Wat is Data Science?

Hoewel de term 'data science' relatief nieuw lijkt, is het verzamelen en analyseren van gegevens zo oud als de wetenschap zelf. In de afgelopen decennia heeft de explosieve groei van digitale data, gecombineerd met vooruitgang in opslag en rekenkracht, het veld echter dramatisch getransformeerd. Vandaag de dag is data science een interdisciplinaire mix van statistiek, computerwetenschappen en domeinkennis, gericht op het extraheren van waardevolle informatie uit complexe datasets.

Aanvankelijk was statistiek de basis voor het analyseren van gegevens, met significante ontwikkelingen in de 18e en 19e eeuw. De opkomst van computers in de 20e eeuw revolutioneerde de dataverwerking, waardoor de weg vrijgemaakt werd voor geavanceerde statistische analyses en de ontwikkeling van machine learning en kunstmatige intelligentie.

De introductie van het internet zorgde voor een explosieve groei van beschikbare data, wat de ontwikkeling van big data-technologieën noodzakelijk maakte. In de vroege jaren 2000 kreeg het veld een naam: data science. Dit markeerde het begin van een nieuw tijdperk waarin gegevensverwerking en -analyse centraal stonden in diverse sectoren, van gezondheidszorg tot marketing.

Data science is een interdisciplinair veld dat zich richt op het extraheren van kennis en inzichten uit data, zowel gestructureerd (bijvoorbeeld databases) als ongestructureerd (bijvoorbeeld tekst of afbeeldingen). Het combineert verschillende domeinen zoals statistiek, wiskunde, informatietechnologie, en domeinspecifieke kennis om gegevens te analyseren en te interpreteren.

In de kern maakt data science gebruik van geavanceerde analytische technieken en wetenschappelijke principes om patronen te ontdekken, voorspellingen te doen en beslissingen te ondersteunen in een breed scala aan toepassingen. Dit omvat, maar is niet beperkt, tot bedrijfsanalyse, gezondheidszorg, financiën, marketing en stadsplanning

Data science omvat een breed scala aan technieken en methoden die gebruikt worden om gegevens te analyseren, patronen te ontdekken, en voorspellingen te doen. Hier zijn enkele van de belangrijkste technieken die centraal staan in de praktijk van data science:

1. Machine learning
Machine learning is een kerncomponent van data science, waarbij algoritmes worden getraind om patronen en relaties in data te herkennen en te leren van eerdere ervaringen. Het omvat zowel supervisie (met vooraf gelabelde data) als ongesuperviseerde (zonder vooraf gelabelde data) leerbenaderingen.

2. Statistische analyse en modellering
Dit betreft het gebruik van statistische methoden om hypotheses te testen, relaties te onderzoeken en inzichten uit data te trekken. Technieken zoals regressieanalyse, variantieanalyse en tijdreeksanalyse zijn hier gebruikelijk.

3. Data mining
Data mining richt zich op het ontdekken van patronen, correlaties, en trends door grote datasets te doorzoeken. Dit kan omvatten: clusteranalyse (het groeperen van vergelijkbare datapunten), associatieregel leren (het identificeren van relaties tussen variabelen), en anomaliedetectie.

4. Big Data technologieën
Met de opkomst van big data zijn technologieën zoals Hadoop en Spark ontwikkeld om het opslaan, verwerken, en analyseren van enorme datasets te vergemakkelijken. Deze technologieën stellen data scientists in staat om snel door petabytes aan gegevens te werken.

5. Data visualisatie
Data visualisatie is het proces van het omzetten van complexe data-analyses in begrijpelijke en visueel aantrekkelijke representaties. Dit helpt bij het communiceren van bevindingen en inzichten op een manier die gemakkelijk te begrijpen is voor stakeholders.

6. Natuurlijke Taalverwerking (NLP)
NLP is een tak van kunstmatige intelligentie die zich richt op de interactie tussen computers en menselijke (natuurlijke) talen. Het stelt machines in staat om tekst en gesproken woord te begrijpen, te interpreteren en te genereren.

