Datawetenschap is het veld dat informatie over dingen verzamelt, opslaat en analyseert om waardevolle inzichten te verkrijgen.
Bedrijven houden zich al geruime tijd bezig met datawetenschap, maar de recente explosie van internetgebruikersgegevens en goedkopere cloudinfrastructuur hebben gezorgd voor een hausse in de branche.
In vergelijking met vergelijkbare disciplines is datawetenschap relatief nieuw en nog in ontwikkeling. Het biedt dus evenzeer veel hoop als carrièrepad voor de toekomst.
Dit bericht somt alles op wat u moet weten over datawetenschap en hoe u of uw bedrijf hiervan kan profiteren.
Waarom datawetenschap?
De vraag naar datawetenschappers groeit voortdurend, dus dat is een goede reden om het veld in te gaan. Een andere goede reden is dat data science relatief goed betaalt, dus je hoeft je niet veel zorgen te maken over je inkomen.
Daarnaast kun je als data scientist in veel sectoren aan de slag, dus je bent niet beperkt tot één branche. Pas gewoon uw analytische vaardigheden toe om patronen te vinden en prestaties te onderzoeken, van financiële diensten tot logistiek, productie, telecommunicatie, gezondheidszorg, enzovoort.
Toepassingen van Data Science
Datawetenschap is een enorm gebied dat van toepassing is op veel industrieën, dus de potentiële toepassingen zijn enorm.
De volgende zijn de meest populaire van deze data science-toepassingen:
- Fraude- en risicodetectie – Dit was een van de eerste toepassingen van datawetenschap. Door het verzamelen en analyseren van verschillende datasets konden financieringsmaatschappijen dubieuze debiteuren en verliezen beter vermijden en beheren. Het werd ook mogelijk om gemakkelijk transacties te herkennen die een grote kans hadden om frauduleus te zijn.
- Gezondheidszorg – Datawetenschap wordt ook gebruikt in medisch onderzoek om de verbanden tussen genetica, bepaalde ziekten en hun reactie op medicijnen af te leiden. Het wordt ook gebruikt bij het ontwikkelen van medicijnen door modelsimulaties te gebruiken om toekomstige medicijnuitkomsten te voorspellen.
- Beeldherkenning – Dit is een andere zeer populaire toepassing van datawetenschap. Beeldherkenning verwijst naar de identificatie van patronen in beelddatasets zoals foto's en video's, en biedt veel veelbelovende toekomstige toepassingen.
- Zoekmachine – Data science speelt ook een grote rol bij het presenteren van de resultaten die je ziet van zoekmachines zoals Google en Bing. De algoritmen die hier worden gebruikt, vergelijken miljarden pagina's om de beste resultaten voor elke zoekterm te vinden. Ze kunnen ook klikken van gebruikers volgen om de resultaten in de loop van de tijd beter te personaliseren.
- Logistiek – Routeoptimalisatie met behulp van data science kan bedrijven helpen om veel geld te besparen en operationele kosten te verlagen.
- Aanbevelingssystemen - Dit bouwt voort op gegevens van al uw eerdere activiteiten om te proberen de volgende beste dingen te voorspellen die voor u relevant kunnen zijn. Aanbevelingssystemen zijn overal, van Netflix tot Spotify, Amazon, Twitter, enzovoort.
- Spraakherkenning – Net als beeldherkenningssystemen maakt spraakherkenning gebruik van datawetenschap om machines in staat te stellen menselijke spraak te begrijpen.
- Advertising – Gericht adverteren wordt alleen mogelijk gemaakt door datawetenschap, omdat het is gebaseerd op grote hoeveelheden demografische en psychografische gegevens van gebruikers.
Datawetenschap versus statistiek
Data science en statistiek hebben veel gemeen, maar er zijn nogal wat verschillen tussen de twee disciplines.
