Zoek jij een baan met eindeloze carričremogelijkheden? Zoek jij een baan met iedere dag een nieuwe uitdaging? Zoek jij een baan waar ontzettend veel vraag naar is? Word dan Data Scientist. Vanwege de nieuwe ontwikkelingen zoals big data kun je vele malen sneller analyses maken en hierdoor allerlei processen aanpassen. Een fantastische baan dus! Wil je weten hoe je Data Scientist wordt? Hier lees je het.


Wat is een Data Scientist?

Een Data Scientist, of Data Analist, is iemand die informatie verzameld uit gegevens. Binnen een bedrijf zijn dit voornamelijk klantgegevens en sales informatie. Deze gegevens zijn rauwe data (raw data), hier kun je dus nog niets mee. Met het feit dat één persoon bij jou iets gekocht heeft kun je weinig, maar wanneer je deze informatie koppelt aan alle andere sales informatie kun je patronen gaan ontdekken en daar je bedrijfsvoering op aanpassen. Als Data Scientist verzamel je dus allerlei gegevens, van zowel binnen als buiten het bedrijf, en je transformeert deze gegevens naar waardevolle informatie voor het bedrijf.

Het feit dat bijna alle bedrijven tegenwoordig zeer veel met IT te maken hebben, en het feit dat er nu een stortvloed aan data beschikbaar is, maakt dat er een gigantische vraag is naar mensen die om kunnen gaan met data. Volgens IBM zal rond 2020, alleen al in de Verenigde Staten, het aantal jaarlijkse vacatures voor mensen met kennis van data stijgen naar 2,7 miljoen. Om nog een leuk feitje te noemen; volgens IBM kunnen mensen met data science skills gemiddeld $96.441 per jaar verdienen. Dit waren slechts de statistieken in 2017, in 2019 verwacht men dat de vooruitzichten er nóg rooskleuriger uit gaan zien!

Hoe word ik een Data Scientist?

Na deze getallen kan ik me goed voorstellen dat je razend enthousiast geworden bent om een Data Scientist te worden. Laten we eerst maar eens gaan kijken naar welke programmeertalen je nodig gaat hebben om goed te worden in je toekomstige baan.

1.      R
Op plek 1 van meest gebruikte programmeertalen door Data Scientists staat R. R is zowel een taal als een framework. Een framework bepaalt hoe je code gestructureerd moet zijn en daarmee hoe je applicaties en dergelijken eruit komen te zien. R wordt vooral gebruikt door Data Miners. Data minen is het proces waarbij je uit de raw data de gegevens haalt die je nodig hebt. Dus stel dat je wilt bekijken of er een verband is tussen het geslacht van de klant en het type product dat hij/zij koopt. Dan is het niet nodig om te weten hoe laat diegene het product heeft aangeschaft.

Bij data minen pak je alleen de gegevens die je nodig hebt. Hiervoor is R uitermate geschikt. Je kunt er eenvoudig statistische software en data-analyses mee ontwikkelen. In R zitten built-in features voor data-analyses en dus is het belangrijk dat wanneer je deze taal gaat leren, je de onderliggende wiskundige principes goed begrijpt. Jij bent immers degene die straks de resultaten van de analyse moet gaan interpreteren.

2.      Python
Python is een relatief makkelijke taal om te leren aangezien het heel goed leesbaar is. Je schrijft de taal namelijk gewoon in het Engels. Python is heel handig voor het maken van grafieken en andere visualisaties. Deze visualisaties zijn ook goed weer te geven op websites of het mobile platform. Niet gek dus dat Web Developers daar dan ook graag gebruik van maken. Wanneer je niet zeker weet welke taal je moet kiezen om te leren, Python of R, is het advies om te kijken naar welke jij het makkelijkst vindt lezen. Dit zorgt er dan voor dat je de taal snel oppakt en dus sneller voortgang maakt. Heb je nog geen ervaring met Python, dan is dit; Introduction to Python een zeer goede optie om mee te beginnen. Wil jij de echt die baan als Data Scientist binnenslepen, dan moet je de training Advanced Python gevolgd hebben!

3.      Java
Java is net als Python een general-purpose programming language, dit houdt in dat het voor zeer veel verschillende doeleinden gebruikt kan worden. Niet alleen voor het analyseren van Big Data dus. Java is net als R en Python open source, wat inhoudt dat iedereen functies toe kan voegen om de taal groter, sneller en beter te maken. Dit zorgt er ook voor dat het door veel mensen wordt gebruikt en geüpdatet, wat garandeert dat je vrijwel altijd zonder bugs werkt aangezien fouten snel ontdekt en hersteld worden. Daarnaast is Java, net als R en Python, een taal waarvoor je niet veel verstand hoeft te hebben van de hardware. Dit maakt het dus ook makkelijk om te leren als je geen computer geek bent.

Je hoeft nog totaal niet bekend te zijn met de datascene, of überhaupt de IT-wereld, om een training te komen volgen of om carričre te willen maken in de datawereld. Het veld is helemaal nieuw en dus kan iedereen een Data Scientist worden! Met de eenvoudige talen als R, Python en Java kan iedereen een Data Scientist worden.

Ik word een Data Scientist!

Dus jij zoekt een baan met oneindige carričremogelijkheden, iedere dag een nieuwe uitdaging én een baan waar ontzettend veel vraag naar is? Kom dan bij ons trainen en maak jezelf gewild op de arbeidsmarkt. Voor de starters hebben we voor Python de training Introduction to Python, en voor de gevorderden de training Advanced Python. Voor Java zit je bij ons ook zeker goed, de training Java SE 8 Programmer 1 The Fundamentals leert jou alle basisdingen over Java waardoor je aan de slag kunt. Daarnaast kun je de training Angular 6 komen volgen. Hierbij leer je alles over het framework Angular van Java. Gebruik je liever gewoon Microsoft, dan kun je ook data science applicaties gebruiken. Met de training Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning, zit je gebakken.
Kun je tussen al deze trainingen niet kiezen? Geen probleem, onze opleidingsadviseurs helpen je graag. Voor vrijblijvend advies kun je bellen naar 040 23 23 390 of mailen naar info@master-it.nl.