Data Analytics

Kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en deep learning worden steeds vaker gebruikt in onze wereld. Ze zijn vanuit het domein van technologiespecialisten in ons dagelijks leven terechtgekomen via tools zoals tekstassistentie, gezichtsherkenningstechnologie en chatbots zoals ChatGPT. Deze technische vooruitgang heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in branches, complexe problemen aan te pakken en de efficiëntie op alle gebieden van ons leven te verbeteren.

Vandaag de dag zijn alle bedrijven afhankelijk van data science om sterkere data-geïnformeerde beslissingen te nemen, processen te stroomlijnen en het concurrentievoordeel in de markt te beveiligen. Data-analyse en -visualisatie zijn twee onderling verbonden componenten van data science en spelen een belangrijke rol bij het extraheren van inzichten uit gegevens en het communiceren van die inzichten aan belangrijke belanghebbenden.

Kunstmatige intelligentie lijkt de wereld te kunnen veranderen, toch? Het is in staat om de perfecte feestuitnodiging te schrijven, grappen te vertellen of te anticiperen op wat we willen zien/zeggen. En hoewel het al deze dingen kan doen, is het belangrijk om te onthouden dat kunstmatige intelligentie bepaalde beperkingen heeft en met voorzichtigheid moet worden gebruikt, althans voorlopig nog.

Je hebt vast wel eens wat gehoord over big data. Vandaag de dag is het immers vrijwel onmogelijk dat je nog nooit gehoord hebt van big data! Big data is een ware hype, die vooruitgang stimuleert en ervoor zorgt dat we op technologisch vlak een onvoorziene vooruitgang kunnen boeken. Maar wat is big data precies? Wat doet het? Is alles wat we erover horen echt waar? In deze post bespreken we deze onderwerpen en nog veel meer.

Lijkt kunstmatige intelligentie iets dat volledig los staat van je dagelijks leven en alleen relevant is voor degenen die dagelijks met robots werken? Dat snappen we. Het gebruik van kunstmatige intelligentie is de afgelopen jaren exponentieel gegroeid en is zo verankerd in ons dagelijkse leven dat we bijna vergeten dat het er is. Want als we denken aan kunstmatige intelligentie, denken we aan ChatGPT of machine learning, en niet aan eenvoudige dingen zoals spamfilters in onze inbox of de aanbevelingen van Netflix.

Kunstmatige intelligentie is de laatste tijd dé trend en er is een reden voor: de kracht ervan is benut om de manier waarop we leven, denken en omgaan met anderen te transformeren. Maar nu het zo'n krachtig hulpmiddel is geworden, is het gebruik ervan snel gegroeid; er zijn waarschijnlijk toepassingen van kunstmatige intelligentie waar je nog niet eens van hebt gehoord! Het zou ons wel heel veel tijd kosten om echt elk gebruik van kunstmatige intelligentie door te nemen, dus hebben we besloten om AI op te splitsen in vier hoofdgebieden: reactive machines, beperkt geheugen, theorie van AI en zelfbewust.

Voor organisaties die de kracht van data willen aanwenden om nieuwe inzichten te krijgen, blijft de vraag naar data analysts binnen alle branches groeien. Zelfs als er veel vraag is naar jouw rol als analyst, begint de weg naar jouw droombaan met een fantastisch CV. Het is jouw kans om je vaardigheden, ervaring en analytische bekwaamheid aan mogelijke werkgevers te laten zien. Voor we dieper ingaan op het creëren van een uitmuntende data analyst-cv, bespreken we een aantal standaard componenten van een cv en hun functies.

Iedereen heeft gehoord van ChatGPT, maar dat is zeker niet de enige optie als het gaat om gratis, publiekelijk toegankelijke, generatieve, grote taalmodellen . Wij denken dat, als je in tech werkt, je zeker het gebruik van Google Bard moet overwegen, vooral nu ze het platform hebben geüpdatet om code te kunnen genereren. Maar dat is niet het enige wat het kan doen; de Google Bard AI integreert direct met veel andere Google-services, zodat je direct code kunt exporteren in Colab, een samenvatting kunt exporteren naar Docs en zelfs een verzoek kunt versturen naar gmail.

Bedrijven hadden nog nooit zoveel macht in hun handen: voor de allereerste keer hebben ze ongeëvenaarde hoeveelheden data die ze kunnen gebruiken zoals ze willen, om weloverwogen beslissingen te nemen. Maar de hoeveelheid data die ze hebben, neemt alleen maar toe. Bedrijven moeten constant die data benutten, om te zorgen dat ze de best mogelijke beslissingen nemen voor hun team. En hoe kunnen ze dat doen? Wat is de beste manier om data te gebruiken om goede beslissingen te nemen? Hoe kunnen data veilig verwerkt worden? We bespreken deze vragen en nog veel meer in deze post.

ChatGPT werd in november 2022 geïntroduceerd en sindsdien heeft iedereen op het internet erover. Deze geavanceerde technologie is gebaseerd op het taalmodel Generative Pertrained Transformer en gebruikt ‘deep learning’ technieken om antwoorden te generen die verrassend veel lijken op die van mensen. Het blijkt scherper te zijn dan eerdere chatbots met meer gedetailleerde antwoorden en onthoud ingevoerde gegevens van de sessie om zo een gepersonaliseerde ervaring te creëren voor gebruikers.

Hoewel bij elk project de context van elk bedrijf en de eisen van de klanten van elkaar verschillen is het gewoon zo dat bijna elke keer dat we het over data-analyse hebben, dezelfde programmeertaal naar voren komt: Python.

De verantwoordelijkheden van een data analist verschillen erg per bedrijf. In tegenstelling tot een carrière in de geneeskunde of accountancy heb je als data analist geen nationale licentie of registratie nodig om je kwalificaties te bewijzen. Maar wat doet een data analist nou dagelijks? In dit artikel proberen we een antwoord op deze vraag te geven. Daarnaast proberen we uit te leggen welke tools en frameworks ze gebruiken en hoe je een uitdagende carrière als data analist kan starten. De vraag naar data analisten vanuit de bedrijfswereld groeit enorm, omdat bedrijven hun interne datasets willen gebruiken om een betere concurrentiepositie te krijgen. Daarom is er geen beter moment om meer te leren over Data Analytics !