Wat is datawetenschap - alles wat je moet weten

Gepubliceerd:
Data wetenschap - DevSkiller

In het digitale tijdperk waarin we leven, zijn gegevensverzameling, gegevensanalyse en gegevensopslag nadelig voor het succes van een bedrijf. Bedrijven erkennen dat hun succes afhangt van het vermogen om zinvolle inzichten uit gebruikersgegevens te halen en deze toe te passen in hun strategie. Dit is waar datawetenschappers om de hoek komen kijken. Om u te helpen beter te begrijpen wat data science is en wat er allemaal bij komt kijken, hebben we dit 'know-how' artikel gemaakt.

Wat is datawetenschap? Definitie

Dus, wat is data wetenschap precies?

Data science is een gebied binnen de studie computerwetenschappen, met een bijzondere nadruk op het gebruik van wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen om kennis en inzichten uit gestructureerde en ongestructureerde gegevens te halen. Computerwetenschap daarentegen is verantwoordelijk voor het bouwen van de hardware en het programmeren van de software.

Door het gebruik van moderne analysetools en datavisualisatietools identificeren data scientists patronen in gebruikersgedrag en beïnvloeden ze zakelijke beslissingen.

Data science is toepasbaar in de meeste bedrijfstakken en kent een breed scala aan toepassingen. Machine learning-algoritmen worden door data scientists gebruikt om voorspellende modellen te bouwen waarmee ongeziene patronen kunnen worden geïdentificeerd, zinvolle informatie kan worden afgeleid en zakelijke beslissingen kunnen worden beïnvloed.

Tegenwoordig moeten data scientists verder gaan dan de traditionele vaardigheden van data-analyse, data mining en programmeervaardigheden. Zij moeten de gegevens ook presenteren in een aantrekkelijk en gemakkelijk te lezen formaat met statische, geanimeerde en interactieve visualisaties.

Waar wordt data wetenschap voor gebruikt

In het bedrijfsleven vindt een exponentiële verschuiving plaats van gestructureerde naar ongestructureerde gegevens. Vanaf 2021 zullen ongestructureerde gegevens goed zijn voor 80% van de door organisaties verzamelde gegevens. Bedrijven die niet over geavanceerde dataminingtools beschikken, lopen dus waardevolle bedrijfsinformatie mis. De behoefte aan completere gegevensanalysetools voor het analyseren van big data neemt toe.

Data science maakt gebruik van predictive analytics, prescriptive analytics en machine learning om bedrijven te voorzien van bruikbare inzichten.

  • Prescriptive analytics (een relatief nieuw gebied) geven advies door de effecten van toekomstige beslissingen te kwantificeren en advies te geven over mogelijke uitkomsten voordat een beslissing wordt genomen. Prescriptive analytics geven antwoord op de vraag "wat moeten we doen?".
  • Predictive analytics maakt gebruik van statistische analyse en voorspellingen om bedrijven bruikbare inzichten te verschaffen in toekomstige resultaten. Predictive analytics geeft een antwoord op de vraag "wat zou er kunnen gebeuren?".
  • Machine learning is het instrument dat door datawetenschappers wordt gebruikt om prescriptieve en predictieve analyses te automatiseren om patronen en gedragingen te identificeren. Machine learning-modellen worden opgesplitst in twee subcategorieën: voorspellingen doen en patronen ontdekken.
  • Machine learning voor het doen van voorspellingen identificeert toekomstige trends door middel van gestructureerde gegevens en leren onder toezicht.
  • Bij machinaal leren voor de ontdekking van patronen worden verborgen patronen (ongestructureerde gegevens) in een dataset geïdentificeerd voordat zinvolle voorspellingen worden gedaan (bij gebrek aan labels of groepen is dit leren zonder toezicht).

Data science levenscyclus

De data science-levenscyclus bestaat uit vijf kernprocessen, elk met een eigen taak op het gebied van gegevensverwerking:

  • Vastleggen - het verzamelen van ruwe gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit alle relevante bronnen 
    • Gegevensverwerving
    • Gegevensinvoer
    • Signaalontvangst
    • Gegevens extractie
  • Handhaven - de ruwe gegevens worden samengevoegd en in een consistent formaat beschikbaar gesteld voor analyse-, machine-leer- of deep-learningmodellen. Deze stap omvat het opschonen van gegevens, het verwijderen van duplicaten en het herformatteren van gegevens.
    • Gegevensopslag
    • Opschonen van gegevens
    • Data Staging
    • Gegevensverwerking
    • Gegevensarchitectuur
  • Proces - datawetenschappers onderzoeken de voorbereide gegevens op patronen, bandbreedtes en vertekeningen om te bepalen in hoeverre zij in staat zijn gegevens te analyseren. 
    • Datamining
    • Clustering/Klassering
    • Gegevensmodellering
    • Samenvatten van gegevens
  • Analyseren - Dit is waar gegevensanalyse plaatsvindt. Data scientists passen statistische analyse, predictive analytics, regressie, machine learning en deep learning algoritmes toe om zinvolle inzichten uit de verzamelde big data te halen.
    • Verkennend/bevestigend
    • Voorspellende analyse
    • Regressie
    • Tekst Mining
    • Kwalitatieve analyse
  • Communiceer - de data scientist presenteert zijn bevindingen op een duidelijke en gestructureerde manier, meestal in de vorm van grafieken, diagrammen en rapporten. De datavisualisaties maken het voor besluitvormers gemakkelijker om de impact van big data op hun bedrijf te begrijpen.
    • Gegevensrapportage
    • Gegevens Visualisatie
    • Business Intelligence
    • Besluitvorming

Data science instrumenten

Een datawetenschapper is verantwoordelijk voor datamining, het manipuleren, verwerken en het doen van voorspellingen op basis van gesuperviseerde en ongesuperviseerde gegevens. Om dit te doen, hebben data scientists verschillende programmeertalen en statistische tools nodig.

Dit is de top 16 van de populairste bronnen voor datawetenschap onder datawetenschappers:

  • D3.js
    • D3.js is een JavaScript-bibliotheek voor het maken van aangepaste datavisualisaties in een webbrowser. Het kan worden gebruikt om interactieve, geanimeerde, geannoteerde, en kwantitatieve data visualisaties te maken.
  • SAS
    • SAS is een instrument voor gegevensbeheer, geavanceerde analyse, business intelligence, voorspellende analyse, enzovoort.
  • Apache Spark
    • Een verwerkingshulpmiddel dat wordt gebruikt voor big data-workloads, waarmee snel gegevensreeksen van elke omvang kunnen worden geanalyseerd.
  • IBM SPSS
    • IBM SPSS is ontworpen om complexe statistische gegevens te analyseren.
  • BigML
    • Een schaalbaar platform voor machinaal leren.
  • Keras
    • Een open source deep learning API-programmeerinterface, waarmee datawetenschappers gemakkelijker gebruik kunnen maken van het TensorFlow machine learning platform.
  • Matlab
    • Verantwoordelijk voor het analyseren van gegevens, en het ontwerpen van systemen en producten.
  • PyTorch
    • Verantwoordelijk voor het trainen van deep learning-modellen op basis van neurale netwerken.
  • Julia
    • Een programmeertaal die wordt gebruikt voor machinaal leren en diverse datawetenschapstoepassingen.
  • Ggplot2
    • Ggplot2 is een datavisualisatiegereedschap voor de statistische programmeertaal R.
  • Tableau
    • Tableau is een ander hulpmiddel voor de visualisatie van bedrijfsinformatiegegevens.
  • Jupyter
    • Een webapplicatie die data scientists, data engineers en wiskundigen aanmoedigt om samen te werken aan het maken, bewerken en delen van code.
  • Matplotlib
    • Een bibliotheek voor het maken van visualisaties van gegevens in analytische toepassingen voor de programmeertaal Python.
  • NumPy
    • Biedt een reeks wiskundige en logische functies en ondersteunt lineaire algebra, het genereren van willekeurige getallen en andere bewerkingen.
  • Panda's
    • Platform gebruikt voor gegevensanalyse en -manipulatie.
  • Python 
    • Een van de meest populaire programmeertalen (top 5 volgens de DevSkiller IT vaardigheden rapport 2022), gemaakt om websites en software te bouwen, taken te automatiseren en gegevens te analyseren.

Vereisten voor data science

De volgende kernvaardigheden zijn nodig om uit te blinken in het data science veld:

  • Statistische en wiskundige vaardigheden
  • Vaardigheden in coderen en programmeren
  • vaardigheden als bedrijfsanalist
  • Vaardigheden in het visualiseren van gegevens
  • Vaardigheden op het gebied van gegevensanalyse

Maar dit is niet alles. Een bekwame datawetenschapper moet ook in staat zijn om bevindingen duidelijk en samenhangend te presenteren aan besluitvormers. Uitstekende storytelling en communicatie zijn essentieel om je te onderscheiden van andere data scientists.

Wil je weten hoeveel een data scientist verdient? Bekijk dan onze data scientist salaris info

Gegevenswetenschap versus andere disciplines

In dit artikel is besproken wat data science is, wat de levenscyclus ervan is en welke vaardigheden nodig zijn om in dit beroep uit te blinken. Laten we nu eens kijken hoe data science zich verhoudt tot andere disciplines.

Gegevenswetenschap versus gegevensanalyse

Het belangrijkste verschil tussen data science en data analytics is de manier waarop de ruwe gegevens worden gebruikt.

Data-analisten onderzoeken grote datasets om trends te identificeren, grafieken te ontwikkelen en visuele presentaties te maken. Ter vergelijking: datawetenschappers zijn verantwoordelijk voor datavisualisatie, het ontwerp ervan en het opzetten van nieuwe processen voor datamodellering en -productie. Data-analisten richten zich over het algemeen op historische gegevens, terwijl datawetenschappers naar gestructureerde en ongestructureerde gegevens kijken.

Gegevensanalisten moeten hun kennis van intermediaire statistieken aantonen en blijk geven van probleemoplossend vermogen.

Gegevenswetenschap vs. machinaal leren

Data science richt zich op het extraheren van betekenis uit gegevensverzamelingen, en machine learning richt zich op de gereedschappen en technieken voor het bouwen van modellen die in staat zijn zelf te leren door middel van gegevens.

Een data scientist creëert de methodologie van het onderzoek en de theorie achter algoritmen die een machine learning engineer gebruikt om modellen te bouwen.

Gegevenswetenschap versus kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie (AI) is een nichegebied van de datawetenschap, een bredere discipline. Kunstmatige intelligentie is een verzameling van complexe computeralgoritmen die de menselijke intelligentie nabootsen.

Het verschil tussen data science en artificiële intelligentie is dat data science bestaat uit pre-processing analyse, voorspelling en visualisatie. AI daarentegen is het voorspellende model dat in staat is gebeurtenissen te voorzien.

Gegevenswetenschap versus gegevens-engineering

Het belangrijkste verschil tussen data science en data engineering is dat data engineers verantwoordelijk zijn voor het bouwen en onderhouden van systemen en structuren die gegevens opslaan, extraheren en organiseren.

Data scientists analyseren die gegevens vervolgens om trends te voorspellen en waardevolle bedrijfsinzichten te leveren.

Kijk eens naar deze 15 in-demand tech rollen

Vraag naar data scientists

In 2021 was Data Science de snelst groeiende IT-vaardigheid, met een 295% groei in populariteit... Ter vergelijking, Python kwam op de tweede plaats, met een 154% groei in belangstelling. Voor mensen in de industrie is dit geen verrassing, gezien hoe data-gedreven bedrijven worden.

DevSkiller Top IT Skills Report Grafiek - vraag naar datawetenschappers

Data science is doorgedrongen tot zowat elke sector, van banksoftware en het opsporen van frauduleuze transacties tot beeldherkenning en aanbevelingssystemen.

De groeiende vraag naar bekwame datawetenschappers blijkt ook uit de toename van rekruteringstaken voor datawetenschap. Volgens de Top IT-vaardigheden Rapport 2022, data science recruitment taken zagen een 158.83% toename op ons technische screening platform, TalentScore. Alleen om te worden opgevolgd door Scala en Blockchain, die een 261.11% en 216.67% groei in taken zag.

DevSkiller is echter niet het enige bedrijf dat deze groei waarneemt. In zijn laatste rapport meldt IBM een 39% groei in de vraag naar data scientists en data engineers. In het IBM-rapport wordt erkend dat de behoefte aan data scientists, -analisten en -engineers weliswaar toeneemt, maar dat deze functies tot de moeilijkst te vervullen behoren. De implicaties hiervan baren HR-specialisten en recruiters die verantwoordelijk zijn voor het identificeren van de juiste kandidaten grote zorgen.

Hoe beoordeelt u data science professionals voor aanwerving?

Naarmate de vraag naar gegevensverwerking en -analyse toeneemt, neemt natuurlijk ook de behoefte aan datawetenschappers toe. Maar om de beschikbare business intelligence-tools optimaal te benutten, moeten bedrijven ervaren data scientists in dienst nemen.

Datawetenschap is een praktijkgerichte rol, dus recruiters en HR-specialisten moeten de praktische vaardigheden van datawetenschappers beoordelen, evenals hun vermogen om te werken aan voorbeelden uit het echte leven. Dergelijke beoordelingen geven een reëel inzicht in de manier waarop datawetenschappers een echt werkprobleem benaderen en hun vermogen om het op te lossen.

Het vinden en beoordelen van de vaardigheden van data scientists kan overweldigend zijn, vooral voor degenen die geen data scientists of data engineers zijn.

Vrees niet, want DevSkiller begrijpt dit en heeft de RealLifeTesting™ methodologie. De RealLifeTesting-methodologie houdt in dat de vaardigheden van data scientists worden geëvalueerd op basis van tests met werkvoorbeelden die zijn gericht op codering. Als potentiële werkgever kunt u evalueren hoe elke kandidaat uitdagingen uit het echte leven benadert en of hij/zij in staat is deze op te lossen.

Denk eraan, in data science is de theorie belangrijk, maar de topkandidaten zijn diegenen met praktische vaardigheden.

Wilt u meer weten? Download het GRATIS DevSkiller Ebook,

De belangrijkste rollen van een moderne datagestuurde organisatie

Foto door Myriam Jessier op Unsplash

Post delen

Meer informatie over het inhuren van tech

Abonneer u op onze Learning Hub en ontvang nuttige inzichten rechtstreeks in uw inbox.

Verifieer en ontwikkel coderingsvaardigheden naadloos.

Zie DevSkiller producten in actie.

Beveiligingscertificeringen & naleving. Wij zorgen ervoor dat uw gegevens veilig en beveiligd zijn.

DevSkiller logo TalentBoost logo TalentScore logo