Een carrière in data science biedt een stimulerende intellectuele omgeving, analytische voldoening en de mogelijkheid om op de hoogte te blijven van de allernieuwste technologische ontwikkelingen. Het toenemende belang van big data in de besluitvorming van organisaties heeft geleid tot een grotere vraag naar datawetenschappers, die de laatste tijd steeds vaker voorkomen. In dit artikel gaan we dieper in op de wereld van deze professionals, onderzoeken we hun rollen en verantwoordelijkheden, evenals de stappen die u kunt nemen om datawetenschapper te worden. Lees verder!
Wie is een datawetenschapper?
Datawetenschappers beschikken over de expertise om waardevolle inzichten uit data te halen door gebruik te maken van een combinatie van statistische en machine-learningmethodologieën, naast hun eigen menselijke intuïtie. Hun rol omvat het interpreteren van complexe datasets om betekenisvolle patronen en trends te ontdekken. Tijdens het hele proces van het verzamelen, opschonen en manipuleren van gegevens wordt een aanzienlijke hoeveelheid tijd aan deze taken besteed vanwege het inherente gebrek aan netheid van de gegevens.
De rol van een datawetenschapper omvat het identificeren van sleutelvragen die beantwoord moeten worden en het bepalen van de juiste gegevensbronnen om deze aan te pakken. Naast hun zakelijk inzicht en analytisch vermogen beschikken ze over expertise op het gebied van datamining, datacleaning en datapresentatie. Bedrijven vertrouwen op datawetenschappers om onbewerkte gegevens te verzamelen, te beheren en te evalueren.
Wat doet een gegevenswetenschapper?
Op het gebied van datawetenschap zijn professionals verantwoordelijk voor het identificeren van de belangrijkste onderzoeken die hun team zou moeten uitvoeren. Vervolgens gebruiken ze de gegevens om effectieve oplossingen voor deze vragen te ontwikkelen. Professionals maken vaak voorspellende modellen om theorieën en projecties te vergemakkelijken. Een datawetenschapper kan dagelijks verschillende taken uitvoeren, zoals:
- Analyseer datasets om patronen en trends te identificeren om waardevolle inzichten te onthullen.
- Ontwikkel algoritmen en datamodellen om toekomstige resultaten te voorspellen.
- Maak gebruik van machine learning-methodologieën om het kaliber van gegevens of merchandise-aanbiedingen te verbeteren.
- Suggesties doorgeven aan andere afdelingen en leidinggevenden op hoger niveau.
- Gebruik datatools zoals Python, R, SAS of SQL voor data-analyse.
- Zorg dat je op de hoogte blijft van de laatste ontwikkelingen op het gebied van data science.
Wat doet een datawetenschapper in de gezondheidszorg?
Datawetenschap in de gezondheidszorg lijkt niet veel op datawetenschap in andere sectoren; het einddoel is nog steeds om nuttige informatie uit data te halen. De gezondheidszorg biedt datawetenschappers echter meer diverse vooruitzichten dan veel andere sectoren, van het verbeteren van de efficiëntie van individuele ziekenhuizen tot het vormgeven van diagnostische en behandelingsprocedures tot het in kaart brengen van het verloop van een pandemie. De impact van het werk van een datawetenschapper in de gezondheidszorg is vaak wijd en zijd voelbaar, zo niet in de miljoenen levens die er rechtstreeks door worden getroffen. Datawetenschappers hebben het verzamelen van gegevens gefaciliteerd, doorlopende en betrouwbare projecties van de infectiecirculatie en de vraag naar gezondheidszorg verstrekt, en de doeltreffendheid van federale regelgeving bij het omgaan met de COVID-19-pandemie geëvalueerd. Datawetenschappers bevinden zich in een uitstekende positie om samen te werken met andere academici om belangrijke vragen te beantwoorden, zoals “Hoe zal het virus zich verspreiden?” door relevante gegevens te verzamelen en te modelleren.
