Veri bilimci, karmaşık verilerden içgörüler çıkarır. Modeller oluşturur, deneyler yürütür ve sorgudan daha fazlasını gerektiren soruları yanıtlar. Bu müşteri ayrılacak mı? Hangi fiyat geliri en üst düzeye çıkarır? Hangi hastaların tekrar hastaneye yatırılma riski var? Bu iş, istatistik, programlama ve alan bilgisini birleştirir. En iyi veri bilimciler, matematiği olduğu kadar işi de anlarlar.

Rol evrim geçirdi. İlk veri bilimciler her şeyi yapıyordu: veri temizleme, modelleme, dağıtım. Modern ekipler genellikle işi bölüyor. Veri mühendisleri işlem hatlarını yönetiyor. Makine öğrenmesi mühendisleri modelleri dağıtıyor. Veri bilimciler ise analiz ve denemeye odaklanıyor. Kullanılan araçlar Python ve R, ayrıca pandas, scikit-learn ve TensorFlow gibi kütüphaneler. SQL hala çok önemli. İletişim becerileri teknik beceriler kadar önemlidir. Kimsenin anlamadığı veya güvenmediği bir model kullanılmaz. Veri bilimciler bulgularını yöneticilere, ürün yöneticilerine ve mühendislere açıklamalıdır. Belirsizlik konusunda dürüst olmalıdırlar. %70 güvenle yapılan bir tahmin garanti değildir. En zor kısım modeli oluşturmak değil, organizasyonun modelin söylediklerine göre hareket etmesini sağlamaktır. Bu da güven gerektirir ve güven de açık iletişim gerektirir.

Veri bilimci becerileri

• İstatistik — hipotez testi, regresyon, olasılık
• Programlama — Python, R, SQL
• Makine öğrenimi — model seçimi, eğitimi, değerlendirmesi
• Alan bilgisi — iş sorununu anlama
• İletişim — bulguları net bir şekilde açıklamak

Bir veri bilimci, kısmen analist, kısmen mühendis, kısmen de çevirmendir. Bu unvan geniş kapsamlıdır çünkü yaptığı iş de geniş kapsamlıdır.