Wat is een Data Scientist

Ik werk reeds 22+ jaren als IT Recruiter en heb veel Data Specialisten mogen bemiddelen.

In deze blog geef ik antwoord op de vraag: wat doet een data scientist?

Wat is een Data Scientist?

Een Data Scientist speelt een cruciale rol binnen data science en is gespecialiseerd in het verzamelen, analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden data, zowel gestructureerd als ongestructureerd, afkomstig uit online en offline bronnen. Een van de belangrijkste verantwoordelijkheden van een data scientist is het vertalen van complexe data naar waardevolle inzichten. Dit doet een data scientist met behulp van analytische software en geavanceerde technieken zoals machine learning en artificial intelligence (AI). Deze technieken helpen bij het vinden van trends en patronen binnen big data, wat het management ondersteunt bij het nemen van strategische beslissingen.

In mijn blog Wat is het verschil tussen een Business Intelligence Specialist en een Data Scientist kun je meer lezen over de verschillen tussen een BI Consultant en een Data Scientist.

Wat doet een Data Scientist?

Een data scientist heeft verschillende belangrijke verantwoordelijkheden. Hieronder licht ik de belangrijkste taken van een data scientist toe:

  • Contact met de business: Een van de dagelijkse taken van een data scientist is intensief samenwerken met verschillende afdelingen om de behoeften en vragen binnen de business te begrijpen. Dit zorgt ervoor dat de analyses gericht zijn op de kernvragen van de organisatie.
  • Data verzamelen en verwerken: Een data scientist is verantwoordelijk voor het verzamelen, verwerken, opschonen en combineren van grote hoeveelheden data uit diverse bronnen. Zowel big data als kleinere datasets spelen hierin een rol.
  • Trends en patronen herkennen: Door data-analyse technieken en machine learning toe te passen, herkent een data scientist waardevolle trends en patronen. Dit proces is essentieel voor het leveren van inzichten die de organisatie helpen om betere beslissingen te nemen.
  • Visuele rapportages bouwen: Een belangrijk onderdeel van de rol van een data scientist is het vertalen van complexe gegevens naar visuele rapportages. Door middel van data visualisatie maakt de data scientist inzichten begrijpelijk en toegankelijk voor de stakeholders.
  • Resultaten presenteren aan de business: De data scientist presenteert zijn bevindingen en aanbevelingen aan het management, zodat deze informatie kan worden meegenomen in de besluitvorming.
  • Optimaliseren van datastromen: Een data scientist werkt continu aan het verbeteren van de datastromen en analyses om de efficiëntie van data science-projecten te verhogen.

Waar werken Data Scientists?

Data scientists zijn actief in verschillende sectoren en spelen een sleutelrol binnen data analytics en data-driven besluitvorming. Enkele sectoren waar data scientists vaak werken:

  • Grote bedrijven en multinationals: Data scientists werken hier om klantgedrag en markttrends te analyseren. Big data en AI zijn hier van groot belang voor het identificeren van patronen en trends.
  • Consultancybedrijven: Binnen consultancy werken data scientists vaak aan projecten bij klanten, waarbij zij data-analyse en machine learning gebruiken om complexe klantvragen te beantwoorden.
  • E-commercebedrijven: Bekende platforms zoals Booking, Bol.com en CoolBlue gebruiken data science om klantgedrag te voorspellen en hun strategie aan te passen aan markttrends.

Welke opleiding heeft een Data Scientist?

De rol van data scientist vraagt om een diepgaande kennis van data science en analytische vaardigheden. Hoewel het beroep relatief nieuw is, worden data scientists vaak opgeleid in exacte vakken. Veelvoorkomende opleidingen voor data scientists zijn:

  • Bachelor of Master in Data Science
  • Statistiek (Master) of Wiskunde (Bachelor en Master)
  • Econometrie (Master)
  • Informatica (Bachelor en Master)

PhD-studenten met ervaring in data-analyse worden ook vaak omgeschoold tot data scientist. Dankzij hun achtergrond in data-analyse en data mining zijn zij uitstekend voorbereid om grote hoeveelheden data te analyseren en te interpreteren, wat hen waardevol maakt voor bedrijven die dagelijks met big data werken.
Benieuwd naar de essentiële vaardigheden en technische kennis die een Data Scientist nodig heeft? Lees dan onze blog Wat zijn de vaardigheden en technische kennis van een Data Scientist?
.

 

Zijn jullie op zoek naar aan Data Scientist?

Ga eens in gesprek met ICT Career, 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