Wat is Data Science?

De letterlijke vertaling van Data Science is data wetenschap. Je kunt je dan ook voorstellen dat het bij dit vakgebied gaat om het verzamelen, analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden data.

Een bezoek aan de dokter, het online kopen van een nieuwe broek of het boeken van een vakantie. Zonder paranoïde te worden: praktisch alles wat jij op een dag doet, levert een enorme hoeveelheid aan data op. En niet alleen jouw acties; ook de gedragingen van alle andere wereldbewoners leveren een schat aan gegevens op. Data die goed te gebruiken is voor het oplossen van uiteenlopende vraagstukken, bijvoorbeeld in de gezondheidszorg. Hoe dat werkt? Betreed de wereld van Data Science.

Data Science is een krachtige mix van statistiek, wiskunde, computerwetenschappen en kennis van de branche. Als alle data verzameld is, komen de data scientists in actie met technieken zoals datamining, machine learning en visualisatie.

Klinkt ingewikkeld en het is dan ook niet vreemd als je nu denkt: dit is echt een te ver van mijn bed show. Toch is dat maar een deel van de waarheid. Natuurlijk moet je weten hoe je grote datasets kunt maken en interpreteren, maar in de huidige wereld hoef je dit alles echt niet meer zelf te kunnen. Je moet alleen weten hoe je slim omgaat met alle rekenkracht die je in je computer vindt. En laten wij je daar nu net een handje bij kunnen helpen.

Waar gebruik je Data Science voor?

Voor we je meer vertellen over enkele tools die onmisbaar zijn voor elke data scientist, is het goed om te weten waar je de data allemaal voor kunt gebruiken. Het ligt voor de hand dat het vakgebied in opmars is in de wetenschap, maar dat is lang niet de enige plek.

Wat dacht je bijvoorbeeld van de gezondheidszorg waar data ingezet wordt om medische gegevens te analyseren om zo ziektes sneller en beter te diagnosticeren? Of denk aan de transportsector waar historische data over verkeerspatronen gebruikt kunnen worden om een zo efficiënt mogelijke route te plannen. Maar ook in de sales is data wetenschap tegenwoordig onmisbaar. Want hoe handig is het dat je op basis van eerder consumentengedrag gepersonaliseerde aanbiedingen kunt creëren om zo onderaan de streep meer te verkopen? Best handig lijkt ons zo.

Zelf aan de slag met Data Science

Wie echt meer uit zijn data wil halen, maakt gebruik van slimme programma’s. Denk bijvoorbeeld aan Python. Deze veelzijdige programmeertaal is geschikt voor beginners en meer ervaren programmeurs. Het fijne aan Python vinden wij dat de taal vrij goed te begrijpen is. De code lijkt bijna op het Engels, waardoor het makkelijk is om de taal te leren.

• Data Science met python

Maar waarom is Python nu dé taal voor data science? Dit komt vooral door de uitgebreide bibliotheken, zoals NumPy, Matplotlib, Seaborn en Pandas. Deze bibliotheken zijn ideaal om bijvoorbeeld data te visualiseren, berekeningen te maken of data te filteren en groeperen. Python is een vrij toegankelijke taal, maar je moet natuurlijk wel eerst leren programmeren in Python.

• Data Science met Excel

Ben je nog niet thuis in de wereld van Python en wil je wel de eerste stappen zetten op het gebied van data science? Dan kun je ook overwegen om Excel te gebruiken. Hoewel dit absoluut niet de meest geavanceerde tool is voor het analyseren van data, wordt Excel hier toch regelmatig voor gebruikt. Zo kun je bijvoorbeeld honderden rijen aan data eenvoudig interpreteren door een draaitabel in Excel te maken. Maar als je echt precies wilt weten hoe Excel je kan helpen bij het analyseren van data, is het goed om de basis van het rekenprogramma te snappen. Je leest er alles over in de blog: hoe werkt Excel?

Meer leren over Data Science?

Dat Data Science een interessant vakgebied is, is je na het lezen van deze blog vast niet ontgaan. Smaakt Data Science naar meer en wil je hier zelf ook mee aan de slag? Dat kan! Volg bijvoorbeeld een data science opleiding of een python cursus. Zo krijg je straks ook voorspellende gaven, natuurlijk volledig gebaseerd op data.