Dagelijkse verantwoordelijkheden

Hier volgen enkele van de kernverantwoordelijkheden van datawetenschappers in hun dagelijkse werk:

• Gegevens verzamelen en opschonen
  Datawetenschappers moeten informatie verzamelen en integreren uit verschillende bronnen en ervoor zorgen dat deze nauwkeurig, consistent en bruikbaar is. Dit betekent vaak dat onvolledige, ongestructureerde of inconsistente gegevens moeten worden verwerkt en voorverwerkingsstappen moeten worden toegepast om fouten te verwijderen en ervoor te zorgen dat de opmaak voor de hele gegevensset wordt gestandaardiseerd.
• Gegevens analyseren
  Datawetenschappers onderzoeken gegevenssets om trends, uitschieters en patronen te identificeren. Dit omvat vaak verkennende gegevensanalyse (EDA), statistische tests en het opschonen van gegevens om informatie voor te bereiden op een grondigere evaluatie.
• Algoritmen maken
  Deze professionals ontwerpen en implementeren algoritmen om gegevens efficiënt te verwerken en relevante informatie te extraheren. Deze kunnen variëren van basisclassificatieregels tot meer geavanceerde machine learning (ML)-modellen, afhankelijk van de complexiteit van het probleem.
• Voorspellende modellen ontwikkelen
  Datawetenschappers maken met behulp van historische gegevens modellen die resultaten voorspellen of scenario's simuleren. Deze modellen helpen organisaties te anticiperen op klantacties, fraude te detecteren, nauwkeurige marktvoorspellingen te doen of bedrijfsactiviteiten op een verdere manier te optimaliseren.
• Inzichten communiceren naar belanghebbenden
  Analyse is slechts één kant van het werk. Effectieve datawetenschappers moeten ook in staat zijn om hun bevindingen uit te leggen via visualisaties, dashboards en rapporten. Datawetenschappers moeten beschikken over goede communicatieve vaardigheden om technische resultaten te vertalen in duidelijke, bruikbare aanbevelingen voor zowel technische als niet-technische doelgroepen. 

Gegevens zijn in het moderne bedrijfsleven inmiddels net zo gewoon als elektriciteit. Continue gegevensstromen zijn onmisbaar voor de bedrijfsvoering in elke sector. En aangezien gegevens belangrijk zijn voor bijna elk aspect van de bedrijfsactiviteiten, is de vraag naar professionals die inzichten uit die gegevens kunnen halen wijdverbreid. Organisaties over de hele wereld gebruiken datawetenschappers om meer uit hun gegevens te halen. Hoewel dit zeker geen volledige lijst is, zijn hier verschillende branches die actief gebruikmaken van datawetenschappers:

