De COVID-19-pandemie heeft de digitale transformatie in alle sectoren versneld. Organisaties genereren daardoor meer data dan ooit, en de vraag naar data scientists is nog nooit zo groot geweest. Volgens het LinkedIn Emerging Jobs Report 2020 is Data Scientist het op twee na snelst groeiende beroep op de markt (37% jaarlijkse groei), alleen voorafgegaan door andere data-intensieve functies zoals robotics engineer en artificial intelligence specialist. Die groei lijkt niet af te nemen: het US Bureau of Statistics verwacht alleen al tegen 2026 11,5 miljoen nieuwe banen in data science.
In deze blogpost kijken we van dichterbij naar wat data science precies is, welke carrièremogelijkheden er zijn en welke best practices je helpen om in data science binnen te komen.
Wat is data science precies
Kort gezegd is data science een interdisciplinair vakgebied dat programmeren, statistiek, kunstmatige intelligentie en domeinkennis in business combineert om betekenisvolle inzichten uit data te halen. Data science is verantwoordelijk voor enkele van de meest waardevolle en zichtbare toepassingen in ons leven. Dit zijn een paar use-cases waar data scientists regelmatig aan werken:
- Aanbevelingssystemen: Een van de meest voorkomende toepassingen van data science zijn aanbevelingssystemen, zoals je ziet in entertainment-apps als Netflix, Spotify of YouTube.
- Tijdreeksvoorspellingen: Of het nu gaat om beurskoersen, verkoop of energieverbruik: data scientists werken vaak met tijdreeksdata en maken voorspellingen.
- Supplychainmanagement: Data scientists vernieuwen supplychainmanagement door data te gebruiken om supply- en demandplanning te optimaliseren, verzendprocessen te verbeteren en meer.
- Dashboards en analytics: Data scientists helpen besluitvormers betere beslissingen te nemen. Een belangrijke manier om dat te doen is door via dashboards nooit eerder ontdekte inzichten uit data boven tafel te krijgen.
De verschillende soorten data science-functies
Data science wordt vaak als parapluterm gebruikt voor allerlei soorten datagerelateerd werk. Er is dus een spectrum aan rollen binnen dit domein die stuk voor stuk even spannend en belangrijk zijn. Dit zijn de meest voorkomende functietitels in data science en wat ze betekenen:
- Data Scientist: Data Scientists onderzoeken, extraheren en rapporteren betekenisvolle inzichten uit de data van een organisatie. Ze communiceren deze inzichten naar niet-technische stakeholders en begrijpen machine learning-workflows en hoe ze die koppelen aan zakelijke toepassingen. Data scientists gebruiken een breed scala aan technische vaardigheden om hun werk te doen en gebruiken tools als Python, R, SQL en meer.
- Data Analyst: Data Analysts analyseren data en rapporteren de inzichten uit hun analyses. Ze hebben een diep begrip van de data-analyseworkflow en rapporteren hun inzichten met een combinatie van code- en nocode-tools zoals Python, R, SQL, Tableau of Power BI.
- Machine Learning Scientist: Machine Learning Scientists ontwikkelen grootschalige machine learning-systemen. Ze leiden voorspellingen af uit data met machine learning-modellen om problemen als klantverloop en customer lifetime value op te lossen. Ze zijn verantwoordelijk voor het uitrollen van deze modellen zodat de organisatie ze kan gebruiken.
Wist je dat? DataCamp werft voor diverse rollen, van data scientists en machine learning-experts tot directors of analytics. Ben je gepassioneerd door data science, maar zijn je technische skills nog niet helemaal op niveau, bekijk dan ook de andere vacatures op het gebied van product, marketing en content.
Hoe je kunt doorbreken in data science
Er is geen one-size-fits-all aanpak om in data science binnen te komen, maar deze tips helpen je op weg.
- Opleiding: Voor de meeste data science-rollen heb je minimaal een bachelor nodig om binnen te komen. Belangrijker nog is dat je laat zien dat je de nodige skills hebt in programmeertalen, statistiek en machine learning. Mogelijkheden variëren van traditioneel onderwijs tot online leerplatforms en bootcamps.
- Toon een portfolio met projecten: Een van de beste manieren om je kennis en vaardigheden te laten zien, is met een projectportfolio. De sterkste portfolio’s bevatten passiegedreven werk met datasets die je echt enthousiast maken, niet de alom bekende datasets zoals Titanic of MNIST. Bekijk de publicaties van DataCamp Workspace voor verschillende soorten portfolio-projecten.
- Overweeg een certificering: Certificeringen zijn een goede manier om je portfolio aan te vullen en je vaardigheden te bewijzen. DataCamp’s data science-certificering staat hoog aangeschreven bij toonaangevende werkgevers en helpt je je expertise aan hiring managers te tonen.
- Doe ervaring op: Een sterke manier om hiring managers te overtuigen, is door te bewijzen dat je het werk al hebt gedaan. Dat kan via stages, traineeships, tijdelijke opdrachten, freelancewerk en meer.
- Investeer in je niet-technische skills: Afgestudeerden in de geestes- en sociale wetenschappen brengen niet alleen sterke soft skills mee, maar beschikken ook over kritisch denkvermogen en beslissingsvaardigheden. Opleidingen in economie, psychologie, sociologie of zelfs journalistiek dragen allemaal bij aan succes in een multidisciplinair vak als data science. Bovendien zijn in het tijdperk van ethische AI niet-technische vaardigheden zoals empathie, actief luisteren en creatief denken enorme pluspunten.
De toekomst van data science
In dit artikel hebben we gezien hoe data science steeds belangrijker wordt voor organisaties en hoe dat de groei aanjaagt. Dit zal alleen maar verder toenemen. Het is denkbaar dat de vraag naar de functietitel “data scientist” in de loop der tijd afneemt, maar de behoefte aan datavaardigheden niet, omdat datacultuur en upskilling topprioriteiten zijn voor organisaties die concurrerend willen blijven in het data-gedreven tijdperk.
Wil je deel uitmaken van de datarevolutie, overweeg dan om je bij DataCamp aan te sluiten, of begin vandaag nog met leren en sluit je aan bij onze community van meer dan 9 miljoen learners.
