Data analist worden? Volg deze 10 stappen!

Een goede data-analist schept orde in de chaos van data die elke organisatie verzamelt. Daarnaast zorgt de data analist ervoor dat andere mensen in het bedrijf de data kunnen gebruiken om hun werk effectiever te doen.

Veel grote organisaties kampen met het probleem dat er heel veel data voor handen is, maar dat de data niet gestructureerd is. Daardoor raken gegevens verloren en gaat dit ten kosten van de productiviteit. Big data zal dit probleem verergeren. Analisten zullen dus steeds harder nodig zijn.

Wij zetten op een rij hoe jij in 10 stappen een succesvolle analist wordt en als data analist relevant blijft voor de toekomst..

 

1. Leer programmeren

Als goede analist moet je zo kunnen programmeren dat de aanwezige data zo optimaal mogelijk gebruikt kan worden door de specialisten. De meest voorkomende talen zijn ‘Python’; en ‘R’; in combinatie met Ggplot2, Reshape2, Numpy, Pandas, en Scipy. Als deze termen nieuw zijn kun je direct beginnen met studeren. Heb je de juiste programma-skills dan kun je direct verder met stap 2.

Compleet ontwikkelpad tot Data Analist

Wist je dat we tegenwoordig een compleet ontwikkelpad hebben om je klaar te stomen voor de functie van Data Analist? Het omvat alle trainingen die je nodig hebt om aan de slag te kunnen.

 

2. Fris je kennis over statistiek op

Nu je kunt programmeren is de vraag wat er dan geprogrammeerd moet worden. De data die ter beschikking staat moet leiden tot zinvolle statistieken. Het is dus belangrijk dat jouw statistisch inzicht zodanig is dat je de juiste input voor jouw programmeerwerk kunt samenstellen.

Hiervoor gebruikt een analist beschrijvende en voorspellende statistiek. Als de termen ‘standaard normaal’, ‘chi-kwadraat’; en ‘mediaan’ bekend zijn volstaat een herhaling. In ander geval is een uitgebreidere opleiding nodig.

 

3. Is jouw kennis van wiskunde nog niet gewist?

Data-analyse brengt discussies en vragen terug naar cijfermatige vergelijkingen. Interpreteren en analyseren van gegevens vraagt dus om wiskundekennis. Komen termen als matrixmanipulaties, stippenproducten, eigenwaarden en -vectoren jou niet meer bekend voor? Dan lijkt jouw wiskundekennis gewist. In ieder ander geval volstaat een opfrisbeurt.

 

4. Leer de data van zichzelf leren met algoritmes

We staan aan het begin van het tijdperk voor kunstmatige intelligentie. Deze intelligentie functioneert door algoritmes. Het is niet aan de data-analist om algoritmes te kunnen programmeren, maar kennis van de belangrijkste algoritmes is onontbeerlijk. Algoritmes zullen immers steeds vaker ingezet worden voor data analyse.

Met kennis van de juiste algoritmes kun je data toepassen om te valideren, te voorspellen en te ordenen.

 

5. Wat moet je kunnen met de data zelf?

Nu je de kennis hebt om programma's te maken die de data goed kunnen verwerken, de statistische en wiskundige vaardigheden (weer) hebt om de data interpreteren en met algoritmes het toepasselijk gebruik van data maximaal kunt benutten is het tijd om met de data aan de slag te gaan.

Er zijn drie soorten bewerkingen van de data die je als analist regelmatig tegenkomt. Deze zetten we hier onder elkaar.

Data ordenen als een analist

Data komt ongestructureerd binnen. Om de data goed te ordenen moet je als analist het overzicht bewaren. Waar heb je de data voor nodig en hoe rangschik je de, soms chaotische, data op logische en consequente wijze?

Om deze vragen te beantwoorden heb je naast de spreekwoordelijke ‘helikopterview’; ook capaciteiten nodig om diverse programma’s te beheersen. Denk daarbij aan de toepassing van SQL-gebaseerde programma’s, Oracle of MongoDB.

Data visualiseren als een analist

Het analyseren van data is geen doel, maar een middel. Het is dus belangrijk om te weten waarom jouw toekomstige collega’s de data nodig hebben die zij vragen. Als je dit weet kun je hen met de juiste visuals in één oogopslag de nodige informatie geven. Kennis van programma’s als: Ggplot, Matplotlib, Sea Born, en D3.js is dan noodzakelijk.

Intuïtief data analyseren als een analist

Uit een set data is haast oneindig veel data te trekken. Als goede analist weet je waar je moet zoeken om juist die data tegen te komen waar jouw collega’s naar op zoek zijn. Het instinct om snel de relevante data te kunnen onderscheiden noemt men intuïtieve analyse. Deze vaardigheid leer je alleen door ervaring.

 

6. Wees als analist voorbereid op jouw werkzaamheden

Dit klinkt gek, maar de analist werkt vaak in een team met meerdere specialisten. Bovendien worden gegevens vaak op meerdere manieren aangeleverd. Daarom is een goede voorbereiding altijd belangrijk.

