Keuzehulp Data Science

Onze Data Science Leeradviseur

Bas

Bas is onze Data Science leeradviseur. Hij heeft veel ervaring met Data Science trainingen en kent de de verschillende aanbieders. Neem contact met hem op via de klantenservice of stel je vraag direct aan ons.

Stel je vraag


Waarom Data Science een goede keuze is

  • trending_up Grote vraag naar Data Scientist bij bedrijven
  • trending_up Verschillende sectoren hebben Data Scientist nodig
  • trending_up Snel reageren op de markt, concurrentie en klantvraag

Data Science Trends

Op deze pagina:

  1. Wat is Data Science?
  2. Wat leer je?
  3. Wat doet een Data Scientist?
  4. Waar moet je op letten?
  5. Hoe word je Data Scientist?
  6. Data Science blogs

1. Wat is Data Science?

Data Science gaat over het vinden van complexe patronen in grote stromen data. Met modellen worden patronen opgespoord, geanalyseerd en gevalideerd. Met data science kan een organisatie haar processen verbeteren en worden innovaties doorgevoerd. Het is een beroep van de toekomst. Alle grote bedrijven zoals: Google, Facebook, Apple, Amazon en Netflix gebruiken data science in de bedrijfsvoering. Data Science of datawetenschap is een beroep waar verschillende disciplines bij elkaar komen, namelijk statistiek, data-analyse, wiskunde, datamining en visualisatie.

Een opleiding Data Science is een goede keuze

Er is in de wereld een enorme toename aan data en dus behoefte om deze data te verwerken en toe te passen op het bedrijfsleven. Twee belangrijke onderdelen uit data science: data analyse en data visualisatie, zijn belangrijk om snel te kunnen reageren op de markt, concurrentie en klantvraag. Hierdoor is er een grote vraag naar data scientists binnen bedrijven. Er is veel, goedbetaald werk te vinden in verschillende sectoren.

vergelijke alle data science opleidingen op Springest

Wat kan je met Data Science opleiding?

Je kunt bedrijven helpen hun datasets te ordenen en met resultaten analyses verzorgen en voorspellingen doen op basis van deze data. Je leert wat een data scientist precies doet, krijgt kennis van data science methoden en leert deze toe te passen. Je krijgt inzicht in tools voor data mining en machine learning en verdiept je in de kernpunten van data science: analyse en visualisatie. Daarnaast leer je in veel opleidingen data science wat je kunt met Big Data van bedrijven.

Wat houdt een Data Science opleiding in?

De meeste opleidingen Data Science richten zich op de theorie en methodieken, naast concrete toepassingen in de praktijk. Niet alleen binnen het vakgebied data science, maar ook hoe je dit met een business case kan onderbouwen en aan welke ethische vraagstukken gedacht moet worden wanneer je met grote hoeveelheden data aan de slag gaat.

Verschil tussen statistiek en Data Science

Er is te beargumenteren dat statistiek en data science hetzelfde zijn omdat ze beide gericht zijn op het verzamelen, analyseren, verwerken en interpreteren van data. Statistiek biedt de methodologieën om conclusies te kunnen trekken uit data. Data Science maakt hier meer gebruik van toepassingen van computerwetenschap, programmeren, wiskunde en statistiek. Data Science opleidingen richten zich naast statistiek ook op managen, visualiseren en opslag van grote hoeveelheden data.

Bekijk alle Data Science opleidingen


Welke kennis krijg je tijdens een Data Science opleiding?

Je krijgt de meest actuele kennis over:

  • Databases
  • Data Visualisation
  • Descriptive Statistics
  • Data science tools als R, SQL , SAS, MatLab.
  • Data Mining
  • Python programmeren
  • Grote databases en/of datamodellen (Hadoop, Spark, SQL).
  • Predictive Analysis
  • Databeheer programma's zoals SPSS of Azure.
  • Machine Learning
  • Simulaties, scenario-analyses en algoritmes (modellen).

Wat doet een Data Scientist?

Een Data Scientist weet hoe je betekenis kan genereren uit data en hoe data te interpreteren met hulpmiddelen en methoden uit statistiek en machine learning, naast menselijke input. De meeste tijd zit in het verzamelen, opschonen en verwerken van data.