• Informatietechnologie
  IT-bedrijven lopen vaak voorop bij het aannemen van datawetenschappers, die ze inzetten om de softwareprestaties te verbeteren, AI-functies aan te sturen, gebruikerservaringen te personaliseren en gebruikspatronen te ontdekken, zodat deze als basis kunnen dienen voor productontwikkeling en roadmapplanning.
• Financiële dienstverlening
  Financiële instellingen rekenen op datawetenschappers om fraudedetectiesystemen te ondersteunen en modellen te bouwen voor kredietwaardigheidsbeoordeling. Hiernaast helpen ze beleggingsondernemingen hun prognosestrategieën te verbeteren door marktgegevens te analyseren en risico's in real time te evalueren.
• Gezondheidszorg
  In de gezondheidszorg werken datawetenschappers met patiëntendossiers, behandelresultaten en operationele meetwaarden om de zorgverlening te verbeteren. Hun werk dient ook als basis voor voorspellende analyses om medische aandoeningen vroegtijdig te helpen opsporen.
• Onderzoek
  Academisch en wetenschappelijk onderzoek is sterk afhankelijk van datawetenschappers om grote gegevenssets te beheren en te interpreteren. Bij alles, van het uitvoeren van klinisch onderzoek tot het analyseren van sociaal gedrag, zijn onderzoekers afhankelijk van gegevens-experts om bewijs te vinden dat hypotheses ondersteunt of weerlegt.
• Biowetenschappen
  Farmaceutische en biotechnologische bedrijven werken samen met datawetenschappers om gegevens en reacties van patiënten te analyseren bij geneesmiddelenonderzoek. Hun bevindingen helpen de ontwikkeling van geneesmiddelen te versnellen en ondersteunen het creëren van gerichte therapieën op basis van individuele patiëntprofielen.
• Verzekeringswezen
  In de verzekeringsbranche spelen datawetenschappers een cruciale rol bij het verbeteren van de prijsbepaling van polissen en de manier waarop risico’s worden beoordeeld. Hun werk helpt ook bij het detecteren van verdachte claims.
• Detailhandel
  Datawetenschappers spelen een sleutelrol in de detailhandel, waar ze bedrijven helpen zich een beter beeld te vormen van klanten, zowel online als in fysieke winkels. Door verkooptrends te analyseren en voorraadbewegingen bij te houden, kunnen bedrijven slimmere beslissingen nemen over promoties, prijzen, voorraadniveaus en meer. 
• Telecommunicatie
  Telecombedrijven gebruiken datawetenschappers om bel- en dataverbruikspatronen te monitoren, zodat ze netwerkproblemen snel kunnen identificeren en het klantverloop kunnen verminderen. Gegevens spelen ook een rol bij het bepalen van service-upgrades en het optimaliseren van investeringen in infrastructuur.
• Overheid
  In de publieke sector dragen datawetenschappers bij aan van alles, van budgetplanning tot fraudeopsporing. Ze helpen bij grootschalige gegevensprojecten met betrekking tot volksgezondheid, nationale veiligheid en transport, waardoor instanties resources effectiever kunnen toewijzen.

Analyse vormt een belangrijk onderdeel van het werk van een datawetenschapper, dus het is niet verwonderlijk dat de rol van datawetenschapper en data-analist vaak op één hoop worden gegooid. Maar hoewel deze termen soms door elkaar worden gebruikt, hebben datawetenschappers en data-analisten verschillende functies:

Datawetenschapper

Datawetenschappers hebben meestal de taak problemen zonder bekende uitkomst op te lossen met behulp van een combinatie van programmering, statistische modellering en machine learning. Ze ontwerpen experimenten, maken voorspellende modellen en ontwikkelen aangepaste algoritmen om inzichten te extraheren uit complexe (vaak ongestructureerde) gegevens. Hun werk begint over het algemeen met het identificeren van welke vragen moeten worden gesteld om aan specifieke behoeften te voldoen en vervolgens te bepalen hoe gegevens kunnen worden gebruikt om deze vragen te beantwoorden.

Data-analist

Data-analisten richten zich meer op het onderzoeken van bestaande gegevenssets om trends te ontdekken, rapporten te genereren en vooraf gedefinieerde vragen voor het bedrijf te beantwoorden. Ze werken voornamelijk met gestructureerde gegevens en gebruiken query's, aggregatie en gegevensvisualisatie om operationele en strategische beslissingen te helpen nemen. Hoewel hun analyses essentieel zijn voor operationele inzichten, bouwen ze meestal geen modellen en implementeren ze geen geavanceerdere machine learning-oplossingen.

Eenvoudig gezegd leggen data-analisten uit wat er is gebeurd, terwijl datawetenschappers gegevens gebruiken om te voorspellen wat er hierna kan gebeuren en waarom.

Datawetenschappers combineren meerdere disciplines om onbewerkte gegevens om te zetten in strategisch inzichten. Dat betekent dat ze voor hun werk zowel technische vaardigheden nodig hebben als vaardigheden op het gebied van communicatie, probleemoplossing en zakelijke afstemming. Deze mix van technische en sociale vaardigheden stelt datawetenschappers in staat informatie te analyseren en de bruikbaarheid ervan binnen de bedrijfscontext te waarborgen.

