Een van de meest dynamische relaties die we in de loop der jaren hebben zien evolueren is de interactie van de bevolking met de wereld van big data. Programma's als Apache Spark en Hadoop maken de weg vrij voor data gedreven besluitvorming voor financiële en zakelijke giganten. Deep learning en datamining leken ooit alleen waardevol voor datawetenschappers.
De voorspellende kracht van gegevens heeft echter een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we zelfs alledaagse, dagelijkse taken uitvoeren. Van de algoritmen die betrokken zijn bij onze YouTube suggestiebalk tot de datavisualisaties die ongestructureerde gegevens omzetten in verteerbare informatie over de economie. De hoeveelheden gegevens die we elke dag gebruiken en creëren, zijn onmetelijk groot en maken inmiddels integraal deel uit van ons leven.
Het werk van data-analisten is in de jaren 2010 veel democratischer geworden. Dit komt mede dankzij de minicomputers die de meerderheid van de bevolking in hun zak meedraagt. Veel overheden over de hele wereld zijn zich bewust geworden van het belang van gebruikersgegevens.
China, waar de gegevens van zijn burgers al jaren gebruikt worden voor overheidsdiensten, heeft een nieuwe wet bekendgemaakt. Deze eist dat wie in China een abonnement voor mobiele telefonie wil afsluiten, verplicht is een gezichtsscan te laten uitvoeren.
De dagen dat ruwe gegevens alleen werden gebruikt voor bedrijfsinformatie zijn voorbij. Gegevens zullen een nog algemenere rol gaan spelen in alle aspecten van het leven.
Ben je geïnteresseerd bent in het leren over predictive analytics omdat je carrière wilt maken in geavanceerde analyse? Wil je gewoon een beter geïnformeerd, data creërend individu worden? Er zijn veel manieren om te beginnen met een duik in de wereld van big data analytics. Deze blog leid je door de belangrijkste takken van data-analyse en waar je meer over het onderwerp te weten kunt komen.
Verschil Data Analyse en Data Science
Overweeg je nieuwe vaardigheden op het gebied van bedrijfsanalyse, gegevensbeheer en gegevensvisualisatie te leren? De beste manier om je reis in de wereld van de gegevensanalyse te beginnen is inzicht in de oorsprong van het vakgebied en de verschillende specialisaties.
Het aspect van gegevensanalyse dat de meeste mensen bij hun eerste blik op het onderwerp ontgaat, is het verschil tussen gegevensanalyse en gegevenswetenschap. Hoewel beide vakgebieden zich richten op het omzetten van ongestructureerde, complexe gegevens in waardevolle informatie, zijn er veel belangrijke verschillen tussen de twee vakgebieden.
Gegevensanalyse
Een data-analist heeft een achtergrond in de mathematische statistiek. Hij/zij kan vaak afkomstig zijn uit de vakgebieden mathematische statistiek, bedrijfskunde, biologie en meer. De kernvaardigheden in dit beroep zijn gegevensverwerking, het leren van modellen en het creëren van voorspellende modellen op basis van een verscheidenheid aan gegevensbronnen. De meest voorkomende technische vaardigheden die je onder de knie moet hebben, betreffen over het algemeen werk in Excel.
Gegevenswetenschap
Van een data wetenschapper daarentegen wordt verwacht dat hij een achtergrond heeft in computerwetenschappen, samen met andere relevante statistische gebieden. Ze kunnen een specialisatie hebben in verschillende onderwerpen, zoals machine learning, kunstmatige intelligentie, software ontwikkeling en meer. Dit type beroep vereist vaak kennis van veel verschillende programmeertalen, zoals R-programmering.
Een baan in de data wetenschap kan erg lijken op een baan in data-analyse, aangezien veel werkgevers zich nog steeds niet erg bewust zijn van de subtiele verschillen tussen de twee vakgebieden. Dit is zeker waar, want er is veel kruisbestuiving tussen de twee. Iets waar je je bewust van moet zijn als je op zoek gaat naar programma's en professionele ervaringen in het veld.
Een ander groot verschil tussen de twee onderwerpen is het feit dat de geschiedenis van data-analyse eeuwen teruggaat, terwijl data wetenschap mogelijk is geworden dankzij de technologische innovaties van de 21e eeuw.
In beide vakgebieden gaat het om het onderzoeken van grote hoeveelheden gegevens om waardevolle patronen te vinden. Als je dus van gegevens houdt, moet je je opties binnen beide brede disciplines verkennen.
Waar Kun je Online Data Analyse Leren?
Op zoek naar een Data Wrangling Boot Camp of basis- of statistiek cursus, maar heb je niet de ruimte in je budget voor iets duurs? Een van de beste plaatsen om te beginnen met het leren van algoritmen of de grondbeginselen van verkennende gegevensanalyse zijn online cursussen.
