Ontdek basisconcepten van de data scientist rol

Data science betekent niet alleen maar complexe modellen maken. Maar als dat niet het enige is, wat is het dan wel?

In dit artikel bewonderen we de magie van data science. We duiken in de wereld van wat het betekent een data scientist te zijn door de volgende onderwerpen te bespreken:

  1. De meerwaarde van Data Science;
  2. De verantwoordelijkheden van een Data Scientist;
  3. De gereedschapskist van een Data Scientist.

Intercept heeft richtlijnen ontwikkeld die helpen bij het bepalen van jouw datareis, waar Data Science een onderdeel van is. Bekijk hier hoe we Data Life Cycle Management voor jou kunnen inzetten.

 

De meerwaarde van Data Science 

Bij Intercept vinden we dat een data scientist data moet verzamelen en modellen moet creëren die inzichten bieden. Deze inzichten kunnen we gebruiken om uiteindelijk betere zakelijke beslissingen kunnen worden genomen.

Laten we eens kijken naar een voorbeeld van data science, die hier van toepassing is:

Sommige bankapplicaties delen jouw aankopen in categorieën op; zoals boodschappen, nutsvoorzieningen en transport. Deze resultaten worden vervolgens weergegeven in de bankapplicatie op jouw telefoon. Tegenwoordig kunnen deze applicaties zelfs voorspellingen van uitgaven per categorie tonen of toekomstige transacties voorspellen.

Dit lijkt vanzelfsprekend, maar het is goed om te weten dat dit alleen mogelijk is met behulp van data science en het bouwen van een intelligent systeem.

 

De verantwoordelijkheden van een Data Scientist

Bij Intercept zijn we van mening dat dit een aantal kernverantwoordelijkheden van een datawetenschapper als volgt zijn:

  • Tools kiezen die deel uitmaken van de data science-omgeving;
  • Modellen ontwikkelen en begrijpen;
  • Een veilige data science infrastructuur, data en modellen creëren;
  • Stakeholders informeren over de ontwikkelde en geïmplementeerde modellen.

Het begint allemaal met het kiezen van een veilige data science-omgeving. De eerste stap hier is het kiezen van de productieomgeving. Bij Intercept geloven we dat Azure Machine Learning een geweldige data science omgeving is om in te werken, want het maakt de samenwerking makkelijker.

Een van de meest belangrijke verantwoordelijkheden van een data scientist is het ontwikkelen van data science gerelateerde modellen. Maar is het nog belangrijker dat je gebruikt maakt van verschillende algoritmen en frameworks . Bijvoorbeeld: als je tijdreeksen onderzoekt en de verkoopvraag wilt voorspellen van een product, kan je naar multivariate regressies kijken.

Een data scientist zal ook moeten nadenken over de beveiliging van de data science-oplossing. Het beveiligen van data, modellen en data science omgevingen zorgt ervoor dat je jezelf beschermt tegen diverse beveiligingsaanvallen.

Gedeelde verantwoordelijkheden

Sommige van de genoemde verantwoordelijkheden zijn gedeelde verantwoordelijkheden. Netwerkbeveiliging moet bijvoorbeeld worden afgestemd met je infrastructuurmedewerker. Ondertussen moet de beveiliging van jouw data science-oplossing worden afgestemd met de beveiligingsfunctionaris. Het is daarom van belang om alle stakeholders te informeren over je ontwikkelde en geïmplementeerde modellen. Het is niet alleen belangrijk om resultaten te rapporteren. Denk ook aan data lineage, trainingsdataset maken of markering van modellen te controlen, want deze zijn gevoelig voor bias.

Bij Intercept kunnen we je helpen om verantwoordelijkheden te identificeren die ervoor zorgen dat alle verantwoordelijkheden zijn gedekt.

Meer weten over beveiligingsaspecten? Binnenkort komt er een artikel dat hier dieper hierop ingaat. 

 

De toolbox van een Data Scientist

Intercept is van mening dat het handig is om als data scientist voldoende kennis te hebben over:

  1. Programmeertalen;
  2. Data Science-omgeving.

Het begrijpen en kunnen toepassen van een programmeertaal stelt een data scientist in staat om geschreven code in meerdere (andere) programmeertalen te begrijpen. Het heeft daarnaast ook invloed op je keuze voor een data science platform.

Bij Intercept gebruiken we Python omdat het een stabiele taal is met een solide gebruikersbasis. Daarnaast heeft het veel machine learning-functionaliteiten en integraties met data science-tools en platforms.

Binnen het Microsoft Azure-platform zijn verschillende AI-services beschikbaar die als bouwsteen in jouw AI-oplossing kunnen fungeren. Bij Intercept richten we ons vooral op Azure Machine Learning als het platform voor je data science-projecten. Deze service integreert met python en is voorzien van een gemakkelijke drag-and-drop-omgeving met algoritmen zoals voorspelling, door middel van ML Studio.

In het geval van vooraf gebouwde algoritmen en modellen die specifiek toepasbaar zijn op een bepaalde functie en use-case, zijn er ook andere services zoals Azure Cognitive Services en Azure Bot Service op het Azure platform aanwezig.

