Gevraagde datavaardigheden
De toekomst ziet er rooskleurig uit voor de data-industrie. Wereldwijd zal de bigdatamarkt naar verwachting US$103 miljard bereiken in 2027. En nu steeds meer bedrijven hun business bouwen op data, is er volop behoefte aan mensen die weten hoe ze data moeten beheren, analyseren en presenteren. Sterke datavaardigheden zijn dus essentieel voor iedereen die de sector in wil.
Dataprofessionals zijn al sinds de opkomst van big data zeer gewild. Omdat deze trend geen tekenen van afzwakken vertoont, hebben we enkele van de meest gevraagde datavaardigheden in de sector uitgelicht.
1. Python-skills
Python is een populaire open-source programmeertaal en een must-have skill voor dataprofessionals. In 2017 meldde Forbes dat Python een groeipercentage van 456% noteerde ten opzichte van het jaar ervoor, een sprong die deels te verklaren is door de toepasbaarheid van de taal in de data-industrie.
Voor data-analyse is Python moeilijk te verslaan. De intuïtieve syntax van de taal stelt ons in staat om datasystemen eenvoudig en snel te bouwen en te beheren.
En omdat zoveel mensen de taal gebruiken voor datataken, zijn er tal van kant-en-klare packages en frameworks beschikbaar, waardoor je zelden from scratch hoeft te beginnen. De populaire pandas-bibliotheek bevat bijvoorbeeld talloze tools om datastructuren en complexe datasets te manipuleren, analyseren en visualiseren.
We genereren enorm veel data, en de behoefte om die te ordenen en te bewerken is nog nooit zo groot geweest. Data-analyse met Python is dan ook logisch, een van de redenen waarom het een centraal onderdeel is van de techstacks van veel bedrijven.
Python is ook een uitstekende keuze voor datavisualisaties, zowel simpel als interactief. Opnieuw zorgen de vele libraries en packages voor een ruime keuze.
Ontwikkel je Python-skills
Begin je Python-reis met onze online cursussen, Introduction to Python of Introduction to Data Science with Python.
2. SQL- en NoSQL-skills
Hoewel SQL al sinds de jaren 60 bestaat, kun je het belang en de relevantie vandaag de dag niet onderschatten. Volgens onderzoek van Emsi waren er alleen al in mei 2021 217.968 unieke vacatures waarin SQL werd genoemd.
SQL staat voor Structured Query Language. Deze onmisbare vaardigheid in de datawereld heeft een belangrijke taak: het stelt ons in staat te communiceren met relationele databases en er vragen (queries) aan te stellen. Je kunt SQL zien als zowel een taal als een type database.
Met zoveel data in de wereld hebben we manieren nodig om die effectief op te slaan en informatie te extraheren wanneer dat nodig is. Databases zijn een standaardoplossing in bedrijven van elke omvang en in alle sectoren.
We hebben zowel relationele of SQL-databases, die zijn gestructureerd op basis van de relaties tussen datapunten, als niet-relationele of NoSQL-databases, die minder gestructureerd zijn en grote hoeveelheden complexe data aankunnen.
Om voorop te lopen in de data-industrie moet je beide typen databases kunnen beheren en SQL en zijn varianten gebruiken om deze te bevragen en informatie te verzamelen.
Ontwikkel je SQL- en NoSQL-skills
Geef je query-skills voor relationele databases een kickstart met Introduction to SQL of leer je eigen database maken in Introduction to Relational Databases in SQL. Beheers daarna NoSQL Concepts.
3. R-skills
Als statistische krachtpatser is R wereldwijd de favoriete taal in academisch onderzoek. De taal wordt ook veel gebruikt in de data-industrie, dankzij de flexibiliteit en veelzijdigheid voor datataken.
R is oorspronkelijk gebouwd door statistici voor statistische computing en kan worden gebruikt om data te verkennen, te modelleren en te visualiseren. Het kan ook data verwerken, opslaan en analyseren en statistische modellering uitvoeren.
R is de taal bij uitstek voor veel machine learning engineers, data scientists en analisten. Daardoor is er een overvloed aan packages en libraries die dataprofessionals ondersteunen in hun werk en de mogelijkheden van R uitbreiden. In 2017 noteerde Revolution Analytics bijvoorbeeld meer dan 10.000 packages op het Comprehensive R Analysis Network (CRAN)—een publieke repository met R-tools.
Op het moment van schrijven (juni 2022) staat R op poleposition in data op Pluralsights Technology Index, die maandelijks miljarden datapunten aggregeert om groeipercentages en de populariteit van verschillende techtools en -skills te onthullen.
Niet alleen is de vraag hoog, R-skills behoren ook tot de bestbetaalde in IT en data.
