Veri dünyası hızla büyüyor ve bu alandaki roller de giderek çeşitleniyor. Veriyle ilgilenen kariyer yolları arasında en sık karşılaşılan üç unvan: Veri Analisti, Veri Bilimci ve Veri Mühendisi. Peki bu roller tam olarak ne yapar? Hangi becerilere ihtiyaç duyarlar? Ve aralarındaki farklar nelerdir?
Veri Analisti
Temel Görevi: Veriyi anlamlandırmak, yorumlamak ve karar vericilere sunmak.
Görevleri:
- İşletme ihtiyaçlarına göre veri toplamak ve analiz etmek
- Trendleri, korelasyonları ve istisnaları belirlemek
- Raporlar ve görselleştirmeler hazırlamak
- KPI takibi ve performans ölçümü yapmak
Kullandığı Araçlar:
- SQL, Excel
- Power BI, Tableau
- Google Analytics
- Python veya R Studio (bazı özel durumlarda)
Kimler için uygun?
Veriyle çalışmayı seven ama aynı zamanda iletişim becerileri güçlü, iş zekâsı yüksek kişiler için ideal.
Veri Bilimci
Temel Görevi: Büyük ve karmaşık veri kümeleri üzerinde istatistiksel ve yapay zekâ yöntemleri kullanarak öngörülerde bulunmak.
Görevleri:
- Veri analizi yapmak ve modeller geliştirmek
- Makine öğrenmesi algoritmalarıyla tahminleme veya sınıflandırma sistemleri kurmak
- A/B testleri tasarlamak ve sonuçları analiz etmek
- Veri ile ilgili stratejik kararlar almak
Kullandığı Araçlar:
- Python, R
- Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- Jupyter Notebook
- SQL, Hadoop/Spark
Kimler için uygun?
Matematiksel düşünmeyi seven, algoritmalara ilgi duyan ve problem çözmede yaratıcı olanlar için.
Veri Mühendisi
Temel Görevi:
Verinin doğru ve hızlı bir şekilde akmasını, saklanmasını ve erişilebilir olmasını sağlamak.
Görevleri:
- Veri altyapısı ve mimarisi kurmak (ETL süreçleri)
- Büyük veri platformlarını yönetmek
- Veri kaynaklarını entegre etmek ve otomasyon sağlamak
- Veri güvenliğini ve kalitesini sağlamak
Kullandığı Araçlar:
- SQL, Python, Java, Scala
- Apache Hadoop, Spark, Kafka
- Airflow, dbt
- AWS, Azure, GCP
Kimler için uygun?
Sistem kurmaktan, veri akışlarını düzenlemekten ve yazılımla uğraşmaktan hoşlanan kişiler için biçilmiş kaftan.
Karşılaştırma Tablosu
| Rol | Amaç | Araçlar | Temel Beceri |
| Veri Analisti | Anlam çıkarma ve raporlama | SQL, Excel, Power BI | Analitik düşünme, iş zekası |
| Veri Bilimci | Tahminleme ve modelleme | Python, ML araçları | İstatistik, makine öğrenmesi |
| Veri Mühendisi | Altyapı & veri akışı | R, Python, Java, Microsoft Azure vb. | Yazılım bilgisi, sistem tasarımı |
Sonuç: Hangi Rol Size Uygun?
Veri dünyasında çalışmak istiyorsanız önce hangi becerilerinizin ve ilgi alanlarınızın daha baskın olduğunu keşfetmeniz önemli.
- Görselleştirme ve iş analitiği sizi heyecanlandırıyorsa Veri Analistliği
- Karmaşık problemleri çözmek ve algoritmalarla çalışmak istiyorsanız Veri Bilimciliği
- Altyapı kurmak, veri sistemlerini otomatize etmek ilginizi çekiyorsa Veri Mühendisliği
Her üç rol de büyük veri projelerinin ayrılmaz parçalarıdır. Doğru rolü seçmek, hem kariyer gelişiminiz hem de iş doyumunuz açısından çok önemlidir.
Yunus Emre Günel, Dokuz Eylül Üniversitesi İstatistik bölümü mezunu olup eğitim hayatı boyunca kalite kontrol ve veri bilimi alanlarına yoğunlaşmıştır. Özellikle sınıflandırma ve kümeleme gibi makine öğrenmesi yöntemleriyle analizler gerçekleştirmiş, TÜBİTAK 2209-A desteğiyle yürütülen bitirme projesinde Gage R&R ve ANOVA uygulamaları yapmıştır. R, SQL ve Excel konularında güçlü bir uzmanlığa sahip olan Günel, Python’da da temel düzeyde çalışmalar yürütmektedir. Veri analizi, görselleştirme ve raporlama alanlarında deneyim kazanmış olup kariyerini veri bilimi, kalite analitiği ve iş zekâsı projelerinde sürdürmeyi hedeflemektedir.