Wat zijn de rollen die in jouw team worden verdeeld en wie speelt welke rol? Welke informatie is er nodig en waar kun je die informatie vinden? Is het wel jouw taak om die informatie te vinden? Hoe kom je aan je data, welke systemen worden daarvoor gebruikt?

Allemaal praktische vragen die je als analist ingevuld moet hebben voor een praktische start.

 

7. Ken je grenzen

Zoals we hiervoor omschreven kun je als analist oneindig veel analyses uit één dataset halen. Door te weten waar jouw omgeving de gevraagde data voor nodig heeft kun je het aantal analyses beperken en zo de kwaliteit van de relevante analyses maximaliseren.

Ook is het belangrijk om in het team de grenzen te kennen en te bespreken die aan jouw functie verbonden zijn. Zo voorkom je dat je te veel of te weinig werk verzet en ook deze beperking komt ten goede van jouw eigenlijke taken.

 

8. Gebruik je creativiteit

Soms moet je jouw normale analysemethodes los laten om toch die gegevens te leveren die jouw collega’s nodig hebben. Kun je misschien tussenstappen maken in de data of op een andere manier creatief zijn? Durf soms de processen los te laten.

 

9. Durft los te laten

Jouw collega’s zijn er ook om met jou van gedachten te wisselen en hun kennis te delen. Durf die kennis te gebruiken. Datzelfde geldt voor jouw analyse. Er komt een moment dat een ander met jouw analyse aan de slag gaat. Durf los te laten!

 

10. Durf in jezelf te investeren

Met deze top tien hebben we je laten zien hoe jij jezelf kunt verzekeren van een goede baan met een mooi inkomen. Durf in jezelf te investeren en die kans te grijpen. Begin vandaag nog met jouw opleiding voor de toekomst. Informeer bij ons voor de mogelijkheden.

Op zoek naar opleiding tot data analist of een andere functie met data? Bekijk hier alle Data opleidingen.

 

 

Wat is het salaris van een data-analist?

Het salaris van een data-analist kan flink verschillen, afhankelijk van hoe ervaren je bent, waar je werkt en in welke sector. In Nederland begint een junior data-analist meestal ergens tussen de €2.500 en €3.500 bruto per maand. Maar zodra je een paar jaar in het vak zit, kan dat makkelijk doorgroeien naar zo’n €4.500 of meer. Voor de senior data-analisten of data-scientists loopt het vaak nog verder op, met maandsalarissen van boven de €6.000, afhankelijk van je kennis en de sector waarin je werkt.

 

Carrièreniveau	Functieomschrijving	Gemiddeld Salaris (per maand)
Junior Data-Analist	Voert basisdata-analyses uit, maakt rapportages en helpt met data schoonmaken en organiseren.	€2.500 - €3.500
Medior Data-Analist	Voert complexere analyses uit, werkt met verschillende databronnen, en ondersteunt de besluitvorming van het management.	€3.500 - €4.500
Senior Data-Analist	Verantwoordelijk voor strategische analyses, leidt dataprojecten en werkt nauw samen met verschillende afdelingen om data-inzichten te vertalen naar bedrijfsacties.	€4.500 - €6.000
Data-Scientist	Werkt met machine learning-algoritmes, gebruikt geavanceerde data-analysetechnieken om voorspellingen te doen en nieuwe inzichten uit datasets te halen.	€5.000 - €7.000
Chief Data Officer (CDO)	Verantwoordelijk voor het databeleid van de organisatie, inclusief data governance, strategie, en het inzetten van data als waardevolle bedrijfsmiddel.	€7.000+

 

Hoe belangrijk is kennis van machine learning en AI voor een data-analist?

Hoewel een data-analist vooral bezig is met het verzamelen, opschonen en interpreteren van data, wordt het steeds belangrijker om wat te weten over machine learning. Met machine learning-modellen kun je patronen in grote datasets herkennen en voorspellingen doen, wat een flinke meerwaarde kan zijn. 
Een data-analist hoeft niet per se een expert te zijn in het bouwen van die algoritmes, maar basiskennis van dingen als regressie en classificatie is wel handig. Zo begrijp je beter hoe je analyses kunt verbeteren en haal je meer waarde uit de data.

 

Hoe ziet de carrièreontwikkeling eruit voor een data-analist?

Data-analisten starten meestal in junior functies, waarbij hun voornaamste taken draaien om het ophalen van data, het opschonen ervan en het maken van rapportages. Naarmate ze meer ervaring opbouwen, kunnen ze doorgroeien naar een senior rol, waarin hun analyses invloed hebben op strategische beslissingen binnen het bedrijf. 
Uiteindelijk is er ook de mogelijkheid om door te stromen naar functies zoals data-scientist, waar ze aan de slag gaan met geavanceerde technieken zoals machine learning en kunstmatige intelligentie. Andere richtingen die ze op kunnen gaan zijn bijvoorbeeld business-analist, data-engineer, of zelfs leidinggevende rollen zoals Chief Data Officer (CDO).