Bovendien kunnen datawetenschappers lokale medische zorgverleners helpen bij het beter benutten van gegevensbronnen zoals elektrocardiogrammen (ECG's) en medische beeldvorming om nauwkeurige diagnoses te stellen en geïndividualiseerde behandelstrategieën te ontwikkelen. Onderzoekers van Stanford University hebben bijvoorbeeld een model ontwikkeld dat hartritmeafwijkingen van ECG's met één afleiding beter kan voorspellen dan een cardioloog door bestaande ECG-datasets te verzamelen en te analyseren, waardoor tijd wordt bespaard en de frequentie van onjuiste diagnoses wordt verminderd. Evenzo hebben onderzoekers AI ontwikkeld die in staat is om huidkanker te diagnosticeren door het te trainen om onderscheid te maken tussen goedaardige moedervlekken en gevaarlijke tumoren in foto's van huidafwijkingen. Door gegevens te analyseren om risico's te voorspellen en klinische acties te begeleiden, hebben datawetenschappers medische professionals in sommige ziekenhuizen en klinieken geholpen om het aantal heropnames te verminderen met behulp van machine learning.
Hoe een datawetenschapper te worden
Dit zijn de stappen om datawetenschapper te worden:
#1. Voltooi je bachelordiploma
Datawetenschappers hebben een bachelordiploma nodig in informatica, IT, statistiek, wiskunde, natuurkunde, enz. Op sommige universiteiten kan zelfs een diploma in datawetenschap beschikbaar zijn. Het kan handig zijn om stage-ervaring op te doen terwijl je nog op school zit, voordat je na je afstuderen een voltijdse instapbaan begint. U kunt al vroeg in uw universiteitservaring beginnen met het opbouwen van verbindingen met werkende datawetenschappers. Lees ook meer over de routine van deze baan, u kunt ook om informatieve interviews vragen.
#2. Word gekwalificeerd
Een certificering die uw toewijding aan een leven lang leren bevestigt, kan een extra bewijs zijn van uw expertise op het gebied van datawetenschap. Denk erover na om gecertificeerd te worden op een data-gerelateerd gebied, zoals datavisualisatie of BI-tools. Ook Dell's Associate in Data Science-certificering en Microsoft's Azure Data Scientist Associate-certificering zijn twee opties op dit gebied. Beide kunnen u helpen opvallen bij potentiële werkgevers en graduate schools.
#3. Ervaring opdoen
Zoek naar functies op instapniveau waarvoor veel datawerk nodig is om aan de slag te gaan op het gebied van datawetenschap. De gebieden datawetenschap, statistiek, data-analyse, business intelligence-analyse en data-engineering bieden allemaal instapfuncties. Bedrijven bieden vaak mogelijkheden voor on-the-job training en certificering voor werknemers in lagere functies.
#4. Haal een graduaat
Master's graden in statistische engineering, programmeren, bedrijfskunde of vergelijkbare gebieden kunnen u helpen een marktleider te worden. Een masterdiploma in datawetenschap kan je ook helpen om te strijden voor een beter betaalde baan in het veld. Controleer of de academische normen van elke cursus consistent zijn met uw beoogde studiegebied.
#5. Behaal je Ph.D
Doctoraten in astrofysica, wiskunde, datawetenschap of een verwante discipline zijn gebruikelijk onder de meest ervaren datawetenschappers. Een doctoraat kan leiden tot goedbetaalde academische of managementfuncties in vakgebieden die u goed kent. Overweeg echter uw langetermijndoelen voordat u een dergelijke carrière nastreeft.
#6. Creëer uw portefeuille
Het portfolio van een datawetenschapper moet voorbeelden bevatten van zijn werk op school en op de werkplek. Een visuele weergave van voltooide projecten helpt u om u te onderscheiden van andere kandidaten met vergelijkbare diploma's en expertise. Voeg ook een verscheidenheid aan talenten en technieken toe en leg de nadruk op projecten die verband houden met de functie waarnaar u op zoek bent.
Misschien wil je zien: DATA SCIENTIST VS DATA ANALISTEN: volledige vergelijking 2023
Wat is een salaris voor datawetenschappers?
