De belangrijkste data science‑banen van de toekomst

Data science is de sleutel tot onze toekomst. Daarom hebben mensen die in dit vakgebied willen werken geluk. Het veld breidt snel uit en blijft zich ontwikkelen, zeker nu data de meeste aspecten van ons dagelijks leven beïnvloedt.

Als je geïnteresseerd bent in een carrière in data science, is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste trends richting de toekomst. Nieuwe technologische ontwikkelingen blijven opkomen, en er zijn altijd volop carrièremogelijkheden in het verschiet.

In dit artikel bekijken we:

• De verschillende beroepen binnen data science en de meest interessante banen van de toekomst

• De verschillende factoren die de richting van toekomstige data science‑banen beïnvloeden

• De vaardigheden die belangrijk zijn voor een carrière in data science.

Laten we erin duiken!

De huidige staat van data science‑banen

Momenteel zijn er drie belangrijke deelgebieden binnen data science waar het merendeel van de banen onder valt. De werkgelegenheid in elk deelgebied is hoog en verwacht nog verder te groeien van nu tot 2030.

Deze deelgebieden richten zich elk op andere niches, zoals het verzamelen, analyseren, modelleren en rapporteren van data. Laten we elk van deze sleutelrollen kort bekijken:

Data-analisten

Data-analisten behoren tot de meest prominente beroepen in het vakgebied. Ze halen data uit databases, organiseren die en bestuderen de gegevens om bevindingen te doen over het betreffende onderwerp.

Door middel van verzameling en interpretatie komen data-analisten tot conclusies over wat de data uitdrukt. Met deze inzichten zijn ze uitstekend gepositioneerd om problemen op te lossen en bedrijven veiliger te maken.

Data scientists

Deze rol wordt vaak verward met die van een data-analist. Maar een data scientist hanteert een meer oplossingsgerichte aanpak – die vaak de ontwikkeling van nieuwe modellen en analysemethoden omvat.

Data scientists worden vaak door een organisatie ingezet om trends op te sporen en te adviseren over bedrijfsstrategie.

Data engineers

De datainfrastructuur die ruwe data verwerkt en omzet in iets begrijpelijks, wordt ontworpen en onderhouden door data engineers. Deze professionals leggen de basis zodat data scientists en analisten hun werk efficiënt kunnen doen.

Om deze systemen te bouwen en te beheren, hebben data engineers sterke programmeervaardigheden nodig en moeten ze bedreven zijn in verschillende programmeertalen.

Factoren die toekomstige data science‑banen beïnvloeden

De toekomst van data science is veelbelovend en voortdurend in beweging. Technologische vooruitgang en het toenemende gebruik van data binnen bedrijven zijn bepalend voor toekomstige trends in data science.

Technologische vooruitgang

Met de opkomst van AI‑technologie, machine learning en cloud computing worden vaardige medewerkers steeds beter in het werken met data.

Dankzij deze ontwikkelingen kunnen bedrijven steeds effectiever en efficiënter data analyseren tegen steeds lagere kosten.

Data-explosie

Elke dag creëren gewone mensen een enorme hoeveelheid data via kanalen als Facebook en Google. Tegelijkertijd gebruiken de meeste bedrijven tegenwoordig data voor effectievere strategieontwikkeling.

Met deze voortdurend toenemende datageneratie groeit ook de vijver aan banen voor mensen die zulke data kunnen verwerken en interpreteren.

Veel bedrijven hebben eigen data-analisten, scientists of engineers in dienst om de data te beheren en te duiden die cruciaal is voor een effectieve bedrijfsvoering.

Dataprivacy en ethiek

De snelle technologische ontwikkeling maakt discussies over hoe we data verantwoord beschermen en gebruiken nog belangrijker.

Kort gezegd: data‑ethiek en regels rond dataprivacy kunnen behoorlijk lastig zijn om in te navigeren!

Veel bedrijven houden hier onvoldoende rekening mee, met schendingen van aanvaardbare normen tot gevolg.

Daarom is er een toenemende behoefte aan experts op het gebied van dataprivacy en ethiek die deze normen door en door kennen en multidisciplinair vaardig zijn.

6 topbanen in data science voor de toekomst

Het aanbod aan data science‑banen is al groot en zal naar verwachting met 36% groeien tegen 2030.

Groei in banen voor data scientists - bron

Tegen die tijd kan technologie zoals AI de behoefte aan menselijke betrokkenheid bij data science beginnen te verkleinen.

Tot die tijd zorgt het gebruik van AI voor volledig nieuwe carrières binnen data science, zoals hieronder besproken:

1. AI‑ethiekofficier

Het gebruik van kunstmatige intelligentie brengt veel ethische implicaties met zich mee.

Steeds meer bedrijven kiezen ervoor om AI‑ethiekofficieren in dienst te nemen die het gebruik van deze technologie bewaken en sturen, zodat ethische normen altijd worden gehaald en gehandhaafd.

In deze rol is het cruciaal om de balans te vinden zodat het gebruik van AI de belangen van consumenten, burgers en het bedrijf op de juiste manier dient. Lees meer over de ethiek van AI in een apart artikel.

2. Datavertaler

Datavertalers vormen de schakel tussen ruwe data en besluitvorming.

Het zijn experts in dataverzameling, interpretatie en modellering en ze begrijpen de meer technische aspecten van data science door en door.

Daarnaast zijn ze bedreven in bedrijfsstrategie. Datavertalers ondersteunen besluitvorming door hun brede vaardigheden toe te passen, zodat het bedrijf zo effectief mogelijk functioneert.

3. Expert dataprivacy

Niet alleen data van consumenten en burgers moet worden beschermd, ook de eigen vertrouwelijke gegevens van een bedrijf zijn net zo cruciaal. Daarom nemen bedrijven experts in dataprivacy aan om te adviseren over dataveiligheid.

Een expert in dataprivacy waarborgt de veiligheid van gevoelige informatie van medewerkers, klanten en cliënten.

Kennis van praktijken en wetgeving rond gegevensbescherming is een must voor deze rol, net als gedegen kennis van IT en relevante software.

4. Databasebeheerder

Naarmate bedrijven groeien, verzamelen ze informatie die georganiseerd moet worden om efficiënt en veilig te blijven.

Databasebeheerders zijn verantwoordelijk voor het beheren van databases en ervoor zorgen dat deze altijd beschikbaar zijn.

Een soepele werking van je database garandeert dat de juiste informatie altijd toegankelijk is.

Zij zijn ook verantwoordelijk voor het opstellen en handhaven van beleid rond het gebruik van een database, zodat de integriteit ervan ongeschonden blijft.

5. Machine learning scientist

Deze rol richt zich minder op de data zelf en legt meer nadruk op de algoritmen die data gebruiken of de software‑engineering die wordt ingezet om die data te verwerken.

De specifieke taken van een machine learning‑specialist zijn vrij divers, maar vaak sterk onderzoeksgericht.

Om in deze rol te slagen, heb je vaardigheden nodig in modelimplementatie en een diepgaande kennis van kunstmatige intelligentie. Lees meer over machine learning en hoe je je carrière start in het veld in een aparte post.

6. Machine learning engineer

Deze rol is gericht op het creëren van algoritmen en datasets. Het is ook een beroep dat nauw verwant is aan dat van een machine learning scientist. Machine learning engineers zijn echter praktischer ingesteld en minder onderzoeksgericht.

Het ontwikkelen van algoritmen, evenals testen en onderhoud, zijn kerntaken binnen deze rol.

Daarom is een opleiding in informatica en software‑engineering nodig om als machine learning engineer succesvol te zijn. Ontdek hoe je machine learning engineer wordt in een aparte post.

Vaardigheden die nodig zijn voor toekomstige data science‑banen

Omdat de verwachte trends in data science grotendeels AI‑gericht zijn, zul je merken dat sommige van de onderstaande vaardigheden erop gericht zijn om relevant te blijven in het vak en duurzaam inzetbaar te zijn.

Andere vaardigheden zijn bekender – die moest je altijd al opnemen in je motivatiebrief als je solliciteerde naar data science‑banen:

• Software‑engineering en coderen. Vaardigheid in programmeertalen zoals Python, evenals data‑engineering en modellering, zijn noodzakelijke skills voor veel carrières binnen toekomstige data science‑banen.

• Data‑analyse. Het kunnen identificeren van een behoefte – en de relevante data om die behoefte te vervullen – is een vaardigheid die voor de meeste data science‑banen vereist is. Dat geldt voor de rollen van vandaag en die van de toekomst. Leer meer over data‑analyse in deze DataCamp‑cursus.

• Mondelinge en schriftelijke communicatie. Je bevindingen effectief kunnen rapporteren, zowel mondeling als schriftelijk, is een vereiste voor vrijwel elke rol binnen data science.

• Kennis van privacywetgeving. Dataprivacy wordt steeds belangrijker naarmate de hoeveelheid data die dagelijks wordt geproduceerd blijft groeien. Het publieke bewustzijn rond dataprivacy groeit ook, waardoor de noodzaak toeneemt voor bedrijven om zich aan privacywetten te houden. Deskundig advies is in dit domein doorgaans noodzakelijk.

• Informatica. Kennis van informatica is essentieel om systemen te kunnen bouwen die data effectief verwerken. Machine learning engineers zijn een van de rollen die kennis en beheersing van informatica vereisen.

• Kennis van ethiek. Kennis van ethiek is cruciaal voor het ethisch verzamelen en beoordelen van gegevens van consumenten en burgers. Het gebruik van data heeft veel potentie om het leven van mensen zowel positief als negatief te beïnvloeden. Bedrijven die met data werken, moeten deskundig advies inwinnen over hoe zij dit ethisch kunnen doen.

Slotgedachten

De aard van data science‑banen verandert en past zich voortdurend aan, zoals we hebben gezien met de snelle opkomst van kunstmatige‑intelligentietechnologie.

De flexibiliteit van deze technologie heeft data science en de manier waarop mensen in het vakgebied werken opnieuw vormgegeven.

Met deze evolutie ontstaan nieuwe carrières in data science, ondanks de vrees dat we tegen 2030 een door AI veroorzaakte verschuiving zullen zien.

Wat nu in elk geval duidelijk is: wie relevant wil blijven in data science, moet blijven leren en zich kunnen aanpassen!

Begin vandaag nog aan je carrière met DataCamp’s Data Scientist with Python‑carrièrepad, dat alle essentiële vaardigheden behandelt die je nodig hebt om als data scientist te slagen.