De complete gids om te slagen voor uw volgende data-sciencesollicitatie

Miniatuur blogartikel: de complete gids om te slagen voor uw volgende data-sciencesollicitatie

Wilt u uw vaardigheden uitbreiden met andere tools en methoden, in verschillende sectoren? Ontdek de bronnen die ons team aanbeveelt om uw kennis te verdiepen!

Wilt u uw vaardigheden uitbreiden met andere tools en methoden, in verschillende sectoren? Ontdek de bronnen die ons team aanbeveelt om uw kennis te verdiepen!

Bijgewerkt in december 2023.

Data science is een interdisciplinair vakgebied dat statistiek, wiskunde, wetenschappelijke methodes, AI, gespecialiseerd programmeren, analyse en storytelling combineert om waarde uit data te halen.

Een data scientist past statistische methodes toe en gebruikt uiteenlopende tools en technieken om data te analyseren en voor te bereiden. Die legt ook aan verschillende betrokkenen uit wat de resultaten betekenen.

Data kunnen bedrijven helpen hun doelen te bereiken en problemen op te lossen. Data science vormt een brug tussen data en de directiekamer en verbindt de zakelijke en technische wereld. Een goede data scientist kan helder communiceren met mensen met verschillende kennisniveaus.

Deze gids is bedoeld voor beginners in data science. U kunt twee trajecten verkennen: een technisch en een zakelijk traject. U kunt zich op één verbeterpunt richten of makkelijk tussen beide wisselen. De gids biedt bruikbare inzichten om elke data science-case aan te pakken.

Technisch traject

Voordat we de afzonderlijke modules bespreken, noemen we twee volledige opleidingstrajecten voor data scientists: één gratis en één betalend. Zodra u die onderwerpen hebt behandeld, kunt u meteen oefenen op Kaggle.

Gratis optie

We bevelen twee gerenommeerde cursussen op Coursera aan, van de University of Michigan (Applied Data Science with Python | Coursera) en Stanford (Machine Learning by Stanford University | Coursera)

Betalende optie: ± €45/maand

Data Scientist in Python Career Path – Dataquest
Dit traject behandelt de meeste basisbegrippen van data science: basiskennis van Python, datamanipulatie, visualisatie, modellering, SQL-query's, Git, de commandoregel…

Zijn sommige van die onderwerpen nog onduidelijk, of wilt u een specifieke vaardigheid verbeteren? Hieronder vindt u per module bronnen die wij interessant vinden.

1. Data science verkennen

Ongeacht uw technische achtergrond staat data science voor iedereen open die enige interesse heeft in programmeren en datamanipulatie. Deze bronnen helpen u op weg met de meest gebruikte programmeertaal, Python, en geven u meer inzicht in deze multidisciplinaire aanpak.

Boeken

  • Kennismaken met programmeren: Automate the Boring Stuff with Python. Een uitstekend boek om te beginnen met programmeren in Python. Het start bij de basisbegrippen van programmeren. Wie tijdens het lezen de oefeningen maakt, krijgt een erg praktische, concrete aanpak.

  • Basiscommando's in Python: Data Science from Scratch First Principles with Python van Joel Grus. Dit boek introduceert de basis van Python en praktische programmeerconcepten die u dagelijks als data scientist kunt gebruiken.

  • Inleiding tot machine learning: The Hundred-Page Machine Learning Book van Andriy Burkov. ML-kennis zo sterk samenvatten lijkt misschien twijfelachtig, maar de auteur slaagt er uitstekend in een overzicht te geven van het vakgebied. Het bevat enkele wiskundige en programmeervoorbeelden en biedt verrassend veel detail voor zo'n kort boek.

YouTube: Python-tutorials

Een kanaal met onderwerpen van de absolute basis, zoals Python installeren en datatypes, tot complexere toepassingen, zoals een webapp bouwen.

Corey Schafer - YouTube

Zelfstudie door proberen, fouten maken en slagen:

Deze site bundelt bronnen tot een ‘opensourcecurriculum om data science te leren’. Het aanbod is groot en volledig open source, maar niet noodzakelijk gratis. Naast aanbevelingen voor leermateriaal over ML, wiskunde, datavisualisatie en Python vindt u er ook suggesties voor de volgorde waarin u die onderwerpen aanpakt.

