• Buradasın

    Data meslekleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Data (veri) ile ilgili bazı meslekler:
    • Veri Mühendisi (Data Engineer) 15. Büyük veri platformları kurar, veri işleme ve yönetim sistemlerini geliştirir 1.
    • Veri Bilimcisi (Data Scientist) 135. Makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerini kullanarak verilerdeki desenleri ve trendleri keşfeder 13.
    • Veri Analisti (Data Analyst) 135. Veri kaynaklarını analiz eder, trendleri ve desenleri çıkararak iş kararları için raporlar hazırlar 13.
    • Web Geliştiricisi 2. Yazılım sistemleri kurar, geliştirir ve bakım yapar 2.
    • Dijital Tasarım ve Veri Görselleştirme Uzmanı 2. Verileri görselleştirir ve kullanıcı arayüzleri tasarlar 2.
    • Sosyal Medya Uzmanı 2. Sosyal medya hesaplarını yönetir, içerik oluşturur ve dijital pazarlama stratejileri geliştirir 2.
    • 3D Üretim Mühendisi 2. 3D modelleri üreterek sağlık, gıda, turizm ve mimari gibi alanlarda çalışır 2.
    • Dijital Oyun Tasarımcısı 2. Dijital oyunların düzenini oluşturur 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. datascience-pm.com
        1
      2. roadmap.sh
        2
      3. builtin.com
        3
      4. 365datascience.com
        4
      5. turing.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    IT'de hangi meslekler var?

    IT (Bilgi Teknolojileri) alanında bazı meslekler: Yazılım Geliştirme Uzmanlığı. Proje Yöneticisi (PMP). Veri Analisti. Yardım Masası Uzmanı. Sistem Yöneticisi. Siber Güvenlik Uzmanı. Ağ Yöneticisi. Oracle Veritabanı Uzmanı. İşletim Sistemi Yöneticisi. Teknik Destek Uzmanı.
    5 kaynak

    Bilgi Sistemleri okuyan hangi meslekleri yapabilir?

    Bilgi Sistemleri (Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri) bölümü mezunları aşağıdaki meslekleri yapabilir: Yazılım Geliştiricisi. Sistem Mühendisi. Ağ Yöneticisi. Veri Analisti. Siber Güvenlik Uzmanı. Web Tasarım Uzmanı. Proje Yöneticisi. İş Analisti. Mezunların yapabileceği meslekler, uzmanlık alanlarına ve deneyimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    ETL ve data engineer farkı nedir?

    ETL (Extract, Transform, Load) geliştiricisi ve veri mühendisi arasındaki temel farklar şunlardır: Görev Kapsamı: ETL geliştiricileri, verilerin kaynaklardan çıkarılması, dönüştürülmesi ve hedef sistemlere yüklenmesi süreçlerine odaklanırken, veri mühendisleri daha geniş bir veri altyapısı ve boru hattı tasarımı, yönetimi ve performans optimizasyonu sorumluluğu taşır. Beceriler: ETL geliştiricileri, ETL araçları (örneğin, Informatica, Talend, Microsoft SSIS), SQL ve veri dönüştürme teknikleri konusunda uzmanlaşmıştır. Kariyer Yolu: ETL geliştiricileri genellikle daha uzmanlaşmış bir kariyer yoluna sahip olup, veri mühendisliği rollerine geçiş yapabilirler.
    5 kaynak

    Data sistemleri nelerdir?