Om te beginnen is statistiek een overwegend wiskundige discipline, die tot doel heeft kwantitatieve gegevens te verzamelen en te interpreteren. Datawetenschap daarentegen is gebaseerd op een breed scala aan disciplines, van wiskunde tot informatica, databankieren, enzovoort.
Datawetenschap houdt zich ook bezig met veel grotere datasets dan statistieken. De meeste statistische modellering gebeurt met relatief kleine hoeveelheden gegevens, terwijl datawetenschappers vaak te maken hebben met grote hoeveelheden gegevens die op meerdere computers passen.
Ten slotte, terwijl statistiek vooral gericht is op het concluderen over de wereld uit de beschikbare gegevens, richt datawetenschap zich vooral op het afleiden van voorspellende betekenis en optimalisaties uit beschikbare gegevens.
Datawetenschap versus kunstmatige intelligentie
Datawetenschap en kunstmatige intelligentie zijn twee termen die elkaar vaak overlappen. Maar hoewel ze verwant zijn, zijn ze niet hetzelfde.
Datawetenschap is een alomvattende benadering van het verzamelen, voorbereiden en analyseren van gegevens om inzicht te verkrijgen, terwijl kunstmatige intelligentie de implementatie is van voorspellende algoritmen om inzichten af te leiden.
Kunstmatige intelligentie is onderdeel van data science, de overkoepelende term voor alle gerelateerde methoden en modellen van het werken met big data.
Hoe een datawetenschapper werkt
De taak van een datawetenschapper kan worden onderverdeeld in vier hoofdsecties:
- Het verzamelen en opslaan van gegevens
- De analyse en interpretatie van gegevens
- Het bouwen van tools & modellen om voorspellingen te doen uit data
- Datavisualisatie en rapportage
Vaardigheden die nodig zijn voor gegevenswetenschap
- Wiskunde - Zelfverklarende discipline.
- Machine leren – De toepassing van algoritmen in leermodus op grote datasets bij het zoeken naar patronen, vaak uitgevoerd in de Python-taal.
- Gegevensmodellering – De methode om grote hoeveelheden gegevens te organiseren en te beheren om er inzichten uit te halen.
- Software Engineering – Het proces van het creëren van algoritmen die door enorme hoeveelheden gegevens heen kolken om inzichten te genereren. Populaire tools zijn Python en R.
- Statistieken – Uw vermogen om zinvolle inzichten te produceren uit een dataset.
- Databankieren – De mogelijkheid om gegevens op te slaan en op te halen van eenvoudige systemen zoals Excel-spreadsheets tot complexere SQL-databases.
Hoe word je een datawetenschapper?
De eenvoudigste manier om datawetenschapper te worden, is door eerst een bachelordiploma te behalen in een relevant vakgebied, zoals datawetenschap, informatica, wiskunde of statistiek, en vervolgens de stapsgewijze handleiding voor niet-gediplomeerde houders te volgen in de volgende alinea.
Hoe u een baan in de datawetenschap kunt krijgen zonder diploma
Het is evengoed mogelijk om zonder diploma een baan in de datawetenschap te bemachtigen. Het belangrijkste is dat je weet wat je doet en goed werk kunt leveren als je wordt aangenomen.
Hieronder volgen de stappen die je nodig hebt om zonder diploma een baan in de datawetenschap binnen te halen:
- Beheers de basisvaardigheden - Dit omvat onderwerpen als wiskunde, statistiek, waarschijnlijkheid, data-analyse, IT en programmeerfundamentals zoals Git.
- Masterdatawetenschap Basis - Vervolgens moet u data-science-specifieke vaardigheden beheersen, zoals de R- en Python-talen, Excel, SQL, Spark, Hadoop, enz.
- Schrijf je in voor een Bootcamp of Cursus - Het hebben van een professionele certificering in de datawetenschapsindustrie zal uw toewijding aan elke potentiële werkgever bewijzen. Overweeg dus om de IBM-, DASCA-, Open CDS- of Microsoft Azure-certificeringen te behalen.
