Buyurun tanış olun: Data Science!
Bloomberg Business Insider MIT News kimi dünən ən böyük beynəlxalq biznes və texnologiya xəbər saytlarına baxsaq hər gün paylaşılan xəbərlərin minimum 15-in data və onun tətbiqləri haqqında olduğunu və zaman keçdikcə daha çox məşhurlaşıb yayıldığını görə bilərik. Bəs qurumları (sahə həm özəl şirkətlər, həm dövlət qurumları həmçinin, qeyri hökumət təşkilatlarında istifadə olunduğu üçün ümumilikdə qurum sözü istifadə edəcəyik) data haqda maraqlandıran nədir? Data Analitikası&Science sahəsində karyera qurmaq üçün hansı bacarıqlara sahib olmalıyam?
Data Science- qurumda toplanan dataların- məlumatların analiz olunaraq, modellər qurularaq daha düzgün qərarlar verilməsi üçün istifadə olunduğu sahədir.
Bir şirkəti insana bənzətsək, necə ki hər bir şəxs öz həyatında qərarlar verərkən mövcud məsələləri analiz etməli daha sonra qərar verməlidirsə, qurumlarda da belədir. Fərq bu məqamda yaranır ki, insan həyatında nəticəyə təsir edən faktlorlar aydın olur, məsələn: uğurlu karyera qurmaq istəyirsinizsə: həyati bacarıqlar(soft skills) öyrənməli, sahə üzrə peşəkar bacarıqlar(hard skills) öyrənməli və şəxsi brendinq üzərində çalışmalısınız. Lakin, bir şirkətdə satışların dəyişməsi Mərkəzi Bankın uçot dərəcəsindən tutmuş, hava temperaturuna, müştərinin sürdüyü maşının mühərrikinin həcminə qədər dəyişə bilər. Bu asılılıqları tapmaq üçün isə insan beyni aciz qalır və alətlərdən istifadə etməli oluruq. Bu alətlərə Analiz və Modelləşdirmə üçün R, Python, SPSS, STATA, SAS, Excel və s., Databaza üçün SQL, reportinq üçün isə Power BI, Tableau, Excel, Python, R və digərləri aiddir.
Əvvəllər qurumlarda yalnız ekspertlərin intuisiyalarına, təcrübələrinə görə qərarlar verilirdisə, artıq bizneslərdə prosseslərin dərinləşməsi “Expert Judgement” metodunu effektsizləşdirir, data üzərindən qərarvermənin isə daha dəqiq olduğu ortaya çıxır. Bundan dolayı biznesin bütün hissələri- Maliyyə, Marketinq, Satış, Kredit-Risk, İnsan resursları, Satınalma və Logistika da data əsaslı qərarverməyə keçir. Bu məqamı da diqqətdən qaçırmamalıyıq ki, data sadəce banklar deyil, retail, sığorta, turizm, qida- qısaca desək, datası olan bütün şirkətlər datanın imkanlarından faydalanmaq üçün çalışmaqda və faydalanmaqdadırlar. Məhz bundan dolayı universitetlərdə Marketing Analytics, HR Analytics, Logistics and Supply Chain Management with Business Analytics və s. kimi ixtisaslar formalaşmaqdadır.
Avropa və Amerika əmək bazarında ən çox tələb olunan sahələr siyahısında ilk 3-lükdə olan data sahələri karyeranızı qurmağınız üçün ən yaxşı istiqamətlərdən biridir. Bu sahələr ən çox tələb olunan olduğundan artıq müxtəlif təqaüd proqramlarının da ulduz ixtisaslarına çevriliblər.
Niyə Data Science və datanın digər tətbiq sahələri ölkəmizdə də karyera qurmağınız üçün ən yaxşı sahələrdəndir?
Beynəlxalq əmək bazarı ilə yanaşı ölkəmizdə də bu sahəyə tələb artmaqdadır. Data Science sahəsində karyera qurmaq üçün ölkəmizdə formal təhsi mərkəzi - universitet, kollec olmadığı üçün(və ya çox az olduğu üçün) əmək bazarındakı bu tələb hər zaman qarşılanmır. Nəzərdən qaçırmayaq ki, data məsələn, mühasibatlıq kimi birbaşa ayrı bir sahə deyil. Şirkətin aparıcı hissələrinin optimallaşdırılması, inkişafı üçün olan bacarıqlardır və bunun üçün bu sahədə karyera qurmağınız əslində öz işinizi qarantiya almağınız deməkdir.
Bəs Datanın tətbiq sahələrində karyera qurmaq üçün hansı bacarıqlara sahib olmaq gərəkir?
Suala daha aydın cavab almaq üçün ilk öncə şirkətlərdə data prosesinin necə olduğu ilə ilə tanış olaq.
