Een geweldige datawetenschapper combineert deskundige kennis van verschillende onderling verbonden academische disciplines om internationale ondernemingen te helpen agile beslissingen te nemen voor verbeterde bedrijfsprestaties. Datawetenschappers gebruiken statistiek, wiskunde, datamining en informatica om datasets te analyseren op waarneembare trends en patronen. Ze zijn ook experts in methoden voor gegevensverzameling en -opslag. De Bureau of Labor Statistics had voorspeld dat als een van de "top 10 snelstgroeiende beroepen in de VS", het gebied van Data Science tussen 36 en 2021 met 2031% zal groeien.

data Science, als een wetenschappelijke discipline, evolueert voortdurend, dus het hebben van een "can-do"-houding is waarschijnlijk de meest gewaardeerde vaardigheid die een aspirant-datawetenschapper kan bezitten. Naarmate nieuwere en betere datatechnologieën en -hulpmiddelen blijven verschijnen, zal het leren en beheersen ervan een constante uitdaging blijven. Afgezien van de technische kernvaardigheden, die later in dit artikel worden belicht, zal een datawetenschapper ook veel semi-zachte en zachte vaardigheden moeten ontwikkelen om te slagen.

Data Science omvat het gebruik van zeer wiskundige of statistische methoden om dagelijkse zakelijke problemen op te lossen. Statistiek vormt de kern van Data Science-verkenningen, dus een gedegen kennis van statistische theorieën, samen met praktische ervaring in programmeertalen zoals Python en R, en een diepe interesse in machine learning (ML) en diep leren (DL) zal een geweldige datawetenschapper onderscheiden van zijn concurrenten. 

De laatste voorliefde van een datawetenschapper is een levenslange passie voor data en datatechnologieën. De succesvolle datawetenschapper zal doorgaan met het ontwikkelen van nieuwere en betere datatechnologievaardigheden en deze toepassen wanneer zich kansen voordoen. 

Hoewel deze technische kwalificaties van cruciaal belang zijn voor een datawetenschapper om te slagen in zijn werk, zijn ze zeker niet uitputtend. De datawetenschapper die in de zakenwereld werkt, zal een extra passie moeten ontwikkelen: het begrijpen van bedrijfsdomeinen. De rijzende sterren in dit beroep zullen niet alleen enorme hoeveelheden gegevens manipuleren met behulp van complexe statistische en visualisatietechnieken, maar ook blijk geven van een gezond beoordelingsvermogen bij het nemen van op gegevens gebaseerde zakelijke beslissingen. 

Shashi Upadhyay, GM/VP van Google, ooit verwezen naar datawetenschappers zijn “eenhoorns” met verschillende vaardigheden die doorgaans niet in één persoon worden gevonden. Dat blijkt uit recent onderzoek 90% van de datawetenschappers houder zijn van een masterdiploma of Ph.D.

Van alle aspirant-datawetenschappers in 2023 wordt verwacht dat ze drie verschillende kwalificaties aantonen:

• Technische vaardigheden zoals wiskunde, statistiek, programmeren, dataruzie, datavisualisatie en machine learning-vaardigheden 
• Semi-zachte vaardigheden zoals project management en zakelijke vaardigheden 
• Een set van soft skills of persoonlijkheidskenmerken zoals veel nieuwsgierigheid, goede communicatieve vaardigheden, teamvaardigheden, ethische hacker-spirit en can-do-houding

In 2023 wordt van een geweldige datawetenschapper verwacht dat hij deels wiskundige, deels statisticus, deels programmeur, deels database-expert, deels ML-expert, deels bedrijfsexpert en deels verhalenverteller is. Klinkt stoer?

De rol van datawetenschapper in 2023: een snel overzicht

Zoals eerder vermeld, gebruiken datawetenschappers hun gecombineerde kennis van wiskunde, statistiek, datamining en informatica om zakelijke problemen met data op te lossen. Deze rol combineert dus veel belangrijke vaardigheden en laat een open uitdaging om gelijke tred te houden met de steeds evoluerende datatechnologieën en -tools. 

Op de werkplek moeten datawetenschappers vaak blijk geven van superieure probleemoplossende vaardigheden en onmiddellijk corrigerende maatregelen nemen om fouten in een leermodel op te lossen. Van een datawetenschapper wordt ook verwacht dat hij zijn computerprogramma's kan lezen en debuggen, aangezien een enkele fout grote verschillen in het data-analyseproject kan veroorzaken. 

Iedereen die geïnteresseerd is om het veld te betreden, kan de volgende links bekijken die academische Data Science-programma's in de VS beschrijven:

Bovendien hier is een handig artikel over binnenkomen en overleven op het gebied van Data Science.

Essentiële vaardigheden voor een geweldige datawetenschapper in 2023

Hier zijn de kern technische vaardigheden of kennis dat wordt in 2023 van een data scientist verwacht:

• Statistische technieken zoals maximale waarschijnlijkheid, verdelingen, schatting, logistische regressie, clustering en lineaire regressie
• Sterke fundamenten in wiskunde en programmeertalen zoals Python, Java en R

• Kennis van big data, Hadoop, Oracle of SAP HANA
• Kennis van data visualisatie tools zoals Tableau, Qlikview, Plotly of Sisense
• Kennis van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) en het vermogen om deze toe te passen op Data Science-praktijken

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden om data-analyse uit te voeren en inzichten te extraheren voor het doen van voorspellingen en aanbevelingen
• Een scherp inzicht in zakelijke vraagstukken
• Mogelijkheid om maak uitstekende beelden en verhalen om data-inzichten te communiceren en resultaten over te brengen aan de eindgebruikers.

 Mathias Golombek van Exasol legt uit waarom storytelling belangrijk is in een carrière in datawetenschap.

Ten slotte zal de datawetenschapper moeten werken met professionele collega's, multifunctionele teams en bedrijfsmanagers, dus goede interpersoonlijke en communicatieve vaardigheden zullen een datawetenschapper vooruit helpen. 

Gewenste eigenschappen van een datawetenschapper in 2023

Hier is een lijst van gedragskenmerken verwacht in een carrière datawetenschapper in 2023:

• Nieuwsgierig van aard met verkennend vermogen
• Zeer ethisch
• Geeft niet snel op totdat een probleem is opgelost
• Geïnteresseerd in het opdoen van zakelijke kennis
• Hacker-geest
• Mix van creativiteit en technische vaardigheden
• Soft skills zoals communicatie, levenslang leren, teamplay en ethische hackvaardigheden

Hoewel enige praktische ervaring en een theoretisch begrip van verschillende concepten in Data Science belangrijk zijn om individueel succes te behalen, moeten alle datawetenschappers

Houd er rekening mee dat soft skills ook belangrijk zijn om hoger op de bedrijfsladder te komen.

Afsluiten 

Zoek bij het plannen van uw volgende aanwervingsbeslissing in Data Science naar kandidaten die blijk geven van een gezonde mix van data-intuïtie, statistische redeneervaardigheden, hackergeest en creativiteit naast meer technische vaardigheden. Een op vaardigheden gebaseerd technisch interview zal je laten weten of een kandidaat een sterke achtergrond heeft op het gebied van datawetenschap en big data-analyse, maar geautomatiseerde tools kunnen wiskundige en statistische talenten maskeren - of het ontbreken daarvan. Met grondige kennis van AI en ML zou elke datawetenschapper moeilijke problemen met betrekking tot prognoses of het stellen van toekomstige doelen kunnen aanpakken en oplossen.  

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.Klik Hier
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/what-makes-a-great-data-scientist/