De vraag naar datawetenschappers groeit, onder andere door de razendsnelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. Maar wil niet iedereen tegenwoordig datawetenschapper worden? Door middel van welke eigenschappen onderscheid je je van de concurrentie? Wat verdient een datawetenschapper eigenlijk? Hoe word je er een? Lees gauw verder.
Het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics voorspelt een groeipercentage van bijna 28% in het aantal banen dat tegen 2026 datawetenschap-vaardigheden vereist. Daarnaast rangschikt Glassdoor de baan van datawetenschapper als de derde beste baan in de VS in haar lijst van 50 beste banen in Amerika. Dat is een zeer positieve verwachting en biedt kansen voor zowel ervaren als beginnende data professionals.
1. Wat is de definitie van datawetenschappen?
Datawetenschappen houdt in dat gegevens grondig worden onderzocht om kennis en inzichten te vergaren. In dit vakgebied worden verschillende disciplines gecombineerd om inzichten te verkrijgen uit uitgebreide datasets. Het uiteindelijke doel is om weloverwogen beslissingen te nemen en voorspellingen te doen op basis van de verzamelde kennis. Een datawetenschapper organiseert en analyseert deze grote hoeveelheden data om specifieke conclusies en adviezen te formuleren, met als doel te ondersteunen bij het voldoen aan specifieke zakelijke behoeften en doelen, en oplossingen te genereren voor specifieke problemen of vraagstukken.
2. Wat is het verschil tussen een datawetenschapper en een data analist?
Datawetenschappers werken nauw samen met data-analisten, maar vervullen verschillende functies binnen een organisatie. Een datawetenschapper houdt zich bezig met complexe vraagstukken in het kader van langetermijnonderzoek en doet strategische voorspellingen. Aan de andere kant bieden data-analisten ondersteuning bij het nemen van beslissingen op operationeel niveau door middel van visuals en rapportages over de huidige stand van zaken op basis van actuele en historische gegevens. Een data-analist kan organisaties bijvoorbeeld inzicht geven in verkoopcijfers en identificeren welke producten het meest populair zijn, terwijl een datawetenschapper kan voorspellen welk product het in de toekomst goed zal doen gebaseerd op huidig, maar ook toekomstig koopgedrag. Als je meer wil weten over het verschil tussen datawetenschappen en data analyse, klik dan hier.
3. Wat heeft datawetenschappen met machine learning te maken?
In het kort speelt datawetenschappen een breder rol waarin machine learning een specifieke techniek is die valt binnen het domein van datawetenschappen. Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie en een krachtig instrument dat datawetenschappers gebruiken om geautomatiseerde voorspellingen en beslissingen mogelijk te maken. Datawetenschappen en machine learning zijn nauw met elkaar verbonden. In datawetenschappen begint het met het begrijpen en analyseren van gegevens, waarbij datawetenschappers inzichten bieden en trends identificeren. Machine learning, als onderdeel van datawetenschappen, gaat een stap verder door modellen te ontwikkelen die automatisch leren van gegevens en voorspellingen doen zonder expliciete programmering. Terwijl datawetenschappen een breed scala aan technieken omvat, richt machine learning zich specifiek op het bouwen en trainen van modellen voor geautomatiseerde besluitvorming en voorspellingen binnen de datawetenschappelijke context.
In andere woorden: AI is het bredere concept waarbij machines taken op een slimme manier kunnen uitvoeren. Machine Learning is een van de verschillende manieren om AI te realiseren. Het gaat specifiek om het verstrekken van gegevens aan machines en ze zelfstandig te laten leren. Als AI een slimme robot is, dan is DS & Machine Learning de robot die leert van zijn ervaringen om slimmer te worden. Bijvoorbeeld, AI in een zelfrijdende auto neemt beslissingen zoals navigeren en obstakels vermijden, terwijl machine learning wordt gebruikt door de auto om zijn beslissingen in de loop van de tijd te verbeteren op basis van eerdere gegevens. Voor meer informatie over machine learning kun je dit artikel lezen.
4. Welke verantwoordelijkheden heeft een datawetenschapper?
Een datawetenschappen heeft een aantal belangrijke verantwoordelijkheden binnen een organisatie. Dit betreft het verzamelen en voorbereiden van gegevens, het uitvoeren van exploratieve analyses, het ontwikkelen en trainen van machine learning-modellen, het evalueren van modelprestaties, het implementeren van modellen in bedrijfsprocessen, het communiceren van resultaten aan belanghebbenden, het samenwerken met teamleden, en het voortdurend bijhouden van nieuwe ontwikkelingen in het vakgebied. Deze verantwoordelijkheden omvatten het proces van het verkrijgen van inzichten uit gegevens om betere zakelijke beslissingen te ondersteunen.
5. Over welke vaardigheden moet een datawetenschapper beschikken?
Als datawetenschapper is het belangrijk dat je over een aantal harde en zachte basisvaardigheden beschikt. De belangrijkste harde vaardigheden zijn:
Programmeren: dit is de belangrijkste vaardigheid van een datawetenschapper. Bedrevenheid in programmeertalen zoals Python, R, Java, of SQL is essentieel voor het ontwikkelen en implementeren van datawetenschappelijke modellen. 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.