    Data sistemleri, dijital ortamda verilerin toplanması, saklanması, yönetilmesi, işlenmesi ve iletilmesi için kullanılan altyapılardır. Temel bileşenleri: - Veritabanı Yönetim Sistemleri (DBMS): Verilerin düzenli bir şekilde saklanmasını ve erişilmesini sağlayan yazılımlar. - Veri Depolama Çözümleri: Fiziksel ve sanal depolama alanları, verinin güvenli bir şekilde saklanması için kullanılır. - Ağ Altyapıları: Verilerin hızlı ve güvenli bir şekilde iletilmesini sağlamak için kullanılan ağ sistemleri. - Yedekleme ve Kurtarma Sistemleri: Veri kaybı durumunda verilerin geri getirilmesini sağlamak için kullanılan sistemler. - Veri Güvenliği Çözümleri: Verinin kötü niyetli saldırılardan korunması için kullanılan şifreleme, güvenlik duvarları ve diğer güvenlik önlemleri. Kullanım alanları: kurumsal ağlar, veri merkezleri, bulut sistemleri ve IoT çözümleri gibi birçok alanda kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Data operasyonları uzmanı ne iş yapar?

    Data operasyonları uzmanı, verilerin yönetilmesi, işlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgili çeşitli görevler üstlenir. Bu görevler arasında: Veri toplama ve depolama: Verilerin toplanması, depolanması ve yönetim sistemlerinin geliştirilmesi. Veri güvenliği: Veritabanlarının güvenliğini sağlamak, erişim kontrolleri ve şifreleme uygulamak. Performans izleme: Veritabanlarının performansını izlemek, darboğazları belirlemek ve çözmek. Yedekleme ve geri yükleme: Verilerin yedeklenmesi ve gerektiğinde geri yüklenmesi. İşbirliği: Geliştiriciler, operasyon ekipleri ve iş paydaşlarıyla birlikte çalışarak veritabanı sistemlerinin kuruluşun ihtiyaçlarını karşılamasını sağlamak. Ayrıca, data operasyonları uzmanları, veri analizi ve modelleme gibi ileri düzey tekniklerle de ilgilenebilirler.
    5 kaynak

    Data nedir?

    Data (veri), işlenebilir duruma getirilmiş, anlamlı bilgiler içeren sayısal veya elektronik bilgilerdir. Data, birçok farklı kaynaktan gelir ve metin, görüntü, ses, video veya sayılar gibi çeşitli formatlarda olabilir. Data, işletmeler için önemli bir varlıktır çünkü doğru şekilde kullanıldığında, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, müşteri ihtiyaçlarını anlamasına, operasyonlarını optimize etmesine ve daha pek çok alanda fayda sağlamasına olanak tanır. Data, aynı zamanda bireyler için de önemli bir varlıktır.
    5 kaynak

    Master data uzmanı ne iş yapar?

    Master data uzmanı, bir organizasyonun kritik iş verilerini merkezi olarak yönetmek, tutarlılığını sağlamak ve tüm sistemlerde tek bir doğru kaynaktan dağıtmak için çalışır. Bazı görevleri: Veri analizi: Ana verileri ve veri kaynaklarını analiz ederek, iş süreçlerini ve operasyonel verimliliği artırmak için eğilimleri, anormallikleri ve kalıpları belirlemek. Sistem geliştirme ve bakım: Ana veri yönetim sistemini geliştirmek ve sürdürmek, veri entegrasyonu, veri modelleme ve veri göçünü yönetmek. Teknik yönetim: Ana veri yönetim sisteminin teknik yönlerini yönetmek, sistemi yapılandırmak ve yaşam döngüsünü sürdürmek. Danışmanlık: MDM en iyi uygulamaları konusunda uzmanlık ve rehberlik sağlamak, kuruluşların MDM çözümlerini uygulamasına yardımcı olmak. Proje yönetimi: MDM projelerinin planlanması ve koordine edilmesi, zamanında ve bütçe dahilinde tamamlanmasını sağlamak. Veri kalitesi yönetimi: Ana veri metriklerinin kalitesini izlemek, ölçmek ve iyileştirmek, sistemdeki fazlalıkları azaltmak. Veri yönetişimi: Veri varlıklarını yönetmek için politika ve prosedürlerin tanımlanması ve uygulanması. Veri gözetimi: Kuruluş genelinde ana verilerin doğruluğunu, eksiksizliğini ve tutarlılığını sağlamak.
    5 kaynak