Data Science və Machine Learning: hansı yol sənə uyğundur?
Data science nədir?
Sual: Data science nədir?
Cavab: Data science böyük həcmli məlumatlardan dəyər çıxarmaq, biznes qərarlarını məlumat əsasında yönləndirmək üçün statistika, proqramlaşdırma və analitik proseslərin vəhdətidir.
Machine learning nədir?
Sual: Machine learning nədir?
Cavab: Machine learning (ML) alqoritmlərin tarixi məlumatlardan öyrənib gələcək nəticələri proqnozlaşdırdığı süni intellekt sahəsidir; burada model təcrübədən özü nəticə çıxarır.
Əsas fərqlər
-
Data science strategiya, vizuallaşdırma və qərar dəstəyi üzərində qurulur; ML bu strategiyanın içində proqnozlaşdırma hissəsidir.
-
Data scientist geniş alət dəsti (SQL, Python, vizuallaşdırma) ilə işləyir; ML mühəndisi daha dərin alqoritm optimallaşdırması və MLOps-də ixtisaslaşır.
-
Tipik data science layihəsi dashboards və hekayələndirmə ilə bitir; ML layihəsi modellərin istehsala yerləşdirilməsini və monitorinqini tələb edir.
Karyera məqsədlərinə görə seçim
Məqsədin biznes qərarıdırsa
Data science sənə daha çox uyğundur. Burada maraq analitikanı izah etmək, KPI-ləri optimallaşdırmaq və biznes komandaları ilə işləməkdir.
Məqsədin proqnozlaşdırmadırsa
ML-də alqoritmlərin dəqiqliyini artırıb modelləri istehsala yerləşdirmək prioritetdir.
Texniki baza
-
Statistik təməl güclüdürsə, data science başlanğıc üçün uyğun ola bilər.
-
Rəqəmsal siqnallar, sensor məlumatları və böyük miqyaslı sistemlər səni maraqlandırırsa, ML mühəndisliyi düşün.
Sənaye tələbi və maaş
-
ABŞ-da orta data scientist illik əməkhaqqı 117 276 $-dir. 365 Data Science
-
ML mühəndisinin orta illik maaşı 162 509 $-a çatır. DataCamp
-
LinkedIn-in 2025 hesabatına görə, AI-ilə bağlı vakansiyalar ümumi iş artımını 30 % üstələyir. Business Insider
2025-in tələb olunan bacarıqları
Data science üçün
-
SQL və relasional verilənlər bazaları
-
Python kitabxanaları (pandas, matplotlib)
-
Statistik testlər və A/B analizi
-
Vizuallaşdırma alətləri (Power BI, Tableau)
-
Məlumat mühəndisliyi əsasları
Machine learning üçün
-
Alqoritmlər: logistika geriləməsi, ansambllar, neyron şəbəkələr
-
TensorFlow və ya PyTorch çərçivələri
-
MLOps (Docker, Kubernetes, CI/CD)
-
Bulud xidmətləri (AWS SageMaker, GCP Vertex AI)
-
Data versioning və model monitorinqi
Tez-tez verilən suallar
Data scientist ML-siz işləyə bilər?
Bəli; izahlı analitika və məlumat vizuallaşdırması layihələri ML tələb etmir, lakin ML-i bilmək maaş artımını sürətləndirir.
ML mühəndisi statistikanı nə qədər bilməlidir?
Əsas ehtimal nəzəriyyəsi və model qiymətləndirmə metrikləri kifayətdir; dərin statistik modelləşmə data scientist rolunda daha vacibdir.
2025-də hansı rol daha çox tələb olunur?
LinkedIn statistikası göstərir ki, ML mühəndisi vakansiyaları illik 22 % artımla liderdir, lakin data analyst / scientist rolu da yüksəkdir. LinkedIn
Nəticə
Data science daha geniş biznes baxışı, ML isə dərin alqoritmik fokus təqdim edir. Hər ikisi analitik düşüncə, Python bacarıqları və bulud texnologiyalarını tələb edir. Məqsədin, marağın və baza biliklərin hansına yaxınsa, həmin yolu seçərək 2025-in rəqəmsal bazarında mövqeyini möhkəmləndirə bilərsən.
ATL akademiyada karyeranı sürətləndir
Data science, machine learning, MLOps və praktiki layihələr – hamısı ATL akademiyada. Missiyamız bizneslərə və individuallara proqramlaşdırma bilikləri ilə effektiv inkişaf imkanı yaratmaqdır. Kurslara qoşul, müəllimlərin mentorluğu və real layihələrlə sən də rəqəmsal iqtisadiyyatda fərq yarat!
