Als je geïnteresseerd bent in het leren van datawetenschap, zijn er verschillende opleidingen en cursussen beschikbaar die je kunnen helpen om de nodige vaardigheden en kennis op te doen. Datawetenschap richt zich op het extraheren van waardevolle inzichten en kennis uit grote hoeveelheden gegevens. Hier zijn enkele aspecten die vaak aan bod komen in een opleiding datawetenschap:

Statistiek en wiskunde: Je leert statistische concepten en wiskundige principes die de basis vormen van data-analyse. Dit omvat onderwerpen zoals kansrekening, regressieanalyse, kansverdelingen, statistische inferentie en lineaire algebra.

Programmeervaardigheden: Je leert programmeren met talen zoals Python of R, die veel worden gebruikt in de datawetenschap. Je krijgt inzicht in de basisprincipes van programmeren, datastructuren, algoritmen en het gebruik van libraries en frameworks voor gegevensanalyse.

Gegevensverzameling en -opslag: Je leert methoden en technieken voor het verzamelen en opslaan van gegevens. Dit omvat het begrijpen van verschillende soorten gegevensbronnen, het uitvoeren van webscraping, het werken met API's en het opzetten van databases.

Gegevensverwerking en -analyse: Je leert hoe je gegevens kunt opschonen, transformeren en analyseren. Dit omvat het toepassen van technieken zoals datavisualisatie, exploratieve data-analyse, machine learning en diep leren.

Data-interpretatie en -communicatie: Je leert hoe je inzichten uit gegevens kunt halen en deze kunt communiceren op een begrijpelijke en impactvolle manier. Dit omvat het gebruik van datavisualisatie-tools, het maken van rapporten en presentaties, en het vertellen van een verhaal op basis van gegevens.

Om een opleiding datawetenschap te volgen, kun je zoeken naar universiteiten, hogescholen, online platforms of gespecialiseerde datawetenschapsscholen die programma's aanbieden op dit gebied. Er zijn verschillende soorten opleidingen beschikbaar, variërend van bachelor- en masteropleidingen tot bootcamps en online cursussen.

Daarnaast zijn er ook verschillende certificeringen beschikbaar, zoals de Certified Data Scientist van de Data Science Council of America (DASCA) of de IBM Data Science Professional Certificate, die je vaardigheden en kennis in datawetenschap kunnen valideren.

Het volgen van een opleiding datawetenschap biedt je de mogelijkheid om essentiële vaardigheden te ontwikkelen voor het werken met gegevens en het genereren van waardevolle inzichten. Het opent deuren naar carrièremogelijkheden als data-analist, datawetenschapper, machine learning-ingenieur, business intelligence-analist en meer in verschillende sectoren zoals technologie, gezondheidszorg, financiën en marketing.

Wat is datawetenschap? 

Datawetenschap blijft zich ontwikkelen als een van de meest veelbelovende en veelgevraagde loopbaantrajecten voor bekwame professionals. Tegenwoordig begrijpen succesvolle dataprofessionals dat ze verder moeten gaan dan de traditionele vaardigheden van het analyseren van grote hoeveelheden data, datamining en programmeervaardigheden. Om nuttige intelligentie voor hun organisaties te ontdekken, moeten datawetenschappers het volledige spectrum van de datawetenschappelijke levenscyclus beheersen en over een niveau van flexibiliteit en begrip beschikken om het rendement in elke fase van het proces te maximaliseren.

De term 'datawetenschapper' werd pas in 2008 bedacht toen bedrijven zich realiseerden dat er behoefte was aan dataprofessionals die bedreven zijn in het organiseren en analyseren van enorme hoeveelheden data. 1 In een artikel van McKinsey & Company uit 2009 voorspelde Hal Varian, hoofdeconoom van Google en hoogleraar informatiewetenschappen, bedrijfskunde en economie aan UC Berkeley, het belang van aanpassing aan de invloed van technologie en de herconfiguratie van verschillende industrieën.

Effective data scientists are able to identify relevant questions, collect data from a multitude of different data sources, organize the information, translate results into solutions, and communicate their findings in a way that positively affects business decisions. These skills are required in almost all industries, causing skilled data scientists to be increasingly valuable to companies.