Technische vaardigheden

Technische vaardigheden (of hard skills) verwijzen naar de praktische vaardigheden die nodig zijn om gegevens te verzamelen, verwerken, analyseren en modelleren. Deze vaardigheden zijn fundamenteel voor de workflow van de datawetenschapper en zijn vaak de aspecten waaraan wervingsmanagers de meeste waarde hechten bij het beoordelen van kandidaten. Vereiste hard skills zijn onder meer:

• Programmeren
  De meeste datawetenschappers zijn bedreven in verschillende programmeertalen (zoals Python, R of SQL). Hierdoor kan de datawetenschapper binnen de back-end van toepassingen werken om modellen te bouwen en taken te automatiseren in verschillende fasen van de gegevenspipeline.
• Statistische analyse
  Inzicht in statistische concepten is voor datawetenschappers vereist om aannames te testen en resultaten te valideren. Deze vaardigheden helpen ervoor te zorgen dat modellen zijn gebaseerd op gedegen gegevenspatronen in plaats van op toeval of bias.
• Machine learning
  Datawetenschappers bouwen vaak voorspellende tools die leren van historische gegevens. Als ze weten hoe ze methoden voor leren met toezicht en leren zonder toezicht moeten toepassen, kunnen ze oplossingen ontwikkelen die zich in de loop van de tijd aanpassen en nauwkeurigere resultaten leveren.
• Gegevensvisualisatie
  In staat zijn om gegevens visueel te presenteren is essentieel om inzichten toegankelijk te maken. Duidelijke grafieken, diagrammen en dashboards helpen niet-technische belanghebbenden te begrijpen wat de gegevens laten zien en waarom dit belangrijk is.
• Gegevensbeheer
  Voordat met een analyse kan worden begonnen, moeten gegevens worden opgeschoond, opgemaakt en georganiseerd. Datawetenschappers besteden veel tijd aan het compleet en klaar voor gebruik maken van gegevenssets.
• Big data-tools
  In omgevingen met grote hoeveelheden, of snel veranderende gegevens kunnen traditionele tools tekortschieten. Platforms als Hadoop en Apache Spark ondersteunen grootschalige verwerking en worden vaak gebruikt bij het werken met enorme gegevenssets.

Soft skills

Soft skills zorgen ervoor dat datawetenschappers effectief kunnen samenwerken met mensen en binnen de bedrijfscontext. Deze vaardigheden helpen ervoor te zorgen dat hun technische werk tastbare impact heeft in de organisatie.

• Zakelijk inzicht
  Inzicht in bedrijfsdoelen en operationele uitdagingen helpt datawetenschappers hun werk te richten op kansen die de hoogste waarde opleveren. Deze context is nodig om zinvolle vragen te formuleren en de impact van de verkregen inzichten hieruit te meten.
• Communicatie
  Het uitleggen van bevindingen in gewone taal helpt vertrouwen op te bouwen en niet-technische collega's aan boord te krijgen. Datawetenschappers moeten complexe resultaten presenteren op een manier die de besluitvorming vergemakkelijkt.
• Kritisch denken
  Goede datawetenschappers controleren hun eigen aannames en stellen kritische vragen over de gegevens. Deze mindset helpt misleidende conclusies te vermijden en diepere inzichten te ontdekken.
• Nieuwsgierigheid
  Een sterke gedrevenheid om gegevens te verkennen leidt vaak tot ontdekkingen die anderen eenvoudig over het hoofd kunnen zien. Nieuwsgierigheid stimuleert experimentatie en helpt bij het krijgen van aanvullende of onverwachte bevindingen.
• Samenwerking
  De meeste projecten vereisen input van functieoverschrijdende teams. Datawetenschappers moeten goed samenwerken met engineers, zakelijk leiders en andere belanghebbenden om te waarborgen dat hun werk de bredere doelstellingen ondersteunt.
• Aanpassingsvermogen
  Technologieën ontwikkelen zich snel en prioriteiten kunnen veranderen op basis van de bedrijfsbehoeften. Datawetenschappers moeten er geen moeite mee hebben om nieuwe tools te leren kennen en hun aanpak zo nodig aan te passen.

Het pad dat leidt tot een carrière in de datawetenschap is niet hetzelfde voor iedereen. Sommigen betreden het veld via traditionele academische studies, terwijl anderen hun vaardigheden ontwikkelen via alternatieve methoden of ervaring die is opgedaan bij werk in verwante vakgebieden. Welke weg je ook neemt, het belangrijkste is dat je effectief met gegevens kunt werken en werkgevers kunt laten zien dat je die vaardigheden in de praktijk kunt toepassen.

Opleidingsvereisten

Veel datawetenschappers hebben een officiële opleiding op technisch of kwantitatief gebied afgerond. Een bachelor in de computerwetenschappen, statistiek, wiskunde of datawetenschappen biedt een sterke basis. Deze opleidingen behandelen doorgaans kernconcepten zoals gegevensstructuren, waarschijnlijkheid, lineaire algebra en statistische analyse, in combinatie met essentiële programmeerervaring.

Met een master in datawetenschap, data-analyse of een nauw gerelateerd vakgebied kunnen professionals hun kennis van machine learning, big data-systemen en geavanceerde modellering verdiepen. Hoewel dit niet is vereist voor elke rol, kan een master nuttig zijn voor kandidaten die zich willen specialiseren of hogere functies willen bekleden.

Alternatieve wegen naar werk in de datawetenschap

Een traditionele opleiding is niet de enige manier om het veld te betreden. Bootcamps, online cursussen en professionele certificeringsprogramma's kunnen gerichte instructie en praktische training bieden. Deze programma's zijn vaak zo opgezet dat ze mensen helpen vaardigheden te ontwikkelen waarmee ze direct aan de slag kunnen, en zijn doorgaans gerichter en korter dan traditioneel onderwijs.

Veel van deze alternatieve trajecten bevatten praktische projecten die echte bedrijfsuitdagingen nabootsen. Dit kan vooral nuttig zijn voor mensen die een carrièreswitch willen of die snel relevante ervaring willen opdoen. Sommige cursisten gebruiken deze programma's als aanvulling op bestaande diploma's.

Een portfolio opbouwen

In de datawetenschap willen werkgevers meer zien dan een cv of diploma. Ze willen weten hoe je denkt en wat je kunt bouwen. Een sterk portfolio geeft je de kans om je probleemoplossende aanpak en technische vaardigheden te laten zien via concrete projecten.

Portfolio's kunnen persoonlijke projecten, casestudy's of uitdagingen bevatten die je hebt uitgevoerd of tot een goed einde hebt gebracht met behulp van vaardigheden die essentieel zijn voor werk in de datawetenschap. Door werk te hosten op platforms zoals GitHub kunnen anderen je code bekijken en de resultaten van je analyse zien. Goede portfolio's bieden vaak duidelijke documentatie, visualisaties en context rond de problemen die je hebt opgelost.

Voorbereiden op een sollicitatie voor een rol als datawetenschapper

Vóór je wordt aangenomen in een rol als datawetenschapper, bestaat de sollicitatieprocedure meestal uit meerdere fasen, met zowel technische als gedragsbeoordelingen. Kandidaten kunnen worden gevraagd om programmeerproblemen op te lossen, statistische concepten uit te leggen of gegevens uit een bepaalde gegevensset te interpreteren. Veel werkgevers beoordelen ook hoe goed je je manier van denken overbrengt, vooral wanneer je de afwegingen of beperkingen van je aanpak bespreekt.

Het oefenen met veelvoorkomende programmeeruitdagingen en het nog eens goed doornemen van basisconcepten van statistiek en machine learning is een goede manier om je voor te bereiden. Sommige bedrijven kunnen je ook huiswerkopdrachten meegeven of live problemen laten oplossen. Het klaar hebben van voorbeelden uit eerdere projecten, waarbij je goed je rol en denkwijze kunt toelichten, kan je helpen jezelf te onderscheiden.

