Als je het nog niet hebt vernomen: er wordt verwacht dat in de komende paar jaar 40% van de beroepsbevolking zich zal bijscholen. Dit is een gangbare praktijk om gelijke tred te houden met de voortdurende groei van technologie, met name op het gebied van generatieve AI.
Echter, in de wereld van datawetenschap draait het niet alleen om het maken van de juiste keuzes bij het aanleren van specifieke programmeertalen of andere technische kennis. Want hoewel uitmuntende codering zeer waardevol is en je in de positie zou kunnen brengen waar elk bedrijf blij mee zou zijn, is het net zo belangrijk om in je soft skills te investeren om succesvol te zijn in je carrière.
Hier zijn de 4 belangrijkste soft skills die ten zeerste worden aanbevolen voor elke datawetenschapper, ongeacht of je nu nieuw bent in het IT-veld, carrièrevooruitgang zoekt, of gewoon streeft naar het leveren van beter werk.
01. Een effectieve communicatie
Vaak wordt gedacht dat goede communicatie betekent dat je vaardig bent in spreken. In werkelijkheid is het tegenovergestelde waar: bij effectieve communicatie draait het om luistervaardigheid, vooral in het domein van datawetenschap.
Stel je voor dat iemand met een specifieke vraag naar je toekomt, enthousiast maar zonder duidelijkheid over hoe zijn of haar visie gemeten moet worden of welke gegevens daarvoor nodig zijn.
In plaats van direct in te gaan op technische details over het ophalen van gegevens of het gebruik van modellen, is het belangrijk om eerst te luisteren. Laat de persoon de doelen, zorgen en verwachtingen uitleggen.
Door actief te luisteren, krijg je inzicht in de bredere context van het verzoek. Door deze luisterbenadering kun je een oplossing bieden die nauw aansluit bij de werkelijke behoeften, in plaats van slechts de initiële taak.
Communicatie vormt de sleutel tot succes in datawetenschap. Je brengt niet de hele dag door in een donkere kelder, code typend op een toetsenbord; je ontvangt verzoeken, geeft presentaties en hebt interactie met mensen. Net zoals bij de vaardigheden van datawetenschappers is het essentieel te weten hoe je effectief communiceert om te slagen.
02. Het aanpassingsvermogen
De StackOverflow Developer enquête van 2023 is een treffend voorbeeld van aanpassingsvermogen. De samenstellers voegden voor het eerst een sectie over kunstmatige intelligentie (AI) toe, wat opmerkelijk laat zien hoe men zich kan aanpassen aan een evoluerend ontwikkelingslandschap.
AI is slechts één illustratie hiervan. Datawetenschap belichaamt treffend het oude gezegde: de enige constante is verandering. Om een succesvolle datawetenschapper te zijn, moet je bereid zijn om snel nieuwe ontwikkelingen op te pakken.
Dit kan op verschillende manieren worden geïnterpreteerd. Een evident aspect is het vermogen om snel nieuwe technologieën te leren. Cloudtechnologie, AI en FastAPI zijn bijvoorbeeld recente ontwikkelingen die je moet bijhouden.
Een andere toepassing is het volgen van de arbeidsmarkt. De trend is niet langer beperkt tot de traditionele rol van een datawetenschapper; veel werkgevers verwachten nu dat je diverse hoeden draagt.
Je moet niet alleen een datawetenschapper zijn, maar ook een data-ingenieur, een machine learning-ingenieur en soms zelfs een domeinexpert. De grenzen tussen deze rollen vervagen, waardoor moderne datawetenschappers vaak verschillende taken moeten jongleren die ooit afzonderlijke functies waren.
Aanpassingsvermogen kan ook worden geïnterpreteerd als het begrijpen en integreren van feedback. Als datawetenschappers bouwen we vaak modellen of oplossingen op basis van bepaalde aannames of datasets. Echter, deze werken niet altijd zoals verwacht. Aanpasbaar zijn betekent dat je de feedback nauwlettend volgt, je modellen herziet en verbetert op basis van praktijkresultaten.
03. Teamwerk en samenwerking
Samenwerking en teamwerk behoren tot dezelfde categorie als communicatie. Als datawetenschapper werk je niet in isolatie, maar juist samen met een divers gezelschap van collega’s die allemaal affiniteit hebben met gegevens. Hierdoor zal je regelmatig verzoeken ontvangen om PowerPoint-presentaties, rapporten en grafieken te creëren.
Om dit succesvol te doen, is het essentieel om goed met anderen om te kunnen gaan. Datawetenschapsprojecten worden vaak uitgevoerd in multifunctionele teams, bestaande uit bedrijfsanalisten, ingenieurs en productmanagers. Effectief samenwerken zorgt ervoor dat de data science-oplossingen naadloos aansluiten bij de bedrijfsdoelstellingen.
Samenwerking vereist niet alleen technische expertise, maar ook het vermogen om de behoeften van elk teamlid te begrijpen, effectief te communiceren… en soms te bemiddelen tussen tegenstrijdige belangen.
04. Een nieuwsgierigheid
Laten we beginnen met te zeggen dat het oplossen van problemen niet langer beschouwd kan worden als de ultieme soft skill, simpelweg omdat deze term te veelvuldig wordt gebruikt. Maar wellicht komt nieuwsgierigheid dichtbij hetzelfde principe.
Als datawetenschapper word je vaak geconfronteerd met talloze uitdagingen. In essentie is elk probleem echter gewoon een vraag. Wanneer je deze uitdagingen benadert met een nieuwsgierige instelling, in een zoektocht naar begrip en verbetering, drijft nieuwsgierigheid je aan om dieper te graven, niet zomaar dingen als vanzelfsprekend aan te nemen en voortdurend te streven naar betere oplossingen.
Door het probleem als een vraag te formuleren, stopt de datawetenschapper niet alleen bij het identificeren van het probleem, maar verdiept zich ook in het ‘waarom’ erachter. Deze benadering leidt niet alleen tot effectievere oplossingen, maar brengt ook diepgaande inzichten aan het licht die strategische besluitvorming kunnen sturen.
Soft skills die iedere datawetenschapper nodig heeft conclusie
Er bestaan nog tal van andere soft skills, zoals empathie, veerkracht, timemanagement en kritisch denken. Maar als je er goed over nadenkt, bevinden ze zich allemaal in dezelfde sfeer.
Effectieve communicatie met mensen, de vaardigheid om aan te passen, samenwerken met anderen, en problemen benaderen met nieuwsgierigheid vormen de kern. Met deze vier soft skills ben je in staat om elke uitdaging, sollicitatiegesprek of probleem dat je tegenkomt, doeltreffend aan te pakken!