Belangrijkste taken van een Data Scientist:

  • Opschonen en verwerken van ruwe data naar bruikbare data.
  • Detecteren van onregelmatigheden in data.
  • Correleren van verschillende soorten data.
  • Herkennen van patronen in ‘Big Data’ en hierin kansen en mogelijkheden ontdekken.
  • Segmenteren van doelgroepen bijvoorbeeld op basis van gedrag.
  • Analyses verzorgen en rapportages maken van vergaarde inzichten.
  • Voorspellen van intenties, bijvoorbeeld vraag & aanbod.
  • Aanbevelingen doen naar het bedrijf over bijvoorbeeld producten of inhoud.
  • Beheer en optimalisatie van datastromen.
vrouwelijke datascientist voor een bord met statistiek en wiskunde

Waar moet je op letten bij je keuze voor een opleiding Data Science?

Ook al ben je een doorgewinterde software professional, het is van belang op de hoogte te blijven van alle trends en nieuwe technologieën. Er zijn vele opleidingen data science die bij je passen, om te kunnen groeien in je carrière of een overstap te maken naar een nieuwe baan.

Heb je enige ervaring met programmeren, met Python of R? Dan past een kortere of gerichte training data science goed in je straatje. Je kunt dan specifieker en zonder uitgebreide aandacht voor de basisprincipes opgeleid worden om met succes een baan te kunnen vinden binnen Data Science.

Weinig kennis van het vakgebied, programmeren of Big Data? Dan is een algemeen ingestoken opleiding Data Science aan te raden, waarin je dieper ingaat op wat data science is, wat een data scientist doet en welke methodieken eraan ten grondslag liggen. Voor algemene basiscursussen data science zijn soms toelatingseisen, vaak ervaring met Python.

Helemaal vers Data Science in? Dan is er nog genoeg aanbod opleidingen Data Science voor consultants, en langer durende opleidingen data science voor als je nog geen ervaring hebt in het vakgebied.

Wist je dat je een Data Science opleiding ook in deeltijd kunt volgen?.

Lijkt dit iets te veel van het goede? Dan kan je bij Springest ook beginnen bij een opleiding van een deelgebied van Data Science, bijvoorbeeld big data of data visualisatie. Of kijk eens bij specifieke trainingen kunstmatige intelligentie of machine learning.


Hoe word je een goede Data Scientist?

Data Scientist met hardskills

Een goede Data Scientist kan makkelijk overweg met grote datasets. Als je een goede Data Scientist wilt worden moet je over veel technische kennis beschikken, zoals over het ontwerp en gebruik van databases en data lakes. Je kunt geen goede Data Scientist worden zonder programmeer kennis en ervaring.

Data Scientist met softskills

Een Data Scientist staat midden in de organisatie en werkt samen met anderen om de uitdagingen van de organisatie met data science op te lossen. Een goede datascientist kan goed overweg met andere mensen en kan de verschillende stakeholders overtuigen van zijn of haar visie. Een Data Scientist werkt heel specialistisch. Maar een goede Data Scientist kan de brug slaan tussen dit specialistische werk en gewone mensen. Het is erg belangrijk dat een datascientist de data duidelijk en begrijpelijk kan visualiseren aan andere mensen in de organisatie.

Data Scientist met de juiste analytische modellen

Een goede Data Scientist kan het meest geschikte analytische model selecteren voor de juiste situatie. Om een goede Data Scientist te worden, overweeg je een aantal aspecten van de analytische modellen:

  • Actievermogen - hoe succesvol zal het analytisch model zijn op de huidige business case / probleem?
  • Prestaties - hoe presteert het analytische model statistisch gezien?
  • Interpretatievermogen - hoe makkelijk kun je het analysemodel uitleggen aan de mensen die beslissen?
  • Operationele efficiëncy - hoe moeilijk of makkelijk is het opzetten, bouwen, evalueren van het analytische model?
  • Juridische naleving - in hoeverre komt het analytische model overeen met wet-en regelgeving en maatschappelijke normen en waarden?
  • Winstgevendheid - hoeveel levert het analytische model op? wegen de kosten op tegen de verwachte opbrengsten?

Bonus: de beste Data Science blogs om alvast in de stemming te komen

  • DataScienceCentral.com - Data Science Central is een blog van Data Scientist Vincent Granville waarin hij schrijft over tal van Data Science onderwerpen. Van Data Analytics, technology en tools tot data visualisatie en zelfs Data Science vacatures. Kortom een aanrader om alvast in de stemming te komen!
  • Data Science 101 - Het Data Science 101 legt uit hoe je een Data Scientist kunt worden. De website bestaat sinds 2012 en heeft een schat aan informatie over het beroep van Data Scientist.

keyboard_arrow_upTerug naar boven


99.398 ervaringen

Voor elke ingevulde ervaring doneert Springest €1 aan Stichting Edukans.

Extra kenmerken: