Navigatie overslaan

Wat is gegevenswetenschap?

Ontdek wat een gegevenswetenschapper doet en hoe u een succesvolle gegevenswetenschapper kunt worden

Wat is een gegevenswetenschapper?

Een gegevenswetenschapper leidt onderzoeksprojecten om waardevolle informatie uit big data te halen en is bekwaam in technologie, wiskunde, bedrijfsvoering en communicatie. Organisaties gebruiken deze informatie om betere beslissingen te nemen, complexe problemen op te lossen en hun bedrijfsvoering te verbeteren. Door bruikbare inzichten te onthullen die verborgen zijn in grote gegevenssets, kan een gegevenswetenschapper het vermogen van zijn of haar bedrijf om doelen te bereiken aanzienlijk verbeteren. Daarom is er veel vraag naar gegevenswetenschappers en worden ze zelfs beschouwd als 'rockstars' in de zakenwereld.

Inleiding tot gegevenswetenschap

Wat is gegevenswetenschap?

Gegevenswetenschap is de wetenschappelijke studie van gegevens om kennis op te doen. Dit veld combineert meerdere specialisaties om kennis te extraheren uit enorme gegevenssets om weloverwogen beslissingen en voorspellingen te maken. Gegevenswetenschappers, gegevensanalisten, gegevenstechnici, gegevenstechnici, statisticisten, databasebeheerders en bedrijfsanalisten werken allemaal op het gebied van gegevenswetenschap.

De behoefte aan gegevenswetenschap groeit snel naarmate de hoeveelheid gegevens exponentieel toeneemt en bedrijven sterker afhankelijk zijn van analyses om inkomsten en innovatie te stimuleren. Naarmate zakelijke interacties bijvoorbeeld digitaler worden, worden er meer gegevens gecreëerd, wat nieuwe kansen biedt om inzichten te verkrijgen over hoe u ervaringen beter kunt personaliseren, de service en klanttevredenheid kunt verbeteren, nieuwe en verbeterde producten kunt ontwikkelen en de verkoop kunt verhogen. Bovendien heeft gegevenswetenschap in de zakenwereld en daarbuiten het potentieel om enkele van 's werelds moeilijkste uitdagingen op te lossen.

Wat doet een gegevenswetenschapper?

Een gegevenswetenschapper verzamelt, analyseert en interpreteert big data om patronen en inzichten te ontdekken, voorspellingen te doen en bruikbare plannen te maken. Big data kan worden gedefinieerd als gegevenssets met een grotere variëteit, volume en snelheid dan eerdere methoden van gegevensbeheer waren uitgerust om te verwerken. Gegevenswetenschappers werken met veel soorten big data, waaronder:

  • Gestructureerde gegevens, die doorgaans in rijen en kolommen zijn geordend en die woorden en cijfers bevatten, zoals namen, datums en creditcardgegevens. Een gegevenswetenschapper in de nutssector kan bijvoorbeeld tabellen met stroomopwekkings- en gebruiksgegevens analyseren om de kosten te verlagen en patronen te detecteren die ertoe kunnen leiden dat apparatuur defect raakt.
  • Ongestructureerde gegevens, die ongeorganiseerd zijn en die tekst bevatten in documentbestanden, sociale media en mobiele gegevens, website-inhoud en video's. Een gegevenswetenschapper in de detailhandel kan bijvoorbeeld een vraag beantwoorden over het verbeteren van de klantervaring door ongestructureerde callcenternotities, e-mailberichten, enquêtes en posts op sociale media te analyseren.

Daarnaast kunnen de kenmerken van de gegevensset worden beschreven als kwantitatieve, gestructureerde numerieke gegevens of kwalitatieve of categorische gegevens, die niet worden weergegeven door middel van numerieke waarden en die kunnen worden gegroepeerd op basis van categorieën. Het is belangrijk voor gegevenswetenschappers om te weten met welk type gegevens ze werken, omdat dit rechtstreeks van invloed is op het type analyses dat ze uitvoeren en de soorten grafieken die ze kunnen gebruiken om de gegevens te visualiseren.

