De kennis van Python, R en statistiek die ik op DataCamp heb opgedaan, is cruciaal geweest voor mijn werk.
Marks managementfunctie vereiste het verwerken van grote hoeveelheden gegevens over storingen in het veld en productie. Hij had dat werk aan een medewerker kunnen toewijzen, maar data-analyse fascineerde hem en hij dook met plezier in databases, SQL en data science. Met die kennis liet hij correlaties zien tussen bepaalde faalmodi en weersomstandigheden, productiebatches, installateurs en componentfabrikanten.
De impact hiervan was groot. Het hielp hem de klantervaring te verbeteren en het faalpercentage van producten te verlagen door gebieden te identificeren waar training en tools nodig waren. Een project betrof het ontwikkelen van een batterijniveau-indicator: hij ontwierp een experiment om de batterijprestaties te karakteriseren, analyseerde de resultaten, bepaalde het beste model gezien enkele implementatiebeperkingen, en leverde een specificatie aan het softwareteam voor uitvoering.
Al snel merkte ik dat ik meer geïnteresseerd was in data science dan in managen.
De start van een loopbaan als data-analist
Mark zat al 39 jaar in de elektronica en optica, maar in mei 2018 was hij toe aan iets anders. Hij besloot voor zichzelf te beginnen en een adviesbureau op te zetten. Mark verdubbelde zijn inzet voor zijn DataCamp-training. Hij werkte het Data Scientist with R-carrièrepad door en begon te zoeken naar elektronicabanen waarbij data-analyse vereist was. En hij heeft het drukker en productiever dan ooit.
In de beginperiode van zijn adviespraktijk richtte Mark zich overwegend op elektrotechnisch werk, maar het afgelopen jaar heeft hij steeds meer data-analyse toegevoegd. Hij doet nu contractwerk voor een grote beddenfabrikant en helpt hen bij het analyseren van storingsdata uit het veld. Dit omvat het opzetten van testprotocollen, het definiëren van databaseschema’s, het analyseren van data en het maken van dashboards voor het management om te gebruiken bij besluitvorming—allemaal met vaardigheden die hij op DataCamp heeft geleerd.
Ik vind het format met korte uitleg en begeleide oefeningen echt heel fijn. Het werkt voor mij.
Data-analyse leren met DataCamp
Waarom koos Mark in eerste instantie voor DataCamp? Hij probeerde eigenlijk meerdere online leerplatforms, maar de didactische aanpak van DataCamp paste het best bij zijn persoonlijke leerstijl. Hij vindt onze learning-by-doing aanpak het meest effectief: eerst concepten via korte video’s, gevolgd door oefenopgaven en hands-on projecten waarmee je echte problemen kunt oplossen. Ook waardeert hij de directe feedback en de kwaliteit van de instructie op het platform.
DataCamp heeft het grootste en breedste cursusaanbod en behoudt consistent een hoge kwaliteit van uitleg.
Mark ruimt elke avond een uur in voor DataCamp, en gebruikt de DataCamp mobiele app in de bus van en naar zijn werk om zijn leerproces te versterken. Tot nu toe heeft hij 75 cursussen afgerond en meer dan 330.000 XP verzameld! In het begin gebruikte hij DataCamp heel gericht om specifieke vaardigheden te ontwikkelen die hij dagelijks nodig had, met name het opschonen en visualiseren van data. Daarna ging hij de statistiek in met cursussen over experimenteel ontwerp en modelleren. Recent richt hij zich vooral op rapporteren.
Marks traject met DataCamp stelde hem in staat om de diepgang in data science en analytics op te bouwen die hij nodig had om zijn carrièredoelen te halen. Professionals in elke fase van hun loopbaan kunnen hetzelfde doen. Geïnspireerd door Marks verhaal? Leg contact met hem op LinkedIn en volg zijn data-avonturen op zijn blog.
Schrijf je nu in!
Zoals altijd staan we voor je klaar. Je kunt nu beginnen met leren op DataCamp, of DataCamp for Business inzetten om jouw team te upskillen in alle onderdelen van data science en analytics. Klik hier om een gratis demo van ons platform in te plannen.
Mark Biegert is niet je doorsnee data scientist. Hij is geen millennial en heeft geen gevorderde graad in wiskunde of informatica. Mark is 62 en van huis uit elektrotechnisch ingenieur. Hij is ook opvallend bescheiden en omschrijft zichzelf als “een vrij saaie kerel”.
DataCamp ontdekken
Mark was 12 jaar lang engineering director met verantwoordelijkheid voor optische producten bij een groot telecombedrijf. Hij stuurde een team van elektrotechnische ingenieurs en optische fysici aan, communities die vaak Python gebruiken. In die rol begon Mark Python te leren op DataCamp om zijn data-analysevaardigheden te verbeteren. Toen hij zich buiten elektrotechniek en optica begaf, kwam hij andere communities tegen die R gebruiken. Hij keerde terug naar DataCamp om R te leren, dat al snel zijn favoriete taal werd om problemen mee op te lossen.