Data science is een snelgroeiend veld met eindeloze mogelijkheden en een hoog verdienpotentieel. Maar wat is er nodig om datawetenschapper te worden en is dit het juiste carrièrepad voor jou?
In dit artikel onderzoeken we de taken en verantwoordelijkheden van een datawetenschapper, de vereiste vaardigheden en opleiding en het verdienpotentieel van dit opwindende en uitdagende beroep.
Opleiding en vaardigheden vereist
Wil je datawetenschapper worden? Je hebt een combinatie van opleiding en vaardigheden nodig om te slagen in dit snelgroeiende en lucratieve veld.
Onderwijs Suggestie
Een bachelordiploma in een verwant vakgebied, zoals informatica, wiskunde of techniek, is over het algemeen de minimumvereiste. Veel werkgevers geven echter de voorkeur aan kandidaten met een masterdiploma of hoger in datawetenschap, statistiek of een gerelateerd vakgebied.
Vaardigheden en bekwaamheid
Qua vaardigheden is het essentieel om sterke programmeervaardigheden te hebben, vooral in talen als Python of R. Ervaring met machine learning en statistische analyse is ook cruciaal.
Kennis van databases en SQL is belangrijk, evenals bekendheid met tools voor datavisualisatie zoals Tableau of D3.js.
Uitstekende communicatieve vaardigheden, zowel schriftelijk als mondeling, zijn nodig om technische concepten uit te leggen aan een niet-technisch publiek. En natuurlijk is een sterke probleemoplossende en analytische mentaliteit essentieel voor succes als datawetenschapper.
Vergeet niet dat het niet alleen om de technische vaardigheden gaat – een goed begrip van het zakelijke domein waarin u werkt, is ook cruciaal. Als datawetenschapper gebruik je data om bedrijfsproblemen op te lossen en besluitvorming te stimuleren, dus een sterke basis in de branche is essentieel
Wat is het verschil: data-analist of datawetenschapper?
Data-analist versus datawetenschapper: beide rollen omvatten het vinden van trends en patronen in data om organisaties te helpen betere beslissingen te nemen, maar datawetenschappers hebben meestal meer verantwoordelijkheid en worden beschouwd als hoger dan data-analisten.
Een belangrijk verschil is dat van datawetenschappers vaak wordt verwacht dat ze met hun eigen vragen over de gegevens komen, terwijl Aata-analisten teams kunnen ondersteunen die al specifieke doelen voor ogen hebben.
Datawetenschappers kunnen ook meer tijd besteden aan het ontwikkelen van modellen, het gebruik van machine learning en het integreren van geavanceerde programmering om gegevens te vinden en te analyseren.
Veel datawetenschappers beginnen hun carrière als data-analist of statisticus. Dit suggereert dat er enige overlap kan zijn tussen deze rollen en dat het mogelijk is om met de juiste vaardigheden en ervaring over te stappen van een positie als data-analist of statisticus naar een rol als datawetenschapper.
Uitdagingen om datawetenschapper te worden
Van de opleidingseisen tot de intense concurrentie om banen, er zijn veel uitdagingen die aspirant-datawetenschappers moeten overwinnen.
In dit artikel gaan we dieper in op enkele van de meest voorkomende uitdagingen bij het betreden van dit veld, en geven we enkele tips en strategieën om deze te overwinnen.
Of u nu net begint aan uw datawetenschapsreis of al een eind op weg bent, deze inzichten kunnen u helpen bij het navigeren op de weg die voor u ligt.
1. Opleidingseisen
Zoals eerder vermeld, is doorgaans een sterke basis in wiskunde en informatica, evenals expertise in statistische analyse en machine learning vereist om datawetenschapper te worden.
Dit kan een uitdagend en tijdrovend proces zijn, vooral voor degenen die helemaal opnieuw beginnen of een beperkte achtergrond hebben op deze gebieden.
2. Concurrentie om banen
De vraag naar datawetenschappers is groot, maar dat geldt ook voor de concurrentie om banen.
Het kan moeilijk zijn om je te onderscheiden van andere kandidaten, vooral als je net aan je carrière begint en weinig ervaring hebt.
3. Up-to-date blijven
Het gebied van datawetenschap evolueert voortdurend en er worden voortdurend nieuwe technologieën en technieken ontwikkeld.
Het kan een uitdaging zijn om op de hoogte te blijven van deze ontwikkelingen en ervoor te zorgen dat uw vaardigheden actueel zijn.
