Sluit popupAanmelden
Clock
ma-vrij 9:00 - 17:00
Paper plane
welkom@wincacademy.nl
Phone
+31 88 16 60 316
Nieuwe vaardigheden

4 onmisbare Python skills voor iedere (startende) data analist

Iedere data analist die op zoek gaat naar een ‘nieuwe’ baan zal er vroeg of laat achter komen. Het beheersen van Python is in veel gevallen een must. Maar wat moet je als data analist met python kunnen? We leggen het je in deze blog uit.

Onmisbare Python skills voor de data analist
Geschreven door
Dave van der Wal
Dave van der Wal
Content & SEO Specialist
Gepubliceerd op
2 augustus 2021

Bekijk eens wat data analist vacatures, dan zal je het zien. Bijna in iedere omschrijving zie je dat je als data analist kennis en ervaring moet hebben opgedaan met Python. Het is dan ook niet voor niets de populairste programmeertaal binnen dit vakgebied. Met Python is vrijwel alles mogelijk. Zo kun je bijvoorbeeld taken automatiseren, games developen, geavanceerde data-analyses maken en webapplicaties ontwikkelen. 

Hoogstwaarschijnlijk vraag je jezelf af welke specifieke Python skills belangrijk zijn om te leren als je een data analist wilt worden. In deze blog behandelen we de 4 meest essentiële Python skills voor iedere data analist.

De populariteit van python onder data analisten

Waarom is python de populairste programmeertaal onder data analisten? Nou, dat komt onder andere doordat Python ingezet wordt om de herhalende taken te automatiseren. En het aantal herhalende taken die je als data analist tegenkomt, dat zijn er nogal wat. Door deze taken te automatiseren kun je veel tijd en kosten besparen en dus efficiënter werken. Door taken te automatiseren kun je ook fouten verminderen en in veel gevallen zelfs elimineren. 

Naast het automatiseren van de taken kun je Python ook inzetten voor een ander heel belangrijk onderdeel binnen data analytics, namelijk datavisualisatie. Maar dit is nog lang niet alles waarom deze taal zo geliefd is onder data analisten. Het heeft een relatief eenvoudige syntax en is daarmee gemakkelijk te begrijpen door anderen. Je kan er grote datasets mee verwerken en je kan aan de haal met deep learning en machine learning.

Begin met de basis van Python (de fundamentals)
Alles wat we je vertellen in de bovenstaande alinea klinkt natuurlijk allemaal erg interessant. Maar zoals binnen elk vakgebied moet je eerst de basis onder de knie krijgen, voordat je de diepte in kan gaan. Leer eerst de onderstaande fundamentals beheersen voordat je leert hoe je data visualiseert of dataverzameling automatiseert.

Dit zijn de Python fundamentals die je eerst dient te beheersen voordat je verder kan met het leren van de vier essentiële python skills:

Leer deze vier essentiële python skills voor de data analist
Oke, je beheerst nu de basis om echt aan de slag te kunnen. Nu is de tijd aangebroken om de belangrijkste skills te leren. Verwacht niet dat je het in een dag kan. Je zal moeten blijven oefenen, oefenen en nog eens oefenen.

1. Het Analyseren van data

Data is overal en bedrijven maken hier maar al te graag gebruik van. Ze verzamelen in grote getalen data en analyseren het met als doel om deze data om te kunnen zetten in bruikbare informatie waarmee betere bedrijfsbeslissingen gemaakt kunnen worden.

Het analyseren van data is een van de belangrijkste onderdelen binnen data analytics. Daarom krijg je als data analist  veel te maken met deze discipline, waarbij je data gaat interpreteren en bewerken.  Natuurlijk zou je dit ouderwets in excel kunnen doen, maar je data analyse maken in Python is niet alleen handiger en sneller. 

Dit zijn de meest gebruikte Python libraries voor de data analyse:

Python libraries voor data visualisatie

Leer je data visualiseren met Pyton, dan kun je voortaan gebruikersdata omtoveren in heldere analyses.

