Wat doet een Data Specialist?

Een Data Specialist verzamelt, verwerkt en analyseert gegevens om organisaties te helpen bij het nemen van data-gedreven beslissingen. Hun werkzaamheden omvatten het schoonmaken van data, het ontwerpen van data-infrastructuren en het toepassen van statistische methoden om verborgen patronen en trends te identificeren. Daarnaast zijn zij verantwoordelijk voor het visualiseren van dataresultaten en het presenteren van deze bevindingen aan belanghebbenden binnen de organisatie.

Een overzicht van alle taken en verantwoordelijkheden

• Data verzameling: Data Specialisten beginnen hun werkproces vaak met het verzamelen van data uit diverse bronnen. Dit kan variëren van interne databases tot externe gegevensbronnen zoals sociale media, openbare databanken en meer.
• Data voorbereiding en schoonmaken: eenmaal verzameld, moet de data worden geëvalueerd op kwaliteit en bruikbaarheid. Dit omvat het schoonmaken van data, wat essentieel is om ervoor te zorgen dat de uiteindelijke data-analyse accuraat en betrouwbaar is. Taken zoals het verwijderen van duplicaten, het corrigeren van fouten, en het behandelen van ontbrekende waarden zijn hier onderdeel van.
• Data analyse: met schone en georganiseerde data gaat de Data Specialist over tot het analyseren van data. Hierbij gebruiken ze statistische methoden en analyse tools om trends, patronen en correlaties in de data te identificeren. Deze analyse helpt bij het beantwoorden van specifieke bedrijfsvragen en het ondersteunen van besluitvormingsprocessen.
• Data modellering en interpretatie: Data Specialisten bouwen vaak voorspellende modellen en voeren complexe data interpretaties uit om toekomstige trends te voorspellen of gedrag te simuleren.
• Visualisatie en rapportage: een van de belangrijkste taken van een Data Specialist is het visualiseren van de analyse-resultaten en het overtuigend presenteren van deze data aan belanghebbenden binnen de organisatie.
• Besluitvormingsondersteuning: de uiteindelijke doelstelling van een Data Specialist is het ondersteunen van de besluitvorming binnen de organisatie. Dit doen ze door leidinggevenden en beslissers te voorzien van datagestuurde inzichten die helpen bij het maken van geïnformeerde beslissingen.

Data Specialisten kunnen zich binnen hun veld specialiseren in diverse disciplines, elk met specifieke functies en verantwoordelijkheden. Hieronder verkennen we een aantal disciplines:

Data Analyse
Data Analisten richten zich op het interpreteren van historische data om trends te identificeren, rapporten te genereren en bedrijfsprestaties te analyseren. Ze werken vaak nauw samen met afdelingen zoals marketing en verkoop om bruikbare inzichten te leveren die helpen bij het verbeteren van strategieën en bedrijfsresultaten. Ze gebruiken tools als Excel, R en SQL om data te manipuleren en inzichtelijk te maken.

Data Engineering
Data Engineers zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de infrastructuur die nodig is voor dataverzameling, opslag, verwerking en analyse. Ze werken aan het opzetten van robuuste, schaalbare en efficiënte data-pipelines die grote hoeveelheden data kunnen verwerken, vaak in real-time. Data Engineers gebruiken technologieën als Apache Hadoop, Spark en Kafka, en zijn essentieel voor het ondersteunen van data scientists en analisten door hen te voorzien van schone en goed gestructureerde data.

Data Science
Data Scientists combineren statistiek, wiskunde en programmering om complexe data te analyseren en modellen te ontwikkelen die toekomstige patronen kunnen voorspellen of gedrag kunnen simuleren. Ze zijn cruciaal voor het ontwikkelen van algoritmische oplossingen die helpen bij het oplossen van bedrijfsproblemen, zoals klantsegmentatie, prijsoptimalisatie en vraagvoorspelling. Data Scientists zijn vaardig in programmeertalen zoals Python en R, en maken vaak gebruik van machine learning en deep learning frameworks.

