datawetenschap

Datawetenschap is een interdisciplinair vakgebied dat gericht is op het extraheren van kennis en bruikbare inzichten uit data. Het combineert elementen uit statistiek, wiskunde, informatica en domeinspecifieke kennis om vraagstukken op te lossen en besluitvorming te ondersteunen. Doel is om voorspellende en beschrijvende modellen te ontwikkelen en deze in operationele processen te implementeren.

De kerncomponenten omvatten dataengineering, data-analyse, statistiek en machine learning, evenals data-visualisatie en communicatie. Dataengineering richt zich op het verzamelen, opschonen, integreren en beheren van grote datasets; data-analyse en statistiek richten zich op het ontdekken van patronen en het toetsen van hypotheses; machine learning bouwt modellen die vanuit data leren. Visualisatie helpt bij interpretatie en besluitvorming, terwijl governance en ethiek aandacht geven aan bias, privacy en regelgeving.

Een typische datawetenschapsproject volgt een cyclus van probleemdefinitie, data-acquisitie en -voorbereiding, verkenning, modellering, evaluatie en deployment met monitoring. Veelgebruikte technieken omvatten descriptieve statistiek, predictive modelling, clustering en causal inference. De uitvoering vereist vaak samenwerking met domeinexperts en iteratieve evaluatie.

Vaardigheden die vaak voorkomen zijn wiskunde en statistiek, programmeren (bijv. Python of R), data engineering (SQL, ETL, databases), en vermogen om complexe resultaten duidelijk te communiceren. Rollen variëren van datawetenschapper en data-analist tot data-ingenieur en machine learning engineer. Toepassingen bevinden zich in bedrijfsvoering, gezondheidszorg, financiën, overheid en wetenschap.