- Data warehousing
- Analyze and modelling
- Reporting
Data Warehouse- Müxtəlif istiqamətlərdən gələn dataların bir anbarda toplanması üçün olan sistemdir. Dünyada ən geniş yayılmış data anbarları- Oracle, Microsoft, SAP, IBM şirkətləri tərəfindən təqdim olunmaqdadır.
Data warehouseların qurulması prossesini əsasən, IT komandası yerinə yetirsə də, bu prossesdə data map-in hazırlanması və digər önəmli məsələlər üçün Data Scientist-in də iştirakı mütləqdir.
Data scientist olaraq SQL bacarıqlarına sahib olmaq mütləqdir. Dataların bazadan çəkilməsi vəzifəsini yerinə yetirən mütəxəssilər SQL Developer&Reporter adlanır. SQL Developer&Reporter olmaq üçün SQL bacarıqlarına sahib olmağınız gərəkir.
Analyzing and modelling- Datanın əsasən təsviri(descriptive) analiz olunmasını yerinə yetirən şəxs Data Analyst adlanır. Data Anlayst təsviri statistik analizlər müxtəlif analizlər edir və hesabatlar hazırlayır. Bunun üçün R, Python, Excel, SPSS, STATA və s. kimi proqramlardan istifadə edir. Data Analyst olmaq üçün bu proqramların birində işləmə bacarıqları əldə etməli və təsviri statistika öyrənməlisiniz.
Datanın modelləşdirilməsi isə durumun təsvirindən daha çox nəticə yönəliklidir. Modelləşdirmə üçün Inferential Statistics- Nəticəvi statistika, Bayesian Statistics və Statistical Learning və R, Python, SPSS, STATA proqramlarından birində bacarıqlar öyrənməyiniz gərəkir. Ən çox istifadə olunan modellər - Regression Analysis, Logistic Regression, Classification, Clustering, Bayesian Network, KNN-dir. Məlumat üçün qeyd edək ki, bu sahədə karyera üçün çalışacağınız biznesin prossesləri ilə tanışlıq mütləqdir.
Reporting- Hazırlanmış modellərin nəticələri haqda, qurumun cari durumu haqda reportların hazırlanması da qərarların data üzərindən verilməsini təmin edir. Bunun üçün lazımi tapşırıq üzərindən daha aydın şəkildə anlaşıq olacaq qrafiklər, müxtəlif qrafiklərin birləşdiyi dashboardlar hazırlanır. Reporting üçün daha çox Power BI, Tableau, Excel kimi proqramlar istifadə olunmaqdadır. Reportinq vəzifəsini yerinə yetirən şəxslər Reporter, Data Visualisation Specialist adlanır. Data Visualisation Specialist olmaq üçün vizuallaşdırma proqramlarında bacarıqlar və təsviri statistika bacarıqlarına sahib olmağınız mütləqdir. Dataların təsviri hesabatlarının hazırlanıb və bu hesabatlar üzərindən qərarların verilməsinin biznesə tətbiqi prosesi Business Intelligience adlanır. Business Intelligience mütəxəssisi olmağınız üçün reporting proqramlarında bacarıqlar, təsviri statistika biliyi ilə yanaşı işlədiyiniz qurumda biznes prosseslərini də bilməyiniz gərəkir.
İşəqəbul zamanı seçim prosesində işəgötürən praktiki tapşırıqla sizin bacarıqlarınızı yoxlaması da bir daha göstərir ki, datanın tətbiq sahələrində iş tapmağınız üçün nəzəri biliklərlə yanaşı, praktiki təcrübənizin olması mütləqdir. “Bəs bu mənim ilk müraciət etdiyim qurumdur, nə edim?” sualını fikirləşirsinizsə, bu əla sualdır. Biliklə yanaşı bacarıqlar da tələb edən sahələrdə edərək öyrənmək ən yaxşı metoddur. Öyrəndiyiniz mövzu və proqramı mütləqki, demo tapşırıqlar üstündə tətbiq edin. Tapşırıqlar üçün datalar isə linkdən əldə edə bilərsiniz.
Öyrəndikdən sonra peşəkar Rezümenizi və portfolionuzu hazırlayıb şirkətlərə müraciət edin. Müsahibəyə tam hazırlıqlı gedin və bacarıqlara sahibsinizsə, özünüzə güvənin.
Ölkəmizdə data sahələrində çalışan və öyrənən şəxslərlə bir əhatədə olmaq, bu sahədə ölkədəki yeniliklərlə tanış olmaq üçün, Data Hub Azerbaijan qrupuna qoşula bilərsiniz.
Sonluq olaraq qeyd edim ki, bu sahənin öyrənilməsi nisbətən çətindir. Bu çətin marafondur. Amma bu çətin marafona başlamağa dəyər. Tam motivasiya və iradə ilə gələcək karyeranız üçün Data öyrənin!
