Veri Bilimci: Beceri öz değerlendirmesi
Veri Bilimci için güçlü yönlerinizi ve gelişim ihtiyaçlarınızı iş örnekleriyle inceleyin. Bildiğiniz, destekle yaptığınız ve henüz denemediğiniz işleri ayırın.
Bu yazıda neler var?
Yazının öne çıkanları
- veri ve model varsayımlarını sınamak
- veri analizi ortamı, deney kaydı ve değerlendirme seti
- Çalışma tablosunu kendi deneyiminiz veya doğrulanmış iş kayıtlarıyla doldurun.
Öz güven ile kanıtı ayırın
Bir işi yapabileceğinizi düşünmeniz ile onu tutarlı biçimde yaptığınızı gösterebilmeniz farklıdır. Veri Bilimci için problemi ölçülebilir tanımlamak, veri ve model varsayımlarını sınamak ve model sonucunu değerlendirmek görevlerini ayrı satırlara yazın. Her birinin yanına yakın tarihli örnek veya öğrenme çalışması ekleyin.
Kanıt yoksa bunu başarısızlık olarak yorumlamayın. “Henüz denemedim”, “destekle yaptım” ve “benzer koşulda bağımsız yaptım” ifadeleri gelişim için daha kullanışlıdır. Resmi yetki veya yeterlilik gerektiğinde bu çalışma onların yerine geçmez.
Çıktınızın kalitesini inceleyin
sınırları ve doğrulama sonuçları açıklanmış model deneyi örneğini seçin. Doğru kayıt kimliği, açık kapsam, kontrol sonucu ve sonraki sorumlu görülebiliyor mu? Kendi hazırladığınız dosyayı bir süre sonra yeniden okuyarak açıklamanın hâlâ anlaşılır olup olmadığını kontrol edin.
veri analizi ortamı, deney kaydı ve değerlendirme seti ile çalışırken hangi alanları rahat yorumladığınızı, hangilerinde yardıma ihtiyaç duyduğunuzu ayrı not edin. Programı açabilmek ile işteki kararı doğru vermek aynı beceri değildir.
Zor durumu düşünerek sınayın
Örnek olay: Model eğitim verisinde iyi görünürken yeni dönemde başarısı düşüyor. İlk aklınıza gelen çözümü yazın, sonra hangi bilgiyi varsaydığınızı işaretleyin. Kendi yönteminizi geliştirmek için varsayımların hangisinin doğrulanması gerektiğini sorun.
Karşılaştırma yaklaşımı: Zaman ve veri dağılımı farkını inceleyin; veri sızıntısı ihtimalini kontrol ederek uygun ayrılmış değerlendirme setinde yeniden ölçün. Cümleniz bununla aynı olmak zorunda değildir. Doğrulama, yetki sınırı ve kayıt disiplini gibi temel adımların kendi yanıtınızda bulunup bulunmadığını inceleyin.
Dış gözlemden yararlanın
Bir ekip arkadaşı veya eğitmenden kişiliğinizi değil belirli bir işi değerlendirmesini isteyin. “Bu kayıtta hangi bilgi eksik?” sorusu, “Bu işte iyi miyim?” sorusundan daha uygulanabilir bir geri bildirim üretir.
Gelen görüşü olduğu gibi kabul etmek yerine örnek üzerinden konuşun. Kişi farklı bir iş koşulunu düşünmüş olabilir. Değerlendirme bağlamını eşitledikten sonra hangi değişikliğin gerekli olduğuna karar verin.
Tek gelişim adımı seçin
eğitim başarısını gerçek kullanım başarısı yerine sunmak eğilimi sizde görülüyorsa bunu genel bir zayıflık etiketi yerine belirli bir kontrol alışkanlığına dönüştürün. Bir sonraki işte hangi alanı, hangi anda ve hangi kayıtla doğrulayacağınızı yazın.
İlerlemeyi aynı değerlendirme kapsamıyla izlenen model hata ölçüsü gibi bir göstergeyle destekleyebilirsiniz; ancak kendi beceri değişiminizi doğrudan iş örnekleriyle de karşılaştırın. Takip tarihi belirleyin ve önceki dosyayla yeni dosya arasında neyin geliştiğini not edin.
Veri Bilimci için uygulama tablosu
Tablodaki örnekleri kendi durumunuzla karşılaştırabilir, sayfayı yazdırıp çalışma notları ekleyebilirsiniz. Vaka ve örnekler gerçek bir olay veya açık iş ilanı bildirmez.
| Çalışma alanı | Mesleğe özgü başlangıç örneği |
|---|---|
| İncelenen görev | veri ve model varsayımlarını sınamak |
| Kanıt | sınırları ve doğrulama sonuçları açıklanmış model deneyi |
| Kullandığım kayıtlar | veri analizi ortamı, deney kaydı ve değerlendirme seti |
| Denenecek vaka | Model eğitim verisinde iyi görünürken yeni dönemde başarısı düşüyor. |
| Gelişim sorusu | Bir model sonucunun yeni veriye taşınabilirliğini nasıl değerlendirirsiniz? |
Kaynak ve yayın bilgisi
Meslek eşleştirmesinde O*NET 31.0 sınıflandırmasından yararlanılmıştır. Eşleştirme yakın görev kapsamını gösterir; unvanların birebir eşdeğerliği veya Türkiye’deki resmi yeterlilik koşulları anlamına gelmez. Türkçe görev örnekleri, yöntemler ve çalışma vakaları bu arşiv için içerik üretimi desteğiyle hazırlanmıştır. Vakalardaki durumlar öğretici örneklerdir; güncel haber veya gerçek şirket olayı değildir.
O*NET® kaynağı: USDOL/ETA · CC BY 4.0. Türkçe uyarlama ve örnekler USDOL/ETA tarafından onaylanmamıştır. Lisans, kaynaklar ve hazırlanma yöntemi →
- O*NET 31.0 meslek sınıflandırması — Data Scientists (15-2051.00) ↗
- O*NET 31.0 veritabanı ve sürüm bilgisi ↗
- O*NET veri lisansı — CC BY 4.0 ↗
Bir düzeltme bildirmek için info@seaacademyik.com adresine yazabilirsiniz.
