Wat moet je kunnen als data analist?

Als data analist heb je een combinatie van technische en analytische vaardigheden nodig. SQL en Excel zijn onmisbaar voor dagelijks datawerk, aangevuld met Python of R voor complexere analyses. Daarnaast zijn visualisatietools zoals Tableau of Power BI belangrijk om inzichten begrijpelijk te maken. Soft skills zoals communicatie en probleemoplossend vermogen zijn net zo waardevol, omdat je technische bevindingen moet vertalen naar bruikbare adviezen voor niet-technische collega’s.

Welke technische vaardigheden heb je nodig als data analist?

SQL is de basis voor bijna elke data analist functie. Je gebruikt het dagelijks om data uit databases op te halen, te filteren en te combineren. Zonder SQL kun je simpelweg niet bij de ruwe data die je nodig hebt voor analyses. De meeste organisaties bewaren hun data in relationele databases, dus deze vaardigheid staat altijd bovenaan de lijst.

Excel blijft verrassend relevant, ook in 2024. Je gebruikt het voor snelle analyses, pivot-tabellen, en om data te presenteren aan collega’s die niet met complexere tools werken. Veel bedrijven draaien nog steeds grotendeels op spreadsheets, dus goede Excel-kennis (inclusief formules en basis macro’s) maakt je direct inzetbaar.

Python of R heb je nodig zodra analyses complexer worden. Python is toegankelijker voor beginners en heeft bibliotheken zoals Pandas en NumPy die databewerking eenvoudig maken. R is populairder in academische en statistische omgevingen. Je hoeft niet beide te beheersen, maar één van de twee opent deuren naar geavanceerde analyses en machine learning.

Visualisatietools zoals Tableau, Power BI of Looker helpen je om inzichten visueel te maken. Een goede grafiek vertelt meer dan een tabel met cijfers. Deze tools zijn relatief makkelijk te leren en maken je analyses toegankelijk voor stakeholders. Power BI is vooral populair in organisaties die al met Microsoft-producten werken.

Statistische kennis hoeft niet universitair niveau te zijn, maar je moet wel begrijpen wat een gemiddelde, mediaan en standaarddeviatie betekenen. Ook concepten zoals correlatie, significantie en sampling komen regelmatig terug. Deze kennis voorkomt dat je verkeerde conclusies trekt uit je data.

Wat zijn de belangrijkste soft skills voor een data analist?

Communicatie is waarschijnlijk de meest onderschatte vaardigheid voor data analisten. Je kunt de beste analyses maken, maar als je niet kunt uitleggen wat ze betekenen, heeft niemand er wat aan. Complexe bevindingen vertalen naar begrijpelijke taal is een kunst op zich. Je moet kunnen inschatten hoeveel technisch detail je publiek aankan en je boodschap daarop aanpassen.

Kritisch denken helpt je om de juiste vragen te stellen voordat je aan een analyse begint. Welk probleem proberen we eigenlijk op te lossen? Welke data hebben we nodig? Zijn de uitkomsten logisch of wijzen ze op een fout in de data? Deze vragen voorkom je dat je tijd verspilt aan analyses die nergens toe leiden.

Bedrijfsinzicht maakt het verschil tussen een technicus en een waardevolle adviseur. Je moet begrijpen hoe de organisatie werkt, wat de prioriteiten zijn, en hoe jouw analyses bijdragen aan concrete beslissingen. Een data analist die de business begrijpt, weet welke analyses echt impact hebben.

Nieuwsgierigheid drijft je om dieper te graven als cijfers niet kloppen of patronen opvallen. Waarom stijgen de verkopen in deze regio? Waarom zien we een dip op donderdagen? Die extra stap om het “waarom” te achterhalen levert vaak de meest waardevolle inzichten op.

Stakeholder management komt kijken bij bijna elk project. Je werkt met marketing, finance, IT en management, die allemaal verschillende verwachtingen en prioriteiten hebben. Verwachtingen managen en duidelijk communiceren over wat wel en niet mogelijk is, voorkomt frustratie aan beide kanten.

Hoe leer je de vaardigheden die je nodig hebt als data analist?

