Data scientist worden

Wil je data scientist worden? Springest helpt je op weg! Ontdek wat je moet weten om verder te komen in de datawetenschap. Op deze pagina lees je alles over het beroep, de vaardigheden en de opleidingen die je nodig hebt.


Leer alles over data science, bekijk alle data science opleidingen om data scientist te worden

Wat is data science?

Data science of datawetenschap onderzoekt patronen in grote stromen data (big data). Data science is inmiddels een containerbegrip geworden en bestaat uit een aantal vakgebieden. Zoals je in onderstaande afbeelding ziet, bestaat data science uit wiskunde en statistiek, computerwetenschappen (programmeren) en domein- of organisatiekennis. Wiskunde en statistiek is belangrijk binnen data science omdat je met cijfermatige data werkt en je met statistiek tot een bepaald model of inzicht wilt komen. In data science zijn hoeveelheden data zo groot dat data analyse geautomatiseerd wordt met machine learning en artificial intelligence. Bij het vakgebied computerscience gaat het vooral om programmeervaardigheden (Python en SQL) die nodig zijn om data te ontsluiten uit de verschillende systemen die door organisaties gebruikt worden. Een data scientist heeft domein- of organisatiekennis nodig om te weten welke variabelen op elkaar van invloed zijn en gerichter te experimenteren. Soft skills zoals overtuigend presenteren zijn nodig om anderen mee te krijgen in een bepaald inzicht.
data science definitie


Wat is een data scientist?

Data scientists werken met big data. Hun belangrijkste taak is het verzamelen en analyseren van deze, grote sets gestructureerde en ongestructureerde data die worden opgeslagen in databases. Het werk van een data scientist bestaat uit het herschikken, filteren en transformeren van data naar modellen die kunnen worden gebruikt bij het doen van voorspellingen. De rol van een data scientist of data analist is vergelijkbaar met die van een traditionele wetenschapper. Beide houden zich bezig met de analyse van gegevens om hypothesen te ondersteunen of te verwerpen. Volgens een artikel in de Harvard Business Review behoort data science tot de meest sexy baan van de 21ste eeuw.


Wat doet een data scientist?

Een data scientist heeft de volgende verantwoordelijkheden

  1. Het beheren van grote datastromen en het verwerken van ruwe data tot bruikbare data. In sommige gevallen valt dit laatste ook onder de rol van een data engineer. Data scientists houden zich vooral bezig met ETL-pipelines. ETL staat hierin voor Extract, Transform, en Load. Data komt namelijk zelden in het formaat binnen dat de data scientist nodig heeft. Vaak moet ongestructureerde data worden getransformeerd naar een bruikbaar formaat. Als data scientist zorg je dus ook voor het opschonen en standardiseren van data.

  2. Het toepassen van statistische methoden. Om relevante patronen uit datsets te halen worden statistische methoden gebruikt. Daarom moet een data scientist goed bekend zijn met statistische concepten. Een datawetenschapper dient in staat zijn om zinvolle correlaties te onderscheiden van valse. Daarnaast moet hij kunnen bepalen wanneer hij een regressieboom of een classificatieboom nodig heeft. Ook dient een datawetenschapper te weten wanneer hij beter een gemiddelde of een mediaan kan toepassen op een sample.

  3. Het communiceren en en visualiseren van data. Een cruciaal onderdeel van het werk van data scientists is het communiceren van bevindingen. Als een datawetenschapper zijn bevindingen niet effectief kan overbrengen, dan krijgt hij of zij anderen niet mee en doen de implicaties van zijn bevindingen er uiteindelijk niet toe.

  4. Het ontwikkelen van modellen en algoritmen. Machine learning en andere kunstmatige intelligentie-algoritmen en -modellen zijn tools die door data scientists worden gebruikt om gegevens te analyseren, patronen binnen gegevens te identificeren, relaties tussen variabelen te onderscheiden en voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen.

Data science salaris

Wat verdient een data scientist? Het landelijke gemiddelde jaarsalaris voor een data scientist in Nederland is €61.244. De getoonde salarisgegevens zijn gebaseerd op enquêtes van onze partner Loonwijzer. wat verdient een data scientist gemiddeld als salaris?


Verschillende rollen binnen data science

Binnen het data science proces zijn verschillende rollen actief. Zo zijn de data engineer en de software developer verantwoordelijk voor de data infrastructuur. Zij zorgen voor de juiste opslag en onderhoud van alle systemen die de data opslaan en verwerken. De data scientist richt zich voornamelijk op het samenvoegen, analyseren en modelleren van data. Omdat het vaak gaat om petabytes aan data, gebruikt een machine learning engineer machine learning en artificial intelligence om snel data te kunnen analyseren.

rollen binnen data science: software developer, data engineer, data science analyst, machine learning engineer

Waar werken data scientists?