- Bouw uw portefeuille – Hoewel certificaten geen 100% bewijs zijn van uw vermogen om te leveren, is een portfolio met eerdere banen dat wel. Je zult dus moeten laten zien waartoe je in staat bent door een portfolio op te bouwen, bij voorkeur online en op een platform als GitHub. Dit kan alles omvatten, van persoonlijke projecten tot pro-bonowerk, stages en aanverwante banen.
- Verbeter uw sollicitatievaardigheden – Dit is de laatste vaardigheid die je nodig hebt als je cv indrukwekkend wordt en je sollicitatiegesprekken oplevert.
- Op jacht naar banen - Het laatste deel van de puzzel. Je moet actief naar buiten gaan en dingen laten gebeuren.
Lijst met Data Science-banen
Datawetenschappers werken in verschillende sectoren en met verschillende doeleinden, wat betekent dat ze vaak enigszins verschillende functies hebben. De functiebeschrijving zal echter vaak gedetailleerd de taken vermelden die van de datawetenschapper worden verwacht.
Hier zijn enkele van de meest populaire:
- Data Analyst
- Data Architect
- Data Engineer
- Gegevens Scientist
- Database Administrator
- Bedrijfsanalist
- Kwantitatieve analist
- Gegevens- en analysemanager
- Machine Learning Engineer
- Statisticus
Lijst met tools voor datawetenschap
Er zijn tal van tools voor datawetenschap beschikbaar, maar hier zijn de meest populaire.
- tensorstroom – Populair machine learning-platform.
- Jupiterpy – Webgebaseerde geïntegreerde ontwikkelomgeving voor meer dan 40 talen.
- R – Een statistische reken- en grafische programmeertaal.
- Stel R Studio – Geïntegreerde ontwikkelomgeving voor R.
- Python – Populaire programmeertaal voor data-analyse en automatisering.
- RapidMiner – Data science-platform voor ondernemingen.
- BigML – Eenvoudig machine learning-platform.
- Scikit leren – Tool voor machine learning en voorspellende data-analyse.
- Informatica – Tool voor gegevensintegratie.
- AWS Roodverschuiving – Schaalbare datawarehousing voor de cloud
- Cognos – Analytics rapportagetool van IBM.
- matplotlib – Visualisatiebibliotheek voor de programmeertaal Python.
- Apache Spark – Grootschalige databank-engine voor analyse en machine learning.
- Apache Hadoop – Raamwerk voor gedistribueerde verwerking van grote datasets.
- Mahout – Machine learning-platform van Apache
- Azure ML Studio – Webgebaseerde IDE voor datawetenschappers
- Tableau – Tool voor gegevensanalyse en visualisatie.
- Excel – Spreadsheetsoftware van Microsoft.
- Plotly - Gratis en open-source grafische bibliotheek voor Python
- Google Grafieken – Gratis en krachtige tool voor gegevensvisualisatie.
- Infogram – Intuïtieve visualisatie- en rapportagetool.
Frequently Asked Questions (FAQ's)
Ja, alle sociale-mediasites passen datawetenschap toe voor optimalisaties en winst.
Datawetenschappers werken voor alle soorten bedrijven, zolang het bedrijf toegang heeft tot grote hoeveelheden gegevens die ze in winst kunnen omzetten.
Nee, niet snel.
AI is een onderdeel van datawetenschap dat computeralgoritmen gebruikt om problemen op te lossen.
Ja, alles wat datawetenschappers nodig hebben, is toegang tot data en softwaretools.
Theoretisch gezien kun je data science toepassen voor beursvoorspellingen. Het veld is echter verre van eenvoudig en zeer geheimzinnig.
Conclusie
Aan het einde van dit bericht over datawetenschap en wat het voor u en uw bedrijf betekent, zou u een paar nuttige inzichten moeten hebben gekregen.
Datawetenschap zal blijven groeien en dit geldt ook voor de toepassingen, vacatures en economische impact. Het is dus het beste om je nu aan te passen, als je dat nog niet hebt gedaan.
