Wat is data eigenlijk? Data wordt gedefinieerd als informatie die wordt verzameld en geanalyseerd om te helpen bij het nemen van beslissingen. Hoewel data tegenwoordig vaak worden geassocieerd met de visualisatie van data, zoals om grafieken en infographics, is het belangrijk om de historische evolutie van data te begrijpen.

In 3200 v.Chr., toen in Mesopotamië het schrift voor het eerst werd ontwikkeld, legden schriftgeleerden data uit het dagelijks leven vast - zoals belasting- en oogstdata - om hun boekhoud- en landbouwsystemen te verbeteren.

Naarmate zowel de natuurwetenschappen als de wiskunde zich verder ontwikkelden, in combinatie met de introductie van betere technologie, veranderde de mathematische statistiek in iets krachtigers: datawetenschap

Datawetenschap combineert traditionele statistiek en computerwetenschap om grote hoeveelheden data te analyseren en nieuwe manieren te vinden om dit te doen.

Terwijl data-analisten gebruik maakt van wiskundige kennis uit een cursus statistiek om data te modelleren, functioneert datawetenschap vooral als een discipline die wordt gebruikt om informatie te extraheren en nieuwe inzichten te trekken uit grote hoeveelheden data. Enkele van de basisvaardigheden die je moet verwerven om datawetenschap te leren zijn:

  • Calculus I & II
  • Lineaire algebra
  • Waarschijnlijkheidstheorie
  • Statistiek
  • Computerwetenschappen

Er zijn een aantal online bronnen die je op weg kunnen helpen met het leren of verfijnen van deze fundamentele vaardigheden. Sites zoals Superprof bieden een grote verscheidenheid aan docenten die zowel online als fysiek lessen kunnen geven in statistische wiskunde en datagedreven informatica.

Lees over statistische basismethoden en -concepten.

Een kantoor met scherm
Onderzoek doen betekent lange, eenzame nachten werk | Bron: Pexels
De beste leraren Statistiek beschikbaar
Marie
Marie
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Arthur
Arthur
20€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Yuri
Yuri
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Amir hosein
Amir hosein
17€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Jana
5
5 (2 reviews)
Jana
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Cédric
Cédric
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Sarah
5
5 (2 reviews)
Sarah
18€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Charlotte
Charlotte
18€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Marie
Marie
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Arthur
Arthur
20€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Yuri
Yuri
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Amir hosein
Amir hosein
17€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Jana
5
5 (2 reviews)
Jana
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Cédric
Cédric
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Sarah
5
5 (2 reviews)
Sarah
18€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Charlotte
Charlotte
18€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Let's go

Wat zijn Big Data en Big Data Analisten?

Het definiëren van datawetenschap is onmogelijk zonder eerst te definiëren wat big data is. De eerste doorbraak in big data gaat terug tot de Tweede Wereldoorlog met de groep computers die bekend staat als Colossus.

Het innovatieve raamwerk werd in 1943-1945 gebruikt door Britse cryptografen om codes te ontcijferen die door het naziregime werden gebruikt. Hoewel de term big data pas ongeveer 50 jaar later werd bedacht door John Mashey van Silicon Graphics, worden big data - en de grote datasets die kenmerkend zijn voor big data - nog steeds op dezelfde manier gebruikt. Dit betekent dat computerprogramma's en geavanceerde algoritmen worden toegepast om extreem grote hoeveelheden data te analyseren en zo waardevolle patronen en trends te ontdekken.

Vandaag kan de analyse van big data worden uitgevoerd door verwerkingssoftware en wordt ze uitgevoerd door particulieren, overheden en bedrijven. Hadoop, dat in 2005 werd uitgebracht, was de eerste gratis, open-source software die bedrijven en detailhandelaars konden gebruiken om grote hoeveelheden data op te slaan en betere zoekresultaten aan hun klanten te leveren.

Enkele van de populairste bedrijven op het internet gebruiken Hadoop, waaronder Facebook, Twitter, Amazon en Linkedin. Hoewel Hadoop algemeen wordt gezien als een revolutionair product op het gebied van big data en bedrijfsanalyse, zijn er nu een aantal verschillende programma's beschikbaar, zoals Spark, die even krachtig zijn.

De gangbare definitie van big data is te vinden in Doug Laney's definitie uit 2001, die nu bekend staat als de drie "V's:"

  • Volume: het idee dat bedrijven en overheden grote hoeveelheden data verzamelen uit een veelheid van bronnen, waaronder sociale media en zakelijke transacties
  • Verscheidenheid: het idee dat data in verschillende vormen worden geleverd, waaronder tekst, audio en e-mails
  • Snelheid (in het Engels “velocity”, vandaar de 3 V-s): het idee dat data met een grote snelheid moet binnenstromen en efficiënt en snel moeten worden verwerkt

Nieuwe technologie moet worden gebruikt om alle drie de V's effectief toe te passen, en besluitvorming, die het uiteindelijke resultaat is van de verwerking van big data, is evenzo belangrijk.

Persoon doet onderzoek
Als je het eenmaal snapt, wil je niet meer stoppen! | Bron: Pexels

Wat Doet een Datawetenschapper?

Aan het begin van dit decennium werd datawetenschap door de Harvard Business Review uitgeroepen tot de "meest sexy baan van de 21e eeuw". Deze uitspraak werd niet alleen aangespoord door de toenemende rol van big data in bedrijfsstructuren en overheden, maar ook door feiten. Twee van Linkedin's 2018 Top 5 opkomende banen bevatten dataspecialisaties. De vraag is, wat doen datawetenschapper eigenlijk?

In 1962 schreef Jon W. Turkey "The Future of Data Analysis," waarin hij zich begint af te vragen of zijn centrale functie in zijn vakgebied van statistici aan het verschuiven was naar wat hij data-analyse noemde.

Hoewel er veel definities bestaan van wat datawetenschappers precies doen, zijn er een paar sleutelrollen die ze vervullen, waaronder:

  • Verzamelen, opschonen en transformeren van vaak ongestructureerde, grote hoeveelheden data
  • gebruik maken van computerprogrammeertalen om dit te doen (meestal SAS, SPSS, Python, R)
  • Het vinden van patronen in en het modelleren van de big data van ondernemingen en overheden om de winst te vergroten of strategieën te verbeteren
  • Het uitvinden van betere manieren om met big data om te gaan
  • Automatiseren van deze processen

Het laatste punt is een belangrijk aspect van datawetenschap. Terwijl veel bedrijven datawetenschappers inhuren om winstgevende manieren te ontdekken om hun grote opslagplaatsen van klantdata om te zetten in betere bedrijfspraktijken, kijken andere sectoren naar datawetenschappers om bij wijze van spreken de toekomst aan te sturen. De vaardigheden die het meest worden gekoppeld aan deze drang naar automatisering zijn machine learning en deep learning.

Je kunt vandaag nog beginnen met het volgen van een cursus datawetenschap.

Persoon doet onderzoek
Visualiseer je data! | Bron: Pexels

Wat zijn Machine Learning en Deep Learning?

Ooit werd kunstmatige intelligentie, of AI, gezien als verre toekomstmuziek, maar nu wordt ze dagelijks gebruikt - van digitale assistenten tot gezichtsherkenningsfuncties voor foto's. Hoewel velen geneigd zijn te denken dat de grenzen van AI zich alleen uitstrekken tot de informatica, gaan de mogelijkheden in realiteit veel verder. Twee belangrijke voorbeelden hiervan zijn machine learning en deep learning.

Een van de eerste pogingen om machinaal leren te definiëren werd gedaan door een man genaamd Alan Turing. In 1950 trachtte Turing in zijn baanbrekende paper "Computing Machinery and Intelligence" te ontdekken of machines daadwerkelijk konden "denken".

Een jaar na de publicatie van dit analytische artikel introduceerden Marvin Minsky en Dean Edmonds de eerste computergestuurde simulatie die het menselijk brein nabootste - ook wel bekend als een kunstmatig neuraal netwerk. Sindsdien is machine learning uitgegroeid tot een definitie die inhoudt dat computers in staat zijn informatie te ontvangen en zelf van die data te leren, waarbij ze nauwkeuriger worden naarmate ze meer blijven "leren".