The Open-Source Data Science Masters van datasciencemasters

2. Uw data science-vaardigheden verbeteren

Hebt u een achtergrond in wiskunde, statistiek of data-analyse? Dan helpen deze meer gevorderde bronnen u uw technische vaardigheden verder te ontwikkelen.

YouTube

Begrijp de essentie achter de ingewikkelde formules uit lessen data science en gevorderde statistiek.

Boeken

  • The Data Science Interview Book
    Zoals de naam aangeeft, vindt u hier een heel bruikbare samenvatting van tal van technische aspecten van data science. Het dekt niet 100% van een sollicitatiegesprek bij Agilytic, want de zakelijke invalshoek ontbreekt. Toch is het een zeer gestructureerd en nuttig overzicht.


3. Stel uw data science-vaardigheden op de proef

U hebt zoveel informatie, concepten en technieken opgenomen als menselijk mogelijk lijkt. Tijd om uw vaardigheden te testen. Deze plekken helpen u duidelijker te zien wat u beheerst en wat beter kan. Vergeet uw werk niet op GitHub te plaatsen. Zo maakt u uw data science-vaardigheden zichtbaar voor de hele digitale wereld.

4. Als u een gestructureerder leertraject zoekt

Hebt u de tijd en zoekt u een uitgebreide opleiding, overweeg dan een master in data science. Een master geeft u meer tijd om grondig te oefenen en statistische tools en machinelearningtechnieken beter te begrijpen. Een stage in data science naast uw opleiding is bovendien een uitstekende kans om uw vaardigheden in de praktijk verder te ontwikkelen.

Hieronder staat een niet-uitputtende lijst van kwaliteitsvolle masters in data science in België.

Specialized Master in Big Data & Data Science (MS-BGDA) - ULB - 1 jaar

Voor deze master moeten kandidaten al een masterdiploma hebben. De opleiding richt zich op mensen met een basiskennis van statistiek en programmeren die hun expertise willen uitbreiden en zich willen specialiseren in data science.

Binnen het masterprogramma kunt u kiezen tussen een thesis en een stage. Dat is een waardevolle kans om de theoretische kennis uit de lessen toe te passen op echte uitdagingen.

Belangrijk is dat deze master toegang geeft tot vakken rond data science bij verschillende faculteiten, waaronder Ingenieurswetenschappen, Wetenschappen en Solvay (Economie).

Master of Statistics and Data Science - KUL - 2 jaar

Of u nu uw bachelor afrondt of uw kennis na een master wilt verdiepen, dit programma biedt een unieke kans om twee jaar lang data science te verkennen en uw programmeervaardigheden te verbeteren. Let op: ons masterprogramma bevat geen gestructureerde stage. Wilt u die ervaring opdoen, dan moet u dat zelf organiseren naast uw studie.

Zakelijk traject

1. Begrijp het probleem en bepaal het doel

Uw belangrijkste doel als data scientist is bruikbare inzichten uit data halen. Om geen tijd te verliezen aan onbeantwoordbare vragen die nergens toe leiden, moet u weten waar u naartoe werkt en hoe u daar komt. Een klantprobleem begrijpen en het zakelijke doel bepalen is daarbij een grote troef. We bevelen het boek Cracked it! en kaders voor case-interviews aan:

Cracked it!: How to solve big problems and sell solutions like top strategy consultants.

Dit boek leert u moeilijke problemen efficiënt aan te pakken en uw oplossing te verkopen. Aan de hand van business cases toont het hoe u problemen formuleert, structureert en oplost, met oog voor oplossingen en resultaten.

Voor business cases bevelen we enkele bekende denkkaders aan die toonaangevende consultancybedrijven gebruiken. Ze dienen alleen om uw gedachten beter te structureren; leer ze niet uit het hoofd:

2. Bereid uw sollicitatiegesprek voor

Tijdens het sollicitatiegesprek kunt u echt laten zien wat u kunt en uzelf voorstellen. Het geeft tegelijk een eerste indruk van uw communicatievaardigheden. We verzamelden uitgebreide gesprekstips die kunnen helpen. Het klinkt als een cliché, maar het klopt: oefen, oefen en oefen.

Bereid u voor op vragen over data science, vooral over uw probleemaanpak, uw structuur en de manier waarop u conclusies trekt. Deze website geeft voorbeelden: OVER 100 Data Scientist Interview Questions and Answers! | door Terence Shin | Towards Data Science

3. Leer uw inzichten met anderen te delen:  

Nog belangrijker dan de nieuwe oplossing, tool of het model dat u hebt gemaakt, is hoe u die met anderen deelt. Data science draait evenzeer om een nieuw project uitvoeren als om het communiceren van uw bevindingen aan klanten of collega's. Met sterke presentatie- en storytellingvaardigheden staat u er goed voor.

We raden het boek Storytelling with data sterk aan. Bij Agilytic is het verplichte lectuur. We zien dat de visualisaties en presentaties van collega's merkbaar beter worden nadat ze het hebben gelezen.

Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals.

Mooi meegenomen: versterk uw cv

1. Werk samen met uw datateam

Misschien ziet u een data scientist als iemand die lange tijd alleen werkt. Die mythe ontkrachten we graag. Door de jaren heen zagen we telkens opnieuw dat de beste en nuttigste ideeën ontstaan door samenwerking en overleg. Om elkaars werk makkelijker te beoordelen en erop voort te bouwen, gebruiken we het populaire GitHub.

Bij onze teamuitdagingen komen af en toe plastic dinosaurussen kijken.

2. Leer nieuwe BI-tools

Inzichten uit business intelligence (BI) helpen om uit bestaande data te leren, beslissingen te onderbouwen en de huidige werking van het bedrijf te sturen. U hoort het soms tegenover business analytics geplaatst: bedrijfsdata gebruiken om trends en resultaten te voorspellen. Microsoft Power BI en Tableau zijn de populairste tools om datasets te ontsluiten, analyseren en visualiseren, vooral voor rapportering.

3. Ken uw computer

Informatica helpt ons elke dag kwaliteitsvolle analyses te maken en mooie ontdekkingen te doen. Begrijpen hoe een computer werkt, vooral als er een onbegrijpelijke fout op het scherm verschijnt, kan veel tijd en moeite besparen bij het instellen van tools en het opsporen van fouten.

  • MIT-videolessen: een MIT Open Course met 10 lessen of onlinehoofdstukken, waaruit u de interessantste kunt kiezen. Een uitstekende bron over onderwerpen die nuttig zijn voor ontwikkelaars maar doorgaans niet aan bod komen in formeel onderwijs, zoals shelltools, editors (vim…), de commandoregel, Git en debugging.

4. Raak vertrouwd met cloudtechnologie

In data science is vertrouwdheid met cloudtechnologie een must. Ze biedt schaalbaarheid, toegankelijkheid en efficiëntie, zodat data scientists vlot data kunnen analyseren, modellen kunnen uitrollen en kunnen samenwerken. Cloudkennis is cruciaal om mee te blijven en waardevolle inzichten te leveren in de huidige datagedreven wereld.

Interesse in een loopbaan in data science bij Agilytic?

Wist u dat Agilytic momenteel vacatures heeft voor data scientists, engineers en managers?

We zoeken voortdurend nieuwe collega's die onze expertise in data science en engineering helpen versterken en meebouwen aan ons ondernemingsproject.

Meer over de functie en de sollicitatieprocedure vindt u hier.

We hechten belang aan een werkomgeving waarin u goed werk kunt leveren, uw data science-vaardigheden kunt ontwikkelen en vooral met plezier kunt werken.

Klinkt dat interessant?

Solliciteer vandaag!

Bijgewerkt in december 2023.

Data science is een interdisciplinair vakgebied dat statistiek, wiskunde, wetenschappelijke methodes, AI, gespecialiseerd programmeren, analyse en storytelling combineert om waarde uit data te halen.