7. Deep Learning
Een subset van machine learning, deep learning maakt gebruik van neurale netwerken met vele lagen (deep neural networks) om complexe patronen in grote hoeveelheden data te leren. Het is bijzonder effectief in taken zoals beeld- en spraakherkenning.

Beeld je een beroep in waar elke dag een puzzel opgelost moet worden, maar de stukjes zijn verborgen in enorme hoeveelheden gegevens. Dat is de wereld van de data scientist. Deze professionals zijn experts in het navigeren door datasets om inzichten te vinden die anderen over het hoofd zien.

Ze combineren statistische kennis, programmeringvaardigheden (denk aan Python en R) en een scherp zakelijk inzicht om vragen te beantwoorden zoals "Wat willen onze klanten?" of "Hoe kunnen we onze dienstverlening efficiënter maken?". Hun werk omvat onder andere:

• • Data verzamelen en schoonmaken: identificeren en corrigeren van onvolledige of incorrecte data uit diverse bronnen.
  • Data analyseren: gebruik van statistische technieken om patronen, trends, en correlaties in de data te ontdekken.
  • Machine learning modellen ontwikkelen: selecteren, trainen en finetunen van modellen voor betere voorspellingen of classificaties.
  • Data visualisatie en presentatie: gebruiken van visualisatietechnieken om analyseresultaten toegankelijk te maken voor niet-technische stakeholders.
  • Interdisciplinaire samenwerking: samenwerken met professionals uit diverse domeinen om bedrijfsproblemen op te lossen.

Naast data scientists, zijn er diverse functies en rollen binnen organisaties die zich bezighouden met data. Elk van deze rollen draagt bij aan het verzamelen, verwerken, analyseren en interpreteren van data, maar ze richten zich op verschillende aspecten van dit proces. Hier zijn enkele van de belangrijkste functies die werken met data:

• Data Analist: verzamelen, verwerken en analyseren van data om rapporten en dashboards te creëren die zakelijke besluitvorming ondersteunen.
• Business Analist: fungeren als de schakel tussen bedrijfsprocessen en IT door zakelijke vereisten te vertalen naar datagestuurde oplossingen.
• Database Administrator (DBA): ontwerpen, implementeren, onderhouden en repareren van de database van een organisatie. Zorgen voor de veiligheid en integriteit van data.
• Data Engineer: ontwikkelen, testen en onderhouden van architecturen, zoals databases en grote dataverwerkingssystemen. Voorbereiden van "big data" voor analytische of operationele doeleinden.
• Machine Learning Engineer: ontwerpen en implementeren van machine learning applicaties en systemen. Werken nauw samen met data scientists om algoritmes te ontwikkelen die kunnen leren van en actie ondernemen op data.
• Data Architect: ontwerpen van de blauwdruk voor het beheren van data en integreren van verschillende datastromen binnen een organisatie. Zorgen voor dat de dataarchitectuur ondersteunend is aan data-analyse en -verwerking.
• BI (Business Intelligence) Developer: ontwikkelen van strategieën en oplossingen voor de transformatie van data in bruikbare business intelligence die strategische en operationele beslissingen ondersteunt.

Wil jij je aan de slag met Data Science en jezelf verder ontwikkelen binnen dit vakgebied? Bij Working Talent bieden we een 12 maanden durend IT traineeship om jouw carrière in de IT een vliegende start te geven.

Het traineeship begint met een 8 weken durende IT-bootcamp, waarin je een solide basis legt met onderwerpen zoals Agile & Scrum, networking, security, big data, development en cloud. Vervolgens kun je je specialiseren in de volgende vakgebieden: data, security, development, business & IT of business intelligence.

Na het bootcamp ga je aan de slag bij een van onze opdrachtgevers om praktijkervaring op te doen. Gedurende het traineeship bieden we je persoonlijke begeleiding en coaching om jouw groei te stimuleren en je te helpen succesvol te zijn in jouw IT-carrière. Met ons IT traineeship leg je de basis voor een veelbelovende toekomst in de IT-wereld!