Online platforms zoals Coursera, DataCamp en Udemy bieden praktische cursussen voor alle niveaus. DataCamp is specifiek gericht op data skills en laat je direct oefenen in de browser. Coursera heeft vaak universitaire cursussen die dieper ingaan op statistische concepten. De meeste platforms bieden gratis proefperiodes, dus je kunt uitproberen wat bij je past.

Certificeringen kunnen helpen, maar zijn niet altijd nodig. Google’s Data Analytics Certificate is betaalbaar en praktijkgericht. Microsoft biedt certificeringen voor Power BI. Deze certificaten tonen werkgevers dat je bepaalde tools beheerst, maar werkervaring en een portfolio wegen vaak zwaarder.

Eigen projecten zijn de beste manier om te leren. Pak een dataset die je interesseert (Kaggle heeft er duizenden) en stel je eigen vragen. Analyseer sportstatistieken, klimaatdata of verkoopcijfers. Door zelf te doen leer je waar je tegenaan loopt en hoe je problemen oplost. Deze projecten kun je ook in een portfolio stoppen voor sollicitaties.

Realistische tijdlijnen: basis SQL en Excel kun je in enkele weken onder de knie krijgen. Python of R vergt 2-3 maanden voor dagelijks gebruik, en je blijft erbij leren. Visualisatietools leer je in een paar weken. Statistiek hangt af van je achtergrond, maar voor praktisch gebruik is 1-2 maanden studie vaak genoeg.

Gratis bronnen zijn er genoeg. YouTube heeft uitstekende tutorials, Khan Academy biedt gratis statistiekcursussen, en Python en R zijn open source. Betaalde cursussen bieden vaak meer structuur en begeleiding, maar je kunt ver komen zonder geld uit te geven.

Bijblijven doe je door blogs te volgen (Towards Data Science op Medium is populair), nieuwsbrieven te lezen, en af en toe een nieuwe tool uit te proberen. Het veld verandert snel, maar de basis blijft grotendeels hetzelfde. Focus op fundamentele vaardigheden, dan kun je nieuwe tools snel oppikken.

Welke vaardigheden zijn het belangrijkst voor data analisten bij de overheid?

Privacy en databescherming staan bovenaan bij overheidsorganisaties. Je moet begrijpen hoe de AVG werkt en hoe je persoonsgegevens anonimiseert of pseudonimiseert. Databeveiliging is geen bijzaak maar een kernverantwoordelijkheid. Fouten op dit gebied hebben grote gevolgen, dus zorgvuldigheid is belangrijk.

Overheidsspecifieke systemen en processen verschillen van de private sector. Denk aan inkoopprocedures, raamcontracten en specifieke rapportagestandaarden. Veel overheidsinstellingen werken met eigen dataplatforms of legacy systemen waar je mee moet kunnen werken.

Documentatie is bij de overheid uitgebreider dan in veel commerciële omgevingen. Je moet je analyses goed kunnen onderbouwen en je werkwijze transparant maken. Dit helpt bij verantwoording en maakt het mogelijk dat collega’s je werk kunnen voortzetten of controleren.

Gestructureerde werkwijzen en methodieken zoals Prince2 of Agile komen je regelmatig tegen. De overheid werkt vaak met vastgelegde processen en procedures. Flexibiliteit is er, maar binnen bepaalde kaders. Begrip van deze werkwijzen maakt samenwerking soepeler.

Belangstelling voor maatschappelijke vraagstukken helpt je om je werk betekenisvol te vinden. Overheidsdata gaat over zorg, onderwijs, veiligheid en andere publieke diensten. Als je analyses bijdragen aan betere publieke voorzieningen, geeft dat extra motivatie.

Als je als data analist aan de slag wilt bij overheidsorganisaties, kan interim recruitment een goede route zijn. Zo doe je ervaring op met verschillende projecten en bouw je een netwerk op binnen de publieke sector.

Bij Ubuntu Staffing begrijpen we wat er nodig is om als ICT-professional te slagen bij de overheid. We kijken verder dan je cv en focussen op de combinatie van technische skills en soft skills die je effectief maken in je rol. Of je nu je eerste stappen zet als data analist of doorgroeit naar complexere analyses, wij denken graag met je mee over opdrachten die bij je passen en je verder helpen in je ontwikkeling.