Een data scientist past statistische methodes toe en gebruikt uiteenlopende tools en technieken om data te analyseren en voor te bereiden. Die legt ook aan verschillende betrokkenen uit wat de resultaten betekenen.

Data kunnen bedrijven helpen hun doelen te bereiken en problemen op te lossen. Data science vormt een brug tussen data en de directiekamer en verbindt de zakelijke en technische wereld. Een goede data scientist kan helder communiceren met mensen met verschillende kennisniveaus.

Deze gids is bedoeld voor beginners in data science. U kunt twee trajecten verkennen: een technisch en een zakelijk traject. U kunt zich op één verbeterpunt richten of makkelijk tussen beide wisselen. De gids biedt bruikbare inzichten om elke data science-case aan te pakken.

Technisch traject

Voordat we de afzonderlijke modules bespreken, noemen we twee volledige opleidingstrajecten voor data scientists: één gratis en één betalend. Zodra u die onderwerpen hebt behandeld, kunt u meteen oefenen op Kaggle.

Gratis optie

We bevelen twee gerenommeerde cursussen op Coursera aan, van de University of Michigan (Applied Data Science with Python | Coursera) en Stanford (Machine Learning by Stanford University | Coursera)

Betalende optie: ± €45/maand

Data Scientist in Python Career Path – Dataquest
Dit traject behandelt de meeste basisbegrippen van data science: basiskennis van Python, datamanipulatie, visualisatie, modellering, SQL-query's, Git, de commandoregel…

Zijn sommige van die onderwerpen nog onduidelijk, of wilt u een specifieke vaardigheid verbeteren? Hieronder vindt u per module bronnen die wij interessant vinden.

1. Data science verkennen

Ongeacht uw technische achtergrond staat data science voor iedereen open die enige interesse heeft in programmeren en datamanipulatie. Deze bronnen helpen u op weg met de meest gebruikte programmeertaal, Python, en geven u meer inzicht in deze multidisciplinaire aanpak.

Boeken

  • Kennismaken met programmeren: Automate the Boring Stuff with Python. Een uitstekend boek om te beginnen met programmeren in Python. Het start bij de basisbegrippen van programmeren. Wie tijdens het lezen de oefeningen maakt, krijgt een erg praktische, concrete aanpak.

  • Basiscommando's in Python: Data Science from Scratch First Principles with Python van Joel Grus. Dit boek introduceert de basis van Python en praktische programmeerconcepten die u dagelijks als data scientist kunt gebruiken.

  • Inleiding tot machine learning: The Hundred-Page Machine Learning Book van Andriy Burkov. ML-kennis zo sterk samenvatten lijkt misschien twijfelachtig, maar de auteur slaagt er uitstekend in een overzicht te geven van het vakgebied. Het bevat enkele wiskundige en programmeervoorbeelden en biedt verrassend veel detail voor zo'n kort boek.

YouTube: Python-tutorials

Een kanaal met onderwerpen van de absolute basis, zoals Python installeren en datatypes, tot complexere toepassingen, zoals een webapp bouwen.

Corey Schafer - YouTube

Zelfstudie door proberen, fouten maken en slagen:

Deze site bundelt bronnen tot een ‘opensourcecurriculum om data science te leren’. Het aanbod is groot en volledig open source, maar niet noodzakelijk gratis. Naast aanbevelingen voor leermateriaal over ML, wiskunde, datavisualisatie en Python vindt u er ook suggesties voor de volgorde waarin u die onderwerpen aanpakt.

The Open-Source Data Science Masters van datasciencemasters

2. Uw data science-vaardigheden verbeteren

Hebt u een achtergrond in wiskunde, statistiek of data-analyse? Dan helpen deze meer gevorderde bronnen u uw technische vaardigheden verder te ontwikkelen.

YouTube

Begrijp de essentie achter de ingewikkelde formules uit lessen data science en gevorderde statistiek.

