Werken als Data Scientist

Functieprofiel van een Data Scientist

Een typisch functieprofiel van een data scientist:

• Iemand met een academische opleiding in de (wiskundige) statistiek, econometrie, AI of gelijkwaardig, gevolgd door een wetenschappelijk promotie en/of meerdere jaren relevante werkervaring op één van die vlakken.
• Sterk in Python, R en Matlab.
• Veel kennis van zelflerende algoritmen op wiskundig niveau en in staat af te wijken van de gestandaardiseerde modellen wanneer de onderzoeksvraag en of de data daarom vraagt.
• Behendig in het schrijven van SQL-query’s
• Kennis van cloud platformen voor dataopslag en verwerking zoals Microsoft Azure.
• Kennis van on premise ETL-software zoals Apache Spark.
• Kennis van ETL-processen en kan met data-engineers communiceren over de implementatie van AI en statistische algoritmen in het ETL-proces.

Verschil Data Scientist en Data Analist

Een data scientist kan eigenlijk alles wat een data analist ook kan, maar dan meer. Een data analist moet behendig zijn op het gebied van statistiek en moet afhankelijk van de functie ook zelf lerende modellen kunnen inzetten. Een data scientist moet daarbij op wiskundig niveau kennis hebben van statistiek, AI en zelflerende algoritmen. Hierdoor kan een data scientist ingewikkeldere vragen oplossen en maatwerk leveren. Dat gaat een stuk verder dan het op operationeel kunnen toepassen van regressie modellen. Vaak verlangt men ook van een data scientist een stukje data engineering op strategisch niveau. Een data scientist denkt ook vaak mee met het organiseren van de data pijplijn zodat de data aan de eisen en wensen van de data scientist voldoet.

Grijs gebied

Er is hier wel een grijs gebied, soms noemt men iemand die zich bezighoudt met wat geavanceerdere statistiek zoals zelflerende algoritmen al een data scientist. En soms noemt men iemand die op zeer fundamenteel niveau bezig is met modelleren een data analist. Soms ligt het zwaartepunt van een functie meer aan de software development kant. Daarom is het voor een werkzoekende belangrijk om goed naar de functieomschrijving te kijken en voor een werkgever niet te gemakkelijk te zijn met alles maar een data analist of een data scientist te noemen.

Welke tools gebruikt een data scientist

Python

Python is nog steeds de populairste programmeertaal binnen data science. Dankzij de eenvoud, flexibiliteit en een rijke set aan libraries zoals pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, en TensorFlow is Python dé standaard voor data-analyse, visualisatie, machine learning en deep learning.

R

R is bij uitstek geschikt voor statistische analyses, datavisualisatie en academisch onderzoek. Dankzij pakketten als ggplot2, dplyr en Shiny wordt het veel gebruikt voor dashboards, rapportages en interactieve webapplicaties.

SQL

SQL (Structured Query Language) blijft onmisbaar voor het beheren en analyseren van relationele databases. Met moderne uitbreidingen zoals window functions en CTE’s wordt SQL ook steeds krachtiger voor complexe data-analyse.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebooks zijn interactieve, open-source tools waarmee je code (met name in Python of R), visualisaties en uitleg in één document kunt combineren. Ideaal voor prototyping, storytelling en samenwerking binnen data science-projecten.

Tableau

Tableau is een toonaangevende BI-tool voor interactieve datavisualisatie. Het maakt het eenvoudig om dashboards te bouwen op basis van grote datasets, en wordt vaak ingezet voor rapportages en besluitvorming op managementniveau.

Power BI

Power BI is een populaire business intelligence-tool van Microsoft waarmee gebruikers eenvoudig dashboards en rapportages kunnen maken op basis van verschillende databronnen. Dankzij de integratie met Excel, Azure en SQL Server is het breed inzetbaar binnen organisaties.

Looker

Looker is een modern BI- en dataplatform van Google Cloud. Het biedt een datamodel-laag (LookML) waarmee consistente en herbruikbare analyses mogelijk zijn. Looker wordt veel gebruikt voor datagedreven productontwikkeling en embedded analytics.

dbt (Data Build Tool)

dbt stelt data teams in staat om data transformation logic te beheren en te testen binnen de data warehouse omgeving. Het werkt op SQL en maakt version control, automatisering en documentatie van transformaties eenvoudig, wat zorgt voor transparantere en betrouwbaardere datamodellen.

Apache Airflow

Apache Airflow is een workflow management platform waarmee data pipelines geautomatiseerd en gepland kunnen worden. Het wordt veel gebruikt om ETL-processen te beheren en zorgt voor herhaalbaarheid en schaalbaarheid van data workflows.

Hadoop

Hadoop wordt minder vaak als standalone tool gebruikt, maar blijft relevant voor batchverwerking en gedistribueerde opslag van big data via HDFS. In moderne data stacks wordt Hadoop vaak gecombineerd met tools als Apache Hive of Spark.

Apache Spark

Apache Spark is een krachtige open-source engine voor grootschalige data-analyse en real-time verwerking. Het ondersteunt SQL, machine learning, streaming en graph processing, en werkt goed samen met tools als Kafka en Hadoop.

TensorFlow

TensorFlow is een toonaangevende bibliotheek voor deep learning, ontwikkeld door Google. Het wordt gebruikt voor complexe toepassingen zoals spraakherkenning, beeldclassificatie, en taalmodellen. De Keras-API maakt het bouwen van neurale netwerken toegankelijker.

Kubernetes

Kubernetes is een platform voor container orchestration dat zorgt voor het automatisch uitrollen, schalen en beheren van containerized applicaties. In data science en engineering wordt het veel gebruikt voor het deployen van modellen, pipelines en API’s in productieomgevingen.

GitHub

GitHub is de standaard voor versiebeheer en samenwerking in de data- en techwereld. Via repositories, pull requests en issues kunnen data scientists efficiënt samenwerken, code reviewen en projecten documenteren.

Een dag in het leven van een Data Scientist

Een Data Scientist begint zijn dag vaak met het controleren van lopende data-analyses en -modellen om te zien of deze naar behoren functioneren. Na het doorspitten van de resultaten, stelt hij prioriteiten voor aanpassingen of optimalisaties. Samenwerking met andere specialisten zoals data engineers en business analisten is essentieel; overlegmomenten zijn dan ook frequent. Door de dag heen is de Data Scientist bezig met het ontwikkelen en verbeteren van voorspellende modellen, het opschonen en verwerken van data en het communiceren van inzichten aan stakeholders. Het is een mix van technisch werk, creatief denken en effectieve communicatie. Onderzoek, validatie en iteratie vormen de kern van hun werkzaamheden. De dag eindigt vaak met planning voor komende analyses en het bijwerken van documentatie.

Wat verdient een Data Scientist

Update (april 2025)

Volgens de meest recente gegevens zijn de salarissen voor data scientists in Nederland als volgt:

• Het gemiddelde salaris bedraagt € 4.430 per maand, gebaseerd op 2.300 salarissen gerapporteerd tot 24 maart 2025. (nl.indeed.com)
• In Rotterdam ligt het gemiddelde salaris op € 5.277 bruto per maand, met een ondergrens van € 4.533 en een bovengrens van € 6.021. (nationalevacaturebank.nl)
• In 's-Gravenhage is het gemiddelde salaris € 5.015 bruto per maand, variërend van € 4.081 tot € 5.949. (intermediair.nl)

Deze gegevens tonen aan dat het salaris van een data scientist afhankelijk is van ervaring, locatie en verantwoordelijkheden. Het is raadzaam om actuele vacatures en salarisindicaties te raadplegen voor de meest nauwkeurige informatie.

Salarissen data scientists op DataJobs.nl

De salarissen van een data scientist beginnen bij € 4.500,- bruto per maand. Het salaris van een data scientist ligt een stuk hoger dan dat van een data-analist met een beperkt technisch takenpakket. In de set met vacatures in het diagram hieronder hebben we één grote uitschieter. Hier gaat het om een data scientist met ook leidinggevende verantwoordelijkheden.

Salarisrange per vacature voor data scientists in bruto EUR per maand. Bron: DataJobs.nl (2021)

Carrièrepad en doorgroeimogelijkheden voor Data Scientists

Instapniveau (Junior Data Scientist / Data Analyst)

Op dit niveau zal je waarschijnlijk werken aan minder complexe projecten onder begeleiding van meer ervaren teamleden. Je verantwoordelijkheden kunnen het verzamelen en opschonen van gegevens, het uitvoeren van eenvoudige analyses en het helpen bij het rapporteren van resultaten omvatten.

Medior niveau (Data Scientist)

Na een paar jaar ervaring, zal je waarschijnlijk meer complexe projecten aannemen, waarbij je je eigen hypotheses opstelt en test, geavanceerdere analysemethoden gebruikt en je bevindingen op een effectieve manier aan niet-technische stakeholders presenteert.

Senior niveau (Senior Data Scientist / Lead Data Scientist)

Op dit niveau heb je een diepgaande kennis van data science-technieken en neem je de leiding bij het ontwerpen en implementeren van complexe projecten. Je zou ook een mentor kunnen zijn voor junior teamleden en een belangrijke rol kunnen spelen bij het begeleiden van de strategische richting van je organisatie.

Management (Data Science Manager / Director of Data Science)

Naast de technische vaardigheden, vereisen deze rollen ook sterke leiderschaps- en managementvaardigheden. Je zou verantwoordelijk zijn voor het overzien van een team van data scientists, het bepalen van de strategische richting van data science-initiatieven in de organisatie en het waarborgen van de kwaliteit en impact van het werk van het team.

Executive niveau (Chief Data Officer / Chief Analytics Officer)

Op het hoogste niveau van een organisatie zijn deze rollen verantwoordelijk voor het beheren van de algehele datastrategie van een bedrijf, inclusief het waarborgen van datakwaliteit, het bevorderen van data-gedreven besluitvorming en het beheren van grote data- en analytics-teams.

Netwerken en brancheorganisaties voor Data Scientists

Er zijn tal van netwerken en brancheorganisaties die waardevolle bronnen en community's bieden voor data scientists. Hier is een overzicht van enkele van de meest prominente:

International Data Science Foundation (IDSF)

IDSF is een internationale organisatie die zich inzet voor de bevordering van de data science-industrie. Ze bieden onderwijs, training, evenementen en middelen voor data scientists.

Data Science Association (DSA)

DSA is een non-profitorganisatie die data scientists over de hele wereld vertegenwoordigt. Ze bieden ook een professionele code van ethiek voor data scientists.

Association for Computing Machinery's Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM SIGKDD)

ACM SIGKDD is een toonaangevende professionele gemeenschap in de sector die zich richt op de bevordering van de theorie en praktijk van kennisontdekking en data mining.

Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS)

INFORMS is een internationale vereniging voor professionals in operations research, management science en analytics.

American Statistical Association (ASA)

Hoewel niet uitsluitend voor data scientists, biedt de ASA middelen en netwerkmogelijkheden die nuttig kunnen zijn voor degenen in het veld.

LinkedIn groepen

Er zijn tal van groepen op LinkedIn specifiek voor data scientists. Deze kunnen variëren van algemene discussieforums tot groepen gericht op specifieke software of technieken.

Meetup groepen

Meetup.com biedt lokale netwerkgroepen voor data scientists in veel grote steden. Deze bijeenkomsten kunnen een geweldige manier zijn om te netwerken en te leren van anderen in jouw omgeving.

KDnuggets

KDnuggets is een toonaangevende site voor nieuws, tools en cursussen in data mining, analytics en data science. Ze bieden ook een actieve community voor discussie en samenwerking.

Reddit

Er zijn verschillende subreddits gewijd aan data science, zoals r/datascience, die een geweldige plek kunnen zijn om vragen te stellen, advies te krijgen en op de hoogte te blijven van de nieuwste trends in het veld.

Towards Data Science

Deze website is een gemeenschap van data scientists die artikelen schrijven over hun ervaringen, inzichten, en adviezen voor anderen in het veld.

Kaggle

Hoewel het bekend staat als een platform voor data science-wedstrijden, heeft Kaggle ook een sterke gemeenschap van data scientists die discussiëren, samenwerken en leren op het platform.

Impact en maatschappelijke relevantie

Een Data Scientist speelt een cruciale rol in het vormgeven van onze datagedreven wereld. Hun vermogen om grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens te analyseren en interpreteren, leidt tot inzichten die organisaties helpen bij het nemen van geïnformeerde beslissingen. De impact hiervan strekt zich uit van het optimaliseren van bedrijfsprocessen tot het personaliseren van consumentenervaringen. De maatschappelijke relevantie van een Data Scientist is enorm. Ze dragen bij aan maatschappelijke vraagstukken zoals gezondheidszorg (voorspellen van ziekte-uitbraken), stedelijke planning (optimaliseren van openbaar vervoer) en milieu (analyseren van klimaatverandering). Door de kracht van data kunnen ze complexe problemen aanpakken, wat leidt tot een betere kwaliteit van leven, efficiëntie in diensten en duurzamere oplossingen. De functie verbindt technologie met maatschappelijke behoeften, waardoor de Data Scientist een bruggenbouwer is tussen data en maatschappelijke impact.

Case Study: De Rol van Data Scientist

Achtergrond

Bij HealthCo, een bedrijf in de gezondheidssector, waren grote hoeveelheden data beschikbaar uit diverse bronnen, zoals patiëntgegevens, behandelingsresultaten en operationele data. Echter, de waardevolle inzichten die potentieel in deze data verscholen lagen, bleven onbenut door een gebrek aan gespecialiseerde data-analyse.

De Uitdaging

De beschikbare data waren omvangrijk en divers, variërend van gestructureerde data in databases tot ongestructureerde data in medische notities. Het ontsluiten van waardevolle inzichten uit deze gecombineerde data vergde geavanceerde analytische en machine learning technieken, alsook een diep begrip van de domeinspecifieke uitdagingen en reguleringen.

Actie door de Data Scientist

Liam, aangesteld als Data Scientist, begon met het ontwikkelen van een begrip van de beschikbare data en de specifieke uitdagingen en doelstellingen van HealthCo. Hij gebruikte machine learning om patronen en correlaties in de data te ontdekken, en ontwikkelde modellen om toekomstige uitkomsten te voorspellen en processen te optimaliseren. Hierbij hield hij nauwlettend rekening met privacy- en ethische overwegingen.

Resultaat

Liam’s inzichten en modellen leidden tot verbeterde patiëntenzorg en operationele efficiëntie. Er werden bijvoorbeeld voorspellingsmodellen ontwikkeld die artsen hielpen om patiënten met een hoog risico op bepaalde aandoeningen eerder te identificeren. Ook werden optimalisatiemodellen geïmplementeerd die bijdroegen aan een efficiëntere inzet van middelen. Liam’s rol als Data Scientist was essentieel in het transformeren van data naar waardevolle, actiegerichte inzichten voor HealthCo.

Vacatures voor Data Scientists

Kijk hier voor actuele vacatures voor data scientists op DataJobs.nl.