Volledige afhandeling kan via e-mail & telefoon info@sofie.be
Stuur Sofie een e-mail
info@sofie.be

Blog

Waar gaat datawetenschap over?

De techniek van werken aan gegevens

Data Science is een brede term die alles omvat wat met data gedaan kan worden, zoals analyseren, modelleren, visualiseren enz. Aanvankelijk gebruikten industrieën eenvoudige tools zoals Business Intelligence voor datamining. De meeste opgeslagen gegevens waren gestructureerde gegevens, zoals datawarehouses, en de belangrijkste reden waarom industrieën eraan werkten, was om rapporten te maken, zoals verkooprapporten of om te begrijpen of een bepaald product een succes was of niet.

Later, toen websites meer interactie kregen en de hoeveelheid gegevens explodeerde, werd Big Data aan de wereld geïntroduceerd en de ontwikkeling van geavanceerde algoritmen en statistische hulpmiddelen maakte de weg vrij voor Data Science. Industrieën moesten nu op een enorm niveau met gegevens omgaan, en Data Science zorgde ervoor dat niet alleen met gestructureerde gegevens kon worden gewerkt, maar ook met ongestructureerde gegevens zoals weblogs en gebruikersfeedback. De inzichten achter de gegevens werden ook nuttig om niet alleen historische grafieken te maken, maar ook om toekomstige trends te voorspellen en bepaalde scenario’s te begrijpen. De professionals die dit werk kunnen doen, worden Data Scientists genoemd.

Toepassingen van datawetenschap

  • Problemen oplossen: Op basis van de beschikbare gegevens wordt van Data Scientists verwacht dat ze een logische oplossing bedenken of voorstellen om zakelijke problemen aan te pakken, zoals vertraging in vluchten, verspilling van geld en middelen, enz.
  • Analytics en statistieken: Het biedt duidelijke analyses en statistieken over wat er in de branche gebeurt en het geeft datawetenschappers inzicht in hoe de toestand kan worden verbeterd.
  • Machinaal leren: Het is een zeer belangrijk aspect dat helpt om machines nauwkeuriger te maken door middel van een datagedreven aanpak.
  • Diep leren: Het is eigenlijk een onderdeel van Machine Learning en houdt verband met het werken met representatieve algoritmen van de hersenen, Neural Networks genaamd.
  • Kunstmatige intelligentie: Het is ook de basis van kunstmatige intelligentie voor het maken van machines die werken als mensen.

Vereisten voor gegevenswetenschap

  • Nieuwsgierigheid en creativiteit: Een datawetenschapper moet zoveel vragen stellen om het probleem goed te begrijpen, en hij moet creatief denken om meerdere benaderingen uit te werken terwijl hij statistische modellen maakt.
  • Programmeertalen: De meeste codering wordt gedaan door SQL en Python. SQL is handig bij het schrijven van sequels en queries, terwijl Python een krachtige taal is voor Machine Learning.
  • Hulpmiddelen: Tools zijn een zeer belangrijk onderdeel van. Een datawetenschapper moet tijdens de uitvoering van het project aan veel verschillende tools werken, zoals Hadoop, SAS, Minitab, Tableau enz.
  • Communicatie: Dit klinkt in de eerste plaats niet veel, maar als het gaat om het uitleggen van het model aan klanten en andere mensen, worden goede communicatieve vaardigheden zoals spreken in het openbaar en representatievaardigheden erg belangrijk.

Hoe word je een datawetenschapper?

Data Science brengt wiskunde, technologie en computerhulpmiddelen op één plek samen. En daarom is deze training ontworpen om studenten expert te maken op al deze gebieden. De studenten krijgen levenslang toegang tot meer dan 160 uur aan trainingen en meer dan 100 uur aan rigoureuze opdrachten samen met meerdere live projecten. Ze krijgen ook een voorbereiding op een sollicitatiegesprek om hen te helpen hun droombaan als Data Scientist bij toonaangevende bedrijven te krijgen.

Bron: Shalini M

  • Gerelateerde Tags: