Data is het nieuwe goud. Dit geldt echter alleen als organisaties goed geïnformeerde beslissingen nemen op basis van data. Data Scientists zijn daarom de cruciale link tussen mens en AI. De vraag naar deze specialisten blijft stijgen. Het beroep behoort zelfs tot de meest kansrijke banen van Nederland.
Een baan als Data Scientist werd ooit door de Harvard Business Review omschreven als "de meest sexy baan van de 21e eeuw". De vraag naar mensen met deze vaardigheden is enorm gestegen, maar het vinden van Data Scientists is tegelijkertijd moeilijker dan ooit. Opleidingsprogramma's zoals bootcamps zijn essentieel, omdat ze een snelle manier bieden om deze waardevolle vaardigheden te leren.
Wat zijn data science en machine learning?
Het is belangrijk eerst een begrip te krijgen van wat data science en machine learning zijn, hoe deze disciplines zich tot elkaar verhouden en wat de rol van Data Scientists binnen organisaties inhoudt.
Wat is data science?
Data science betreft het verkrijgen van waardevolle inzichten uit gegevens door het verzamelen, opschonen, analyseren en interpreteren van data voor besluitvorming en voorspellingen. Het gaat om het observeren van de verborgen patronen in data en het experimenteren met verschillende machine learning en statistische technieken om een datagedreven strategie te maken.
Wat is machine learning?
In 1996 werd de term KDD (Knowledge Discovery from Data or Databases) geïntroduceerd. Dat proces beschrijft hoe we kennis uit data kunnen halen. Machine learning is tegelijkertijd een subset van data science als van AI. Het komt neer op het halen van inzichten en informatie uit data. Het omvat het gebruik van algoritmen en statistische modellen waarmee computers kunnen leren en voorspellingen kunnen doen op basis van gegevens, zonder expliciete instructies. Om echte AI te bereiken, moet de software meer doen dan alleen data verwerken - het moet die data gebruiken om zelf slimmer te worden. Dat is waar machine learning om de hoek komt. Data Scientists verzamelen, verwerken en analyseren data, waardoor systemen kunnen leren en voorspellingen kunnen doen. Data Scientists richten zich op het bouwen van de software die AI mogelijk maakt. Ze ontwikkelen hiervoor de algoritmen, waarmee ze eigenlijk de 'trainers' zijn van het AI-brein.
Hoewel data-analyse en machinaal leren elk hun eigen focus hebben, vullen ze elkaar enorm aan. Data-analyse draait om het ontcijferen van waardevolle inzichten uit eerdere gegevens, vaak door gebruik te maken van beschrijvende en diagnostische technieken. Het zoekt antwoorden op vragen zoals "Wat is er precies gebeurd?" en "Waarom is dat gebeurd?" door patronen, trends en uitzonderingen binnen datasets te onderzoeken. Aan de andere kant gaat machinaal leren over het creëren van modellen die toekomstige gebeurtenissen kunnen voorspellen of weloverwogen beslissingen kunnen nemen gebaseerd op data. Het reikt verder dan enkel begrip van het verleden en streeft naar antwoorden op vragen zoals "Wat staat er te gebeuren?" en "Hoe moeten we hierop reageren?"
Relatie tussen data science en machine learning
Het proces van 'featurisatie' vormt een cruciaal onderdeel van data voorbereiding. Hierbij worden zinvolle kenmerken gecreëerd op basis van ruwe data, wat de datakwaliteit verbetert en de prestaties van machine learning-modellen optimaliseert. Dit is vaak de langste fase voor Data Scientists, omdat binnen AI geldt: garbage in, garbage out. Gelukkig kan dit volledige proces geautomatiseerd worden.
Het toepassen van algoritmen en het trainen van modellen verloopt ook grotendeels automatisch. Data Scientists voeren voorbereide data in het systeem en wachten voornamelijk op validatieresultaten. Een superalgoritme kan een gevarieerd scala aan gecontroleerde algoritmen automatisch trainen, om vervolgens het best presterende model te selecteren.
De gebieden van data-analyse en machine learning zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden in het ontsluiten van het volledige potentieel van data. Hun samensmelting heeft geleid tot een overvloed aan kansen en uitdagingen die industrieën transformeren, besluitvormingsprocessen beïnvloeden en innovatie stimuleren.
Toegevoegde waarde van Data Scientists voor organisaties
Worden Data Scientists overbodig als alles straks geautomatiseerd is? Niet echt. De echte waarde ontstaat na het maken van modellen, wanneer we slimme beslissingen nemen op basis van die gegevens. Vaak focussen we te veel op het verzamelen en verwerken van data, terwijl het juist belangrijk is om te begrijpen wat die gegevens betekenen. Het draait niet alleen om het maken van automatische modellen, maar vooral om hoe we die resultaten gebruiken.
