Shapecaret-double-leftcaret-double-rightcaret-downcaret-leftcaret-right-circlecaret-rightShapeclosedropdownexpand morefacebookLogolinkedinlogo-footerlogo-marklogo-mobilemailplaysearchtwitteryoutube
Menu Sluiten
article

Datawetenschapper: de meest sexy baan in IT

De Harvard Business Review noemde data science al “de meest sexy baan van de 21e eeuw”. In het begin van 2018 opende TMC op het hoofdkantoor in Eindhoven een nieuwe data science cel. Ongeveer twintig Employeneurs hebben zich er inmiddels bij aangesloten. We vroegen het hoofd van de data science cel Bram Thelen en data science Employeneur Ignacio Vazquez er meer over te vertellen.

De enorme innovatiepotentie van Data Science

‘Data is één van de drijvende krachten achter innovatie,’ zegt Bram Thelen, hoofd van de data science cel bij TMC. ‘Bedrijven hebben veel interesse in concepten als AI, Big Data en smart manufacturing. Het zijn nieuwe vakdisciplines met enorm veel innovatiepotentie en ze spelen een grote rol in het vormgeven van onze toekomst.’ Thelen zegt dat veel bedrijven staan de trappelen om vaardigheden en kennis te ontwikkelen om hun datastromen slim te analyseren, maar vaak weten ze niet waar te beginnen. ‘Onze data science Employeneurs helpen die bedrijven om echt met die interesse aan de slag te gaan.’ 

Eén van die Employeneurs is Ignacio Vazquez. De in Mexico geboren ingenieur maakt al vanaf de oprichting deel uit van de data science cel. Hij deed zijn eerste data science project bij DAF, waar hij samenwerkte met een groep gespecialiseerde ingenieurs die het toekomstige ontwerp van vrachtwagens onderzochten. Ignacio’s taak was het vinden en combineren van data om de beste ontwerpscenario’s te voorspellen. ‘Bij grote bedrijven is de data verspreid over tal van afdelingen,’ vertelt Ignacio. ‘Ik moest verkoopinformatie van de marketing afdeling integreren met data uit de productontwikkeling over de technologische specificaties van de vrachtwagens.’

'Ze spelen een grote rol in het vormgeven van onze toekomst.’

Door die data in een grafiek te visualiseren gaf Ignacio de ingenieursgroep de mogelijkheid om voor iedere technologische keuze het bijbehorende toekomstscenario op te roepen. ‘Mijn grafiek was iets waar de ingenieurs mee konden spelen. Door de verkoopdata of technologie parameters in de grafiek aan te passen, konden ze de resultaten grafisch voor zich zien. De taak van een datawetenschapper is om manieren te bedenken waarmee stakeholders de beste inzichten uit de beschikbare data kunnen halen.’

De data science cel bij TMC hielp Ignacio met de transitie van een puur mechatronisch ingenieur naar een volwaarde data science specialist. De aanwezigheid van andere Employeneurs die eveneens hun eerste stappen zetten op het pad van data science, was daarbij een grote hulp, zegt Ignacio. ‘Als je een compleet nieuw vakgebied als data science in gaat, ben je vaak nog onzeker of je wel slim genoeg bent om alle problemen te begrijpen. Toen ik met de andere Employeneurs sprak, besefte ik me dat iedereen die zorgen heeft. Het gaf me vertrouwen dat ik niet de enige was die met die vragen worstelde.’

Een datawetenschapper worden of inhuren

In samenwerking met KIVI organiseerde en hostte Ignacio onlangs een pizzasessie bij TMC, waarbij twee experts hun praktische werkervaring als datawetenschappers presenteerden voor een groep van high-tech ingenieurs en managers. De reacties waren enthousiast, maar Ignacio waarschuwt ook tegen al te hoge verwachtingen over data science. ‘Mijn collega vertelde over haar ervaring als datawetenschapper bij een scale-up bedrijf. De scale-up dacht dat ze direct allerlei voorspellende datamodellen zou gaan genereren en dat de verkoop meteen omhoog zou schieten. Maar zo makkelijk is het niet. Eerst heb je de juiste data-infrastructuur nodig, zoals een heleboel softwarecode en manieren om data efficiënt te transporteren. Van een zakelijke vraag naar een datagestuurd antwoord duurt veel langer als je die infrastructuur nog niet hebt.’

Wanneer zou een bedrijf een datawetenschapper moeten inhuren? Volgens Ignacio op het moment dat het bedrijf veel data genereert én goede zakelijke vragen heeft die met die data beantwoord kunnen worden. ‘Als je met data gaat spelen zonder dat je weet wat je wilt vinden, dan komt er ook niets uit. Maar als de dingen die een bedrijf wil leren ook met data beantwoord kunnen worden, dan kan een datawetenschapper van grote waarde zijn.’

'Je moet up-to-date willen blijven. Wat vandaag nieuw is, is de volgende maand alweer oud.’

Om datawetenschapper te worden zijn een behoorlijk aantal vaardigheden nodig. Je moet kunnen programmeren, statistiek begrijpen en genoeg domeinkennis hebben over het vakgebied waar je aan de slag gaat. Bovendien moet je goed en helder kunnen communiceren met verschillende afdelingen om de juiste data te krijgen en je datamodellen te kunnen uitleggen aan de stakeholders waar je mee werkt. 

Volgens Bram Thelen is nieuwsgierigheid de belangrijkste kwaliteit die een datawetenschapper nodig heeft. ‘Je moet verrassende ideeën en concepten uit kunnen denken om dingen aan elkaar te koppelen. En niet per se alles zelf willen uitzoeken, maar open staan voor wat andere mensen doen en hoe je dat nog kunt verbeteren. Het vakgebied is ook enorm in ontwikkeling, dus je moet up-to-date willen blijven. Wat vandaag nieuw is, is de volgende maand alweer oud.’

Wat is je volgende stap? We kunnen je daarbij helpen