Boeken

  • The Data Science Interview Book
    Zoals de naam aangeeft, vindt u hier een heel bruikbare samenvatting van tal van technische aspecten van data science. Het dekt niet 100% van een sollicitatiegesprek bij Agilytic, want de zakelijke invalshoek ontbreekt. Toch is het een zeer gestructureerd en nuttig overzicht.


3. Stel uw data science-vaardigheden op de proef

U hebt zoveel informatie, concepten en technieken opgenomen als menselijk mogelijk lijkt. Tijd om uw vaardigheden te testen. Deze plekken helpen u duidelijker te zien wat u beheerst en wat beter kan. Vergeet uw werk niet op GitHub te plaatsen. Zo maakt u uw data science-vaardigheden zichtbaar voor de hele digitale wereld.

4. Als u een gestructureerder leertraject zoekt

Hebt u de tijd en zoekt u een uitgebreide opleiding, overweeg dan een master in data science. Een master geeft u meer tijd om grondig te oefenen en statistische tools en machinelearningtechnieken beter te begrijpen. Een stage in data science naast uw opleiding is bovendien een uitstekende kans om uw vaardigheden in de praktijk verder te ontwikkelen.

Hieronder staat een niet-uitputtende lijst van kwaliteitsvolle masters in data science in België.

Specialized Master in Big Data & Data Science (MS-BGDA) - ULB - 1 jaar

Voor deze master moeten kandidaten al een masterdiploma hebben. De opleiding richt zich op mensen met een basiskennis van statistiek en programmeren die hun expertise willen uitbreiden en zich willen specialiseren in data science.

Binnen het masterprogramma kunt u kiezen tussen een thesis en een stage. Dat is een waardevolle kans om de theoretische kennis uit de lessen toe te passen op echte uitdagingen.

Belangrijk is dat deze master toegang geeft tot vakken rond data science bij verschillende faculteiten, waaronder Ingenieurswetenschappen, Wetenschappen en Solvay (Economie).

Master of Statistics and Data Science - KUL - 2 jaar

Of u nu uw bachelor afrondt of uw kennis na een master wilt verdiepen, dit programma biedt een unieke kans om twee jaar lang data science te verkennen en uw programmeervaardigheden te verbeteren. Let op: ons masterprogramma bevat geen gestructureerde stage. Wilt u die ervaring opdoen, dan moet u dat zelf organiseren naast uw studie.

Zakelijk traject

1. Begrijp het probleem en bepaal het doel

Uw belangrijkste doel als data scientist is bruikbare inzichten uit data halen. Om geen tijd te verliezen aan onbeantwoordbare vragen die nergens toe leiden, moet u weten waar u naartoe werkt en hoe u daar komt. Een klantprobleem begrijpen en het zakelijke doel bepalen is daarbij een grote troef. We bevelen het boek Cracked it! en kaders voor case-interviews aan:

Cracked it!: How to solve big problems and sell solutions like top strategy consultants.

Dit boek leert u moeilijke problemen efficiënt aan te pakken en uw oplossing te verkopen. Aan de hand van business cases toont het hoe u problemen formuleert, structureert en oplost, met oog voor oplossingen en resultaten.

Voor business cases bevelen we enkele bekende denkkaders aan die toonaangevende consultancybedrijven gebruiken. Ze dienen alleen om uw gedachten beter te structureren; leer ze niet uit het hoofd:

2. Bereid uw sollicitatiegesprek voor

Tijdens het sollicitatiegesprek kunt u echt laten zien wat u kunt en uzelf voorstellen. Het geeft tegelijk een eerste indruk van uw communicatievaardigheden. We verzamelden uitgebreide gesprekstips die kunnen helpen. Het klinkt als een cliché, maar het klopt: oefen, oefen en oefen.

Bereid u voor op vragen over data science, vooral over uw probleemaanpak, uw structuur en de manier waarop u conclusies trekt. Deze website geeft voorbeelden: OVER 100 Data Scientist Interview Questions and Answers! | door Terence Shin | Towards Data Science

3. Leer uw inzichten met anderen te delen:  

Nog belangrijker dan de nieuwe oplossing, tool of het model dat u hebt gemaakt, is hoe u die met anderen deelt. Data science draait evenzeer om een nieuw project uitvoeren als om het communiceren van uw bevindingen aan klanten of collega's. Met sterke presentatie- en storytellingvaardigheden staat u er goed voor.

