– Je keynote was echt inspirerend! Ik wil graag weten, wat moet ik doen om datascientist te worden?
– Bedankt! Het is een boeiend veld, maar je moet bereid zijn om te leren en door te zetten. Heb je al ervaring met programmeren of statistiek?
– Ik heb wat basiskennis van Python en ik ben goed in wiskunde. Is dat genoeg?
– Dat is een goed begin. Het fundament van data science ligt in wiskunde en programmeren. Maar je moet ook leren hoe je data analyseert en interpreteert.
– Hoe kan ik dat het beste aanpakken?
– Begin met online cursussen om de basisprincipes te begrijpen en werk aan projecten om praktische ervaring op te doen. En onderschat nooit de waarde van doorzettingsvermogen en nieuwsgierigheid!
– En hoe zit het met al die geavanceerde tools en algoritmen?
– Focus eerst op de basis. Als je eenmaal een sterke fundering hebt, kun je complexere gebieden zoals machine learning of deep learning verkennen.
– Dank je! Ik ga aan de slag met jouw advies!
– Succes! Onthoud, elke data scientist begon ooit waar jij nu staat. Blijf leren en groeien!
De wereld van data science is fascinerend. De groeiende interesse in datagerelateerde jobs weerspiegelt de uitgebreide kansen die beschikbaar zijn. Er is helaas wel ook heel veel opportunisme. Het starten van een carrière in AI en het leren van data science vereisen vastberadenheid en een grondige aanpak. Het is van essentieel belang om bewust te zijn van de mogelijke valkuilen en te erkennen dat expertise in AI meer inhoudt dan ChatGPT gebruiken. In “AI, De Hype Voorbij!” bied ik een realistisch perspectief op het veld. Ik onderstreep het belang van een gedegen basis in data science. Bovendien geef ik praktische adviezen om veelvoorkomende fouten te vermijden.
Moet ik wiskundige zijn?
Is het nodig om wiskunde gestudeerd te hebben om datascientist te worden? Data science en wiskunde zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Het overslaan van de wiskundige fundamenten kan leiden tot een wankel begrip van complexe algoritmen en AI-projecten. Een solide basis in wiskunde stelt je in staat om de theorie achter de algoritmen die je implementeert te begrijpen. Dat is cruciaal is voor het oplossen van complexe problemen. In de praktijk zag ik bij meerdere projecten dat een diep wiskundig inzicht de sleutel was tot succes.
Bijvoorbeeld, in een project waar we een geavanceerd aanbevelingssysteem voor een e-commerce platform ontwikkelden. Zonder grondige kennis van lineaire algebra en probabiliteit had dit nooit een succesvolle ROI opgeleverd. Zonder deze wiskundige basis zou het onmogelijk zijn geweest om de complexe algoritmen te implementeren en te finetunen die nodig waren om accurate en persoonlijke aanbevelingen aan de gebruikers te bieden. Het was zeker mogelijk om het eenvoudiger te doen maar de conversie zou veel lager liggen.
Kan ik het met een “online” cursus leren?
Het leren van data science via een “online” cursus kan zowel voordelig als uitdagend zijn. Terwijl het internet bol staat van kwalitatieve cursussen, is het belangrijk om niet verlamd te raken door de overvloed aan keuzes.
Hoe kies je een cursus?
Kies een cursus die niet alleen past bij je professionele doelen, maar ook bij je persoonlijke interesse – dit is cruciaal voor het behouden van motivatie doorheen de uitdagingen van het leerproces. Denk aan een cursus die projecten biedt gerelateerd aan jouw passies, zoals een cursus in machine learning toegepast op muziek als je van muziek houdt. Het succes van online leren hangt sterk af van zelfdiscipline en doorzettingsvermogen. Bloed, zweet, en tranen zijn vaak onderdeel van het proces, maar de voldoening en het succes dat volgt, maken het allemaal de moeite waard. Denk in ieder geval niet dat je na een coursera- of udemy-cursus een volwaardig datascientist bent.