Bij Intercept vinden we het belangrijk dat een data scientist de tools in hun toolbox grondig begrijpen en kunnen toepassen. Alleen op deze manier kunnen zakelijke uitdagingen worden aangepakt.

Intercept is er om je te helpen! We kunnen je helpen jouw toolbox af te stemmen op het scenario waar jij mee aan de slag moet gaan.

 

Hoe pakt Intercept de use-cases van Data Science aan?

Bij Intercept hanteren we de DLM-aanpak. Op deze manier pakken we je Data Science-project stap voor stap beet. Samen met onze Data Scientist kunnen we je begeleiden bij de bedrijfsbehoeften en deze vertalen naar een Data Design. Goed nieuws: het Data Design fungeert als blauwdruk voor jouw Data Science-project. Plan een afspraak met ons om te bepalen voor welke uitdagingen wij een Data Science oplossing voor jullie kunnen bieden.

Wellicht ook interessant:

  • Introduction To Data & AI

    Video: Introductie in Data & AI

    Wil jij beginnen aan je datareis? Bekijk de video en ontdek hoe je meer inzicht krijgt en schaalbare modellen kan maken in Azure.

    • Leesduur 1min
    Meer over Video: Introductie in Data & AI
  • DD Data (3) V7

    Deepdive in de data processing tools op Azure

    Als we het hebben over de keuze tussen de verschillende data processing tools op Azure dan kan dit nogal lastig zijn, want er zijn veel opties! Denk bijvoorbeeld aan Azure Data Factory, Azure Databricks, of Azure Synapse Analytics. Maar... hoe weten we welke tool voor ons geschikt is? Dat is niet zo moeilijk, eigenlijk! Dat wil zeggen, als je weet wat deze tools kunnen doen. Onze Data Engineer, Lisa Hoving, leert je tijdens deze deep dive hoe je de juiste beslissing maakt.

    • 23 nov 2022
    • 06 dec 2022
    • 1,5 uur
    Meer over Deepdive in de data processing tools op Azure
  • 20220203 Intercept Artikelillustratie Azure Data Factory Versus Apache Spark (1)

    Data Factory vs. Databricks: Wanneer je liefde voor data wat (Apache) Spark mist

    Hoe kies je de juiste datapartner? Azure Data Factory heeft mooie voordelen als je begint, maar met Apache Spark kan je diepere lagen ontdekken. Dus is Azure Databricks je datapartner zijn die de “Spark” weer terugbrengt in je dataproject? Een ding is zeker, in Azure hoef je niet persé te kiezen voor een monogame dataoplossing.

    • Leesduur 6min
    Meer over Data Factory vs. Databricks: Wanneer je liefde voor data wat (Apache) Spark mist
  • 20220113 Artikelillustratie Howtobuildadatalake NL

    Zo bouw je een Data Lake

    Vandaag de dag slaan bedrijven allerlei soorten gegevens op, zelfs als ze er nog geen doel voor hebben. Maar waar moeten al die verschillende soorten datasets worden opgeslagen? Dit is waar het 'Data Lake' om de hoek komt kijken!

    • Leesduur 7min
    Meer over Zo bouw je een Data Lake
  • Hoe Zet Je Data Om Naar Informatie

    Hoe zet je data om naar waardevolle informatie?

    Hoe je datareis eruitziet, hangt af van het project. Toch zijn er binnen elk dataproject vijf generieke stappen die elk bedrijf kan nemen om inzichten uit data te halen. We bespreken ze hier!

    • Leesduur 5min
    Meer over Hoe zet je data om naar waardevolle informatie?
  • 20210917 Intercept Artikel Illustratie Data Engineering

    Jouw reis naar Data Engineering

    In dit artikel verken je de taken van een Data Engineer samen met relevante services die beschikbaar zijn op het Azure platform.

    • Leesduur 9min
    Meer over Jouw reis naar Data Engineering
  • 20210825 Intercept Artikel Illustratie Introduction To Data & AI DEF

    Jouw reis naar Data en AI

    Wat is Data en AI nou eigenlijk en hoe kun je dit met behulp van Azure het beste doen? Je leest het in dit artikel.

    • Leesduur 10min
    Meer over Jouw reis naar Data en AI
  • Intercept De Cloud Is Ook Bij Veel Dataverkeer

    De cloud is, ook bij veel dataverkeer, de oplossing voor ISVs

    Veel organisaties, voornamelijk ISV's, denken dat overstappen naar de Public Cloud gepaard gaat met hoge kosten. Dit hoeft absoluut niet zo te zijn. Sterker nog, overstappen naar de Public Cloud is vaak voordeliger.

    • Leesduur 3min
    Meer over De cloud is, ook bij veel dataverkeer, de oplossing voor ISVs

Tags

  • Data
  • Data and AI
Benieuwd wat we voor u kunnen betekenen?

Vraag een Data Design of Second Opinion aan 

Kom te weten wat ADF, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, of een combinatie van deze tools voor jouw bedrijf kunnen betekenen.