Om kennis op te doen van al deze gegevenstypen, gebruiken gegevenswetenschappers hun vaardigheden in:

  • Computerprogrammering. Gegevenswetenschappers schrijven query's met behulp van talen zoals Julia, R of Python om gegevens uit de database van hun bedrijf te halen. Python is de taal bij uitstek voor veel gegevenswetenschappers omdat het gemakkelijk te leren en te gebruiken is, zelfs voor mensen zonder codeerervaring. Daarnaast biedt het kant-en-klare gegevenswetenschapsmodules voor gegevensanalyse.
  • Wiskunde, statistiek en waarschijnlijkheid. Gegevenswetenschappers gebruiken deze vaardigheden om gegevens te analyseren, hypothesen te testen en machine learning-modellen te bouwen. Dit zijn bestanden die gegevenswetenschappers trainen om bepaalde soorten patronen te herkennen. Gegevenswetenschappers gebruiken getrainde machine learning-modellen om de relaties in gegevens te ontdekken, voorspellingen over gegevens te doen en oplossingen voor problemen te bedenken. In plaats van helemaal opnieuw modellen te bouwen en te trainen, kunnen gegevenswetenschappers ook profiteren van geautomatiseerde machine learning om toegang te krijgen tot machine learning-modellen die gereed zijn voor productie.
  • Domeinkennis. Om gegevens te vertalen naar relevante en zinvolle inzichten die de bedrijfsresultaten stimuleren, hebben gegevenswetenschappers ook domeinkennis nodig: inzicht in de branche en het bedrijf waarin ze werken. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe gegevenswetenschappers hun domeinkennis kunnen toepassen om branchespecifieke problemen op te lossen.
Industrie Typen gegevenswetenschapsprojecten
Zakelijk Nieuwe productontwikkeling en productverbeteringen
Toeleverings- en voorraadbeheer
Verbeteringen in de klantenservice
Productaanbevelingen voor e-commerceklanten
Entertainment Inzicht in gebruikspatronen van media-inhoud
Inhoudsontwikkeling op basis van doelmarktgegevens
Meting van inhoudsprestaties
Aangepaste aanbevelingen op basis van gebruikersvoorkeuren
Financiën en bankieren Preventie van fraude en andere beveiligingsschendingen
Risicobeheer van investeringsportfolio's
Virtuele assistenten om klanten te helpen met vragen
Overheid Beleidsbeslissingen
Constituerende tevredenheidscontrole
Fraudedetectie, zoals claims voor sociale beperkingen
Gezondheidszorg Op bewijs gebaseerde drugsmedicatie en kosteneffectiviteit van nieuwe drugs
Realtime-tracering van uitbraken van ziektes
Draagbare trackers om de patiëntenzorg te verbeteren
Telecommunicatie Serviceverbeteringen op basis van gebruikersvoorkeuren en locaties
Minimaliseren van verbroken oproepen en andere serviceproblemen
Nutsbedrijven Slimme meteranalyse om het gebruik van hulpprogramma's en klanttevredenheid te verbeteren
Verbeterd asset- en personeelsbeheer

Er is nog een andere vaardigheid die cruciaal is voor de vraag 'Wat doet een gegevenswetenschapper?' Het effectief communiceren van de resultaten van hun analyses aan managers, leidinggevenden en andere belanghebbenden is een van de belangrijkste onderdelen van hun werk. Gegevenswetenschappers moeten hun bevindingen begrijpelijk maken voor een niet-technisch publiek, zodat ze de inzichten kunnen gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen. Daarom moeten gegevenswetenschappers getraind zijn in:

  • Communicatie, spreken in het openbaar en gegevensvisualisatie. Geweldige gegevenswetenschappers hebben sterke verbale communicatieve vaardigheden, waaronder verhalen vertellen en spreken in het openbaar. Op het gebied van gegevenswetenschap zegt een beeld echt meer dan duizend woorden. Door gegevenswetenschappelijke bevindingen te presenteren met behulp van grafieken en diagrammen, kan het publiek de gegevens snel begrijpen, in slechts vijf seconden of minder. Om die reden nemen succesvolle gegevenswetenschappers hun gegevensvisualisaties net zo serieus als hun analyses.

Gegevenswetenschapsprocessen en -oplossingen

Gegevenswetenschapsprocessen

Gegevenswetenschappers volgen een vergelijkbaar proces om hun projecten te voltooien:

  • De gegevenswetenschapper werkt samen met belanghebbenden om duidelijk het probleem te definiëren dat ze willen oplossen of de vraag die ze moeten beantwoorden, samen met de doelstellingen en oplossingsvereisten van het project.
  • Op basis van het bedrijfsprobleem beslist de gegevenswetenschapper welke analytische benadering moet worden gevolgd, ofwel 1) beschrijvend voor meer informatie over de huidige status, 2) diagnostisch om te begrijpen wat er gebeurt en waarom 3) voorspellend om te voorspellen wat er zal gebeuren, of 4) prescriptief om te begrijpen hoe het probleem kan worden opgelost.
  • De gegevenswetenschapper identificeert en verwerft de gegevens die nodig zijn om het gewenste resultaat te bereiken. Dit kan betrekking hebben op het doorzoeken van databases, het extraheren van informatie van websites (webscraping) of het verkrijgen van gegevens uit bestanden. De gegevens zijn mogelijk intern beschikbaar of het team moet de gegevens mogelijk aanschaffen. In sommige gevallen moeten organisaties mogelijk nieuwe gegevens verzamelen om een project succesvol te kunnen uitvoeren.
  • Normaal gesproken is dit de meest tijdrovende stap. Om de gegevensset voor modellering te maken, converteert de gegevenswetenschapper alle gegevens naar dezelfde indeling, organiseert de gegevens, verwijdert wat niet nodig is en vervangt ontbrekende gegevens.
  • Zodra de gegevens zijn opgeschoond, onderzoekt een gegevenswetenschapper de gegevens en past hij statistische analytische technieken toe om verbanden te leggen tussen gegevenskenmerken en de statistische relaties daartussen en de waarden die ze voorspellen (ook wel een label genoemd). Het voorspelde label kan een kwantitatieve waarde zijn, zoals de financiële waarde van iets in de toekomst, of de duur van een vluchtvertraging in minuten.

    Verkenning en voorbereiding omvatten doorgaans veel interactieve gegevensanalyse en visualisatie, meestal met behulp van talen, zoals Python en R, in interactieve hulpprogramma's en omgevingen die speciaal voor deze taak zijn ontworpen. De scripts die worden gebruikt om de gegevens te verkennen, worden doorgaans gehost in gespecialiseerde omgevingen zoals Jupyter Notebooks. Met deze hulpprogramma's kunnen gegevenswetenschappers de gegevens programmatisch verkennen terwijl ze de inzichten die ze vinden documenteren en delen.

  • De gegevenswetenschapper bouwt en traint prescriptieve of beschrijvende modellen. Vervolgens wordt het model getest en geëvalueerd om er zeker van te zijn dat de vraag wordt beantwoord of het bedrijfsprobleem wordt opgelost. Een model is op zijn eenvoudigst een codefragment dat een invoer accepteert en uitvoer produceert. Het maken van een machine learning-model omvat het selecteren van een algoritme, het leveren van gegevens en het afstemmen van hyperparameters. Hyperparameters zijn aanpasbare parameters waarmee gegevenswetenschappers het modeltrainingsproces kunnen beheren. Met neurale netwerken bepaalt de gegevenswetenschapper bijvoorbeeld het aantal verborgen lagen en het aantal knooppunten in elke laag. hyperparameter-tuning-, ook wel hyperparameteroptimalisatie genoemd, is het proces van het zoeken naar de configuratie van hyperparameters die resulteren in de beste prestaties.

    Een veelgestelde vraag is 'Welk machine learning-algoritme moet ik gebruiken?' Met een machine learning-algoritme wordt een gegevensset omgezet in een model. Het algoritme dat de gegevenswetenschapper selecteert, is voornamelijk afhankelijk van twee verschillende aspecten van het gegevenswetenschapsscenario:

    • Wat is de bedrijfsvraag die de gegevenswetenschapper wil beantwoorden door te leren van eerdere gegevens?
    • Wat zijn de vereisten van het gegevenswetenschapsscenario, waaronder de nauwkeurigheid, de trainingstijd, de lineariteit, het aantal parameters en het aantal functies?

    Om deze vragen te beantwoorden, biedt Azure Machine Learning een uitgebreide portfolio met algoritmen, zoals Beslissingsforest met meerdere klassen, aanbevelingssystemen, regressie van neurale netwerken, neurale netwerken met meerdere klassen en K-means clustering. Elk algoritme is ontworpen om een ander type machine learning-probleem op te lossen. Bovendien helpt de Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet gegevenswetenschappers bij het kiezen van het juiste algoritme om de bedrijfsvraag te beantwoorden.

  • De gegevenswetenschapper levert het uiteindelijke model met documentatie en implementeert de nieuwe gegevensset na de test in productie, zodat deze een actieve rol kan spelen in een bedrijf. Voorspellingen van een geïmplementeerd model kunnen worden gebruikt voor zakelijke beslissingen.
  • Visualisatiehulpprogramma's zoals Microsoft Power BI, Tableau, Apache wSuperset en Metabase maken helpen de gegevenswetenschapper om gegevens te verkennen en prachtige visualisaties te genereren die de bevindingen op een manier weergeven die het voor niet-technische doelgroepen eenvoudig maakt om ze te begrijpen.

Gegevenswetenschappers kunnen ook webnotitieblokken voor gegevenswetenschap, zoals Zeppelin Notebooks, gebruiken gedurende een groot deel van het proces voor gegevensopname, detectie, analyse, visualisatie en samenwerking.

Methoden voor gegevenswetenschap

Gegevenswetenschappers gebruiken statistische methoden zoals het testen van hypothesen, factoranalyse, regressieanalyse en clustering om statistisch verantwoorde inzichten te verkrijgen.

Documentatie voor gegevenswetenschap

Hoewel de documentatie voor gegevenswetenschap verschilt per project en branche, bevat deze meestal documentatie die aangeeft waar de gegevens vandaan komen en hoe deze zijn gewijzigd. Dit helpt andere leden van het gegevensteam om de gegevens in de toekomst effectief te gebruiken. Met documentatie kunnen bedrijfsanalisten bijvoorbeeld visualisatiehulpprogramma's gebruiken om de gegevensset te interpreteren.

Voorbeelden van gegevenswetenschapsdocumentatie zijn:

  • Projectplannen om de zakelijke doelstellingen, metrische evaluatiegegevens, resources, tijdlijn en budget van het project te definiëren.
  • Gebruikersverhalen over gegevenswetenschap om ideeën voor gegevenswetenschapsprojecten te genereren. De gegevenswetenschapper schrijft het verhaal vanuit het oogpunt van de belanghebbende, beschrijft wat de belanghebbende zou willen bereiken en de reden waarom de belanghebbende het project aanvraagt.
  • Documentatie over het gegevenswetenschapsmodel om de gegevensset, het ontwerp van het experiment en de algoritmen te documenteren.
  • Documentatie voor ondersteunende systemen inclusief gebruikershandleidingen, infrastructuurdocumentatie voor systeemonderhoud en codedocumentatie.

Gegevenswetenschapper worden

Er zijn meerdere wegen om een gegevenswetenschapper te worden. Vereisten omvatten meestal een diploma in informatietechnologie of informatica. Sommige IT-professionals leren echter gegevenswetenschap door bootcamps en online cursussen te volgen, en anderen behalen een masterdiploma of certificering in gegevenswetenschap.