Het werk van een datawetenschapper hangt rechtstreeks samen met de tools die deze gebruikt. Van het verzamelen en beheren van onbewerkte gegevens tot het ontwikkelen van voorspellende modellen en het presenteren van resultaten, elke stap in het proces is afhankelijk van betrouwbare technologie. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste technologieën die datawetenschappers gebruiken:

Programmeertalen voor datawetenschap

Programmeren is fundamenteel voor de workflow binnen de datawetenschap en verschillende programmeertalen zijn geschikt voor verschillende taken.

• Python
  Python wordt veel gebruikt vanwege de leesbaarheid en het brede ecosysteem. Het ondersteunt data-analyse, machine learning en automatisering via bibliotheken zoals pandas, NumPy, scikit-learn en TensorFlow. 
• R
  R krijgt vaak de voorkeur in academische en onderzoeksinstellingen en blinkt uit in statistische analyse en gegevensvisualisatie.
• SQL
  SQL is essentieel voor het ophalen en beheren van gestructureerde gegevens uit relationele databases. Kennis van SQL is belangrijk om toegang te krijgen tot productiegegevens en deze voor te bereiden op analyse.
• SAS
  SAS wordt het meest toegepast in verouderde systemen en wordt nog steeds veel gebruikt in de gezondheidszorg en financiële sector. SAS wordt gewaardeerd om zijn betrouwbaarheid en ondersteuning voor grootschalige statistische modellering.
• Scala en Java
  Deze talen zijn vaak het effectiefst in big data-omgevingen, vooral wanneer er wordt gewerkt met platforms zoals Apache Spark voor gedistribueerde gegevensverwerking. 

Tools voor gegevensvisualisatie

Datawetenschappers vertrouwen op visualisaties om hun bevindingen begrijpelijk en bruikbaar te maken. Goed ontworpen visualisaties kunnen patronen blootleggen, trends verduidelijken en context bieden die onbewerkte gegevens niet kunnen geven.

Veelgebruikte tools voor het maken van gegevensvisualisaties zijn:

• Generatieve AI (GenAI)
• Tableau
• Power BI
• Plotly 
• Matplotlib
• Seaborn
• ggplot2

ML- en AI-frameworks

Dankzij recente snelle ontwikkelingen spelen ML en AI een steeds centralere rol in de datawetenschap. De frameworks en bibliotheken die deze mogelijkheden ondersteunen, helpen datawetenschappers modellen te bouwen, te trainen en te implementeren met meer efficiëntie en nauwkeurigheid.

Om uit te blinken als datawetenschapper raden we je aan te leren hoe je gegevens analyseert met geavanceerde AI-cursussen en vertrouwd te raken met de volgende frameworks:

• Scikit-learn
• TensorFlow
• PyTorch
• XGBoost 
• LightGBM
• Keras

Ondanks de krachtige tools die beschikbaar zijn, is datawetenschap zelden eenvoudig. Veel van de obstakels waarvoor datawetenschappers komen te staan, zijn niet technisch van aard, maar hebben te maken met logistiek, strategie of communicatie. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, is een combinatie van technische vaardigheden en bedrijfsinzicht vereist. Hieronder bespreken we twee van de meest voorkomende uitdagingen voor datawetenschappers.

Gegevenskwaliteit en -opschoning

Schone gegevens zijn essentieel voor betrouwbare resultaten, maar in de praktijk zijn gegevens vaak inconsistent of onvolledig. Zelfs kleine fouten, zoals ontbrekende waarden of dubbele vermeldingen, kunnen de analyse vertekenen en de betrouwbaarheid van een model verminderen.

Om dit op te lossen, gebruiken datawetenschappers voorverwerkingsmethoden om problemen te identificeren en te corrigeren voordat het modelleren begint. Tools zoals pandas in Python of tidyr in R helpen deze stappen te automatiseren. Ook het standaardiseren van regels voor gegevensvalidatie bij invoer kan voorkomen dat problemen zich in de loop van de tijd opstapelen. In veel organisaties omvat dit werk de afstemming met data-engineers of systeemeigenaren om op één lijn te komen over hoe informatie wordt verzameld en bijgehouden.

