Alles draait om data science: de vaardigheden die je nodig hebt om in AI uit te blinken

Big data, blockchain, artificial intelligence (AI) en machine learning brengen ons naar het begin van een technische revolutie. Over de hele wereld spreken we bijna 700k talen, maar data wordt overal begrepen. Het laat ons complexe problemen begrijpen zodat we erop in kunnen spelen. Systemen moeten goed worden getraind om intelligent te worden, zodat ze op deze data kunnen inspelen. Data science vormt een van de basis onderdelen van AI, en dit zijn de vaardigheden die nodig zijn om op dit gebied uit te blinken.

Data scientists staan aan het roer van de AI revolutie

Data scientists en specialisten kunnen data vertalen naar inzichtelijke patronen. De sleutel naar deze conversie is schone data. Schone data kan het best worden gezien als foutloze stukjes data in de vorm van getallen, woorden, afbeeldingen, klantgegevens, enzovoorts. Er is een enorme behoefte aan beeldmateriaal en andere data, gecombineerd met menselijke intuïtie. Op zichzelf kan AI nog niks. Om algoritmes te bouwen voor machine learning is schone data nodig om intelligent te worden. Een goed voorbeeld zijn zelfrijdende auto’s, die moeten leren hoe ze een verkeerssituatie moeten inschatten. Met behulp van schone data, waaronder afbeeldingen van verkeerssituaties en menselijke intuïtie, kan een auto een potentieel gevaar inschatten. Dit kan variëren van een kind dat de straat oversteekt, tot of dat het ok is om door te rijden omdat mensen op de stoep stilstaan om een praatje te maken.

Python, de taal die meer mogelijk maakt

Sommige experts verklaren dat iedere basis codeer taal een goede basis vormt om met machinelearning te starten. Sommige experts beweren echter dat Python noodzakelijk is om hiermee te kunnen werken en wel om de volgende redenen:

• Python is compact
• Python is makkelijk te lezen
• Codes zijn snel te leren en te delen
• Het is op vele vlakken toepasbaar

En dat laatste hebben meerdere grote partijen al uitgevonden. Zo gebruikt Pixar Python om films te maken, en gebruikt Spotify het om nummers aan te bevelen. De taal staat dus niet alleen voor AI, maar de meest ambitieuze onderzoekers gebruiken het wel daarvoor. Zo kunnen patronen in grote hoeveelheden aan data worden herkend en kan daarop verder worden ingespeeld. Ook andere specialisten maken dankbaar gebruik van Python. Zo kunnen marketeers bijvoorbeeld de effectiviteit van hun campagnes hiermee meten. Er wordt daarom in steeds meer bedrijven aandacht besteed aan Python training.

Jij kunt je kans alvast grijpen en hen een stapje voor zijn. Als je meer over Python wilt leren lees:

Een stap verder met data science; de ervaring die nodig is om AI succesvol te maken

Kort samengevat zijn data science vaardigheden en Python noodzakelijk, maar er is meer ervaring nodig om AI tot een succes te maken. Om dit te realiseren is er een nauwe samenwerking tussen alle afdelingen nodig. Als data scientist, is het essentieel dat je over de volgende vaardigheden beschikt:

Een flexibele mindset

Je hebt vaardigheden en kunde nodig om een systeem te gebruiken, maar er is meer nodig om hetzelfde met AI te kunnen doen. Voldoende ervaring, aanpassings- en doorzettingsvermogen zijn de sleutel om een massa aan data, algoritmes, systeem training en afdelingen samen te kunnen voegen.

Ervaring in data en bedrijfsbehoefte

Om het meeste uit AI te halen moet je naast technische capaciteiten ook kunnen beoordelen hoe AI op het bedrijf aansluit. AI wordt vaak als handige tool gezien, maar zonder naadloze implementatie en schone data is het zonde van je tijd.

Sterke soft skills

De term AI wordt niet door iedereen positief ontvangen. De onzekerheid over de implicaties en angst om banen te verliezen zijn reëel. Om AI succesvol in te zetten is sterke, consistente en heldere communicatie nodig. Agile werken met korte sprints en cross functionele teams zorgen voor een volledige benadering.

Ben je op zoek naar een nieuwe uitdaging als data scientist? Check onze nieuwste functies!

Huxley biedt jou toegang tot een toekomst in data science

De vertalers van morgen zijn de data scientists van vandaag. We kunnen concluderen dat er meerdere vaardigheden nodig zijn om in de wereld van digitalisering te werken, wat zowel spannend als een uitdaging is. Als je klaar bent voor deze uitdaging, dan biedt Huxley jou de toegang tot een enorm netwerk met data science mogelijkheden. Check onze laatste data specialist functies of neem vandaag nog contact met ons op.

De toekomst van werkgeluk

25 nov 2019

Tijden veranderen, de robots komen er aan. De wereld van werk veranderd, banen komen en banen gaan. Wat houdt jouw baan straks nog in, als er een machine naast je staat die alles lijkt te doen? Wat betekent het om werknemer te zijn en hoe vind je hier je werkgeluk in?

Wat zegt een vacature echt?

20 nov 2019

Er zijn er ontelbaar vacatures, maar soms is het niet helemaal duidelijk wat een vacature echt zegt. Wil jouw toekomstige werkgever het schaap met de vijf poten? Of wat kan je tussen de lijntjes door lezen?

Talent behouden en ontwikkelen voor de toekomst

12 nov 2019

Er heerst een enorme krapte op de arbeidsmarkt en er blijven banen bijkomen. Veel werkgevers hebben daarnaast moeite om schaars talent te behouden en te ontwikkelen voor de toekomst. Huxley geeft een aantal tips om je talent pool zo optimaal mogelijk te behouden en te ontwikkelen voor de toekomst.

Werken als UX-designer in de financiële dienstverlening

05 nov 2019

UX- design en de financiële dienstverlening gaan steeds vaker hand in hand. Zo zien banken ‘user experience’ als een van de nieuwste concurrentievoordelen ten opzichte van hun concurrenten. Mits ze het goed doen natuurlijk. Daarvoor zijn experts op gebied van UX-design nodig en het liefst experts die ervaring en/of affiniteit hebben met de financiële dienstverlening. Waarom is deze sector zo interessant voor UX-designers en wat zijn de recente ontwikkelingen? Je leest het hier.