Een maand geleden ben ik gestart bij het Data Expert Program (DEP) van de Jheronimus Academy of Data Science. Tijd om een eerste indruk te delen:
Iedere vrijdag is er een college dag in een omgebouwd klooster midden in ’s-Hertogenbosch. Tot enkele jaren geleden hebben hier nonnen gewoond. Het gebouw ziet er van binnen en buiten prachtig uit.
Het programma duurt 14 maanden en is onderverdeeld in opvolgende blokken. Tot nu toe zijn dat 3 blokken: Na een Introductie tot Data Science zijn we gaan programmeren in Python, en daarna een stuk Data Engineering met behulp van SQL.
Mijn mede studenten komen uit tal van verschillende achtergronden, van Marketing tot Nationale Recherche, detachering, Finance etc..
Persoonlijk mooi om te horen vind ik dat er ook twee accountants zijn. Daar is het gebruikelijk om na je studie in een vervolgstudie te volgen op het gebied van Accountancy/Control (zoals RC, RA). Deze twee accountants wilden per sé niet die standaard richting op, maar kiezen bewust voor dit programma vanwege de vele toepassingen en mogelijkheden binnen hun vakgebied.
De gemiddelde leeftijd is 37. De mediaan is super belangrijk naast het gemiddelde, maar die weet ik helaas niet. Laat ik het houden op zeer weinig outliers deelnemers (qua leeftijd dan).
6 maanden voor de start van dit DEP programma heb ik me ingeschreven bij DataCamp. Daar kan je online Python leren, specifiek voor een analist of Data Scientist. Zelf volg ik de Data Science with Python track (meer daarover in een latere blog). Omdat ik voorafgaand enkel goed was in Excel formules en DAX taal leek het mij verstandig om tijdig met Python te starten. Dit was en is een hele goede keuze geweest. Oja, en ook superleuk!
Python een prachtige programmeertaal is die voor niet IT’ers relatief makkelijk is om in basis te leren. Echter, je moet de nodige vlieguren maken om hier goed mee uit de voeten te kunnen. Voor mij zal dat voorlopig zijn tot het niveau van een goede Proof Of Concept van een product of service.
De Query Editor (in Power BI) een prachtig instrument is en dat in vergelijking met Python vooralsnog veel een eenvoudiger instrument is/lijkt om data op te schonen.
Data Science wordt steeds meer een container begrip (net als Big data enkele jaren geleden). Het valt de komende jaren uit elkaar in verschillende deelgebieden (zoals: Data Engineer, Data Analyst, Enterpreneur etc.). Welke richting ik op ga weet ik nog niet precies.
Tot op heden kan ik de opgedane kennis nog niet geheel toepassen. Wat het me al wel heeft opgeleverd is dat ik bij mijn huidige opdracht betere gesprekken kan voeren met IT’ers (zoals IT informatie analisten en DataWareHouse beheerders).
Al met al ben ik na 1 maand super tevreden dat ik deze opleiding ben gestart ?.
In deze blog beschrijf ik mijn eigen mening en gedachten. Via onderstaande kan je hier op reageren om met mij van gedachte te wisselen.