Data scientists werken in organisaties met een sterke behoefte om big data te doorgronden en bruikbaar te maken voor de bedrijfsvoering. Data scientists werken onder andere bij technologiebedrijven, bij de overheid, in de zorg en bij energiebedrijven, verzekeraars, multinationals en banken. De meeste data scientist-vacatures in Nederland staan open bij bedrijven zoals Essent, Engie, AkzoNobel, Catawiki, VGZ, ASML en Deliveroo. Een data scientist werkt veel samen met product owners, projectleiders, managers, programmeurs, econometristen, data analisten en business intelligence consultants.


Voorbeelden van data science-toepassingen

  • Fraude-detectie. De vroegste toepassingen van de datawetenschap vonden plaats in de financiële sector. Hier hadden bedrijven genoegeg van hun jaarlijks terugkerende oninbare schulden en verliezen. Bij het sanctioneren van leningen hadden ze echter veel gegevens nodig. Daarom besloten financiële instellingen om datawetenschappers in te schakelen om hen te redden van de verliezen.
  • Bezorging. Tegenwoordig worden veel pakketten, maaltijden en boodschappen thuisbezorgd. Bedrijven in deze sector nemen data scientists in dienst om algoritmes te schrijven die hun routes optimaliseren. Zo kunnen zij in minder tijd, meer bezorgen.
  • Gezondheidszorg. Procedures zoals het opsporen van tumoren en- adervernauwing en orgaanafbakening maken gebruik van verschillende methoden en kaders.

Wat is het verschil tussen een data scientist, een data engineer en een data analyst?

  • Data-analisten filteren gegevens om trends te indentificeren. Een data analyst kan vaak goed overweg met Excel, Tableau en SQL-queries. Ze maken visuele presentaties met behulp van data-visualisatie-tools en proberen interne stakeholders te adviseren over bedrijfsresultaten of consumententrends. Wil je data-analist worden? Bekijk de top 15 beste data-analyse-opleidingen.
  • Data scientists kunnen behalve data analyseren ook programmeren en wiskundige modellen bouwen. De meeste datawetenschappers zijn eerst data-analist geweest. Data-analisten hebben vaak een data scientist nodig als er meer technische vaardigheden nodig zijn. Data scientists worden veelal bij technologiebedrijven ingeschakeld om te helpen bij machine learning, big data en artificial intelligence. Ten opzichte van data-analisten kunnen data scientists beter omgaan gaan met big data. Hier vind je de beste data science opleidingen.
  • Data engineers werken aan de architectuur, zoals databases en grootschalige verwerkingssystemen. Een data engineer helpt data scientists bij het opzetten en inrichten van de systemen die data leveren. Zij zorgen ervoor dat grote hoeveelheden onbewerkte data van verschillende bronnen snel toegankelijk zijn. Deze data bevat dan nog wel menselijk en machinale fouten. Wil je data engineer worden? Dan is een data engineer-training een goede keuze.




Waarom data scientist worden?

  • +950 data science vacatures per maand in NL.
  • Gevarieerd werk voor nieuwsgierige mensen.
  • Data scientists en data zijn de drijvende krachten achter bedrijven.
  • Data science salaris is gemiddeld €61.244.
  • Bekijk meer data science trends.

Hoe word je data scientist?

De meeste data scientists hebben eerst een HBO of WO opleiding gevolgd in: informatica, wiskunde, natuurkunde, computerwetenschappen of econometrie. Er zijn ook veel data scientists die vanuit een business intelligence of data analist rol zijn doorgegroeid. Om een goede data scientist te worden heb je ervaring nodig met data science programmeertalen (R, SQL, SAS, MatLab, Python) en databases (Hadoop, Spark, SQL). Op Springest vind je zowel complete data science opleidingen, als trainingen voor specifieke data science tools.

Bekijk Top 15 data science opleidingen

Top 5 data science trainingen gericht op tools


Welke vaardigheden heb ik nodig om een data scientist te worden?

Het werk van een data scientist vereist een gevarieerde mix van vaardigheden. De verschillende vaardigheden maakt de baan juist interessant. Er zijn vier vaardigheden die je moet beheersen om je te kwalificeren als data scientist:

1. Programmeervaardigheden

Om een eersteklas data scientist te worden, heb je geavanceerde programmeervaardigheden nodig om gegevens efficiënt te extraheren, te reinigen, te analyseren en te visualiseren. Python en R zijn de dominante programmeertalen die in de data science worden gebruikt. Andere populaire talen die door data science worden gebruikt zijn SQL, MATLAB, Java en C/C++.

2. Statistische vaardigheden

Je hebt statistische vaardigheden nodig om door middel van statistiek, data te vertalen naar inzichten. Of zoals Josh Wills, Director of Data Engineering bij Slack zegt: "Een data scientist is een persoon die beter is in statistiek dan welke software engineer en beter in software engineering dan welke statisticus ook."