Ontwikkel je R-skills
Ontdek de basis in onze cursus Introduction to R en ga daarna een stap verder in Intermediate R. Leer vervolgens hoe een dedicated set R-tools je kan helpen data te wrangelen en te visualiseren in Introduction to the Tidyverse.
4. Datavisualisatie-skills
Data bevat geheimen, en het is de taak van dataprofessionals om die te ontsluiten en om te zetten in een formaat dat iedereen kan begrijpen.
Datavisualisaties zijn grafische representaties van data; ze helpen ons complexe informatie te comprimeren tot iets behapbaars en makkelijk leesbaars. Een goed gepresenteerd dashboard of een visueel rijk rapport zegt immers veel meer dan rijen en kolommen met cijfers.
Visualisaties helpen ons ook verschillen tussen variabelen te zien en patronen te ontdekken die in tabelvorm niet snel opvallen, waardoor visualisaties een handig hulpmiddel voor analyse zijn.
Omdat bedrijven van elke omvang en in alle sectoren mensen nodig hebben die datainsights effectief kunnen overbrengen, neemt de vraag gestaag toe naar mensen met datavisualisatie-skills.
Dataprofessionals gebruiken verschillende tools om hun bevindingen visueel te communiceren, waaronder Python, R, Tableau, Power BI en spreadsheets.
Ontwikkel je datavisualisatie-skills
Volg een codevrije introductie in Data Visualization for Everyone of bekijk het volledige aanbod datavisualisatiecursussen van DataCamp. Van plotly tot Power BI: je vindt cursussen voor jouw favoriete tools en technologieën.
5. Machine learning- en Natural Language Processing (NLP)-skills
De wereldwijde machinelearningmarkt zal naar verwachting uitkomen op een indrukwekkende US$209 miljard in 2029, en de vraag naar mensen met dit soort datavaardigheden stijgt navenant.
Cijfers uit 2020 laten zien dat 82% van de organisaties mensen nodig had met machinelearningskills, terwijl slechts 12% aangaf dat het aanbod van machinelearningprofessionals voldoende was.
In de datagedreven wereld van vandaag is het lastig een sector te vinden die niet op de een of andere manier op machine learning leunt. Of het nu gaat om het voorspellen van ROI, het inschatten van toekomstige voorraadbehoeften of het voorspellen van consumentengedrag: machine learning werkt achter de schermen.
Natural language processing (NLP), een subveld van kunstmatige intelligentie (AI), is eveneens in opmars in de data-industrie. Tekst bevat een schat aan nuttige informatie, en op NLP gebaseerde miningtechnologieën helpen dataprofessionals snel te vinden wat ze zoeken.
Het betekent ook dat onze computers tekst kunnen parsen en data zinvol kunnen ordenen, waardoor dataprofessionals enorme hoeveelheden tekstuele data effectief kunnen analyseren.
Ontwikkel je NLP- en machinelearning-skills
Begrijp de fundamenten met onze cursus Understanding Machine Learning of zie hoe deze technologie wordt ingezet voor betere business in Machine Learning for Business.
Ontdek hoe Python je kan helpen inzichten uit tekst te halen in Introduction to Natural Language Processing in Python of til je R-skills naar een hoger niveau met Introduction to Natural Language Processing in R.
6. Amazon Web Services (AWS) en cloudcomputing-skills
Nu publieke en private organisaties meer data verzamelen en opslaan dan ooit, hadden ze een slimme manier nodig om die massa informatie te beheren, zonder enorme on-premises servers (of de bijbehorende onderhoudskosten).
Cloudgebaseerde diensten zijn voor veel organisaties de go-to oplossing. Digitale producten zoals Amazon Web Services (AWS) stellen klanten in staat ongekende hoeveelheden informatie te verzamelen in data lakes, en bieden bovendien ingebouwde tools die de analyse ondersteunen.
Dataprofessionals die hun skills willen laten aansluiten op de vraag, doen er goed aan te investeren in hun cloudcomputing-kennis. Volgens Statista is AWS ’s werelds populairste clouddienst, met een marktaandeel van 33% in Q1 2022.
Naast AWS is het ook nuttig de basis te kennen van Microsoft Azure en Google Cloud Platform, die respectievelijk 21% en 10% marktaandeel hebben.
Natuurlijk gaat het niet alleen om het kennen van de systemen die bedrijven gebruiken. Het gaat er ook om dat je je eigen data-architectuur en -systemen kunt opschalen, iets wat de cloud mogelijk maakt. Je kunt bijvoorbeeld geen zeer grote dataset in een lokale omgeving kwijt, of je hebt meer rekenkracht nodig dan je apparaat kan leveren.
Ontwikkel je AWS- en cloudcomputing-skills
Duik in de basis met onze no-code cursussen: Understanding Cloud Computing en AWS Cloud Concepts. Leer vervolgens je workflows optimaliseren in Introduction to AWS Boto in Python.
7. Extract, Transform, Load (ETL)-skills
Data-engineeringvaardigheden zijn zeer gewild. Het 2020 Tech Job Report van DICE liet zien dat data engineering het snelstgroeiende beroep was, zelfs sneller dan data science. Extract, transform en load (ETL) is een data-engineeringskill die ons helpt big data efficiënt te verwerken.
Met ETL-skills in je technische arsenaal kun je de datapijplijnen bouwen die je nodig hebt om data te verzamelen, deze te transformeren naar het gewenste formaat en vervolgens te laden in datasystemen.
ETL betekent dat je data kunt verzamelen uit allerlei bronnen, zowel gestructureerd als ongestructureerd, en deze bruikbaar en leesbaar kunt maken—iets wat alle bedrijven nodig hebben om te concurreren in een datagedreven landschap.
In een enquête van Cord in 2022 onder 1.600 dataprofessionals werd ETL aangemerkt als een ‘primaire’ skill.
Ontwikkel je ETL-skills
Leer je eigen datapijplijn bouwen met onze cursus ETL in Python, waarin je behandelt hoe je data efficiënt extraheert, transformeert en laadt in de systemen die jouw bedrijf vaak gebruikt.
8. Statistiek-skills
Je hebt geen master of PhD in statistiek of wiskunde nodig om met data te werken, maar een goed begrip van een aantal kernconcepten is wel belangrijk.
Het vakgebied statistiek draait om het verzamelen, ordenen, analyseren en interpreteren van informatie, dus je ziet meteen de grote overlap tussen mathematische statistiek en data science-praktijken.
Inzicht in bepaalde statistische principes en technieken stelt dataprofessionals in staat ‘robustified’ wiskundige en statistische modellen te bouwen en de data die ze analyseren goed te begrijpen.
Als je je wiskundige vaardigheden wilt versterken, zorg dan dat je praktische kennis hebt van significantie, kansrekening, hypothesetoetsen en regressie.
Bayesiaans denken—een denkrichting gebaseerd op het principe dat je kansen berekent en bijwerkt op basis van nieuw bewijs of nieuwe data—is ook nuttig voor iedereen die met AI-technologieën werkt.
Ontwikkel je statistiek-skills
Begin met een codevrije cursus Introduction to Statistics voordat je je waagt aan meer geavanceerde concepten.
DataCamp biedt meer dan 70 cursussen gericht op statistiek en kansrekening, zodat je je favoriete technologie kunt kiezen en je statistische technieken kunt bijspijkeren.
9. AI-skills
Weten hoe je AI-gestuurde tools gebruikt en fijnstemt, kan dataprofessionals veranderen in analytics-powerhouses die enorme datasets veel sneller kunnen verzamelen en analyseren dan degenen die zonder AI-hulp werken.
ZDNet meldt dat er maandelijks ongeveer 10.000 AI- en datasiencebanen openstaan, waarbij veel bedrijven op zoek zijn naar mensen die kant-en-klare oplossingen begrijpen en daarnaast diepere kennis hebben van deep learning en neurale netwerken.
Kunstmatige intelligentie is een enorm veld dat alle tools en technologieën omvat die menselijke intelligentie simuleren, waaronder data-klassiekers als machine learning en NLP.
Ontwikkel je AI-skills
Hoe benaderen we menselijke intelligentie? Maak de basisconcepten eigen in AI Fundamentals.
Verschillende datarollen vragen om verschillende skills
De datavaardigheden die we hierboven hebben besproken, zijn nuttig voor alle dataprofessionals, maar sommige rollen vereisen diepgaande kennis van bepaalde skills.
Je kunt bijvoorbeeld geen machine learning engineer zijn zonder een solide begrip van machine learning. En je krijgt geen baan als databasebeheerder zonder goede praktische kennis van SQL en NoSQL. Aan de andere kant heb je waarschijnlijk geen geavanceerde ETL-skills nodig voor een junior data-analistrol.
Welke skills zijn dan het belangrijkst per datarol? Bekijk de infographic hieronder:
Conclusie
De data-industrie bloeit en dataprofessionals zijn wereldwijd in trek. Die droombaan in data bemachtigen is een kwestie van het ontwikkelen van de kerntechnische skills waar werkgevers naar zoeken - bekijk de nieuwste datajobs op DataCamp Jobs om meer te weten te komen.
Of je nu aan de analysekant van de datapijplijn wilt werken, in de cloud data-architectuur en -systemen wilt ontwikkelen, of geavanceerde NLP-tools wilt bouwen: DataCamp kan je helpen daar te komen.
We bieden meer dan alleen boeiende cursussen: je vindt bij ons een bibliotheek aan resources over technologieën en tools om je leerproces te ondersteunen en te verankeren.
Volg de eerste les van elke cursus gratis en ontdek waarom negen miljoen lerenden wereldwijd DataCamp vertrouwen.