We raden het boek Storytelling with data sterk aan. Bij Agilytic is het verplichte lectuur. We zien dat de visualisaties en presentaties van collega's merkbaar beter worden nadat ze het hebben gelezen.

Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals.

Mooi meegenomen: versterk uw cv

1. Werk samen met uw datateam

Misschien ziet u een data scientist als iemand die lange tijd alleen werkt. Die mythe ontkrachten we graag. Door de jaren heen zagen we telkens opnieuw dat de beste en nuttigste ideeën ontstaan door samenwerking en overleg. Om elkaars werk makkelijker te beoordelen en erop voort te bouwen, gebruiken we het populaire GitHub.

Bij onze teamuitdagingen komen af en toe plastic dinosaurussen kijken.

2. Leer nieuwe BI-tools

Inzichten uit business intelligence (BI) helpen om uit bestaande data te leren, beslissingen te onderbouwen en de huidige werking van het bedrijf te sturen. U hoort het soms tegenover business analytics geplaatst: bedrijfsdata gebruiken om trends en resultaten te voorspellen. Microsoft Power BI en Tableau zijn de populairste tools om datasets te ontsluiten, analyseren en visualiseren, vooral voor rapportering.

3. Ken uw computer

Informatica helpt ons elke dag kwaliteitsvolle analyses te maken en mooie ontdekkingen te doen. Begrijpen hoe een computer werkt, vooral als er een onbegrijpelijke fout op het scherm verschijnt, kan veel tijd en moeite besparen bij het instellen van tools en het opsporen van fouten.

  • MIT-videolessen: een MIT Open Course met 10 lessen of onlinehoofdstukken, waaruit u de interessantste kunt kiezen. Een uitstekende bron over onderwerpen die nuttig zijn voor ontwikkelaars maar doorgaans niet aan bod komen in formeel onderwijs, zoals shelltools, editors (vim…), de commandoregel, Git en debugging.

4. Raak vertrouwd met cloudtechnologie

In data science is vertrouwdheid met cloudtechnologie een must. Ze biedt schaalbaarheid, toegankelijkheid en efficiëntie, zodat data scientists vlot data kunnen analyseren, modellen kunnen uitrollen en kunnen samenwerken. Cloudkennis is cruciaal om mee te blijven en waardevolle inzichten te leveren in de huidige datagedreven wereld.

Interesse in een loopbaan in data science bij Agilytic?

Wist u dat Agilytic momenteel vacatures heeft voor data scientists, engineers en managers?

We zoeken voortdurend nieuwe collega's die onze expertise in data science en engineering helpen versterken en meebouwen aan ons ondernemingsproject.

Meer over de functie en de sollicitatieprocedure vindt u hier.

We hechten belang aan een werkomgeving waarin u goed werk kunt leveren, uw data science-vaardigheden kunt ontwikkelen en vooral met plezier kunt werken.

Klinkt dat interessant?

Solliciteer vandaag!

Klaar om uw doelen met data te bereiken?

Wilt u uw doelen bereiken door data en AI slimmer te gebruiken? Dan bent u hier op de juiste plek.

Aan de slag

‹ Attributiemodellering in een wereld zonder cookies

Betere beslissingen met causale machine learning ›

Klaar om uw doelen te bereiken met data?

Wilt u uw doelen bereiken door data en AI slimmer te gebruiken? Dan bent u hier op de juiste plaats.

Aan de slag

Klaar om uw doelen te bereiken met data?

Wilt u uw doelen bereiken door data en AI slimmer te gebruiken? Dan bent u hier op de juiste plaats.

Aan de slag

Klaar om uw doelen te bereiken met data?

Wilt u uw doelen bereiken door data en AI slimmer te gebruiken? Dan bent u hier op de juiste plaats.

Aan de slag

© 2026 Agilytic

© 2026 Agilytic