Kwantitatieve analyse: het onder andere analytisch sterk zijn en in staat zijn om verbanden te herkennen, verbetert je vermogen om experimentele analyses uit te voeren, je gegevensstrategie op te schalen en machine learning te implementeren. Zo is het van belang dat je analytisch sterk bent en in staat bent om verbanden te herkennen.
Machine Learning: kennis van machine learning-algoritmen en technieken zijn essentieel voor het bouwen en trainen van voorspellende modellen.
Statistiek: een stevig begrip van statistische concepten helpt je bij het uitvoeren van betrouwbare analyses en het interpreteren van resultaten.
Daarnaast zijn soft skills en sociale vaardigheden onmisbaar. Een aantal belangrijke zijn:
Communicatieve vaardigheden: het vermogen om complexe technische concepten duidelijk te communiceren aan niet-technische belanghebbenden. Deze vaardigheden zullen je helpen andere vaardigheden te benutten.
Samenwerking: goede samenwerkingsvaardigheden om effectief te werken binnen multidisciplinaire teams. Hierbij is het belangrijk dat je actief kennis deelt met je team, open staat voor feedback en je je eigen belang opzij kunt zetten.
Zakelijk inzicht: hiermee kun je je technische vaardigheden op de juiste manier inzetten. Je moet de uitdagingen binnen organisaties kunnen herkennen en weten hoe je belanghebbenden bij deze uitdagingen kunt assisteren.
Kritisch denken: het vermogen om kritisch te denken, problemen op te lossen en innovatieve data-oplossingen te ontwikkelen.
6. Hoe ziet een werkdag van een datawetenschapper eruit?
Datawetenschappers hebben veel verschillende taken op één dag. Dit is een greep uit de taken van een datawetenschapper.
Datawetenschappers controleren lopende data-analyses en -modellen om prestaties te beoordelen, waarbij ze aanpassingen of optimalisaties identificeren na het bekijken van de resultaten. Samenwerking met andere specialisten, zoals data engineers en business analisten, is essentieel, met frequente overlegmomenten om een effectieve samenwerking te waarborgen.
Verder wordt er gewerkt aan het verkennen en verzamelen van data, met als doel een beter begrip van beschikbare datasets, het evalueren van datakwaliteit en het selecteren van relevante variabelen voor analyse.
Datawetenschappers zijn actief bezig met het ontwikkelen en verbeteren van voorspellende modellen, inclusief taken zoals het schrijven van code, het trainen van modellen en het evalueren van resultaten. Regelmatig vinden overleggen met teamleden plaats om de voortgang van het project te bespreken.
Er wordt tijd besteed aan het creëren van datavisualisaties om inzichten te communiceren en resultaten te presenteren aan niet-technische belanghebbenden. Regelmatig contact met stakeholders zorgt ervoor dat de inzichten begrepen worden en bruikbaar zijn voor besluitvorming.
7. Wat verdient een datawetenschapper?
Gezien de grote vraag naar en het kleine aanbod van datawetenschappers, is het salaris zeer gunstig. Er zijn verschillende bronnen die rapporteren over het salaris, het gemiddelde schommelt ergens tussen de 3.650 euro en 4.305 euro bruto per maand bij een 40-urige werkweek, met een minimum van ongeveer 2.800 en een maximum van ongeveer 4.760.
8. Hoe word je een datawetenschapper? 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 datawetenschapper. Bij de Ironhack Data Science and Machine Learning Bootcamp leer je eerst de beginselen van datawetenschappen, waarbij je data verzamelt, organiseert, analyseert en visualiseert en deze omzet in inzichten. Hierbij gebruik je statistische methoden en tools als SQL en Python. 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.
Vervolgens leer je de beginselen en toepassingen van machine learning. Hierbij duik je dieper in probabiliteit en statistiek en het begeleid en onbegeleid laten leren van computers. 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. Ook leer je over neurale netwerken en deep learning en maak je je eigen AI-modellen. Hulpmiddelen hierbij zijn Scikit-learn, PyTorch en Keras.
In de derde en laatste module word je geïntroduceerd tot geavanceerde machine learning en specialisaties. Hierbij duik je in computer vision (zelfsturende auto’s), Natural Language Processing zoals Siri, MLOps (het runnen van Big Data projecten) en geavanceerde tools als TensorFlor, Docker en AWS. Bovendien bouw je al aan je portfolio tijdens de bootcamp met toepassingen in de praktijk. Je werkt aan 3 projecten om jezelf aan potentiële werkgevers te laten zien.
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 inclusief een review van je LinkedIn en je CV en voorbereiding op sollicitaties en toegang tot 1:1 coaching voor een oefeninterview en het wegnemen van obstakels.
Ook is er het Alumni Program, waarbij je kunt blijven doorleren en onderdeel blijft van de internationale Ironhack community, waardoor je je netwerk kunt blijven uitbreiden. Je profiteert van levenslange toegang tot onze Slack-community, het studentenplatform en netwerkevenementen.
