Hier ga je alles lezen over een data scientist. De betekenis van een data scientist zal je goed begrijpen door een duidelijke uitleg op de vraag “Wat is een data scientist?”. Verder gaan we kijken naar de werkzaamheden en het salaris van een data scientist. Op ProgrammeerPlaats hebben we het ook al over een data analist gehad, maar wat is het verschil met een data scientist? Jij kan ook een (junior) data scientist worden! Aan het einde van dit artikel staan er goede (goedkope) cursussen om dat te kunnen bereiken. Lees lekker verder!
Wat is een data scientist? – Data scientist betekenis
Een data scientist lijkt veel op een data analist. Het verschil tussen deze twee mooie beroepen komt later ter sprake in het artikel.
Maar wat is een data scientist? Een data scientist kan grote hoeveelheden data verzamelen, analyseren en verwerken. Deze grote hoeveelheden data wordt ook wel Big Data genoemd. De data scientist maakt vaak gebruik van een Big Data omgeving die is opgezet door een data engineer.
Het is de rol van een data scientist om gebruik te maken van (ingewikkelde) data analyse technologieën. Dit is nodig om Big Data nauwkeurig te analyseren. Hierdoor is ook kennis vereist van programmeertalen, zoals Python en R.
Als data scientist zal je veel te maken krijgen met Machine Learning. Het ontwikkelen van voorspellende modellen, waardoor computers slimmer worden en voorspellingen kunnen maken op basis van Big Data, hoort bij Machine Learning en is een taak van een data scientist.
Ook is kennis van SQL vereist. Een data scientist moet complexe queries kunnen schrijven om met data uit een database te kunnen werken.
Enkele andere vaardigheden die nodig zijn voor een data scientist:
- Motivatie om te blijven leren. Je kennis op peil houden is heel belangrijk in dit vakgebied.
- Communicatievaardigheden, om te kunnen communiceren met zowel technische als niet-technische collega’s.
- Goed kunnen samenwerken. Een data scientist werkt veel samen met onder andere Big Data specialisten (Data engineers en data analisten), software developers, marketeers en designers.
- Goed kunnen omgaan met ongestructureerde data.
- Kennis van Kunstmatige Intelligentie.
- Kennis over verschillende software om data te analyseren en een toekomstvoorspelling te maken.
Hopelijk is de betekenis van een data scientist nu duidelijker voor je.
Werkzaamheden
Je hebt al een beetje gelezen wat de werkzaamheden zijn van een data scientist, maar in dit hoofdstuk gaan we daar nog iets dieper op in.
Als data scientist kan je werken bij bedrijven of (grote) organisaties. Je gaat daar met Big Data aan de slag om daarmee de toekomst te kunnen voorspellen aan de hand van bepaalde patronen in de data.
Wanneer je goed de toekomst weet te voorspellen, zal een bedrijf of organisatie daar heel veel voordeel uit halen. Een bedrijf of organisatie neemt beslissingen op basis van deze toekomstvoorspellingen. Een data scientist heeft daar een belangrijke rol in.
Ook zullen bedrijven en organisaties verwachten dat je als data scientist kennis hebt van Machine Learning. Je kan uitdagende opdrachten krijgen om computers slimmer te maken. Om dat te doen schrijf je algoritmes die dat mogelijk maken.
Een mooi voorbeeld is een app die voorspelt wanneer een patiënt ziek gaat worden. Deze voorspelling kan gemaakt worden door eerdere patiëntinformatie te analyseren. Deze analyse is automatisch door het algoritme dat een data scientist heeft gemaakt.
Enkele andere werkzaamheden van een data scientist zijn:
- Data kwaliteit issues identificeren
- Datasets structureren en opschonen
- Complexe oplossingen uitleggen aan een klant
- Conclusies uit data rapporteren en presenteren
- Interne en externe datasets combineren
- Wiskundige technieken toepassen
Het salaris van een data scientist
Als data scientist heb je niks te klagen over geld. Volgens DataJobs verdient een data scientist gemiddeld tussen de €50.000,- en €70.000,- bruto per jaar. De meeste data scientists hebben echter wel een diploma van een WO opleiding op zak.
