Elke data professional weet dat je data-skills altijd moet blijven ontwikkelen. Data science staat namelijk nooit stil en de technologie ontwikkelt zich razendsnel. Nu kan je jezelf heel veel skills aanleren via boeken, Google, YouTube, publicaties, etc. Toch is een opleiding of cursus onmisbaar als je echt een expert wilt worden op het gebied van data.
Maar hoe kies je nou een data science cursus die geschikt is voor jou? En wat leer je eigenlijk in zo’n cursus of opleiding? Hieronder de bevindingen van mijn eerste data science cursus.
(Ter info: Onderstaande review en het volgen van de cursus is op geen enkele wijze gesponsord.)
Inhoudsopgave
1 – Keuze
1.1 Wat wil je leren?
Bij het kiezen van een cursus of opleiding is het goed om je vertrekpunt te weten. Welk expertiseniveau heb je en waarin wil je jezelf ontwikkelen? Houd hier bij rekening met je eigen interesse én wat je werkgever of opdrachtgever van je verwacht.
Tips nodig? Lees hier welke datafuncties er zijn in een andere post.
Zelf liep ik tegen de grenzen van het online leren aan. Na veel online tutorials en YouTube video’s over data had ik behoefte aan een concrete ontwikkelrichting. Dus ik begon mijn zoektocht in Google.
1.2 Niveaus
Het aanbod in data-opleidingen is reuze. Bij het speuren naar data opleidingen kwam ik grofweg drie niveaus tegen:
– Beginner: Hieronder vallen opleidingen zoals data-analyse fundamentals, beginnen met Python of R, de basics van machine learning en big data voor managers.
Over het algemeen zijn deze opleidingen vrij breed van stof.
– Gevorderd: Op dit niveau vind je opleidingen voor professionals die al veel met data bezig zijn. Op een sub-onderwerp (zoals data science of machine learning) ga je de diepte in. Deze opleidingen bevatten theorie, maar ook het leren van ‘harde’ skills, zoals programmeren.
– Expert: Deze opleidingen zijn erg specialistisch en vereisen een hoog kennisniveau. Denk bijvoorbeeld aan een cursus over Natural Language Processing of Tensorflow. Zonder kennis over het onderwerp is het volgen van deze opleiding eigenlijk zinloos.
Master of Post-hbo
Het viel me verder op dat data-opleidingen vaak het stempel ‘post-hbo’ of ‘master’ krijgen. Een master is hierbij iets breder van stof en behandelt ook zaken als management en organisatie. Uiteraard zitten hier (gemiddeld) hogere kosten aan vast.
1.3 School of Data Science
Mijn keuze viel op een data science opleiding voor gevorderden, met de programmeertaal Python als basis. Een passende cursus vond ik bij School of Data Science.
Deze opleider is gespecialiseerd in data science. Zelf beschrijven ze data als de 4e industriële revolutie. Hun missie luidt dan ook: ‘Bij School of Data Science trainen we mensen om hun rol te kunnen innemen in de data gedreven wereld’. Klinkt goed!
De naam van de cursus luidt ‘Data Science’ en neemt drie dagen in beslag. Deze cursus heeft meerdere startdata en de kosten bedragen €1665,- ex BTW.
Klik hier voor meer info over deze cursus.
2 – Review Data Science cursus
2.1 Intro
De eerste schooldag sinds jaren! Vanwege de covid-19 pandemie werd de cursus digitaal gegeven in plaats van op locatie (Den Haag of Rotterdam). Er werd gewerkt met een kleine groep cursisten, waardoor het online leren erg soepel verliep. De tooling (Zoom) en de lesdocumentatie waren goed verzorgd.
2.2 Inhoud: Theorie én praktijk
En dan nu inhoudelijk; Was de cursus een succes?
Het eerste dagdeel was gericht op de basisonderdelen van data science in Pyhton. Gedurende de introductie werden de basisprincipes van NumPy, Pandas en visualisaties opgefrist. Dit zorgde voor een solide basis voor de rest van de cursus.
Vervolgens werden de belangrijkste algoritmes en technieken behandeld. Dit waren (lineaire) Regressie, KKN, Kmeans, SVM, Decision Tree en Random Forest.
Elk onderwerp werd in drie stappen behandeld:
– Theoretische uitleg
– Het opbouwen van een Python notebook
– Optimalisatie door middel van technieken en functies
Vooral de derde stap (optimalisatie) was enorm waardevol. Technieken als cost functions, gradient descent en precisie scores konden direct toegepast worden in de modellen. Ook het automatiseren van optimalisaties dankzij Python was enorm waardevol.
De laatste dag van de cursus was gericht op machine learning. Hierbij werd gewerkt met neurale netwerken. Ook was er een introductie in Neural Language Processing, inclusief praktijkvoorbeeld.
Omdat hier minder sprake was van een vast programma, werd er uitvoerig ingegaan op vragen van de cursisten. Zo kwamen er bijvoorbeeld wat interessante data science toepassingen van grote bedrijven ter sprake.
Persoonlijk zat voor mij de grootste winst in het leren van nieuwe Python skills. De data science algoritmes die ik al kende, kan ik nu veel beter in de praktijk brengen. Daarnaast wist ik door de duidelijke uitleg van de technieken beter welke ontwikkelmogelijkheden er zijn. Dit was me met zelfstudie niet gelukt.
2.3 Conclusie
De voordelen van de cursus op een rijtje:
• Theorie en praktijk – De cursus bevatte een erg plezierige mix van theoretische kennis en opdrachten uitvoeren in de praktijk. Ook de interactie over praktijkervaringen met data science droeg hier aan bij.
• Direct toepasbare scripts – Het resultaat van de cursus is tastbaar, namelijk de uitgewerkte Python scripts. Direct bruikbaar in je werk of portfolio.
• Inspiratie – De docent (Farisch Hanoeman) is erg gepassioneerd over data en inspireert je om er mee aan de slag te gaan.
Verbeterpunten:
• Data science is een erg breed onderwerp en drie dagen voelt haast wat te kort om dit volledig te behandelen.
Conclusie: Een erg waardevolle cursus!
3 – Na de cursus
3.1 Community
School of Data Science verraste me positief met hun data science community. Na de cursus werden we betrokken bij deze community, waardoor de inspiratie uit de cursus niet verloren ging.
Een voorbeeld hiervan is de LinkedIn pagina waarop verschillende challenges georganiseerd worden. De volgers worden uitgedaagd om opdrachten op het gebied van machine learning en game-theory te beantwoorden. Een aanrader!
Aan de slag!
Zoals je leest ben ik blij dat ik een data science cursus heb gevolgd. Het smaakt naar meer!
Mijn tip: Doe uitgebreid onderzoek over wat je precies wilt leren en zoek een opleider die gespecialiseerd is in data.
Meer weten?
Wil je meer weten over School of Data Science?
Check dan hun website: https://schoolofdatascience.nl/
Of volg hun LinkedIn pagina: https://www.linkedin.com/company/school-of-data-science-nl/