3. Machine learning vaardigheden

Als je als data scientist wilt onderscheiden, moet jouw kennis up-to-date zijn met de meest recente machine learning algoritmes.

4. Overtuigingskracht

Als data scientist is het belangrijk dat je je fascinerende inzichten duidelijk kunt uitleggen en dat je mensen kunt overtuigen. Veel data scientist gebruiken datavisualisatie-tools zoals Tableau om data visueel uit te leggen aan mensen die niets weten van data science.


Wil je je omscholen tot data scientist?

Steeds meer mensen scholen zich om tot data scientist. Dit gebeurd vooral vanuit analytische beroepen. Denk dan aan een business analist of business intelligence consultant die al bekend is met data en de tools. Er zijn ook veel IT-ers die zich omscholen tot data scientist. De meeste IT-ers kunnen al een bepaalde taal programmeren en hoeven zich alleen te verdiepen in statistiek en hun programmeerkennis van Python en R vergroten. Ook steeds meer online marketeers specialiseren zich tot data scientist. Alle online marketingkanalen genereren grote hoeveelheden data en inzichten om de conversies te verhogen.

Je eerste startersfunctie als datawetenschapper

Als je eenmaal de juiste vaardigheden en/of specialisaties hebt verworven, moet je klaar zijn voor je eerste data science baan. Veel bedrijven bieden een data science traineeship aan. Het kan nuttig zijn om een online portfolio aan te maken om een paar projecten te tonen en je prestaties aan potentiële werkgevers te laten zien. Overweeg om voor een bedrijf te werken, waar genoeg ruimte is voor groei. Het is dan namelijk niet erg dat je eerste baan niet direct in de functie van data scientist is, maar als het maar een analytische rol is die samenwerkt met data scientist en data analisten. Je leert namelijk snel genoeg hoe zij werken en hoe je kunt doorgroeien tot een meer senior positie.


Past het beroep van data scientist bij jou?

De meeste data scientist hebben de volgende eigenschappen:

  • Nieuwsgierig
  • Intellectueel
  • Detail georiënteerd
  • Technisch
  • Onderzoekend
  • Georganiseerd
  • Kritisch kunnen redeneren
  • Effectief communiceren


Verschillen met data engineer en data analist


Hulp nodig?

Bas

Bel met onze data science expert Bas op 📞 085 004 3510. Of maak een belafspraak wanneer het jou uitkomt. Bas kent alle data science opleiders en helpt je bij het vinden van een passende opleiding of training. Bekijk ook de keuzehulp data science en big data.


Data science begrippen uitgelegd

  • Algoritme. Algoritmes zijn instructies die mensen of machines kunnen gebruiken om gegevens te verwerken. Dankzij machine learning en AI kan een computer dit sneller doen dan een mens.
  • Artificial intelligence. Artificial intelligence staat voor kunstmatige intelligentie en is gaat over het vermogen van computers om besluiten zelf te nemen.
  • Big data. Big data is data die te groot, te complex en te kostbaar is om met reguliere databasemanagementsystemen te onderhouden en te analyseren.
  • Data analytics. Data analytics gaat over het analyseren van data uit het verleden om de toekomst zo goed mogelijk te voorspellen.
  • Data mining. Data mining gaat over het herkennen van patronen en het opstellen van voorspellingen. Er is bijna geen verschil tussen data mining en science, de termen worden vaak door elkaar gebruikt.
  • Datavisualisatie. Met visualisatie wordt de weergave van data bedoeld om een verhaal te vertellen. Om visuals en infographics te maken is programmeerkennis nodig.
  • ETL staat voor 3 stappen in een data-integratie process namelijk: extraheren, transformeren, laden. Door ETL kan data uit verschillende bronnen worden gecombineerd tot een datawarehouse. ETL zorgt dat de verschillende data genormaliseerd wordt naar een gemeenschappelijk standaard formaat.
  • Machine learning. Als je over big data leest, kom je vaak ook de termen machine learning (ML) en deep learning (DL) tegen. Beide methoden zijn nodig om een model te maken om voorspellingen te doen.
  • Python is een programmeertaal die de afgelopen jaren zeer populair is geworden bij datawetenschappers vanwege het relatieve gebruiksgemak en de geavanceerde manieren waarop het kan worden gebruikt om met grote, snel veranderende datasets te werken.
  • SQL staat voor Structured Query Language en is een andere programmeertaal die wordt gebruikt om taken uit te voeren in databases. Zoals het updaten of ophalen van gegevens uit database.
Vergelijk 90+ data science opleidingen

keyboard_arrow_upTerug naar boven

110.628 ervaringen

Voor elke ingevulde ervaring doneert Springest €1 aan Stichting Edukans.

Extra kenmerken: