De functie van Data Scientist

Data scientists spelen een steeds belangrijkere rol in bedrijven over de hele wereld. Ze maken gebruik van een reeks technieken en toepassingen om hun werkgevers te voorzien van cruciale informatie over klanten, kooppatronen, productbekendheid en wegen naar de markt. De gegevens die ze verzamelen kunnen het bedrijfsbeleid beïnvloeden, zowel nu als vele jaren in de toekomst.

Verantwoordelijkheden - Wat doet een data scientist?

Taken die onder de bevoegdheid van een data scientist vallen, zijn:  

• het onderzoek doen naar organisaties en bedrijfssectoren om processen en systemen te verbeteren;
• het verzamelen van gegevens die de werkgever ten goede komen en communiceren welke delen van de gegevens belangrijk zijn;
• het filteren van ongewenste informatie met behulp van technieken voor het opschonen van gegevens;
• het ontwikkelen van algoritmen om te helpen bij het zoeken naar gegevens en het stroomlijnen van toekomstige zoekopdrachten; 
• het ordenen en doorgeven van informatie aan het hogere management, inclusief het benadrukken van patronen van relevante informatie;
• het presenteren van conclusies en aanbevelen van acties, zowel aan het hogere management als mogelijk aan betrokken afdelingen.

Over welke kwaliteiten moet een succesvolle data scientist beschikken?

De functie van data scientist is zeer technisch en vereist vaak een goede academische basis in combinatie met uitgebreide ervaring in een bepaald vakgebied. Data scientists hebben een natuurlijke intellectuele nieuwsgierigheid en een voorliefde voor het oplossen van problemen. Een sterk zakelijk inzicht is een voordeel, evenals het vermogen om zowel alleen als in teamverband te werken.

Doeltreffende communicatievaardigheden zijn ook belangrijk, vooral wanneer informatie begrijpelijk moet worden gemaakt voor mensen met een minder technisch inzicht in processen en systemen. Ervaring in deze functie is altijd nuttig, zeker als de kandidaat een goed inzicht heeft in een specifieke bedrijfssector. Kennis van het bedrijfsleven, met name van het internationale bedrijfsleven, is een groot voordeel voor een kandidaat.

Opleiding en competenties - Hoe word je data scientist?

Kwalificaties zijn vaak een must. De meeste data scientists in het bedrijfsleven hebben op zijn minst een masterdiploma en velen zijn ook gepromoveerd. Er zijn verschillende vakspecialisaties waar potentiële werkgevers naar op zoek zijn, waaronder informatica, wiskunde, natuur- en sociale wetenschappen, statistiek, engineering, operationeel onderzoek, machinelearning en data science.

Potentiële werkgevers kunnen verschillende technische eisen stellen. Enkele van de meest gevraagde zijn een gedegen kennis van R-programmering, Python-codering, Hadoop-platform, Apache Spark SQL/noSQL-databases en ETL-processen. Het gebruik van datavisualisatiesoftware zoals Tableau, Power BI, Looker, D3 en Jupyter Notebooks om die informatie te communiceren en te interpreteren kan van essentieel belang zijn.

Doorgroeimogelijkheden - Wat is de toekomst van een data scientist?

Nieuwkomers in deze functie komen vaak rechtstreeks van universiteiten of vanuit stages en leerwerkprojecten. Ervaren data scientists kunnen hun vaardigheden en kennis ook gemakkelijk overdragen van sector naar sector, waardoor ze de kans krijgen om gaandeweg een lonende carrière op te bouwen.

Er is een breed scala aan sectoren waarin data scientists kunnen werken, zoals de financiële sector, gezondheidszorg, detailhandel, IT, governance, e-commerce, engineering, maritieme sector, luchtvaart, logistiek en nog veel meer. Een data scientist kan doorgroeien naar functies als senior data scientist en specialisaties als kunstmatige intelligentie, machinelearning, ongestructureerde data en datavisualisatie.

Salaris - Hoeveel verdient een data scientist?

Salarisniveaus voor data scientists worden vaak bepaald aan de hand van de waarde die ze toevoegen aan het bedrijf. Seniorfuncties zijn financieel zeer lonend en bieden meestal indrukwekkende secundaire arbeidsvoorwaarden.