Als u wilt leren hoe u een gegevenswetenschapper kunt worden, kunt u gebruikmaken van deze Microsoft-trainingsbronnen die zijn ontworpen om u te helpen:

  • Start aan de slag. Lees het gratis Packt-e-book Principles of Data Science, een handleiding voor beginners in statistische technieken en theorie. U leert de basisbeginselen van statistische analyse en machine learning, belangrijke termen en gegevenswetenschapsprocessen.
  • Ontwikkel uw machine learning-vaardigheden met Azure, het Microsoft-cloudplatform. Verken bronnen over Azure-machine learning voor gegevenswetenschappers, inclusief gratis trainingsvideo's, voorbeelden van architectuur en verhalen van klanten.
  • Doe in slechts vier weken gratis machine learning-expertise op in Azure. Neem een uur per dag de tijd om te leren hoe u innovatieve oplossingen creëert voor complexe problemen. U leert de basisbeginselen tot en met het schalen van uw machine learning-projecten met behulp van de nieuwste hulpprogramma's en frameworks. Het zelfstudietraject Zero-to-hero in machine learning bereidt u ook voor op het Azure Data Scientist Associate-certificaat.
  • Uitgebreide training volgen. Volg het Microsoft-leerpad voor datawetenschappers en kies uit een reeks cursussen in eigen tempo en onder leiding van een instructeur. Leer hoe u machine learning-modellen maakt, visuele hulpprogramma's gebruikt, workloads voor gegevenswetenschap uitvoert in de cloud en toepassingen bouwt die natuurlijke taalverwerking ondersteunen.

Uw certificering als gegevenswetenschapper verkrijgen

Certificeringen zijn een uitstekende manier om uw kwalificaties voor gegevenswetenschap aan te tonen en uw carrière een vliegende start te geven. Er is veel vraag naar door Microsoft gecertificeerde professionals en er zijn momenteel banen beschikbaar voor Azure-gegevenswetenschappers. Ontdek de certificeringen voor gegevenswetenschappers die het meest worden gevraagd door werkgevers:

  • Microsoft-gecertificeerd: Azure Data Scientist Associate. Pas uw kennis van gegevenswetenschap en machine learning toe om machine learning-workloads op Azure te implementeren en uit te voeren met behulp van Azure Machine Learning Service.
  • Microsoft-gecertificeerd: specialiteit Klantgegevensplatform. Implementeer oplossingen die inzicht bieden in klantprofielen en betrokkenheidsactiviteiten volgen om de klantervaringen te verbeteren en het klantenbehoud te vergroten.

Verschillen tussen gegevensanalisten en gegevenswetenschappers

Net als gegevenswetenschappers werken gegevensanalisten met grote gegevenssets om trends in gegevens te ontdekken. Gegevenswetenschappers zijn echter doorgaans meer technische teamleden met meer expertise en verantwoordelijkheid, zoals het starten en leiden van projecten voor gegevenswetenschap, het bouwen en trainen van machine learning-modellen en het presenteren van hun bevindingen aan leidinggevenden en op conferenties. Sommige gegevenswetenschappers voeren al deze taken uit en anderen richten zich op specifieke taken, zoals trainingsalgoritmen of het bouwen van modellen. Veel gegevenswetenschappers zijn hun carrière begonnen als gegevensanalisten. Gegevensanalisten kunnen binnen een paar jaar worden gepromoveerd naar een functie als gegevenswetenschappers.

