Data scientist

Informatie over het beroep, opleidingen, competenties, arbeidsmarkt en meer...

Avatar van Team Mijnzzp

Een data scientist is gespecialiseerd in het analyseren van grote hoeveelheden data, met de bedoeling dat deze data op een efficiënt en juiste manier verwerkt kan worden. Denk hierbij bijvoorbeeld aan grote organisaties, die dagelijks veel mails ontvangen. Door het op een slimme manier analyseren van de data (de mails) is het mogelijk dat de mails zonder tussenkomst van personeelsleden doorgestuurd kunnen worden naar de juiste afdeling, zodat de mails sneller en effectiever verwerkt kunnen worden door de betreffende organisatie. Binnen de ICT noemt men deze manier van data analyseren ook wel textmining. Textmining is een proces waarbij slimme algoritmes het mogelijk maken om grote hoeveelheden tekstmateriaal te verwerken. Denk bij textmining bijvoorbeeld aan mails, waarbinnen bepaalde woorden gecombineerd kunnen worden, waardoor het hoogstwaarschijnlijk is dat de betreffende binnengekomen mail voor een specifieke afdeling is. Ook het doorzoeken van documenten is veel makkelijk door het toepassen van textmining. Door het gecombineerd taggen van woorden in teksten is het mogelijk om op een effectieve manier data te verwerken. Een andere benaming voor data science is ook wel gegevenswetenschap. Gegevenswetenschap kan in het kort het beste omschreven worden als het verwerken van gestructureerde en ongestructureerde data, zodat de data op de juiste manier toegepast en gebruikt kan worden. Het beroep data scientist kan niet zomaar gezien worden als het beroep data analist, omdat een data scientist werkt met voorspellingen. Een data analist werkt juist met historische data. Een data scientist probeert waardevolle voorspellingen te doen aan de hand van big data. Met andere woorden zal een data scientist gebruik maken van slimme algoritmes op voorspelling te kunnen doen.

Data science kan organisaties op veel manieren helpen. Denk bijvoorbeeld aan een klanttevredenheidsonderzoek van een organisatie, waarbij het mogelijk is om resultaten op een snelle en effectieve manier te toetsen door het toepassen van data science. Het algoritme zal in dat geval bijvoorbeeld kijken naar de hoeveelheden positieve en negatieve woorden in reacties, die geplaatst worden door de klanten op een webshop of via social media-kanalen. Als er in een reactie twee keer bedankt of bijvoorbeeld super staat is dit positief. Data science maakt het dus mogelijk dat klanttevredenheidsonderzoeken sneller en beter uitgevoerd kunnen worden. In dit geval kan data science ingezet worden om bepaalde patronen te herkennen, die de organisatie kunnen helpen om de klanttevredenheid te vergroten. Voor een aftersales manager kan dit soort informatie erg belangrijk zijn om de dienstverlening verder te verbeteren. Een ander voorbeeld is het analyseren van surfgedrag van websitebezoekers om te kunnen bepalen welke handeling bezoekers in alle waarschijnlijkheid zullen uitvoeren. Dit soort gegevens is erg belangrijk voor een webanalist. Door verkregen data kan een webanalist beter inschatten welke aanpassingen gedaan moeten worden om bezoekers over te laten gaan tot bepaalde handelingen, zoals het aankopen van bepaalde diensten en/of goederen via een website.

Business intelligence en data science

Business intelligence (BI) heeft betrekking op het verzamelen van gegevens (data) binnen de eigen organisatie, met als doel de organisatie slimmer en effectiever te maken. Business intelligence heeft dus ook betrekking op het verzamelen en verwerken van grote hoeveelheden data, maar dan meestal alleen binnen de eigen organisatie. Een groot voordeel van business intelligence is dat het bekende data binnen de organisatie betreft, waardoor deze data in de meeste gevallen zeer betrouwbaar is. Dit is een belangrijk verschil met data science, omdat hiervan de uitkomst niet in alle gevallen betrouwbaar hoeft te zijn. Business intelligence is juist gericht op vaste data, in tegenstelling tot data science. Business intelligence behoort dus over het algemeen toe tot de werkzaamheden van een data-analist en niet tot de werkzaamheden van een date scientist.

De rol van data scientist:

Data Science:

Opleidingen tot data scientist

Er bestaan diverse geschikte opleidingen tot data scientist zoals de Hbo-opleiding ICT of de universitaire studie Data Science. Het beroep data scientist is een beroep op minimaal Hbo-niveau. Voor bestaande programmeurs, wiskundigen of bijvoorbeeld een statisticus worden er diverse externe opleidingen aangeboden die zeker aangemerkt kunnen worden als geschikte opleidingen c.q. cursussen. Het beroep data scientist is kan niet zomaar vergeleken worden met andere beroepen binnen de ICT-sector omdat het alleen kunnen programmeren niet voldoende is. De meeste data scientisten beschikken over een universitaire studie. Daarnaast zijn er ook genoeg externe opleidingsinstituten te vinden waar je een opleiding kan volgen. Ook de boekhouding is belangrijk als zelfstandig ondernemer.

Bedrijven waar een data scientist werkzaam kan zijn

Een data scientist is over het algemeen werkzaam voor grotere bedrijven, instellingen en overheden, die te maken hebben met big data. Denk hierbij bijvoorbeeld aan banken, pensioenfondsen, verzekeraars, retailers en aan IT-bedrijven. Zoals eerder omschreven kan een data scientist ook werkzaam zijn voor de overheid, omdat de overheid ook te maken heeft met big data. Denk hierbij bijvoorbeeld aan een data scientist, die werkzaam is voor een ministerie of aan een data scientist, die werkzaam is voor Rijkswaterstaat. Een data scientist kan dus in sommige gevallen dus ook aangemerkt worden als ambtenaar. Daarnaast kan een data scientist werkzaam zijn als ondernemer of als consultant.

Competenties data scientist

Een van de belangrijkste competenties van een data scientist is dat hij of zij kennis heeft van statistieken. Ook wiskundig inzicht is aan te merken als een belangrijke competentie. Omdat een data scientist in de meeste gevallen te maken heeft met diverse andere specialisten, zoals economisten en managers, kan communicatie aangemerkt worden als belangrijke competentie. Algemeen belangrijke woorden zijn analyseren, doorzettingsvermogen, samenwerken, ruimdenkendheid, accuratesse, innovativiteit en conceptueel denken. Als laatste is niet onbelangrijk dat een data scientist kan programmeren en beschikt over uitgebreide ICT-kennis.

Arbeidsmarktperspectief en doorgroeimogelijkheden als data scientist

Het arbeidsmarktperspectief van een data scientist is zeer goed te noemen, als je beschikt over de juiste studies. Big data is voor veel bedrijven, instellingen en overheden belangrijk, waardoor het verkrijgen van werk als data scientist over het algemeen geen probleem is. Steeds meer organisaties hebben te maken met big data, die niet zomaar verwerkt kan worden door reguliere databasemanagementsystemen. Ook de behoefte om data in een vroeg stadium te analyseren is voor organisaties over het algemeen steeds belangrijker. De doorgroeimogelijkheden van een data scientist zijn verder niet zomaar aan te geven, omdat de doorgroeimogelijkheden per werkgever kunnen verschillen. Een mogelijke vervolgfunctie is het beroep marktonderzoeker.

Arbeidsvoorwaarden en salaris data scientist

Er zijn geen specifieke voorbeelden te geven van de arbeidsvoorwaarden als data scientist omdat je voor uiteenlopende soorten bedrijven, organisaties en overheden werkzaam kan zijn in verschillende branches. Een data scientist werkzaam in loondienst zal doorgaans een salaris verdienen tussen de 3500 en 4500 bruto per maand afhankelijk van leeftijd, opleidingen en verdere verantwoordelijkheden.

Mijnzzp.nl