Wat is data science?
We genereren elke dag enorme hoeveelheden data: van zoekopdrachten in Google tot aankopen in webshops en likes op social media. Maar wat gebeurt er eigenlijk met al die gegevens? En belangrijker nog: wat kun jij ermee? Hier komt data science om de hoek kijken – een vakgebied dat de manier waarop we beslissingen nemen, producten ontwikkelen en problemen oplossen fundamenteel verandert.
In deze blog lees je wat data science is, wat een datascientist doet en waarom dit werkveld steeds belangrijker wordt. Ook ontdek je hoe jij zelf aan de slag kunt met data science.
Wat is data science?
Data science is het vakgebied dat zich bezighoudt met het verzamelen, analyseren, interpreteren en toepassen van data. Het combineert elementen uit wiskunde, statistiek, informatica en domeinkennis om inzichten te verkrijgen die je met het blote oog niet kunt zien. Deze inzichten helpen organisaties om slimmere beslissingen te nemen, processen te verbeteren en klantgedrag beter te begrijpen.
Een veelgebruikte definitie van data science is:
Het extraheren van waardevolle kennis uit grote hoeveelheden gegevens met behulp van analytische en computationele methoden.
Denk bijvoorbeeld aan:
- Het voorspellen van klantgedrag op basis van aankoopgeschiedenis
- Het analyseren van verkeersdata om files te voorspellen
- Het verbeteren van medische diagnoses op basis van patiëntgegevens
- Het opsporen van fraude in financiële transacties
Kortom: data science verandert data in actie.
Wil jij weten hoe data science er in de praktijk uitziet? Bekijk dan onze webinar Data Science en ontdek hoe jij hiermee aan de slag kunt.
Wat doet een datascientist?
Een datascientist is de professional die deze inzichten mogelijk maakt. Je kunt een datascientist zien als een soort moderne detective die zoekt naar verbanden, patronen en afwijkingen in grote hoeveelheden data.
Maar wat doet een datascientist precies? In de praktijk houdt deze functie zich bezig met:
- Het verzamelen van gestructureerde en ongestructureerde data (bijvoorbeeld uit databases, logbestanden en social media)
- Het opschonen en voorbereiden van data voor analyse
- Het bouwen van voorspellende modellen met behulp van machine learning
- Het visualiseren en communiceren van resultaten naar stakeholders
- Het adviseren van bedrijven over datagedreven beslissingen
Een datascientist moet dus niet alleen technisch sterk zijn, maar ook goed kunnen communiceren en begrijpen wat de organisatie nodig heeft.
Waarom is data science belangrijk?
We leven in een datagedreven wereld. Organisaties die slim omgaan met data zijn beter in staat om te innoveren, risico’s te beheersen en kansen te benutten. Of het nu gaat om een bank die kredietrisico’s voorspelt, een zorginstelling die patiëntenzorg personaliseert, of een webshop die klanten gepersonaliseerde aanbevelingen doet: data science is overal.
En het belang ervan neemt alleen maar toe. Dankzij de groei van cloudcomputing, het Internet of Things (IoT) en kunstmatige intelligentie wordt er meer data gegenereerd dan ooit tevoren. Maar data zonder analyse is waardeloos. Daarom zijn goed opgeleide datascientists zo in trek.
Hoe kun je zelf aan de slag met data science?
Misschien ben je al actief in IT of business intelligence, of heb je een achtergrond in wiskunde of economie. In dat geval is data science een logische vervolgstap. Maar ook zonder technische opleiding kun je je omscholen tot datascientist, zolang je interesse hebt in logisch denken, analyseren en programmeren.
Wat je nodig hebt om te starten:
- Basiskennis van statistiek en kansrekening
- Ervaring met programmeertalen zoals Python of R
- Inzicht in databases en dataopslag
- Een nieuwsgierige, onderzoekende houding
Bij Computrain bieden we verschillende trainingen aan op het gebied van data science, variërend van introductiecursussen tot uitgebreide opleidingstrajecten. Zo leer je onder andere hoe je data verzamelt, schoonmaakt, analyseert en omzet in waardevolle inzichten.
Je leert werken met tools zoals:
Zo ontwikkel je stap voor stap de skills die je nodig hebt als datascientist.
Vervul jij een rol waarbij data een belangrijke factor binnen jouw vakgebied is? Ontdek op Computrain Data Academy wat voor impact data binnen jouw sector heeft en welk pad je kunt volgen om jezelf hierin te ontwikkelen.
Wat kun je worden met data science?
Naast de functie van datascientist zijn er allerlei specialisaties en doorgroeimogelijkheden. Denk aan:
- Data-analist – richt zich meer op beschrijvende analyses en rapportages
- Machine learning engineer – bouwt en onderhoudt slimme modellen op grote schaal
- Data-engineer – zorgt voor de infrastructuur en datastromen binnen organisaties
- AI-specialist – focust op geavanceerde toepassingen van kunstmatige intelligentie
Data science is dus geen eindpunt, maar een startpunt van een veelzijdige carrière in tech en innovatie.
Vragen en studieadvies
Heb jij vragen over ons trainingsaanbod in data science of heb je hulp nodig bij het maken van je keuze? Neem dan vooral vrijblijvend contact op met een van onze studieadviseurs, zij staan klaar om al je vragen persoonlijk te beantwoorden. Benieuwd naar een trainingsprogramma op maat? Wij ontwikkelen dan een training die perfect aansluit bij jouw wensen en die van je collega’s. Lees meer over deze mogelijkheden op onze pagina over incompany IT-training.
Wellicht ook interessant
Contact