Vanaf dit moment is het gemiddelde salaris voor datawetenschappers in de Verenigde Staten $ 141,951. Het is echter belangrijk op te merken dat het salarisbereik voor dit beroep doorgaans varieert van $ 127,863 tot $ 156,098. Als het gaat om het bepalen van salarisbereiken, zijn er een groot aantal factoren die een rol kunnen spelen. Deze factoren kunnen het opleidingsniveau van een persoon zijn, eventuele certificeringen die hij heeft, eventuele aanvullende vaardigheden die hij bezit en de hoeveelheid tijd die hij in het door hem gekozen beroep heeft besteed. Het is belangrijk om in gedachten te houden dat elk van deze factoren een aanzienlijke invloed kan hebben op iemands verdienpotentieel en dat het scala aan beschikbare salarissen sterk kan variëren, afhankelijk van deze en andere factoren.
Dus als u uw verdienpotentieel wilt maximaliseren, is het belangrijk om met al deze factoren rekening te houden en te werken aan het ontwikkelen van uw vaardigheden en ervaring in de loop van de tijd.
Graad Data Scientist
Voor personen die hun carrière op het gebied van datawetenschap naar een hoger niveau willen tillen, kan het voordelig zijn om het idee te overwegen om een masteropleiding te volgen. Door dit te doen, kunt u meer diepgaande praktische kennis in het veld opdoen, wat u kan helpen een meer allround en goed geïnformeerde professional te worden. Bovendien kan het behalen van een masterdiploma u blootstellen aan leiderschapsprincipes, wat zeer gunstig kan zijn voor het bevorderen van uw carrière en het aannemen van meer uitdagende rollen binnen uw organisatie.
- Het Master of Science in Data Analytics-programma is een ideale keuze voor personen die de kloof willen overbruggen tussen data en het potentieel ervan om een concurrentievoordeel in het bedrijfsleven te behalen. Professionals die een sterke basis hebben in Big Data-analyse en -extractie, gegevenspresentatie en -rapportage, geavanceerde analyses en statistische concepten zijn goed uitgerust om hogere functies te bereiken. Een uitgebreid curriculum dat deze gebieden bestrijkt, kan individuen de nodige tools bieden om uit te blinken in hun carrière.
- Professionals die hun technische en codeervaardigheden willen verbeteren, kunnen veel baat hebben bij het behalen van een Master of Science-graad in computerwetenschappen. Het programma biedt een uitgebreid curriculum dat betrekking heeft op complexe datastructuren en computerprogrammering, het omgaan met MySQL-problemen, toegepast machine learning en de praktische toepassing van AI.
Wat zijn vereiste vaardigheden voor een datawetenschapper?
Als je de ambitie hebt om datawetenschapper te worden, zou het voordelig zijn om over de volgende relevante vaardigheden te beschikken:
#1. Wiskunde
Datawetenschappers moeten geavanceerde computerkennis hebben. Mogelijk moeten ze hun kennis van statistiek en waarschijnlijkheid toepassen om goed geïnformeerde zakelijke beoordelingen te maken.
#2. Het vermogen om te communiceren
Als een datawetenschapper een ontdekking doet die gevolgen kan hebben voor de IT van het bedrijf, moet hij zijn resultaten rapporteren aan het management. Het mondeling en schriftelijk communiceren van bevindingen en doorbraken is cruciaal.
#3. Competentie in analyse
Datawetenschappers hebben analytische vaardigheden nodig om ervoor te zorgen dat hun bevindingen betrouwbaar zijn en om alomvattende benaderingen te ontwikkelen voor het oplossen van uitdagingen.
#4. Plannen en roosteren
Datawetenschappers moeten leren hun tijd effectief te beheren om de vele deadlines te halen waarmee ze worden geconfronteerd. Door een plan te maken waarin de stappen van elke projectcyclus worden beschreven, kunt u de beste volgorde kiezen om ze te voltooien.
#5. Expertise met computers
Programmeren is een veelgebruikt hulpmiddel voor datawetenschappers om te gebruiken in hun dagelijkse werk. Talen als Python, R, SQL en Java kunnen nuttig zijn.