Terwijl machine learning algemeen wordt beschouwd als een onderdeel van AI, wordt deep learning weer gezien als een onderdeel van machine learning. Als we de automatisering een stap verder brengen, is het doel van deep learning dat machines objecten en concepten kunnen herkennen zonder daarvoor geprogrammeerd te zijn.

Een beroemd voorbeeld van zowel machine als deep learning heeft betrekking op katten. Terwijl machines kunnen worden getraind om via algoritmen een kat te herkennen via machine learning, suggereert deep learning dat door een massale hoeveelheid afbeeldingen van katten bloot te stellen aan een machine, deze uiteindelijk uit zichzelf zal leren een kat te herkennen.

Met andere woorden, in het ene geval worden data gemanipuleerd zodat machines uitkomsten kunnen voorspellen, en in het andere geval worden enorme hoeveelheden data ingevoerd zodat machines uitkomsten kunnen voorspellen. Onnodig te zeggen dat beide processen stappen zijn in de richting van voorspellende analyse.

Ontdek hier de online cursus statistiek.

Een paar grafieken
Ook dit onderzoek betreft statistiek | Bron: Pexels

Hoe Word je een Data Scientist?

Of je nu gewoon meer wilt leren over het onderwerp of op zoek bent naar het verfijnen van de vaardigheden die je al hebt verworven, er zijn tal van bronnen om mensen te helpen die geïnteresseerd zijn in het worden van datawetenschapper.

Voor degenen die op zoek zijn naar universitaire datawetenschapsprogramma's die het beste bij hen passen, is het belangrijk om twee dingen in gedachten te houden:

  • Is datawetenschap echt iets voor jou?
  • Welke banen voor datawetenschappers zijn er?

Bij het beslissen welk datawetenschapsprogramma geschikt is, is het belangrijk om zorgvuldig de cursussen te vergelijken die in elke fase van het programma worden aangeboden. Terwijl sommige datawetenschapsprogramma's zwaar op wiskunde gebaseerd zijn, en meer leunen op kwantitatieve theoretische toepassingen, zullen andere programma's worden gericht op datagedreven business intelligence.

Iets dat je kan helpen beslissen welk programma zinvol zal zijn, is het kijken naar vacatures in de datawetenschap die je interessant lijken. Als je merkt dat bepaalde vaardigheden steeds terugkomen in de vacatures waarin je geïnteresseerd bent, schrijf ze op en vergelijk ze later met de universitaire programma's die je voorbij ziet komen. Op deze manier krijg je een beter idee van welk programma niet alleen geschikt is, maar het zal je ook helpen bij het vinden van een baan nadat je bent afgestudeerd.

Als je al een professional bent die van baan wil veranderen, is het een belangrijke stap om te beslissen of datawetenschap wel iets voor jou is. Om dit te doen, kan het nuttig zijn om ook naar vacatures te kijken die je interesse wekken en te kijken naar de veelgevraagde vaardigheden.

Als deze vaardigheden klinken als iets wat je zou willen verwerven, als ze niet al overlappen met je huidige beroep, begin dan met het zoeken naar manieren waarop je ze onder de knie kunt krijgen. Enkele veel voorkomende vaardigheden die van datawetenschappers worden gevraagd zijn

  • SQL
  • Python
  • Hadoop
  • Statistieken
  • Analytische vaardigheden
  • Voorbereiding van data

Je kunt hier wat statistische problemen oefenen.

Gelukkig bieden sites als Superprof leraren op deze gebieden en zijn ze snel en gemakkelijk te vinden op de site. Voor meer informatie, datasets en data-analysetools kun je ook kijken bij online bronnen zoals Kaggle en andere websites.

>

Het platform dat privé leraren en leerlingen met elkaar verbindt

1ste les gratis

Vond je dit artikel leuk? Laat een beoordeling achter!

5,00 (1 beoordeling(en))
Laden...

Joep