Wie inzicht uit data wil krijgen zal ongetwijfeld van data science gehoord hebben. Data scientists zijn bedreven in statistiek en kunnen tevens programmeren (in bijv. Python) en dit inzetten in een specifieke organisatiecontext. Zo ontstaan inzichten die tot voor kort niet voor mogelijk gehouden werden.
In dit blog lees je hoe je nu al dagelijks in aanraking komt met het werk van data scientists. We starten met een introductie in wat data science is.
Wat is data science?
Data science is een vakgebied waarin diverse vakgebieden worden gecombineerd zoals onderstaande afbeelding weergeeft.
- Als data scientist heb je kennis van wiskunde en statistiek. Dit is vooral handig als je met voorspellende modellen (machine learning) wilt gaan werken. Met deze veelvuldig toegepaste techniek kun je op basis van wat er in het verleden is gebeurd waardevolle voorspellingen voor de toekomst doen op basis van nieuwe data.
- Je hebt kennis van computer science en weet om te gaan met programmeertalen als SQL en Python. Met deze programmeertalen verbind je met databronnen en doe je bewerkingen op de vergaarde data. Programmeertalen bieden bovendien de mogelijkheid om repetitieve taken en analyses te automatiseren. Veelal is Python een vaardigheid die bijgeleerd moet worden.
- Data scientists kennen de business. Alleen als je de juiste vragen weet het stellen binnen een bedrijfscontext kun je tot waardevolle inzichten komen. Het is vervolgens ook nog zaak om de verkregen inzichten over te kunnen brengen op anderen binnen de organisatie.
4 momenten waarop je in aanraking komt met Python en data science algoritmes
Tegenwoordig wordt data science in alle sectoren toegepast. Het is duidelijk dat organisaties die hierin vooroplopen de concurrentiestrijd aan het winnen zijn. We zullen met enkele voorbeelden van de website van Data Science Partners laten zien hoe data science nu al vervlochten zit in jouw dagelijks leven:
- Misschien heb je een webshop en ben je je ervan bewust dat mensen online prijzen vergelijken zodat zij de beste deal hebben. Je kunt natuurlijk handmatig de prijzen van concurrenten bijhouden en daarop inspelen, maar je kunt ook een Python algoritme dit werk voor je laten doen. Webshops die voorlopen die passen hun prijzen dynamisch aan op wat de concurrentie doet om omzet slim te maximaliseren.
- Misschien lees je wel een de krant en ben je wel eens overgestapt van aanbieder. Als organisatie die kranten uitbrengt kun je met een data science model voorspellen welke abonnees wanneer een grotere kans hebben om op te zeggen. Door hier vroegtijdig signalen over te krijgen van een machine learning model heb je als krant de mogelijkheid pro-actief in te spelen op de voorspelde “churn”. Het is misschien dus niet toevallig dat jouw leverancier jouw belt als je overweegt om over te stappen.
- Misschien heb je aandelen en handel je op de beurs omdat je het leuk vindt. Dan ben je niet de enige, echter, er zijn veel meer Python algoritmes dan mensen die op de beurs handelen. Een ruime meerderheid van al het handelsvolume loopt via geautomatiseerde algoritmes.
- Misschien winkel je steeds vaker online en heb je wel eens een vraag aan een webshop. Meer dan eens popt er dan ‘toevallig’ een chatvenster open waar je een vraag kunt stellen aan een medewerker. En steeds vaker is deze medewerker geen écht persoon maar een stukje software. Ook dit is een geavanceerde data science toepassing.
De toepassing van data science wordt steeds belangrijker en is niet te stoppen. In welke sector je ook zit, organisaties die eerder overstappen op datagedreven werken en hier ervaring mee opdoen zullen op termijn de concurrentie ver achter zich laten.