#6. Technisch inzicht
Datawetenschappers moeten goed thuis zijn in de werking van databases en big data-tools om hun werk efficiënt te kunnen doen. Het kan handig zijn om enige bekendheid met machine learning te hebben.
Wat doet een datawetenschapper dagelijks?
Als datawetenschappers besteden ze een aanzienlijk deel van hun tijd aan het uitvoeren van grondig onderzoek, het minutieus ontwikkelen van complexe algoritmen en het ijverig schrijven van ingewikkelde regels code om uitgebreide antwoorden te geven op de talloze vragen die zich voordoen met betrekking tot de datasets die onder de loep worden genomen. Samenwerking is een essentieel aspect van datawetenschap, omdat het gaat om samenwerking met een team om gegevens te verzamelen, te begrijpen en te analyseren om inzichten te verkrijgen en weloverwogen beslissingen te nemen. Het proces van datawetenschap omvat ook een grondig begrip van de gegevens, inclusief de bronnen, kwaliteit en beperkingen, evenals het identificeren van de belangrijkste variabelen en patronen die relevant zijn voor het probleem.
Bovendien moeten datawetenschappers hun bevindingen effectief kunnen communiceren aan belanghebbenden, waaronder leidinggevenden, klanten en andere teamleden, om ervoor te zorgen dat de inzichten bruikbaar en impactvol zijn. Over het algemeen is datawetenschap een veelzijdige discipline die een combinatie van technische vaardigheden, domeinexpertise en effectieve samenwerking vereist om succes te behalen.
Hoe moeilijk is datawetenschap?
Het gebied van datawetenschap wordt algemeen erkend als een uitdagend studiegebied. Het verwerven van een breed scala aan vaardigheden en kennis is absoluut noodzakelijk, aangezien er tal van factoren zijn die bijdragen aan dit fenomeen. Wiskunde, statistiek en informatica zijn de fundamentele pijlers van datawetenschap. Het wiskundige aspect omvat drie fundamentele componenten: lineaire algebra, kansrekening en statistische theorie.
Is data science een it-job?
De rol van een datawetenschapper is een IT-beroep waarbij gebruik wordt gemaakt van geavanceerde computer- en analytische hulpmiddelen om inzichten uit complexe datasets te halen. Net als bij veel IT-beroepen die draaien om het gebruik van specifieke technologieën om hun organisatie ten goede te komen, draait de rol van een datawetenschapper om het gebruik van gegevens om hun organisatie te ondersteunen. Professionals die gespecialiseerd zijn in het beheer van grote hoeveelheden gegevens spelen een cruciale rol bij het verkrijgen van waardevolle inzichten voor bedrijven. Hun primaire verantwoordelijkheid is om zinvolle zakelijke waarde te ontlenen aan de gegevens die ze verwerken.
Vereist datawetenschap wiskunde?
Een solide basis in wiskunde is essentieel voor het nastreven van een carrière in data science. Dit komt omdat het werkgebied betrekking heeft op het werken met algoritmen voor machine learning, het analyseren van gegevens en het blootleggen van waardevolle inzichten, die allemaal een goed begrip van wiskundige concepten vereisen. Hoewel wiskunde niet de enige vereiste is voor het nastreven van een carrière of opleiding in datawetenschap, wordt het vaak beschouwd als een van de meest cruciale componenten.
Referenties
- simplilearn.com
- springplank.com
- indeed.com
gerelateerde berichten
- DATA SCIENTIST: definitie, taken, salaris, kwalificatie en verschil
- DATA SCIENTIST VS DATA ANALISTEN: volledige vergelijking 2023
- KLINISCHE LABORATORIUMWETENSCHAPPER: definitie, vereisten, programma en banen
- WAT IS DATA SCIENCE: Gids voor Data Science en Analytics
- WAT IS DATA SCIENCE: Gids voor Data Science en Analytics
- DATA ANALIST: overzicht, salaris, baan, cv en alles wat je nodig hebt
- ARTS VS ARTS: Wat zijn de belangrijkste verschillen?