Praktijk is essentieel
Blijf zeker niet eindeloos tutorials doorlopen zonder deze in de praktijk. Het is essentieel om de opgedane kennis actief toe te passen in hands-on projecten en real-world problemen. Het ontwikkelen van vaardigheden door middel van concrete projecten is cruciaal, en het helpt om de kloof tussen theoretische kennis en praktische vaardigheid te overbruggen. Dit actieve leerproces is de sleutel om uit de ’tutorial hell’ te komen en een bekwame beoefenaar in data science te worden.
Machine learning of Deep Learning
Het starten met machine learning of deep learning vereist een methodische benadering. Hoewel deep learning een fascinerend en krachtig aspect van AI is, is het cruciaal om eerst de basisprincipes van machine learning grondig te begrijpen. Dit fundament omvat het beheersen van data-voorbereiding, begrijpen van algoritmen en het verkrijgen van inzicht in modelvalidatie. Zonder deze basis kan het uitdagend zijn om de complexiteit en de nuances van deep learning modellen te begrijpen. Het is aan te raden om te beginnen met eenvoudigere modellen en concepten, deze grondig te beheersen en vervolgens geleidelijk over te gaan naar de geavanceerde technieken van deep learning. Dit proces helpt om een stevige en brede basis te leggen, waardoor je beter voorbereid bent op de complexiteiten en uitdagingen die deep learning met zich mee kan brengen.
Een datascientist doet alles en veel in een Notebook, maar …
Het gebruik van Jupyter Notebooks en Colab is onmiskenbaar handig voor data science, maar het is belangrijk te beseffen dat de overgang van een prototype naar een productieomgeving een meer uitgebreide engineeringaanpak vereist. Naast de voordelen, kampen Notebooks met beperkingen zoals versiebeheer en testbaarheid. In een productieomgeving is het essentieel om robuuste, schaalbare en onderhoudbare code te hebben. Dit vereist vaak het gebruik van extra tools en best practices zoals versiebeheersystemen, continuous integration en deployment pipelines, en monitoring- en loggingtools om een naadloze data science workflow te garanderen. Een software engineer met datascience kennis of een wiskundige met doorgedreven software engineering skills is een wondermooie combinatie in mijn wereld.
Tijdens één van mijn consultancy opdrachten ervoeren we de noodzaak van schaalbaarheid toen we als CTO bij een bankverzekeraar aan de slag gingen. Met meer dan vijftig datawetenschappers werkten we aan indrukwekkende projecten, maar we stonden voor de uitdaging om honderden Jupyter-notebooks operationeel te krijgen in een professionele back-end of zelfs in een mainframe-omgeving. Deze ervaring onderstreept dat het essentieel is om verder te kijken dan de initiële successen in notebooks en de integratie en schaalbaarheid te overwegen als cruciale factoren in AI-toepassingen.
Hoe word je datascientist?
Het is hopelijk duidelijk dat jobs als “data scientist” veel gevraagd zijn maar ze zijn ook veeleisend in kennis. Dat wil echter niet zeggen dat je met kleine stapjes al beel kan bereiken. Met een solide basis en een doordachte aanpak kun je al doende resultaat boeken en nieuwe horizonten ontdekken. Onthoud dat elke stap, elke fout, en elk succes bijdraagt aan jouw groei als data scientist. Sta jezelf toe om te experimenteren. Door te leren en te innoveren kom je er wel. In de wereld van data science is de enige constante verandering.
Wil je op zoek gaan om voor jouw organisatie een datascientist te vinden? Ik help je graag verder. In dit blogartikel heb ik bewust geen overzicht voorzien van mogelijke opleidingen in België omdat deze momenteel komen en gaan zoals paddestoelen. Deze 2 zoekopdrachten helpen je al aardig op weg:
Zelf voorzien we in het najaar samenwerkingen voor 2 bootcamps om je de basis in datascience en vooral de toepasbaarheid binnen jouw organisatie mee te geven. Wens je daar alvast meer info over stuur me dan een mailtje: jackie@happy2change.be