Data scientist: het ‘meest sexy beroep van deze eeuw’
Big Data is hot in deze tijd. Iedereen heeft het erover of is er mee bezig. Het is nog te vroeg om vast te stellen in hoeverre Big Data de wereld zal veranderen. Maar de eerste tekenen wijzen er wel op dat deze daadwerkelijk aan het veranderen is. De data scientist is diegene binnen organisaties die de verandering tot stand moet brengen.
Data scientist is een relatief nieuwe functie die aanspreekt, zowel bij studenten als bij opdrachtgevers. Harvard Business Review kwalificeerde het beroep als ‘het meest sexy beroep van deze eeuw’ en dat was natuurlijk niet voor niets.
Verdiep je hier direct verder in het vakgebied
↪ Wordt elke BI consultant een Data Scientist?
↪ De 7 belangrijkste BI & Big Data trends in 2019
↪ De data scientist: deze superheld bestaat niet
↪ De ethiek van Big Data: verleiding en angst
↪ GDPR: 11 zaken die je moet weten als Data Scientist
↪ Hoe Big Data de wereld van innovatie verandert
↪ 6 redenen om geen data lake aan te leggen
Data scientists zijn schapen met 5 poten
De data scientist is het moderne schaap met vijf poten. Hij combineert de functie van hacker, analist, communicator en ‘trusted advisor’. Daarnaast moet dit schaap ook de business kunnen begrijpen en complexe problemen kunnen beantwoorden met eenvoudige oplossingen.
Wat zijn belangrijke zaken om op te letten bij een data scientist?
- Welke vaardigheden moet een big data scientist bezitten?
- Welke stappen moet je zetten om een data scientist te vinden?
- Hoe houd je ze ‘verbonden’ met jouw organisatie?
- Welke ontwikkelingen spelen er in het datascience vakgebied?
- Welke werkzaamheden en verantwoordelijkheden behoren precies tot dit profiel? En hoe implementeer je die in je bestaande organisatie?
Antwoorden zijn niet eenvoudig te geven op deze vragen, maar hieronder geven we wel een eerste aanzet.
Welke vaardigheden bezit een goede Big Data scientist?
- Een gedegen universitaire opleiding met als studierichting wiskunde, econometrie of statistiek. Met deze skills kan je op de juiste manier performance management inzetten.
- Technische analysevaardigheden, zoals goed om kunnen gaan met statistiek en econometrie. Daarnaast is de data scientist expert in pakketten als SAS Visual Analytics, Tableau, Power BI en Watson analytics. Tot slot: kennis en ervaring met R is belangrijk.
- Technische computer skills. Hij moet goed om kunnen gaan met verschillende talen en tools. Hij moet ook in staat zijn hiermee snel resultaten te bereiken.
- Een ‘onderzoekende geest’ hebben en buiten de bestaande kaders kunnen en durven te denken.
- Een gedegen kennis hebben van de business en weten welke problemen belangrijk zijn om op te lossen.
- Een goede communicator zijn en technische zaken aan niet-technische mensen, zoals marketingmensen, kunnen overbrengen.
Dit zijn skills die moeilijk in één persoon te verenigen zijn. En als je dit schaap met 5 poten al vindt, dan is het nog maar de vraag hoe je die lang genoeg verbonden kunt houden aan je organisatie.
Wat zijn belangrijke trends voor deze functie?
Ontwikkelingen gaan razendsnel, zowel op technisch gebied (BI software) als op business niveau. Steeds meer organisaties bepalen met Big Data Science het verschil. De belangrijkste trends in dit vakgebied zijn:
- Vrije vogels: data scientist moet je vrijlaten om te zoeken in Big Data naar oplossingen voor business problemen die spelen in een bepaalde markt.
- Eigen tools first: laat de data scientist gebruik maken van eigen tools waar ze handig mee om kunnen gaan. Er zijn namelijk zoveel verschillende software tools voor de verschillende uitdagingen die er zijn dat het onmogelijk is om standaarden te definiëren. Laat staan dat je deze kunt afdwingen. En de groei is er ook nog lang niet uit, dus laat de keuze vrij.
- Storage is key: zorg voor voldoende snelle opslag die grote hoeveelheden data kan verwerken. De cloud is hiervoor de aangewezen oplossing en ‘in memory dataverwerking’ kom steeds meer in zwang. Nadeel hiervan is dat steeds meer data ‘buiten de deur’ komen te staan.
- Druk neemt toe: vooral startups moeten steeds sneller, met data, kunnen aantonen of ze levensvatbaar zijn. Dit legt grote druk op de data scientist om zeer snel de benodigde data te leveren die ook nog eens beschikbaar en correct moet zijn.
- Oververhitting arbeidsmarkt: de vraag naar data scientists loopt niet gelijk met het aantal dat de arbeidsmarkt betreedt. Organisaties lopen daardoor het gevaar niet mee te kunnen komen. Het lukt ze niet om een data scientist aan zich te binden.
- Van individu naar team: het is erg moeilijk om het schaap met de vijf poten, die ene data scientist, te vinden. Om die reden zie je steeds vaker dat er teams ontstaan, die gezamenlijk die functie invullen.
Dit zijn bij lange na niet alle trends. Er zijn veel ontwikkelingen gaande op het gebied van softwareontwikkeling. Steeds meer Business Intelligence leveranciers integreren Big Data onderdelen in hun software. Ze proberen hiermee het proces van de data scientist te automatiseren en te vereenvoudigen.
Wil je een data scientist inhuren of werven?
Data scientist zijn schaars en moeilijk te vinden. De Passionned Group is al meer dan 10 jaar werkzaam in dit werkveld. Hierdoor hebben we een groot netwerk kunnen opbouwen. Het is voor ons dus wel mogelijk om het schaap met de vijf poten te vinden of anders een team met de vereiste competenties samen te stellen. Ben je op zoek naar een data scientist, neem dan gerust contact met ons op. Samen gaan we met jou op zoek naar de juiste kandidaat voor jouw organisatie.
De voordelen van een data scientist via Passionned Group?
Data scientists opereren veelal in een omgeving die meer traditioneel is ingericht voor het oplossen van Business Intelligence vraagstukken. We zien dan ook vaak een groot gat ontstaan tussen beide werelden. Daardoor blijken goed bedoelde initiatieven uiteindelijk niet succesvol te zijn. Een goede roadmap gaat je helpen om deze afstand te verkleinen.
Met al onze ervaring en de tools die de data scientist automatisch meeneemt kun je een groot aantal valkuilen voorkomen. De kans op succes kun je hierdoor aanzienlijk vergroten. Passionned Group is volledig onafhankelijk en dus niet gebonden aan enige leverancier. Dit maakt onze positie in de markt uniek.
Hoe kun je jezelf ontwikkelen tot een (nog betere) data scientist?
Even een cursus volgen en dan aan de slag als ervaren data scientist is natuurlijk niet mogelijk. Een goede data scientist onderzoekt veel, bouwt ervaring op en leert elke dag in de praktijk. Dit leer je niet even in een cursus, maar een gedegen Data Science opleiding helpt wel om een goede start te maken.
De data analist van 15 jaar terug is niet de data scientist van nu. Er is een andere set aan vaardigheden nodig. Het gaat al lang niet meer om het maken van de juiste analyse. Het gaat erom dat je data inzet om business problemen in ‘het hier en nu’ op te lossen.
✓ Download hier de brochure Data Science-opleiding
Passionned Academy
De Passionned Academy biedt onder meer een 10-daagse opleiding ‘Master of Data Science’. Hierin krijg je een overview van het volledige vakgebied en ga je op essentiële onderdelen de diepte in. Ook bieden we opleidingen aan op het gebied van ‘soft-skills’. Wil je hier meer over weten? Vraag dan nu onze brochure aan.
Vacatures Big Data scientists
Passionned Group is voor haar klanten en projecten vaak op zoek naar data scientists. Wil je jouw horizon verbreden, nieuwe ervaringen opdoen of ‘gewoon eens ergens ander kijken’, neem dan eens contact met ons op. We nodigen je graag uit voor een oriënterend gesprek.
Data science: de wereld van veel data
Data science is al lang niet meer weg te denken uit ons dagelijks bestaan. Veel organisaties zijn er mee bezig en zetten data science in om het verschil te maken. Heel snel verovert Big Data en de analyse hierop de wereld. Denk bijvoorbeeld aan smartphones die objecten in foto’s herkennen of data analyses waarmee je veel beter ziektes op kan sporen. Maar denk ook aan organisaties als Netflix. Ze maken alleen nog maar films en series op basis van Big Data van hun gebruikers.
Degene die dit allemaal voor elkaar (moet) krijgen zijn de data scientists. Dit zijn niet de personen van 15 jaar terug die statistisch juiste rapportages afleverden. Het is de data scientist van nu die zelfstandig met een ‘vrije geest’ oplossingen zoekt voor echte business problemen. Ze maken daarbij gebruik van allerlei gestructureerde gegevens en zeer complexe databronnen. Dit is echter alleen mogelijk als je een goede architectuur hebt staan.
Tekort aan gekwalificeerde data scientists
De technologie en het kunnen ontsluiten van databronnen gaat zo snel, dat er een schrijnend tekort is aan goed gekwalificeerde data scientists. Het beroep is zeer aantrekkelijk. Veel (jonge) mensen gaan nu dit vakgebied bestuderen. Maar het zal nog enige tijd duren voor de enorme schaarste weg is.
Tot die tijd is er veel werk te verzetten. Dat verzetten van het werk begint niet met de vraag: “waar halen we de juiste mensen vandaan?” Het begint juist met de vraag: “wat gaan de data scientists in jouw organisatie doen en vooral wat kunnen ze toevoegen?”
Wat is het belang van je eigen datakwaliteit?
Kun je deze vraag nog niet goed beantwoorden dan is het advies: ga eerst met andere zaken aan de slag. Business intelligence en datagedreven werken moeten op een zeer goed niveau zijn willen data scientists vaste grond onder hun voeten hebben.
We zien maar al te vaak dat organisaties zich vol op Big Data storten, zonder dat ze zich voldoende bekommeren om hun eigen data(kwaliteit) en besturing. Aan beide moet je werken als je jouw organisatie succesvol de datagedreven eeuw in wil loodsen.
Heb je interesse of wil je meer weten?
Wil je meer weten over het werk van de data scientist of wil je ervaringen met ons delen? Wij komen graag met je in contact. Maak nu vrijblijvend een afspraak met ons.