Complexe bevindingen communiceren

Zelfs de beste analyse maakt geen impact als de bevindingen niet duidelijk worden gecommuniceerd. Datawetenschappers moeten vaak technische modellen en statistische resultaten uitleggen aan niet-technische belanghebbenden: mensen die de onderliggende logica misschien niet begrijpen of hoeven te begrijpen.

Om inzichten bruikbaar te maken voor de beoogde doelgroep, moet de boodschap duidelijk en beknopt zijn. Visuele hulpmiddelen en samenvattingen in gewone taal helpen besluitvormers het belang van de bevindingen te begrijpen. Wanneer datawetenschappers zich richten op de implicaties in plaats van de methodologie, wordt hun werk gemakkelijker om naar te handelen en is de kans groter dat het de strategie beïnvloedt.

Datawetenschappers behoren nog steeds tot de meest gewilde professionals in het huidige bedrijfslandschap. En naarmate organisaties steeds vaker AI-gestuurde oplossingen implementeren, blijft de behoefte aan professionals die gegevens kunnen interpreteren, modellen kunnen bouwen en inzichten kunnen vertalen in actie, alsmaar verder groeien. Om in die behoefte te voorzien, moeten aankomende datawetenschappers gelijke tred houden met nieuwe technologieën en de vaardigheden aanscherpen waarmee zij zich onderscheiden.

ServiceNow University biedt cursisten een flexibele, toegankelijke manier om expertise op te bouwen op het gebied van analyses, automatisering en AI, gericht op een diepgaand inzicht in hoe ze het ServiceNow AI Platform® optimaal kunnen benutten. ServiceNow University ondersteunt huidige en toekomstige datawetenschappers verder door gratis on-demand training en cursussen onder leiding van een instructeur aan te bieden. Deze zijn speciaal ontworpen om je te helpen essentiële certificeringen te behalen en de vaardigheden te ontwikkelen die je nodig hebt om in dit veld te slagen. Met name de volgende cursussen kunnen nuttig zijn voor toekomstige datawetenschappers:

• Platform Analytics Fundamentals
  Deze cursus introduceert de belangrijkste analysemogelijkheden in ServiceNow, waaronder het monitoren van KPI's, het configureren van formule-indicatoren en het bouwen van dashboards. Het behandelt de fundamentele elementen.
• Platform Analytics Advanced
  Deze cursus gaat verder dan de grondbeginselen en richt zich op geavanceerde gegevensmodellering en dashboardontwerp. Onderwerpen zijn uitsplitsingen op basis van scripts, interactieve dashboards en externe meetwaarden. Deze cursus bereidt deelnemers ook voor op het examen Gecertificeerde implementatiespecialist - Platformanalyse.
• Geavanceerde prestatie-analyse (on-demand)
  Deze optie Is een flexibele, digitale versie van de Performance Analytics Advanced-cursus en maakt het voor cursisten mogelijk om in hun eigen tempo geavanceerdere vaardigheden op het gebied van trendanalyse en visualisatie op te bouwen.
• Inzicht in gegevenspillen en gegevensstromen in flows
  Deze microlearning-cursus legt uit hoe datapillen worden gebruikt om informatie tussen stroomacties uit te wisselen en hoe gegevensstromen verzamelingen van records beheren. Deelnemers oefenen met het identificeren, configureren en oplossen van problemen met gegevensverplaatsing binnen Stromen met behulp van deze tools.
• Workflow Data Fabric (Learning Path)
  Het leertraject Workflow Data Fabric laat zien hoe je gegevens in verschillende workflows kunt verbinden, interpreteren en benutten met behulp van het uniforme platform van ServiceNow. Het richt zich op het combineren van AI, gegevens en workflows om realtime besluitvorming te ondersteunen en strategische impact te realiseren.

ServiceNow stelt datawetenschappers in staat sneller impact te maken. Ontdek hoe je slim de juiste vaardigheden kunt ontwikkelen en betere resultaten kunt behalen voor je bedrijf en voor jezelf. Klik hier om de beschikbare cursussen te bekijken.