Er is geen beter moment dan nu om datawetenschapper te worden.

Ondanks recente grootschalige ontslagen bij grote technologiebedrijven, ziet de toekomst er rooskleurig uit voor datamanagers, analisten, databeheerders en consultants. Sterker nog, het aantal banen waarvoor Data Science-vaardigheden nodig zijn, zal naar verwachting toenemen groeien met 27.9% tegen 2026, volgens het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics.

Voortdurende vooruitgang in technologie en big data betekent dat er veel vraag blijft naar carrièremogelijkheden voor datawetenschappers. Voeg de snel evoluerende gebieden van kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en blockchain toe, en de rol van datawetenschappers zal worden uitgebreid met risicobeheer, gegevensbeheer, ethiek, datavisualisatie en meer.

Vaardigheden voor een carrière in datawetenschap

Typische vaardigheden die vereist zijn voor een carrière in Data Science zijn onder meer analytisch en gedetailleerd georiënteerd zijn en lineair denken. Nieuwsgierig en leergierig zijn, terwijl je aansluit bij de wetenschappelijke methode, is ook belangrijk.

Naarmate meer organisaties op data leunen om strategische zakelijke beslissingen te nemen, loyale klanten te behouden en nieuwe klanten te werven, worden datawetenschappers uitgedaagd om hun kennis en ervaring te vergroten. Sommige datawetenschappers kunnen ervoor kiezen specialiseren in een bepaald gebied, zoals bedrijfs- en marktanalyse, AI en machine learning-technologie, of het opschonen van infrastructuur en gegevens.

Kenmerken van buitengewone datawetenschappers

Aangezien bedrijven en organisaties over de hele wereld gegevens nodig hebben die groter en gevarieerder zijn dan ooit tevoren, zullen de meest succesvolle datawetenschappers degenen zijn met kenmerken die buiten de norm vallen. Deze data-experts blinken uit boven de typische linkerhersenhelft-houding (dwz logisch, analytisch en ordelijk denken). Uitzonderlijke datawetenschappers zullen ook het gedrag van de rechterhersenhelft omarmen, dat creatiever, artistieker en fantasierijker is.

Hier zijn vijf kenmerken van buitengewone datawetenschappers:

1. Blauwe luchtdenkers

Met versnelde AI-innovaties, mercurial-mediaplatforms en opkomende hightech is blue sky-denken noodzakelijk om de problemen van vandaag en de onvoorziene uitdagingen van de toekomst op te lossen. Data-experts moeten bijdragen aan productieve brainstormsessies en een inventieve mentaliteit aannemen om hun organisaties te helpen de volatiliteit in de wereldeconomie, politieke onzekerheden en meer aan te pakken. 

2. Geef prioriteit aan toepassing boven onderwijs

Zogenaamde 'book smarts' creëren een sterke kennisbasis voor nieuwe data-experts, maar vaak zijn die lessen rigide en niet van toepassing op de ongestructureerde vragen die worden gesteld in real-world scenario's. Bovendien gaat de evolutie van het veld zo snel dat tools en technieken die op school worden geleerd, achterhaald zijn en op de werkplek in de praktijk worden gebracht. Zelfs computers van een paar jaar geleden worden nu als verouderd beschouwd. Street-smart zijn is misschien beter dan nu boeken-smart zijn. Hoewel een hbo-opleiding altijd belangrijk zal zijn, moeten datawetenschappers ook bereid zijn om af te leren, opnieuw te leren en bij te scholen om onverwachte hindernissen te overwinnen. Data-experts wordt geadviseerd om regelmatig hun certificeringen bij te werken, cursussen te volgen over de nieuwste software en training te krijgen over systeemupgrades.

3. Zet complexiteit om in eenvoud

Datawetenschappers moeten bereid zijn om samen te werken met collega's van verschillende afdelingen die niet bekend zijn met data en de gebruikte technologie. Ze moeten de terminologie en acroniemen uitleggen en de taal vereenvoudigen, zodat teamgenoten de waarde begrijpen van de verstrekte cijfers en informatie. Door het complexe te vereenvoudigen, stellen datawetenschappers teams in staat om meer samen te werken en de doelen van de organisatie te bereiken.  

4. Visuele vertellers

Het gebruik van datavisualisaties helpt leidinggevenden en andere teamleden om duidelijk de waarde van de verstrekte en ondersteunende informatie vast te stellen Gegevensgestuurde beslissingen. Door datasets in een verhaal te organiseren, worden besluitvormers op één lijn gebracht en worden actiestappen gestroomlijnd. Slimme datawetenschappers werken samen met marketing- of ontwerpexperts om datavisualisaties te maken en een boeiend verhaal te schrijven.

5. Neem een ​​adviserende benadering bij het oplossen van problemen

In een zeer competitieve omgeving zijn de dagen voorbij dat datawetenschappers simpelweg bergen data konden leveren en dan wegliepen met de gedachte dat het een goed stuk werk was. Het is waar dat het een monumentale taak is om de gegevens te ordenen, op te schonen en te analyseren en vervolgens een rapport te maken, compleet met spectaculaire visualisatie. Maar nu moeten data-experts ook samenwerken met teamgenoten in de hele organisatie, waarbij ze een adviserende benadering hanteren bij het oplossen van problemen. Datawetenschappers moeten rekening houden met het grotere geheel en de algemene organisatiedoelen. Ze moeten dienen als een troef bij het overwinnen van obstakels, helpen om marktaandeel te winnen, de verkoop te verhogen en meer.

Deze vijf kenmerken onderstrepen de veranderende rol van datascientists. Hoewel de datawetenschappers van vandaag gevraagd kunnen worden om buiten hun comfortzone te gaan, zullen ze door deze kwaliteiten te omarmen tot de buitengewone datawetenschappers behoren die van onschatbare waarde zullen zijn voor hun organisatie.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/five-must-have-characteristics-of-extraordinary-data-scientists/