Veri Bilimcisi ve Veri Mühendisi Arasındaki Farklar Nelerdir?

Kategori: Mesleki Eğitim | Tarih: 2022-11-11 15:25:09 | 1 yıl önce

Veri Bilimcisi ve Veri Mühendisi Arasındaki Farklar Nelerdir?

Veri bilimi alanındaki meslek gruplarına son yıllarda ilgi oldukça arttı. Çalışma İstatistikleri Bürosu, 2020-2030 yılları arasında iş büyümesinde diğer mesleklerin ortalama büyümesinden çok daha yüksek olan %22'lik bir artış öngörmekte. Şirketler, işlerini yürütmelerine yardımcı olmak için büyük veri üretmeye, toplamaya ve analiz etmeye odaklanmaya devam ettikçe bu talebin daha da artacağı öngörülmektedir.

Veri biliminde öne çıkan iki meslek grubu bulunmaktadır. Bunlar veri bilimcisi ve veri mühendisliğidir. Peki veri bilimcisi ve veri mühendisi arasındaki temel farklar nelerdir? Bu iki meslek grubununun sorumlulukları nelerdir? Sizin için en uygun meslek grubu hangisidir. Kariyeriniz hakkında en doğru kararı vermeniz için blog yazımızı okumaya devam edebilirsiniz.

Veri Bilimcisi & Veri Mühendisi Arasında Fark Var mı?

Eskiden veri bilimcileri veri mühendislerinin rolünü üstleniyordu fakat veri alanının gelişmesiyle veri toplama ve veri yönetimi daha da karmaşık hale geldi. Bu noktada da pek çok şirket de veri mühendislerine ihtiyaç duyuldu. Aralarında ki farkı daha iyi anlamak için her iki meslek grubunu daha yakından tanımalıyız.

Veri Bilimcisi & Veri Mühendisi Nedir?

Veri bilimcisi, verileri analiz etmekten ve iş kararları vermek için ilgili içgörüleri ve eğilimleri çıkarmaktan sorumlu kişidir. Veri bilimcileri bu tür bilgileri bulmaya yardımcı olmak için veri modelleri ve makine öğrenimi algoritmaları oluşturma ve kullanma eğiliminde olmalıdır.

Veri mühendisleri ise verileri analiz etmekten ve iş kararları vermek için ilgili içgörüleri ve eğilimleri çıkarmaktan sorumludur. Veri bilimcilerine verileri bulmaya yardımcı olmak için veri modelleri ve makine öğrenimi algoritmaları oluşturma ve kullanma eğilimine sahip olması gereken kişillerdir.

Bu iki veri uzmanı arasındaki temel fark, veri mühendislerinin verileri depolayan, ayıklayan ve organize eden sistemleri ve yapıları kurup bakımını yaparken, veri bilimcileri trendleri tahmin etmek, iş içgörülerini toplamak ve ilgili soruları yanıtlamak için bu verileri analiz etmektedir.

Veri mühendisleri ve veri bilimcileri arasındaki becerilerde örtüşme olmasına ve geçmişte veri bilimcilerinin veri mühendislerinin bazı görevlerini yerine getirmeleri beklenmesine rağmen her iki meslek grubunun rol üstlendikleri sorumluluklar aslında farklıdır.

Rol ve Sorumluluklar

Veri Mühendisinin Üstlendiği Rol ve Sorumluklar

Ham verileri analiz edip hazırlama
Veri toplama,tasarlama, oluşturma, yönetme ve optimize etme
Verilerin verimliliğini, kalitesini ve güvenilirliğini arttırma
Veri üretimini sağlayan altyapı ve mimarileri oluşturma
Serbest akışlı veri hatları oluşturma
Ayrıca veri mühendisleri verileri işlemek için MySQL, Hive, Oracle, Cassandra, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDBgoDB ve Sqoop gibi çeşitli araçlara hakim olmalıdır.

Veri Bilimcisinin Üstlendiği Rol ve Sorumluluklar

Veri bilimcileri veri mühendisleri tarafından sağlanan veriler üzerinden çalışır.
Veri analizi gerçekleştirir.
Veri analizinde hipotezler geliştirir, veri analitiği, veri görselleştirme ve makine öğrenimi algoritmaları bilgilerini kullanır.
Verileri tahmin etmek, keşfetmek ve incelemek için dahili ve harici kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyle araştırma yapar.
Data Scientist, karar verme modelleri oluşturmak için çok sayıda veri görselleştirme ve veri işleme kitaplığının yanı sıra Python, R, SAS, SPSS, Julia gibi çeşitli programlama dillerini kullanırlar.

Nasıl Veri Bilimcisi ya da Veri Mühendisi Olabilirim?

Bir veri mühendisi ya da veri bilimcisi olmak için herhangi bir lisans mezunu olmamakla beraber belirli alanlarda uzmanlaşmanız gerekmektedir.

Veri biliminin uzmanlaşması gereken programlama dilleri: Python, R, SAS, SPSS,

Veri mühendisinin uzmanlaşması gereken programa dilleri: MySQL, Hive, Oracle, Cassandra, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDBgoDB ve Sqoop

Bir veri mühendisi olmak için, adayların genellikle bilgisayar mühendisliği, bilgisayar bilimi veya benzer bir alanda lisans derecesi almaları ve bilgisayar veya yazılım mühendisliği, veri analizi veya proje yönetimi alanlarında birkaç yıllık deneyime sahip olmalarında fayda var.

Veri bilimcisi olmak için, adayların genellikle veri bilimi, bilgisayar bilimi veya benzeri bir alanda lisans derecesi almaları ve birkaç yıllık veri analizi deneyimine sahip olmaları kişiler için faydalıdır.

Sertifika Edinin

Pek çok şirket en az lisans derecesine sahip adayları tercih etse de veri mühendisi ve veri bilimcisi olmanız için derece almanıza gerek yoktur. Eğer veri mühendisliği ve veri bilimciliğinde kariyer planı yapmak istiyorsanız bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği,yapay zeka ve veri mühendisliği, veri bilimi veya bilgi sistemlerinde uzmanlaşmayı düşünebilirsiniz. Bu alanda sertifika alarak kariyerinize güzel bir başlangıç yapabilirsiniz.

Bu alanda kariyer yapmak için python, veri bilimi ve yapay zeka alanlarında sertifika edinebilirsiniz.

Hangi Meslek Benim için Uygundur?

Veri Mühendisliğinde Kariyer Planı Yapmak İsteyenler

Eğer;

Verileri depolayan ve düzenleyen kişi olmak istiyorsanız,
Altyapı ve mimariyle ilgiliyseniz
Yeni teknolojileri öğrenmekten ve kullanmaktan hoşlanıyorsanız,
Yazılımları ve sistemleri daha verimli hale getirmenin yeni yollarını keşfetmekten keyif alan,
Güçlü kod yapısına sahip
Başkalarının işlerini yapmalarına yardımcı olan,
En son araç ve teknolojilerle haşır neşir olmayı seviyorsanız eğer veri mühendisliğinde kariyer yapmayı düşünebilirsiniz.

Veri Bilimciliğinde Kariyer Planı Yapmak İsteyenler

Eğer;

Meraklı ve soru sormaktan korkmayan,
Analitik düşünceye sahip,
Verileri anlamlandırma ve gelecekte neler olabileceğini anlamaya çalışma,
Makine öğrenimi algoritmaları yazmaktan ve sorunları çözmek için yaratıcılığı kullanmaktan hoşlanıyorsanız veri bilimcisi olarak kariyer yapmayı düşünebilirsiniz.

Veri Mühendisi	Veri Bilimcisi
Verinin “Mimarı”	“Mimarın” planını “hazırlayan”
Verileri alır toplar ve entegre eder	Mühendis tarafından sağlanan verileri analiz eder
Yöneticilere, teknik olmayan yöneticilere ve paydaşlara bağlıdır.	Mühendisin verilerine bağlı
Karar vermede söz hakkı yok	Bir şirketin karar verme süreci için veri bilimcilerinin analizi dikkate alınır.
Veri Ambarı, ETL, Gelişmiş programlama, Hadoop, SQL, Veri mimarisi ve boru hattı, Makine Öğrenimi vb. gerekli becerilerdir.	R veya Python veya SAS, istatistiksel analiz, Apache Spark, Makine Öğrenimi ve AI, Veri Görselleştirme ve veri madenciliği gerekli becerilerdir.
Verilerin doğruluğundan sorumludur.	Paydaş ve müşteri arasında bir bağlantı oluşturur.
Ham verilerle anlaşmalar	Veri mühendisleri tarafından manipüle edilen verilerle ilgilenir
Sonucu iletmek için herhangi bir hikaye anlatma becerisine sahip olmanıza gerek yok	Analizi sunmak için hikaye anlatma becerilerine sahip olması gerekir.
Verileri işlemek için kullanılan araçlar MySQL, Hive, Oracle, Cassandra, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDBgoDB ve Sqoop'tur.	Kullanılan programlama dilleri Python, R, SAS, SPSS, Julia ve çeşitli görselleştirme teknikleridir.

Her iki meslek grubu birbirini tamamlayan meslek gruplarıdır. Biri olmadan diğerinden bahsetmek mümkün değildir. Hangi meslek grubuna sahip olmanız ise size kalmış. Vizyonist akademi olarak vermiş olduğumuz veri bilimi eğitimi ile ister veri bilimcisi olun, ister veri mühendisi. Üniversite ve e-devlet onaylı veri bilimi eğitimi hakkında merak ettiğiniz pek çok soru için sayfamızı inceleyebilir, dilerseniz bizimle iletişime geçebilirsiniz.