Niet beschikbaar Gegevensanalist Gegevenswetenschapper
Rol Statistische gegevensanalyse Oplossingen ontwikkelen voor complexe bedrijfsbehoeften met behulp van big data
Typische hulpprogramma's Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Data Science Notebooks
Analyse van gegevenstypen Gestructureerde gegevens Gestructureerde en ongestructureerde gegevens
Taken en plichten
  • Werk samen met belanghebbenden om de projecten te definiëren die zijn toegewezen door het management.
  • Gebruik SQL om gegevensbronnen op te vragen en de juiste set gegevens te verzamelen.
  • Gegevens identificeren, opschonen en analyseren.
  • Interpreteer, visualiseer en presenteer hun bevindingen aan belanghebbenden via samenvattingsrapporten.
  • Start zelf projecten op basis van hun domeinkennis.
  • Gebruik geavanceerdere technieken voor statistieken, gegevensanalyse, analyses en modellering, waaronder machine learning.
  • Vertaal de resultaten in aanbevelingen die de bedrijfsresultaten stimuleren.
  • Visualiseer hun bevindingen effectief en presenteer deze aan belanghebbenden.
  • Een gegevenswetenschapper leidt onderzoeksprojecten om waardevolle informatie uit big data te halen en is bekwaam in technologie, wiskunde, bedrijfsvoering en communicatie. Organisaties gebruiken deze informatie om betere beslissingen te nemen, complexe problemen op te lossen en hun bedrijfsvoering te verbeteren. Door bruikbare inzichten te onthullen die verborgen zijn in grote gegevenssets, kan een gegevenswetenschapper het vermogen van zijn of haar bedrijf om doelen te bereiken aanzienlijk verbeteren. Daarom is er veel vraag naar gegevenswetenschappers en worden ze zelfs beschouwd als 'rockstars' in de zakenwereld.

    Meer informatie over de rol van gegevenswetenschapper

  • Gegevenswetenschap is de wetenschappelijke studie van gegevens om kennis op te doen. Dit veld combineert meerdere disciplines om kennis te extraheren uit enorme gegevenssets om weloverwogen beslissingen en voorspellingen te nemen.

    Krijg een inleiding tot gegevenswetenschap

  • Gegevenswetenschappers leiden onderzoeksprojecten om waardevolle informatie en bruikbare inzichten uit big data te halen. Dit omvat het definiëren van het op te lossen probleem, het schrijven van query's om de juiste gegevens uit databases te halen, het opschonen en sorteren van de gegevens, het bouwen en trainen van machine learning-modellen en het gebruik van gegevensvisualisatietechnieken om de bevindingen effectief aan belanghebbenden te communiceren.

    Ontdek hoe gegevenswetenschappers kennis uit gegevens extraheren

  • Hoewel de documentatie voor gegevenswetenschap verschilt per project en branche, bevat deze documentatie over het algemeen projectplannen, gebruikersverhalen, modeldocumentatie en documentatie over ondersteunende systemen, zoals gebruikershandleidingen.

    Meer informatie over documentatie voor gegevenswetenschap

  • Sommige IT-professionals leren gegevenswetenschap door bootcamps en online cursussen te volgen, en anderen behalen een masterdiploma of certificering in gegevenswetenschap. Certificeringen zijn een geweldige manier om uw kwalificaties in gegevenswetenschap aan te tonen en uw carrière een vliegende start te geven. Er is veel vraag naar door Microsoft gecertificeerde professionals en er zijn momenteel vacatures beschikbaar voor Azure-gegevenswetenschappers.

    Ontdek bronnen en certificeringen voor gegevenswetenschap

  • Net als gegevenswetenschappers werken gegevensanalisten met grote gegevenssets om trends in gegevens te ontdekken. Gegevenswetenschappers zijn echter meer technische teamleden met meer expertise en verantwoordelijkheid, zoals het starten en leiden van projecten voor gegevenswetenschap, het bouwen en trainen van machine learning-modellen en het presenteren van de resultaten van hun projecten aan leidinggevenden en op conferenties. Sommige gegevenswetenschappers voeren al deze taken uit en anderen richten zich op specifieke taken, zoals trainingsalgoritmen of het bouwen van modellen.

    Bekijk een vergelijking van verantwoordelijkheden van gegevenswetenschappers en gegevensanalisten

Aan de slag met een gratis Azure-account

Profiteer 12 maanden lang van populaire Azure-services en meer dan 25 services altijd gratis, plus $200 tegoed dat u in de eerste 30 dagen kunt gebruiken.

In contact komen met een Azure AI-verkoopspecialist

Krijg advies over het aan de slag gaan met Azure AI. Stel vragen, kom meer te weten over prijzen en aanbevolen procedures, en vraag hulp bij het ontwerpen van een oplossing die aan uw behoeften voldoet.

Kunnen we u helpen?