Günümüzdə data sahəsinin əhəmiyyəti haqqında çox eşidirik. Buna görə də, xüsusilə bu sahəyə keçid etmək istəyənlər üçün istiqamət verici bir yazı yazmaq qərarına gəldim. Bu yazını yazmağımın səbəbi sahəyə yeni başlayanlara bu prosesin nə qədər maraqlı və inkişaf etdirici olduğunu göstərməkdir. İstədim ki, bu yazı həm motivasiya versin, həm də bu sahənin kompleksliyini anlamağa kömək etsin. Hər bir yeni başlayan üçün ilk addımlar çətin ola bilər, amma zamanla bu yol öyrənərək və tətbiq edərək çox maraqlı olacaq.
Data Niyə Önəmlidir?
Data hər zaman mövcud olub, amma rəqəmsal mühitdə saxlanılan məlumatların həcmi hər gün artır. Mənim fikrimcə, bu inqilabi prosesin başlanğıcı əsrin əvvəllərində WEB 2.0 texnologiyasının yaranması ilə bağlıdır. Bu texnologiya istifadəçilərə yalnız tək tərəfli məlumat alışı ilə kifayətlənməyib, həm də məlumat yaratma imkanı verdi.
Bu nə deməkdir? İlk yaranan veb portallar yalnız məlumat əldə etmək üçün istifadə olunurdu. Lakin sonradan istifadəçilər bu gün istifadə etdiyimiz bir çox sosial şəbəkələrdə olduğu kimi, öz məlumatlarını həmin portallara əlavə etməyə başladılar.
Buna görə də bugün rəqəmsal mühitdə etdiyimiz hər bir hərəkət data formalaşdırır.Yuxarıdakı şəkildə də əks edildiyi üzrə illik data həcminin böyüməsi 2012-ci il ilə müqayisədə 2024-cü ildə 22.5 dəfə daha çoxdur.
Artıq data əsaslı qərar vermək müasir dövrün tələbi olub, bu səbəbdən məlumatın toplanması, təhlil edilməsi və düzgün qərarların qəbul edilməsi önəmlidir. Demək olar ki, əksər sektorlarda süni intellektin tətbiqi, data analizləri və modelləri qərar qəbul etmə proseslərini əsasını təşkil edir. Bu səbəbdən, data yalnız texniki bir məsələ deyil, həm də biznesin uğurunu təmin etmək üçün vacib bir vasitədir.
Data analizi təkcə işlədiyimiz şirkət üçün deyil, həm də düşüncə tərzimizi inkişaf etdirərək həyatımızı daha sistemli və məqsədyönlü etməyə kömək edir. Məlumatları düzgün təhlil etməklə biz yalnız işdə deyil, şəxsi həyatımızda da daha yaxşı qərarlar verə, vaxtımızı və resurslarımızı daha səmərəli idarə edə bilərik.
Karyera Perspektivləri
Məlumat həcminin bu qədər böyüməsi eyni zamanda bu istiqamətdə də karyera istiqamətlərinin inkişaf etdirilməsinə,yeni rolların yaranmasına səbəb oldu. Əvvəllər ümumi "hesabatlıq mütəxəssisi" vakansiyaları paylaşılırdısa, indi daha spesifik rollar mövcuddur,onlardan bəziləri aşağıdakıdır.
Data Sahəsinə Necə Başlamaq Olar?
Data sahəsinə yeni başlayanlar üçün ali texniki təhsil ciddi avantajdır, lakin fərqli sahələrdən bura keçid edən və uğurlu olan kifayət qədər mütəxəssis var ona görə də düşünürəm ki, bu addımı atacaq hər bir şəxs üçün ən əsas məsələ öyrənməyə həvəsli olmaqdır.
Bu həvəs eyni zamanda sizi hansı rolu seçməyinizdən asılı olmayaraq başlanğıc üçün aşağıdakı istiqamətlərdə biliklər qazanmağa təşviq etməlidir.
Lakin bilməliyik ki, bu sahədə istifadə edilən çox sayda texnologiya mövcuddur və zaman keçdikcə biz yolumuza davam edərkən daima öyrənməli və özümüzü inkişaf etdirməliyik.
Alqoritmik düşüncə
Alqoritmik düşüncə inkişaf etdirmək üçün məntiqi suallar həll etmək və HackerRank kimi platformalarda alqoritm məsələləri üzərində işləmək çox faydalıdır. Bu suallar və tapşırıqlar problem həll etmə bacarıqlarını artırır, həmçinin daha səmərəli və məntiqi yanaşmalar tapmağa kömək edir.
Data Analizi Anlayışları
Data analizi prosesində məlumatların toplanması, təmizlənməsi, seqmentasiyası və statistik göstəricilərinin hesablanması mühüm rol oynayır. Düzgün təmizlənmiş və strukturlaşdırılmış məlumatlar analizin keyfiyyətini artırır. Eyni zamanda statistik göstəricilərin hesablanması məlumatların ümumi xülasəsini çıxarmağa və anlamağa imkan yaradır. Bu sahədə inkişaf etmək üçün Udemy və Coursera kimi platformalardan kurslar götürmək və mütəxəssislərin məqalələrini oxumaq tövsiyə olunur.
Məlumat Bazaları və SQL
Məlumat bazaları müxtəlif şirkətlər tərəfindən yaradılıb və fərqli adlara (Oracle, Microsoft, Postgres və.s) sahibdir, xüsusiyyətlərinə görə də fərqlənirlər. Bir çox halallarda SQL öyrənməyə yeni başlayanlarda sual yaranır: hansı SQL öyrənməliyəm? Oracle, MSSQL və s.? Lakin bilmək lazımdır ki, SQL özü ayrıca bir sorğu dilidir və müəyyən edilmiş standartlarda olan sintaksisi əksər məlumat bazalarında eyni olaraq qalır.Əsas funksiyası məlumatların əlçatanlığını təmin etməkdir. Bununla belə hər bir məlumat bazasında müəyyən funksionallıqlar var, hansı ki bu bir məlumat bazasında ola bilər bir başqasında isə fərqli yazılışda ola bilər və ya ümumiyyətlə olmaz.Nümunə olaraq aşağıdakı şəkilə baxa bilərsiniz.
O zaman sual oluna bilər ki, başlanğıc üçün hansı məlumat bazası ilə başlasam daha yaxşı olar. Böyük şirkətlərdə daxili layihələrdən asılı olaraq müxtəlif məlumat bazalarından istifadə olunur. Yəni, sabah siz işə başlasanız bir çox məlumat bazası ilə işləməli ola bilərsiniz.Lakin düşünürəm ki, ölkəmizdə xüsusi ilə də bankçılıq və telekommunikasiya sektorlarında analitik məlumat bazalarında tətbiqinə görə Oracle məlumat bazası daha geniş yayılıb. Bunu əsas alaraq Oracle məlumat bazasında SQL öyrənməyə başlamağınızı tövsiyə edirəm.
Məlumat üçün bildirim ki, şirkətlərdə yalnız texniki əməkdaşlar deyil, digər əməkdaşlar da data ilə işləmək ehtiyacı hiss edirlər. Bunun üçün low-code platformalar yaradılır ki, istifadəçilər minimal texniki biliklərlə drag-and-drop üsulu ilə məlumatlarla işləyə bilsinlər. Ancaq bu yanaşma SQL biliklərinə olan tələbatı tam aradan qaldırmır. Əksinə, SQL biliyinə sahib olmaq onlar üçün daha geniş imkanlar açır.Bu səbəbdən SQL öyrənmək mütləqdir.
Python Əhəmiyyəti
Python data sahəsinə başlamaq istəyənlərin daha çox eşitdiyi və istifadə etdiyi proqramlaşdırma dilidir. Bu dilin data sahəsində daha çox tanınmasının səbəbi, xüsusilə data analizi üçün hazırlanmış zəngin kitabxanalarının olması və sintaksisinin sadəliyidir. Python həmçinin, daha kompleks tapşırıqların, məsələn, data transformasiyası və digər proqramlaşdırma ilə əlaqəli tapşırıqların həllində də geniş istifadə olunur. Python-un gücü müxtəlif məlumat növləri ilə işləmək, məlumatları təhlil etmək və lazım olan məlumatları çıxarmaq üçün çox sayda güclü kitabxana və alət təklif etməsindədir.
Məlumatların Vizuallaşdırılması
Data ilə işləyərkən tez-tez məlumatları vizuallaşdırmağa ehtiyac yaranır. Çünki məlumatları vizual formada təqdim etmək, məlumatları daha asan anlaşılır və təhlil edilə bilən hala gətirir. Bunun üçün müxtəlif proqram təminatları mövcuddur:
Bu alətlərin funksionallıqları bir-birinə çox oxşardır, buna görə də hər birini ayrıca öyrənməyə ehtiyac yoxdur. Əsas məsələ vizuallaşdırma metodlarını öyrənməkdir ki, verilənlərə uyğun olaraq mövzunu hansı formatda təqdim edəcəyimizi bilək. Texnologiyalar isə daha çox bu prosesi avtomatlaşdırmağa kömək edir. Məsələn, illər üzrə satış dinamikasını göstərmək istəyiriksə, bu halda hansı vizualın istifadə edilməsi lazım olduğunu seçmək önəmlidir.
Layihələrin hazırlanması
Öyrəndiklərinizi daha da təkmilləşdirmək və iş görüşlərində təqdim etmək üçün layihələr hazırlamaq çox vacibdir. Bu layihələr müxtəlif mövzularda ola bilər, amma yaxşı olar ki, real məlumatları çəkmək, işləmək və təhlil etmək üzərində fokuslanasınız. Məsələn, Python ilə internetdən məlumat çəkmək, SQL ilə bu məlumatları analiz etmək və nəticələri vizuallaşdırma alətləri ilə təqdim etmək layihənizin güclü tərəfləri ola bilər. Bu cür layihələr həm biliklərinizi real məlumatlar üzərində tətbiq etməyə, həm də görüşlərində praktik təcrübə qazandığınız üçün daha yaxşı özünüzü təqdim edə bilərsiniz.
Data sahəsinə başlamaq istəyənlər üçün ilk addım alqortimik biliklərimizi artırmaq və paralel olaraq SQL öyrənməkdir. Daha sonra vizuallaşdırma və digər analitik alətlərə keçid etmək mümkündür. Python da bu sahəyə daxil olmaq istəyənlər üçün çox faydalı bir vasitədir. Öyrənmə prosesinə başlamaq üçün xüsusi kurs gözləmədən internetdə mövcud resurslardan faydalanmağı tövsiyə edirəm.Daha sonra ehtiyaca görə hansısa təlim mərkəzlərinə müraciət edə bilərsiniz. Bunun ən böyük üstünlüyü isə odur ki,sizin artıq müəyyən qədər anlayışınız olduqdan sonra təlim zamanı mövzuları daha yaxşı anlayacaqsınız və təlim müddətində sizə daha çətin gələn mövzuların izah edilməsini təlimçidən istəyəcəksiniz.
İnanıram ki, bir müddət sonra bu işdən həm də çox zövq alacağınızı hiss edəcəksiniz.
23 Aug 2024
23 Aug 2024
25 Mar 2025