4. Werken met grote en complexe datasets
Datawetenschappers werken vaak met grote en complexe datasets, die moeilijk schoon te maken, te manipuleren en te analyseren zijn.
Het kan veel tijd en moeite kosten om deze datasets te begrijpen en zinvolle inzichten te verkrijgen.
5. Bevindingen communiceren
Datawetenschappers moeten hun bevindingen kunnen communiceren aan zowel technische als niet-technische doelgroepen.
Dit kan een uitdaging zijn, vooral als je met complexe technische concepten werkt of je werk probeert uit te leggen aan mensen met beperkte kennis van datawetenschap.
Aan de slag in de carrière van een datawetenschapper
Of je nu net aan het begin van je carrière staat of een overstap naar dit opwindende vakgebied wilt maken, er zijn een paar belangrijke stappen die je moet nemen om aan de slag te gaan.
1. Basis leren
Begin met het leren van Data Science door de basisprincipes van programmeren in Python te bestuderen. Het is een geweldige programmeertaal die gemakkelijk te leren is, vooral voor beginners, en hij is ook krachtig genoeg om echt complexe data science- en machine learning-projecten aan te kunnen.
Veel mensen maken zich zorgen over welke programmeertaal ze moeten leren, maar vergeet niet dat bij datawetenschap alles draait om het beantwoorden van vragen en het genereren van bedrijfswaarde.
Het gaat niet echt om de specifieke tools die je gebruikt. Het belangrijkste is om de concepten en ideeën achter Data Science te leren, in plaats van alleen de syntaxis van een bepaalde taal te onthouden.
2. Bouwprojecten
Wanneer u klaar bent om uw vaardigheden in de echte wereld toe te passen, onthoud dan dat het bouwen en delen van projecten een groot deel uitmaakt van een rol in datawetenschap!
Deze projecten hoeven niet supercomplex te zijn – in feite kunnen eenvoudige projecten soms het meest effectief zijn om uw vaardigheden te benadrukken. U kunt bijvoorbeeld gegevens over Super Bowl-winnaars analyseren om patronen of trends te vinden.
De sleutel is om interessante datasets te vinden, vragen te stellen over de data en vervolgens je code te gebruiken om die vragen te beantwoorden.
Als u problemen ondervindt bij het vinden van datasets om mee te werken, zijn er tal van bronnen die u kunnen helpen. Zoek gewoon snel online en u zult tal van plaatsen vinden om aan de slag te gaan.
Houd er bij het werken aan uw projecten rekening mee dat veel datawetenschapswerk betrekking heeft op het opschonen en voorbewerken van gegevens, en dat lineaire regressie een veelgebruikte machine learning-techniek is.
3. Deel! Deel! Deel!
De volgende stap is om ze met anderen te delen. Een van de beste manieren om dit te doen, is door ze naar GitHub te uploaden.
Dit heeft een aantal voordelen:
- het helpt je bij het oefenen met het presenteren van je werk, wat belangrijk is in een data science-rol
- het stelt uw collega’s in staat uw projecten te bekijken en feedback te geven
- het stelt potentiële werkgevers in staat om te zien waartoe u in staat bent. Er zijn tal van bronnen beschikbaar om u op weg te helpen, zoals deze over hoe u uw datawetenschapsportfolio op GitHub kunt presenteren.
Door je projecten naar GitHub te uploaden, kan het ook handig zijn om een eenvoudige blog te starten. Het schrijven van blogposts heeft echt geholpen om grondiger te leren en contact te maken met leeftijdsgenoten.
Het hielp ook om de interesse van recruiters te wekken. Enkele goede onderwerpen voor blogposts over datawetenschap zijn onder meer het uitleggen van datawetenschap en programmeerconcepten, het bespreken van uw projecten en uw bevindingen, of schrijven over uw leerreis Datawetenschap.
Sluitend
Een carrière als datawetenschapper najagen kan een opwindende en lonende reis zijn.
Met de juiste opleiding, vaardigheden en ervaring krijgt u de kans om aan complexe en interessante problemen te werken, waarbij u uw analytische en technische vaardigheden gebruikt om bedrijfswaarde te genereren en echt een verschil te maken in de wereld.
Het is zeker een uitdagend vakgebied, maar met hard werken en toewijding krijg je de kans om je aan te sluiten bij enkele van de meest gewilde professionals op de arbeidsmarkt.
Dus als je klaar bent voor de uitdaging, wees dan niet bang om ervoor te gaan!
