Veri Analisti Olmak İsteyenler için Öğrenme Planı

Veri analisti olmak istiyorsanız ne iş yaptığı ile söze girelim; özellikle büyük veriler üzerinde işlem yaparken, iş dünyası için verilerin anlamlı hale getirilmesi işini de yaparlar.

Veri analisti olmak için ilk adımlar

1. Temel İstatistik ve Matematik: Veri analizinde temel bir anlayış geliştirmek için istatistik ve matematik konularında temel bilgilere sahip olmanız önemlidir. Olasılık, istatistiksel dağılımlar, regresyon analizi gibi konulara odaklanabilirsiniz.

   

2. Veri Analitiği Araçları: Veri analitiği için kullanılan popüler araçları öğrenmek önemlidir. Bunlardan bazıları şunlardır:
   • SQL: Veri tabanı sorgulama dili olan SQL’i öğrenerek veri tabanlarından veri çekmeyi ve sorguları analiz etmeyi öğrenebilirsiniz.
   • Python veya R: Bu programlama dillerinden birini öğrenmek veri analizi için çok faydalı olacaktır. Veri işleme, analiz, görselleştirme ve makine öğrenimi gibi konuları bu dillerle gerçekleştirebilirsiniz.
   • Excel: Verileri düzenlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için Excel’i kullanabilirsin. Formüller, pivot tabloları ve grafikler gibi Excel’in temel özelliklerini öğrenmek faydalı olacaktır.
3. Veri Görselleştirme: Verileri etkili bir şekilde görselleştirmek, analiz sonuçlarını anlamak ve sunmak için önemlidir. Görselleştirme araçlarına aşina olmak için örneğin Tableau, Power BI veya Python’da matplotlib, seaborn, ggplot gibi kütüphaneleri öğrenebilirsin.
4. Veri Tabanı Yönetimi: Veri tabanlarının nasıl yönetildiğini anlamak, veri analistinin iş akışının önemli bir parçasıdır. SQL’i öğrendikten sonra, veri tabanlarına veri ekleme, güncelleme, sorgulama ve yönetme konularında pratik yapabilirsin.
5. İş Zekası Araçları: İş Zekası araçları, veri analizi ve raporlama süreçlerini kolaylaştırır. Örneğin, Power BI, Tableau veya QlikView gibi araçları öğrenerek verileri analiz edebilir, interaktif raporlar oluşturabilir ve sonuçları paylaşabilirsin.
6. Makine Öğrenimi ve İleri Analitik: Veri analizinde daha ileri seviyeye geçmek istersen, makine öğrenimi ve ileri analitik konularına odaklanabilirsin. Örneğin, doğrusal regresyon, karar ağaçları, kümeleme, derin öğrenme gibi makine öğrenimi algoritmalarını öğrenerek veri analizinde daha ileri seviyede çözümler üretebilirsin.
7. Proje Tabanlı Öğrenme: Veri analitiği becerilerini geliştirmek için pratik yapmak önemlidir. Kendi projelerini oluşturarak gerçek veri setlerinde analizler yapabilir ve sonuçları raporlayabilirsin. Bu, portföyünü oluşturmak ve potansiyel işverenlere göstermek için de faydalı olacaktır.
8. Sürekli Öğrenme ve Güncel Kalma: Veri analitiği hızla gelişen bir alandır, bu nedenle güncel kalmak önemlidir. Yeni teknolojileri, trendleri ve analitik yöntemleri takip etmek için sürekli olarak kaynaklardan ve eğitimlerden yararlanmaya devam etmelisin.

Yukarıda ana hatlarıyla değindiğim öğrenme planı, veri analisti olmak için başlangıç noktası olabilir. Kendi hedeflerine ve ilgi alanlarına göre planı kişiselleştirebilir ve kendini sürekli geliştirebilirsin.

Bu alanda biraz daha derinlere girecek olursak günümüzde en çok NoSQL veritabanlarıyla da uğraşılması gerektiğini görebilirsiniz. Peki, NoSQL ile veri analizi ile nasıl ilişki kurarız derseniz işte bunu birkaç yolu:

1. Veri Modelleme: NoSQL veritabanları, ilişkisel veritabanlardan farklı veri modellerine sahip olabilir. Veri analisti olarak, NoSQL veritabanının veri modelini anlamak ve veri yapılarını analiz etmek önemlidir. Örneğin, belge tabanlı (document-based) veritabanlarda JSON veya BSON formatında veri depolanırken, graf tabanlı veritabanlarda düğümler ve kenarlar arasındaki ilişkiler ön plandadır. Bu veri modellerini anlamak, verileri etkin bir şekilde sorgulamak ve analiz etmek için önemlidir.
2. Veri Çekme ve Veri Temizleme: NoSQL veritabanları genellikle büyük ve karmaşık veri setlerini depolar. Veri analisti olarak, veri çekme ve temizleme süreçlerinde NoSQL veritabanlarını anlamak ve veri erişimi için uygun sorguları yazmak önemlidir. NoSQL veritabanından veri alırken, veri bütünlüğünü ve veri kalitesini kontrol etmek için veri temizleme ve veri ön işleme tekniklerini uygulamak da gerekebilir.
3. Veri Analizi ve Sorgulama: NoSQL veritabanları, büyük miktarda veriye hızlı erişim sağlayabilme yeteneğiyle bilinir. Veri analisti olarak, NoSQL veritabanından gelen verileri analiz etmek ve değerli içgörüler elde etmek için uygun sorguları oluşturman gerekebilir. Sorguları optimize etmek, endeksleme ve veri erişim yöntemlerini kullanmak da önemlidir.
4. Veri Entegrasyonu ve Veri Yönetimi: NoSQL veritabanları, çeşitli veri kaynaklarından gelen verileri depolamak için kullanılabilir. Veri analisti olarak, NoSQL veritabanını veri entegrasyonu süreçlerinde kullanmak ve farklı veri kaynaklarından gelen verileri birleştirmek için stratejiler geliştirmen gerekebilir. Aynı zamanda veri yönetimi süreçlerinde NoSQL veritabanlarının yeteneklerinden yararlanarak verilerin etkin bir şekilde depolanmasını ve yönetilmesini sağlamak da önemlidir.

NoSQL veritabanlarıyla ilişki kurmak, veri analisti için farklı beceriler ve anlayışlar gerektirebilir. Veri modelleme, sorgulama, veri analizi ve veri yönetimi konularında yeteneklerini geliştirmek, NoSQL veritabanlarıyla çalışırken verimli bir şekilde çalışmanızı sağlayacaktır.