De 5 belangrijkste lessen voor de toekomst van data science

Ik heb net geluisterd naar de nieuwste aflevering van onze serie Find Yourself in the Future, en ik moet zeggen: als je ooit gedacht hebt dat een carrière in datawetenschap buiten je bereik lag of ’te technisch’ was, dan moet je deze sessie zeker bekijken.

Onze gast, Yasmeen Seddeek, Junior Technical Advocate bij Cisco, sprak met twee briljante geesten die datawetenschap stimuleren aan de Cisco Networking Academy: Amy Guimond en Tashia Avery. Het was inspirerend om te horen over het ‘hoe’ en ‘waarom’ achter hun reizen! Dit zijn mijn belangrijkste conclusies uit hun gesprek.

1. De zigzaggende carrière in datawetenschap is echt.

Een van de interessante aspecten van het gesprek was dat zowel Amy als Tashia niet zijn begonnen in een traditionele IT-rol. Amy begon als kleuterjuf met een achtergrond in psychologie, terwijl Tashia jarenlang in de academische wereld werkte als lid van de onderzoeksfaculteit.

De boodschap was duidelijk: jouw unieke achtergrond is een kracht. Of je nu uit de sociale wetenschappen, het onderwijs of een heel ander vakgebied komt, deze overdraagbare vaardigheden, zoals het begrijpen van menselijk gedrag of weten hoe je les moet geven, zijn een aanwinst om een geweldige datawetenschapper te worden.

2. Er is geen PhD vereist.

Hoewel beide gasten gepromoveerd zijn, was Tashia “luid en trots” op één ding: datawetenschap is een vakgebied waar geen doctoraat voor nodig is. In de huidige markt draait het om je vaardigheden, nieuwsgierigheid en vermogen om problemen op te lossen. Je hebt geen tien jaar universitaire studies nodig; je hebt de juiste basisopleiding nodig en de bereidheid om met data aan de slag te gaan.

3. Detective en verteller.

Amy en Tashia beschreven datawetenschap als een brede paraplu die alles omvat, van rommelig dataopschoningswerk (wat, volgens Amy, 80% van het werk is!) tot briljant visualisatiewerk.

Ze hebben de rol prachtig omschreven:

De detective: Zoek naar aanwijzingen in de data om patronen te ontdekken.

De verteller: Vertaal deze patronen naar een verhaal dat leiders helpt betere beslissingen te nemen.

4. AI-vaardigheden = superkracht in datawetenschap.

We kunnen niet over de toekomst praten zonder over kunstmatige intelligentie te praten. Amy en Tashia zien AI niet als een bedreiging, maar als een vermenigvuldiger. Ze vertelden hoe ze AI gebruiken om alledaagse, repetitieve taken te automatiseren, zoals het opnieuw formatteren van honderden rijen data of het schrijven van standaardcode, zodat ze zich kunnen richten op strategisch denken op hoog niveau.

Zoals Amy zei: “AI zal je baan niet vervangen, maar iemand die er gebruik van maakt wel.”

5. Advies voor de volgende generatie

Als je wilt worden aangenomen, hebben Amy en Tashia precies gedeeld waar ze naar op zoek zijn in kandidaten:

• Nieuwsgierigheid: Stel jezelf de vraag “waarom” en “wat als?”
• Communicatie: Kun je een complex model in eenvoudig Engels uitleggen?
• Een portfolio van “doen”: laat niet alleen een certificaat zien. Laat je GitHub-repository zien (een online portfolio van je code en projecten) of benadruk een project waarin je een praktisch probleem hebt opgelost.

Klaar om aan je reis te beginnen?

De sessie eindigde met geweldig cursusadvies voor iedereen die klaar was om die eerste stap te zetten. Of je nu klaar bent om je carrière te starten, te veranderen of een boost te geven, Cisco Networking Academy heeft wat je zoekt:

• Inleiding tot Data Science: geen vereisten, gewoon een geweldige manier om te zien of een carrière in datawetenschap iets voor jou is. In deze cursus van 6 uur verken je de basisprincipes van datawetenschap en ontdek je hoe machine learning vorm geeft aan verschillende gebieden, zoals bedrijfsleven, gezondheidszorg en onderwijs. Probeer vijf praktische labs uit, die je een echt gevoel geven voor taken in datawetenschap: of je nu klaar bent om dieper in te duiken of gewoon je opties wilt verkennen, dit is een geweldige plek om te beginnen.
• Data Analytics Essentials: Voor degenen die verder willen gaan dan de basis, richt deze cursus zich op de kernaspecten van de rol: data opschoon, analyse en visualisatie. Dit zijn de kernvaardigheden die Amy en Tashia dagelijks gebruikten. Je bevraagt data met SQL en verbetert data presentaties met krachtige BI-tools zoals Tableau, waarmee je een uitgebreid portfolio van analyses opbouwt met populaire datasets.
• Data Science Essentials met Python: deze op projecten gebaseerde cursus neemt je mee van het schrijven van je eerste Python-code tot het analyseren en visualiseren van data uit de echte wereld met industriële tools zoals Pandas en Matplotlib. Met 15 begeleide projecten, interactieve activiteiten en een AI-assistent om je te helpen sneller te leren, bouw je werk klaar voor je portfolio dat je kunt delen met collega’s en werkgevers.

Er is nog veel meer waardevolle informatie in dit interview, inclusief tips over hoe je een raad van bestuur voor je carrière kunt vinden en hoe je om kunt gaan met het ‘imposter-syndroom’ tijdens grote vergaderingen.

Ik raad je aan om de volledige opname te bekijken. Het is een masterclass over hoe je met nieuwsgierigheid en vertrouwen door het moderne technologische landschap kunt navigeren.

Bekijk de volledige sessie | Data Science gedecodeerd: het leven als datawetenschapper

Ontdek jezelf in de toekomst: hoe generatieve AI de functies op instapniveau in cyberbeveiliging hervormt