Hoe word je een Data Scientist in 2024?

Nu bedrijven AI in hun workflows willen integreren, wordt het steeds belangrijker om een competent datateam te hebben. Welke datacarrières zijn er in 2024 en hoe word je een dataprofessional?

Laten we erin duiken.

Wat is datawetenschap?

Data Science is een complexe discipline die wiskunde, statistiek, geavanceerde analyses, computerprogrammering en, in toenemende mate, kunstmatige intelligentie en machine learning combineert om bedrijfsgegevens te verwerken, inzichten en trends aan het licht te brengen en weloverwogen besluitvorming te stimuleren.

Data Science is een interessante mix van analytisch en big-picture denken, statistiek en storytelling.

Welke datacarrières zijn er in 2024?

In 2024 worden datacarrières complexer.

Interessante datacarrières zijn onder meer:

1. Data Ingenieur
2. Ingenieur voor machinaal leren
3. AI-data-analist
4. Business Analist
5. Statisticus

Meer informatie.

Om deze complexiteit nog groter te maken, kunnen functietitels variëren afhankelijk van de branche en het bedrijf; laten we ons voor de rest van deze blog concentreren op de overkoepelende functietitel Data Scientist.

Wat doet een Data Scientist?

In 2024 heeft het internet ongeveer 5,35 miljard actieve gebruikers, die elk ongeveer 15,87 TB aan gegevens per dag kunnen creëren.

Hoewel een gemiddeld bedrijf slechts met een fractie van dit bedrag zou werken, is het nog steeds overweldigend, complex en kan het tegenstrijdig zijn. Hoe kan een bedrijf zijn cijfers begrijpen en strategische beslissingen nemen over zijn groei? Dit is waar Data Scientists van onschatbare waarde worden.

Data Scientists werken alleen of als onderdeel van een team en gebruiken hun statistische en programmeervaardigheden om enorme hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen te analyseren en inzichten te creëren die het management kan gebruiken in hun besluitvormingsproces.

• Identificeer relevante gegevensbronnen
• Verzamel, integreer en verwerk gestructureerde en ongestructureerde gegevens
• Algoritmes en modellen bedenken om data te ontginnen; Experimenteer om de meest efficiënte analysemethoden te vinden
• Gegevens testen, opschonen en valideren
• Werk samen met softwareontwikkelaars en ML-ingenieurs om processen te automatiseren en voorspellende modellen te bouwen
• Combineer datamodellen door middel van ensemblemodellering
• Analyseer gegevens om trends en patronen te ontdekken
• Presenteer inzichten met behulp van datavisualisatietechnieken
  
  

Hoeveel verdient een Data Scientist?

In 2024 beginnen de salarissen van Data Scientist bij £ 32,000; ervaren Data Scientists kunnen meer dan £ 70,000 verdienen.

Data Scientists kunnen ook werken als consultants met verschillende tarieven.

Welke vaardigheden heb je nodig om Data Scientist te worden?

Data Scientist is een complexe rol: je moet in staat zijn om met data te werken, het te begrijpen en andere collega's, die niet zo technisch zijn, te helpen het ook te begrijpen.

Om Data Scientist te worden, moet je in staat zijn om:

1. Communiceer met collega's uit verschillende teams, vaak mensen die geen technische achtergrond hebben.

Om gegevens te verwerken, moet u begrijpen hoe die gegevens worden gebruikt en naar wat voor soort inzichten uw team op zoek is. Wat willen ze doen? Wat voor soort strategie zullen uw inzichten gebruiken om te informeren? Het hebben van een totaalbeeld van deze parameters zal u enorm helpen in uw rol.

2. Wees een teamspeler.

Het klinkt afgezaagd, maar hoe complexer de branche waarvoor u werkt en hoe groter uw bedrijf, hoe meer u sterke banden met collega's moet opbouwen. Deze zullen u helpen het jargon te doorbreken en problemen sneller op te lossen.

3. Analyseer gegevens.

Zoals je zou verwachten van een technische functie, heb je geavanceerde vaardigheden nodig op het gebied van wiskunde, statistiek, algebra, kansrekening, calculus en andere gespecialiseerde gebieden. Iedereen heeft echter zwakke plekken; Raak niet ontmoedigd als je geen wiskundewonder bent. Deze rol gaat over tech, maar ook over het denken in het grote geheel, en Data Science-tools worden steeds gebruiksvriendelijker.

3. Verwerk gegevens met software.

Hiervoor moet je bekwaam zijn in ten minste één codeertaal zoals Python, R, SQL/MySQL of C/C++ Zoek de programmeertaal die je het meest aanspreekt en leer deze; andere zullen gemakkelijker te begrijpen worden. Als je een bepaalde branche wilt betreden, onderzoek dan de programmeertalen die het gebruikt en concentreer je daarop.

4. Visualiseer gegevens.

Om inzichten te creëren, moet u de gegevens in visualisatiesoftware zoals Tableau, Qlik Sense, Zoho, Microsoft Power BI, Matplottlib of d3.js halen; deze software helpt u inzichten te ontwikkelen die u vervolgens aan uw team kunt presenteren.

5. Vertel een verhaal.

Als u eenmaal weet dat uw bevindingen juist zijn, afhankelijk van uw functie, moet u ze mogelijk op een boeiende manier presenteren aan het bredere team en de belanghebbenden. Ga terug naar punt 1 en 2: communiceer met je team om inzicht te krijgen in het soort inzichten waarnaar ze op zoek zijn en om software te gebruiken, van de eenvoudige PowerPoint tot Flow Immersive, Flourish of Tableau Story Points— om uw bevindingen toe te lichten.