Data science is een interdisciplinaire discipline die gericht is op het extraheren van kennis en inzichten uit ruwe, gestructureerde of ongestructureerde data. Dit gebeurt door het combineren van statistiek, informatica, wiskunde en domeinkennis. Het onderscheidt zich van klassieke data-analyse door het vermogen om zeer grote hoeveelheden data (big data) te verwerken, analyses te automatiseren met geavanceerde algoritmes en voorspellende of voorschrijvende modellen te genereren. Het proces omvat doorgaans dataverzameling, opschonen, exploratie, modellering en interpretatie, vaak in combinatie met kunstmatige intelligentie en machine learning.
Toepassingsgevallen en voorbeelden
Data science wordt breed ingezet voor fraudedetectie bij banken, gepersonaliseerde aanbevelingen (bijvoorbeeld op streamingplatforms of in e-commerce), industriële optimalisatie (predictief onderhoud, supply chain management), sentimentanalyse op sociale media en gepersonaliseerde geneeskunde. Ook het voorspellen van markttrends of het optimaliseren van marketingcampagnes op basis van gedragsanalyse behoort tot de mogelijkheden.
Belangrijkste softwaretools, bibliotheken en frameworks
Belangrijke tools zijn programmeertalen als Python en R, en bibliotheken als Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch. Platformen zoals Apache Spark, Hadoop, Databricks en visualisatietools als Tableau en Power BI zijn ook zeer gangbaar. Jupyter Notebook is een veelgebruikt omgeving voor prototypering en documentatie van analyses.
Laatste ontwikkelingen en trends
Data science ontwikkelt zich snel door de opkomst van generatieve kunstmatige intelligentie, groeiende automatisering van workflows (AutoML) en de integratie van deep learning voor analyse van ongestructureerde data (beelden, tekst, video). Governance, ethiek, datakwaliteit en datasoevereiniteit krijgen steeds meer aandacht. Cloud computing vergemakkelijkt tevens opschaling en samenwerking bij data science-projecten.