalı kararlar almak için kullanılabilecek kalıpları ve içgörüleri belirlemek amacıyla verileri toplamak, düzenlemek ve analiz etmekten sorumludur.
Veri Analistlerinin Ana Sorumlulukları
-Güncel veri analizi tool’larna adapte olabilmek.
-Kaliteli sunumlara ve raporlar hazırlayabilmek için Veri Mühendisleri ve Data Scientist’lerle çalışabilme kabiliyeti
– Pattern ve Trendleri okuyabilme kabiliyeti.
– Hissadarlarla Dashboardlar üzerinden iletişim kurabilmek kabiliyeti.
Data Scientist
Şirketlerde ve organizasyonlarda data scientistler’in odaklandığı kısım, verinin geleceğe yönelik işlenmesidir. Machine Learning ile supervised veya unsupervised şekilde verinin işlenmesi, verinin sınıflandırılması ve neural network oluşturması data scientistlerin taşıdığı yüklerden sadece bazıları. Data scientistlerden beklenen en kilit özellikler: R, Python, SQL, SAS, Apache Spark, Hadoop, Java .
Bir data scientist yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler de dahil olmak üzere çok çeşitli verilerle çalışır ve iş kararlarını yönlendirmek için kullanılabilecek kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri bulmaktan sorumludur.
Bir Data Scientist’in Sorumlulukları
-Geniş veri setlerini toplamak ve temizlemek
-İstatistiksel ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak tahmin modelleri geliştirmek
-Elde edilen içgörüleri ve önerileri ilgili paydaşlara açık ve anlaşılır şekilde aktarmak
-Karmaşık verileri sade ve anlaşılır biçimde sunmak için veri görselleştirmeleri oluşturmak
-Verinin doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamak için veri mühendisleriyle iş birliği yapmak
-En güncel veri bilimi teknikleri ve teknolojilerini takip etmek
Veri Mühendisi
Bu ay içerisinde veri mühendisliği konusuna çok daha fazla değinecek ve bu konu üzerinde birden çok projeyi size sunacağım.
Veri mühendislerinin odaklandığı nokta verinin düzgün bir zemin altında inşaa edilmesi ve bu bilginin optimize edilmesidir. Genelde veri mühendisleri arkaplanda (back-end) çalışır.Verilerin korunması ve en doğru şekilde sunulması için optimize edilmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanırlar. Bir veri mühendisinin bilmesi gereken temel yetenekler: Python, SQL , NoSQL, Cloud Servisler, Apache Airflow, DBT ve docker. Elbet bu yetenekler yapılacak iş ve beklentilere göre değişiklik gösterebilir.
Bir Veri Mühendisinin Sorumlulukları
-Büyük miktarda veriyi toplamak ve işlemek için veri pipeline’ları tasarlamak ve hayata geçirmek
-Hadoop, NoSQL ve SQL veritabanları gibi veri depolama teknolojilerini yönetmek ve optimize etmek
-Veri ambarları (data warehouse) ve veri gölleri (data lake) kurmak ve sürdürmek
-Farklı veri kaynakları arasında veri kalitesini ve tutarlılığını sağlamak
-Analizlerde kullanılan verinin doğruluğunu ve tutarlılığını garanti altına almak için veri bilimcilerle birlikte çalışmak
-En güncel veri depolama teknolojilerini ve en iyi uygulamaları takip etmek