De eerste stap om een online cursus data-analyse of data-wetenschap te volgen, is te bepalen welke analyse- of data-wetenschappelijke vaardigheden je wilt leren of verbeteren. Hoewel dit in het begin overweldigend kan zijn, is het gemakkelijker als je begint met het identificeren van de gebieden waarin je het meest geïnteresseerd bent.
Als je bijvoorbeeld geïnteresseerd bent in het bedrijfsleven, kunt je je analytische vaardigheden verbeteren door zakelijke problemen op te lossen met gegevens uit een online cursus. De volgende stap die je moet nemen is te begrijpen wat je favoriete leerstijl is. Omdat er een eindeloos aantal bronnen voor gegevensanalyse online is, kun je kiezen uit:
- Blogs;
- Online cursussen;
- Tekstboeken;
- Video-lessen;
- Privélessen.
Het is ook belangrijk om te begrijpen dat er veel verschillende dataproducten op de markt zijn voor statistici. Je hebt ze echter niet allemaal nodig of te leren. Het gaat om software en programma's zoals Hadoop, R, Python, Julia, SPSS, Stata en meer.
Als je geïnteresseerd bent in het leren van een specifieke programmeertaal met toepassingen in de statistiek, zijn er online tal van handleidingen en cursussen die je kunt volgen. Een goed voorbeeld is de cursus Python 3 van Code Academy, die je een inleiding geeft tot de basissyntaxis en -functies. In tegenstelling tot Code Academy heeft Google een Python cursus die je gratis kunt volgen.
Bepaal wat je wilt bereiken aan het einde van de cursus, of dat nu weten hoe je alle datatypes analyseert of gewoon meer ervaring opdoen voor je Capstone cursus. Als je meer wilt weten over het online leren van statistiek, bekijk dan onderstaand overzicht voor een uitputtende lijst van organisaties, bedrijven en personen die cursussen data-analyse aanbieden.
Data Analyse Studeren aan de Universiteit
Voor degenen die geïnteresseerd zijn in een carrière in data wetenschap of een baan in data analyse, kan het behalen van een Bachelor of Master of Science als statisticus een prachtig ding zijn om na te streven. Of je nu geïnteresseerd bent in een certificering training, een niet-technische graad, data-engineering of meer, er zijn veel verschillende paden waaruit je kunt kiezen.
Voordat je naar specifieke programma's kijkt, moet je weten wat voor soort leerstijl je zou willen. Je kunt alles kiezen van leren zonder begeleiding in online cursussen of een online master tot een intensieve master met nieuwe gegevens en een Capstone project.
Als je het type persoon bent dat baat heeft bij de leertechnieken die komen kijken bij een traditionele vierjarige bacheloropleiding of een eenjarige masteropleiding, dan heeft Nederland een aantal van 's werelds beste universiteiten voor statistiek.
Er zijn drie ranking systemen die wereldwijd universiteiten classificeren:
- Shanghai Ranking;
- Times Higher Education World University Rankings;
- QS World University Rankings.
Aan de hand van deze ranglijsten kun je een duidelijker beeld krijgen van het soort universiteiten waar statistische programma's worden gegeven en waar ze het bekendst om staan. Bij elk van de drie rankings kun je zoeken naar de beste universiteiten op onderwerp, hoewel slechts twee een vakgebied specifiek voor statistiek hebben.
Deze ranglijsten geven de universiteiten allemaal een score met behulp van verschillende indicatoren en wegingssystemen. Hoewel deze ranglijsten niet algemeen worden begrepen, zijn ze alleen bedoeld als vooronderzoek.
Zorg ervoor dat je onderzoek doet naar elke opleiding die deze universiteiten aanbieden. Vergelijk ze met programma's die worden aangeboden door andere universiteiten die misschien niet in deze 'rankings' voorkomen.
Enkele van de meest voorkomende programma's die je zult vinden met betrekking tot statistiek zijn:
- Econometrie;
- Biostatistiek;
- Epidemiologie;
- Engineering;
- Geostatistiek;
- Demografie;
- Kunstmatige intelligentie.
Deze velden en onderwerpen geven je een idee van de mogelijke programma's die je zult vinden in Nederland met betrekking tot de statistiek. Als je meer wilt leren over de statistiek in Nederland, kun je ons artikel daarover lezen. Als je al onderzoek hebt gedaan naar een bepaalde universiteit en programma, aarzel dan niet om je nu aan te melden!
De Beste Manieren en Middelen om Data Analyse te Leren
Van Google Cloud en bootcamps in programmeervaardigheden tot advies over NoSQL databases, het internet staat vol met hulp voor statistici. Of je nu problemen hebt met je unsupervised data cleaning of een bijzonder moeilijke dataset moet analyseren, hier zijn enkele van de beste bronnen voor analisten:
- Leer wat data wetenschap en statistiek is met het boek An Introduction to Statistical Learning;
- Probeer de tien weekse Stanford cursus over Machine Learning met R;
- Krijg bijlessen in R met R bloggers.
Vond je dit artikel leuk? Laat een beoordeling achter!
Laden...