Door menselijke expertise te combineren met data-analyse kunnen we de inzichten praktisch gebruiken. Die inzichten moeten we vertalen naar bruikbare keuzes betreft bedrijfsprocessen. Modellen geven vooral waarschijnlijkheden aan en zijn lastig te begrijpen zonder wiskundige kennis. Data zijn maar een hulpmiddel om slimme keuzes te maken die de richting van een bedrijf bepalen. Als data dat niet ondersteunen, zijn ze niet waardevol voor bedrijven of ons dagelijks leven. Daarom blijven Data Scientists belangrijk, ze vormen de schakel tussen mensen en kunstmatige intelligentie. En daarom blijft de vraag naar Data Scientists hoog.
Wat doet een Data Scientist (met Machine Learning)?
Tegenwoordig produceren we enorm veel gegevens. Maar simpelweg Excel gebruiken om al die informatie te verwerken en begrijpen? Dat werkt niet. Daar komt een Data Scientist in beeld. Het is iemand in dit vakgebied die programmeertalen gebruikt, om grip te krijgen op die gegevens. Een Data Scientist is niet iemand die gewoon alle data in een soort algoritme stopt om antwoorden te vinden op specifieke vragen, zoals 'Welke advertentie moet deze gebruiker zien?'. Een Data Scientist bouwt dit model of systeem zelf, zodat het de organisatie kan helpen om doelen te bereiken. Deze persoon verzamelt, sorteert en analyseert gegevens om organisaties te ondersteunen bij het nemen van beslissingen gebaseerd op data.
Hier zijn zowel verschillende technische als niet-technische vaardigheden voor nodig. Voorbeelden van technische vaardigheden zijn:
Code schrijven: dit is een basisvaardigheid als Data Scientist. Het werken met de systemen voor dataverwerking en analyse vereist diepgaande kennis van coderen.
Wiskunde en statistiek: dit is een andere, cruciale basisvaardigheid. Data Scientists werken met wiskundige en statistische modellen en moeten die kunnen toepassen.
Data voorbereiden voor analyse: Data Scientists moeten data kunnen opschonen om op die manier met de hoogst mogelijke kwaliteit data te kunnen werken.
Voorbeelden van niet-technische vaardigheden zijn:
Proactieve probleemoplossing: nieuwsgierigheid is een belangrijke motivatie om problemen op te kunnen sporen. Daarnaast is het essentieel te weten hoe je een probleem effectief aanpakt.
Zakelijk inzicht: een Data Scientist levert toegevoegde waarde aan een bedrijf als hij of zij in staat is bij te dragen aan oplossingen op organisatorische problemen. Het gaat hierbij om het vertalen van data naar besluiten.
Effectieve communicatie: je moet in Jip en Janneke taal kunnen uitleggen wat de datagestuurde inzichten betekenen voor het bedrijf. De inzichten moeten dusdanig in lijn zijn met de bedrijfsdoelen, dat men overtuigd is actie te ondernemen.
Wat zijn de baankansen van een Data Scientist?
Onderzoek voorspelt dat de data science markt tot 2030 nog een aantal keer zal verdubbelen qua omvang. Volgens een schatting van The World Economic Forum worden er door AI 12 miljoen meer banen gecreëerd dan er door AI verloren gaan. Nu al meer dan 77% van de bedrijven het gebruik van AI gebruikt of onderzoekt, zal het geen verrassing zijn dat er volop mogelijkheden voor AI-banen zijn. Dat betekent dat voor goed opgeleide IT-ers de banen op AI gebied voor het oprapen liggen.
Twee van de meest populaire data vacatures zijn die van Data Scientist en machine learning. Hier is een stijgende vraag naar volgens verschillende bronnen. In 2017 voorspelde IBM dat er tegen 2020 alleen al in de VS bijna 3 miljoen vacatures voor Data Scientists zouden zijn. Volgens LinkedIn behoren deze beroepen tot de 20 snelstgroeiende beroepen in Nederland in 2023. Volgens U.S. Bureau of Labor Statistics is Data Scientist tegenwoordig een van de snelst groeiende taakomschrijvingen. Volgens rekruteringsbedrijf Michael Page behoren Data Wetenschapper en Machine Learning Engineer zelfs tot de top 5 meest gevraagde functies. Er wordt verwacht dat de vraag naar data science-vaardigheden tegen 2026 met bijna 28% zal stijgen.
56% van de leidinggevenden noemt het ontbreken van vaardigheden als voornaamste uitdaging bij AI-investeringen. Voor bedrijven is dit zorgelijk, maar het biedt kansen voor gemotiveerde kandidaten. Rapporten tonen aan dat 90% van de professionals zich zorgen maakt over het tekort aan data science-talent. Data Scientists zoeken vaker naar ander werk dan andere IT’ers; maar liefst 20,5% zegt actief naar ander werk te zoeken. Alleen academische onderzoekers zoeken vaker actief naar een nieuwe baan. Dit is alleen maar gestegen, volgens recent onderzoek wisselde een kwart van de IT professionals dit jaar van werk. Dit duidt op een sterke positie voor IT’ers op de arbeidsmarkt.
Wat is het salaris van een Data Scientist?
Door een tekort aan gekwalificeerd personeel is de AI-vacaturemarkt een kandidaatgedreven markt. Dit is een uitstekende onderhandelingspositie. Het gemiddelde inkomen van een Data Scientist in Nederland ligt tussen de €55.000 en €70.000 euro per jaar. Gemiddeld verdient een Data Scientist 5.302 euro per maand. Inclusief vakantiegeld en andere extra’s kom je uiteindelijk uit op een bruto jaarsalaris van 80.949 euro. Machine Learning Engineers kunnen startsalarissen vragen tussen de €44.000 tot €99.000. Ter vergelijking: Jan Modaal verdient 36.500 euro per jaar.
Hoe word je een Data Scientist? De Ironhack Data Science and Machine Learning Bootcamp
Opleidingsprogramma's zoals bootcamps zijn essentieel, omdat ze een snelle manier bieden om de waardevolle vaardigheden te leren die je nodig hebt als data scientist. Volgens een analyse van de 15,000 vacatures op het gebied van data science noemde 77% Python en 59% SQL als vereiste vaardigheid om naar de functie te solliciteren. Ook is het belangrijk expertise op te doen in Machine Learning-bibliotheken en -frameworks en de basis van statistiek, wiskunde en datavisualisatie te beheersen. Daarnaast zijn soft skills en sociale vaardigheden onmisbaar.
Bij de Ironhack Data Science en Machine Learning Bootcamp leer je de fundamenten van Data Science en Machine Learning: Python-programmeren en data verwerken met SQL. Duik dieper in data cleaning, data structureren en statistieken. Je leert hoe je statistische concepten kunt toepassen op je data vraagstukken en deze kunt communiceren naar niet-technische belanghebbenden. Verdiep je in gespecialiseerde gebieden van data science, waarbij je expertise opdoet in natuurlijke taalverwerking of computer vision. Je zult oefenen met het implementeren van machine learning-oplossingen met MLOps-methoden op cloud computing-platforms van industriestandaard en serverloze frameworks zoals Google en AWS. Bovendien bouw je al aan je portfolio tijdens de bootcamp.
Elke cursus komt met een Career Services program, waarbij je, gedurende de gehele bootcamp en in het bijzonder in de tiende en laatste week, door carrière coaches klaar wordt gestoomd voor het hele proces van leadgeneratie tot het sluiten van deals. Zelfs na het afronden van de bootcamp wordt je door hen ondersteund. Je krijgt tot een jaar na het afstuderen carrière-ondersteuning met voorbereiding op sollicitaties en toegang tot 1:1 coaching voor een oefeninterview of het wegnemen van obstakels.
Ook is er het Alumni Program, waarbij je kunt blijven doorleren en onderdeel blijft van de Ironhack community, waardoor je je netwerk kunt blijven uitbreiden. Je profiteert van levenslange toegang tot onze wereldwijde Slack-community, het studentenplatform en evenementen.
Financiering van de bootcamp
Er zijn een aantal financieringsmogelijkheden om je als (niet-)werkende te laten omscholen tot IT'er. Het blijft namelijk een hele (financiële) investering in jezelf. Zo kan je werkgever het vergoeden als je je binnen het bedrijf laat omscholen en is er de subsidieregeling Nederland Leert Door. Voor niet-werkenden biedt het UWV financieringsmogelijkheden. Ook bieden de aanbieders van de cursussen en trainingen mogelijkheden voor financiering. Zo kun je bij Ironhack de financieringsoptie de uitgestelde betaling aanvragen.
Conclusie
Data Science en Machine Learning hebben een cruciale rol in het ontsluiten van waarde uit data, waarbij Data Scientists een sleutelpositie innemen tussen gegevens en besluitvorming. De groeiende vraag naar deze experts weerspiegelt de toenemende relevantie van gegevensgestuurde inzichten. Dit vakgebied biedt niet alleen veelbelovende carrièrekansen, maar beloont ook op financieel vlak. Voor wie de juiste mix van technische en niet-technische vaardigheden bezit, biedt dit domein een boeiende loopbaan.
