Van Aardwetenschappen naar data science: hoe ben je hier beland?
“Ik heb Future Planet Studies gestudeerd als bachelor en daarna de master Earth Sciences gedaan. Tijdens mijn studie ontdekte ik dat ik de technische vakken, zoals Python en R, superinteressant vond. Vooral het werken met ruimtelijke data trok me. In mijn keuzevakken en als onderzoeksassistent bij de UvA ging ik hier dieper op in. Zo bouwde ik bijvoorbeeld een image recognition-model: je begint met een afbeelding en eindigt met netjes gestructureerde kolommen. Daarin moet je veel keuzes maken én je werk begrijpelijk uitleggen aan anderen. Die vertaalslag van iets technisch naar iets bruikbaars voor mensen vind ik ontzettend leuk. Dat bracht me uiteindelijk bij Breinstein.”
Kun je iets vertellen over je opdracht bij Drukkerij Koopmans?
“Op dit moment werk ik aan het in kaart brengen van alle verschillende producten die binnenkomen en de bijbehorende CO₂-uitstoot. Het doel is dat op elke factuur precies vermeld staat wat het CO₂-verbruik is van de aankoop. Bij een drukkerij gaat het om veel verschillende materialen: inkt, papier en kunststoffen, waarvan restproducten ook weer gerecycled worden. Ik vraag data op bij leveranciers, en die transporteren hun producten soms per vrachtwagen of schip naar Nederland – ook dat veroorzaakt uitstoot.
Wat deze opdracht extra leuk maakt, is dat ik niet alleen achter mijn laptop zit, maar ook daadwerkelijk op de locatie van de drukkerij werk. Zo krijg ik een goed beeld van de processen en zie ik direct waar de data vandaan komt.”
Heb je tot nu toe vaardigheden ontwikkeld die je vooraf niet had zien aankomen?
“Wat ik niet had verwacht, is hoeveel ik hier bezig ben met communicatie. Bij de UvA zat ik vooral in de onderzoeksmodus. Nu schrijf ik duidelijke mails aan bedrijven die grondstoffen leveren of afval verwerken. Ik stel mezelf voor, leg mijn opdracht uit en vraag de juiste data op. Dat soort sociale skills had ik nog niet echt geoefend tijdens mijn studie.”
Wat hoop je de komende tijd nog te leren tijdens het traineeship?
“Ik wil graag de standaardbasis van programmeren beter onder de knie krijgen: data opschonen, structureren, dat soort dingen. Vanuit mijn aardwetenschappelijke achtergrond gebruikte ik Python en R vooral om tot geologische inzichten te komen. Bij Breinstein leer ik nu echt de kern van data analytics. Het traineeship biedt daarin een logische opbouw en een stevige basis. Dat helpt mij om een volledigere data scientist te worden.”
Waarom heb je gekozen voor Breinstein?
“Wat mij aanspreekt is dat je bij Breinstein een goede data basis legt, gecombineerd met begeleiding en leuke lesdagen. Ik houd van puzzelen en met data werken voelt als één grote puzzel. Ook het contact met andere young professionals vind ik waardevol: hoe pakken zij hun opdrachten aan? Daar leer ik veel van.”
Heb je nog advies voor andere young professionals?
“Neem de tijd om te ontdekken wat bij je past. Er zijn zoveel recruiters die uitgebreid de tijd nemen om met je te praten, ook bij Breinstein. Zo kun je verschillende vakgebieden verkennen en een weloverwogen keuze maken. Zelf heb ik ook gesprekken gevoerd over software development voordat ik voor data analytics koos. Het geeft rust om te weten dat je echt de juiste richting op gaat.”