Big Data
Big Data Specialisten hanteren geavanceerde technieken om te werken met extreem grote datasets die niet verwerkt kunnen worden door traditionele databasesystemen. Zij zijn experts in technologieën die nodig zijn om deze grote hoeveelheden data te verzamelen, op te slaan, te beheren en te analyseren. Hun werk ondersteunt organisaties in het nemen van beslissingen op basis van zeer grote datastromen en complexe datasets.

Machine Learning
Machine Learning Engineers ontwerpen en implementeren algoritmen die computers in staat stellen taken uit te voeren zonder expliciete programmering. Ze werken nauw samen met Data Scientists om modellen te ontwikkelen en te verfijnen, maar zijn meer gefocust op het productieklaar maken van deze modellen, het optimaliseren van algoritmen voor schaalbaarheid en efficiëntie, en het integreren van deze systemen in bestaande productieomgevingen.

Om als Data Specialist uit te blinken, zijn bepaalde kernvaardigheden essentieel. Deze vaardigheden stellen een Data Specialist in staat om effectief met data om te gaan, van verzameling en analyse tot interpretatie en presentatie.

• Kennis van programmeertalen is cruciaal; denk aan Python voor data-analyse en machine learning, R voor statistischer analyses en SQL voor databasemanagement.
• Beheersing van data manipulatie en analyse tools zoals Hadoop voor het verwerken van grote datasets, Spark voor real-time data processing, en Tableau voor data visualisatie.
• Kennis van statistische methoden is nodig om hypotheses te testen, patronen te identificeren, en voorspellingen te maken.
• Kennis van machine learning technieken zoals supervised en unsupervised learning, en deep learning.
• Zorgvuldig ontwikkelen van rapporten en dashboards die inzichtelijk en informatief zijn.

Daarnaast is het belangrijk dat je het vermogen hebt om complexe en abstracte problemen te structureren en op te lossen. Dit vereist een systematische aanpak en vaak een creatieve manier van denken om tot de beste oplossing te komen. Maar ook de vaardigheid om resultaten van data-analyses overtuigend te presenteren aan een niet-technisch publiek is erg belangrijk.

Het salaris van een Data Specialist is gemiddeld €3900 per maand. De salarissen variëren van €3000 tot €5000. Wat je exact gaat verdienen als Data Scientist is natuurlijk afhankelijk van je ervaring, kennis en het type organisatie. Ervaring verhoogt het salaris aanzienlijk, net als een hoger opleidingsniveau of specialisaties zoals machine learning. De rol binnen de organisatie bepaalt ook het salaris; leidinggevende posities en specialistische functies zoals Data Engineers en Data Scientists verdienen vaak meer.

Om een carrière als Data Specialist te starten, is meestal een bachelor- of masterdiploma in een relevant veld zoals computerwetenschappen, statistiek of informatietechnologie vereist. Veel professionals beginnen hun carrière met een instapfunctie in data-analyse of een andere IT-gerelateerde positie en werken zich op door ervaring op te doen en relevante certificaten te behalen, zoals die van Microsoft of Cloudera.

Wil jij een kickstart geven aan je data carrière? Dan raden we ons Data traineeship aan! Binnen 12 maanden krijg je de kans om jezelf te ontwikkelen tot een professionele data specialist en ben je gegarandeerd verzekerd van een vaste baan. Het traineeship start met een intensieve bootcamp van acht weken. De eerste drie weken maak je kennis met algemene IT-fundamentals, zoals: Agile & Scrum, networking, architectuur, security, modelleren, coderen, databases en cloud. Daarna kun jij je specialiseren in het vakgebied data.

Na het afronden van de bootcamp ga je aan de slag bij één van onze opdrachtgevers om je skills verder te ontwikkelen en door te groeien tot een professionele data specialist!