Het salaris is zo goed, omdat er een groot tekort is aan data scientists. De vraag is groter dan het aanbod en veel bedrijven lopen daardoor achter de feiten aan.
Voor de meeste data scientists is geld niet de grootste drijfveer. Ze houden van hun beroep en vinden het gaaf om uitdagende klussen aan te gaan. Qua uitdaging is er geen gebrek. Data is er tegenwoordig in allerlei vormen en maten en er zijn veel interessante vraagstukken.
Verschil tussen een data scientist en een data analist
De werkzaamheden van een data scientist en een data analist lijken erg op elkaar. Toch zijn er verschillen. Hieronder de belangrijke verschillen op een rijtje:
- Een data scientist is meer met toekomstvoorspellingen bezig en een data analist geeft betekenisvolle inzichten uit data.
- Een data scientist heeft Machine Learning vaardigheden en een data analist houdt zich hier (meestal) niet mee bezig.
- Een data scientist werkt vaak met ongestructureerde data uit meerdere bronnen, terwijl een data analist meestal werkt met gestructureerde data uit één bron.
(Junior) Data scientist worden
Je weet nu al wat de betekenis van een data scientist is, wat voor werkzaamheden er bij het beroep horen en dat je als data scientist een hoog salaris kan verdienen.
Ben je enthousiast geworden en wil je zelf een (junior) data scientist worden? Zoja, lees dan snel verder. Als beginnend data scientist zal je starten als junior data scientist.
Om een junior data scientist te worden, is het aan te raden om een gerichte opleiding daarvoor te volgen. Bijvoorbeeld Informatica of Natuurkunde op HBO of WO niveau zou geschikt zijn. Echter is niet het makkelijk om een data scientist te worden en de materie kan complex zijn.
Om laagdrempelig te beginnen is het verstandig om eerst cursussen te volgen, zonder gelijk al veel geld uit te geven. Stel dat je al met een opleiding bent begonnen en je vindt het toch te zwaar en/of niet leuk, dan heb je al veel geld uitgegeven en ben je dat kwijt.
Echter is volgens het zeer gewaardeerde Harvard Business Review data scientist de meest sexy job van de 21e eeuw. Het verdient goed en het werk is zeer leuk en uitdagend. Genoeg redenen om een data scientist te worden.
Goede cursussen
Hele goede cursussen om op een laagdrempelige manier kennis te maken met de programmeertalen en technologieën die een data scientist moet beheersen zijn te vinden op Pluralsight. Aan de hand van videocursussen kan je de theorie leren en het ook zelf toepassen.
In “Pluralsight review en ervaringen” zie je een uitgebreide review en beschrijving over het platform. Je kan het platform zelfs 10 dagen helemaal gratis uitproberen.
Ook op Coursera staan geweldige leermogelijkheden om kennis te maken met data science en een data scientist te worden. In “Coursera review” lees je meer over dit online leerplatform.
Aanbevolen programmeertalen en technologieën om te leren
Enkele programmeertalen en technologieën die handig zijn om te leren voor een data scientist zijn:
- Python en R
- Machine Learning
- SQL
- Voorspellende analyses met TensorFlow implementeren
- Hadoop
Dit zijn enkele voorbeelden, maar er zijn nog meer programmeertalen en technologieën die zeer handig kunnen zijn voor een data scientist.
Als je echt gemotiveerd bent om een data scientist te worden, is dat heel goed voor je toekomst. Nu is het taak om die motivatie om te zetten in daden. Data scientist is echt een heel gaaf beroep met ontzettend veel mogelijkheden. Daarnaast verdien je ook nog eens goed. Wacht niet langer en ga lekker aan de slag!
Heb je nog vragen en/of opmerkingen? Laat dan hieronder een reactie achter of neem contact op.