Kortom, data analyseren, web scraping, machine learning en data visualisatie zijn de bouwstenen in Python waarmee jij jouw baankansen aanzienlijk kan vergroten. Wil je graag al deze bouwstenen machtig zijn? Volg dan de opleiding data analytics met Python. Na deze opleiding ben jij er klaar voor om als junior data analist aan de slag te kunnen.

2.  Web (data) scraping

Data is overal, maar veruit de meeste bruikbare informatie is online te vinden. Je moet je eens voorstellen, er zijn 8.83 miljard mensen op de wereld. Hiervan zijn 4.66 miljard mensen actief op het internet. Deze mensen verspreiden allemaal een hoop data. In 2020 stond er circa 44 zettabytes (dat zijn 21 nullen) aan data op het internet. De hoeveelheid aan data blijft in rap tempo doorgroeien. 

Er is iedere seconde van iedere dag circa 6.59 GB aan internetverkeer dat de datateller doet oplopen. De verwachting is dat de hoeveelheid data alleen maar verder zal toenemen. Het internet zal volgens Seagate, in 2025 bestaan uit 175 zettabytes aan data. Ik hoor je al denken: Zettawattes? 1 Zettabyte staat gelijk aan 1 000 000 000 000 gigabytes en dan te bedenken dat een gemiddeld mailtje slechts 0,2mb is, het checken en uploaden van een foto op instagram 3,6mb en het versturen van een WhatsAppje slechts 0.01 MB per bericht. 

De hoeveelheid aan informatie die je kunt vinden op het internet is dus vrijwel eindeloos. Een onuitputbare bron aan informatie is natuurlijk een goudmijn voor iedere data analist. Hoe benut je zo een onuitputbare bron aan toegankelijke informatie? Nou, dat doe je door het web te ‘scrapen’. Web scraping is een techniek, waarmee je data van het internet (websites) haalt. Tuurlijk zou je ook de informatie handmatig van websites kunnen halen, maar door het te automatiseren kan je veel sneller en kostenefficiënter data verzamelen. 

Je zou zelf een web scrape script kunnen schrijven, maar ook gebruik kunnen maken van de vele packages die er zijn in Python voor data scraping. Denk bijvoorbeeld aan:


3: Datavisualisatie

Data analytics draait allemaal om het kunnen communiceren van je bevindingen en data visualisatie speelt hier een hele belangrijke rol in. Python is een geweldige tool om je data te visualiseren. Als je in Python data visualisaties kan maken, ben je in staat om de meest ingewikkelde en/of zeer specifieke visualisaties te maken. 

Ook voor het visualiseren van data zijn er in python meerdere packages beschikbaar. Denk aan:

Leer je data visualiseren met Pyton, dan kun je voortaan gebruikersdata omtoveren in heldere analyses.

Kortom, data analyseren, web scraping, machine learning en data visualisatie zijn de bouwstenen in Python waarmee jij jouw baankansen aanzienlijk kan vergroten. Wil je graag al deze bouwstenen machtig zijn? Volg dan de opleiding data analytics met Python. Na deze opleiding ben jij er klaar voor om als junior data analist aan de slag te kunnen.


4. Machine Learning

Wil je écht  jouw baankansen vergroten? Dan doe je er goed aan om machine learning te leren. Grote bedrijven, waaronder Google, geven aan dat machine learning de toekomst heeft. Dit maakt het tot een van de meest waardevolle skills van het moment. 

Maar wat is machine learning nou eigenlijk? Machine learning is een toepassing van kunstmatige intelligentie zonder menselijke supervisie. Middels machine learning technieken leer je computers waardevolle voorspellingen te doen. Deze voorspellingen bevatten belangrijke nieuwe data die je kunt gebruiken als data analist.

Bekijk onze opleidingen
Dark blue arrow pointing right