Wat zijn de vaardigheden en technische kennis van een Data Scientist?

Wat zijn de vaardigheden en technische kennis van een Data Scientist?

Om dat antwoord te geven moeten we eerst weten wat een data scientis doet, m.a.w.

Wat doet een Data Scientist en wat zijn zijn/haar taken?

Een data scientist speelt een belangrijke rol binnen data analytics door grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data te verzamelen en te analyseren. Deze data kan afkomstig zijn uit online en offline bronnen. De data scientist presenteert de data aan de business en in samenwerking met de business worden deze vertaalt naar processen en toepassingen die van waarde zijn voor de organisatie.

Lees mijn blog over Wat is een Data Scientist.

De belangrijkste taken van een data scientist zijn:

  • Contact met de business: Een data scientist werkt nauw samen met verschillende afdelingen om de bedrijfsbehoeften te begrijpen.
  • Data verzamelen en verwerken: Het verzamelen, verwerken en opschonen van data uit verschillende databronnen, zowel big data als kleinere datasets.
  • Data analyseren en patronen herkennen: Door middel van data-analyse en machine learning-technieken herkent een data scientist trends en patronen.
  • Visuele rapportages bouwen: Een data scientist presenteert data in visuele rapportages om de inzichten toegankelijk te maken.
  • Resultaten presenteren aan de business: De data scientist legt bevindingen uit aan het management, zodat deze inzichten gebruikt kunnen worden in besluitvorming.

Welke vaardigheden heeft een Data Scientist nodig?

Een data scientist moet over verschillende vaardigheden beschikken om data effectief te kunnen analyseren en vertalen naar waardevolle inzichten:

  • Analytisch denkvermogen: De logica van data begrijpen en analyseren, en vervolgens adviezen ontwikkelen die aansluiten op de bedrijfsdoelen.
  • Zakelijk inzicht: Het vermogen om data-inzichten te vertalen naar praktische bedrijfsprocessen die de organisatie ondersteunen.
  • Communicatieve vaardigheden: Inzichtelijke en begrijpelijke presentatie van technische bevindingen aan de business.
  • Samenwerking: Hoewel data-analyse vaak individueel werk is, moet een data scientist ook kunnen samenwerken met andere afdelingen om de data-inzichten goed te vertalen naar bedrijfstoepassingen.

Technische vaardigheden van een Data Scientist

Een data scientist moet beschikken over een sterke technische achtergrond, met vaardigheden in:

  • Databases: Kennis van gestructureerde databases zoals SQL en ongestructureerde databases zoals NoSQL en big data-platformen zoals Hadoop, Spark en Kafka.
  • Programmeertalen: Ervaring met programmeertalen zoals Python en R, en scriptingtalen zoals Scala en JavaScript.
  • Data mining en ETL: Bekwaamheid in data mining en ETL-processen om de juiste data te verzamelen en te modelleren.
  • Machine Learning en AI: Vaardigheden in machine learning en artificial intelligence om modellen te bouwen die trends en patronen voorspellen.
  • Data visualisatie: Het bouwen van visuele rapportages die data begrijpelijk maken voor de business, waardoor betere beslissingen kunnen worden genomen.
  • Cloudplatformen: Data wordt vaak verzameld en gemodelleerd op cloudplatformen zoals Google Cloud, AWS en Azure. Een data scientist moet deze platformen goed beheersen.

Conclusie

Een data scientist is van cruciaal belang voor organisaties die datagedreven beslissingen willen nemen. Door het verzamelen, analyseren en vertalen van data-inzichten kan een data scientist strategieën ondersteunen en de bedrijfsvoering verbeteren. Met een combinatie van analytische, technische en communicatieve vaardigheden helpt een data scientist bedrijven om de waarde van data volledig te benutten, en draagt hij of zij bij aan strategische groei en innovatie.

Kunnen jullie hulp gebruiken bij het werven van een Data Scientist?

Ga eens in gesprek met ons, wij zijn ervaren IT recruiters.

Neem contact op

Recente artikelen / blog items

AI is niet meer weg te denken uit het dagelijks werk, AI-tools staan binnen één klik tot je beschikking. En dat geldt niet alleen voor jou, maar ook voor je directe collega’s. Dus wat doe je als jij én de persoon naast je allebei één en waarschijnlijk meerdere slimme assistent tot je beschikking hebben? Hoe zorg je dat jij waarde toevoegt, opvalt en misschien wel de volgende stap in je carrière gaat maken.

Lees meer
Lees meer over Wat doet AI met je carrière?

Je hebt vast gemerkt dat kunstmatige intelligentie niet meer alleen iets is voor tech-nerds – nee, het heeft zijn weg gevonden naar de kern van hoe we allemaal werken. AI in HR is eigenlijk niks meer dan het toepassen van slimme technologie om menselijke beslissingen te ondersteunen of te automatiseren. Het gaat niet om robots die sollicitatiegesprekken voeren. Het gaat om systemen die patronen herkennen en volgen, data analyseren en HR-processen verbeteren.

Lees meer
Lees meer over wat doet AI in de context van HR

AI en machine learning zijn termen die vaak door elkaar worden gebruikt, maar ze betekenen niet hetzelfde. AI is een breed concept dat verwijst naar technologieën die menselijke intelligentie nabootsen, terwijl machine learning een specifieke techniek binnen AI is die computers leert om zelfstandig patronen te herkennen en beslissingen te nemen op basis van data. Maar hoe werken deze technologieën precies en waarin verschillen ze?

Lees meer
Lees meer over verschil tussen AI en machine learning