Interview Jeffrey Gerrits

Jeffrey Gerrits (Data Analist bij Hogeschool Windesheim) volgde dit jaar bij School of Data Science de cursus Data Science. In dit interview lees je over data gedreven werken en hoe de cursus geholpen heeft om dit proces te versterken.

Kun je wat vertellen over jezelf?

Ik ben Jeffrey Gerrits. Ik heb Commerciële Economie gestudeerd, een HBO-opleiding. Vervolgens ben ik met data aan het werk gegaan en inmiddels ben ik data analist bij een hogeschool in het oosten van Nederland. Ik ben bezig met het opstellen van KPI’s en het zorgen dat data gedreven werken mogelijk wordt. Dat houdt in dat ik data verzamel en ook heel veel data analyseer om vragen te kunnen beantwoorden en om in te kunnen spelen op nieuwe trends. Alles om nieuwe studenten naar onze hogeschool te trekken.

Hoe verloopt het data gedreven werken bij de organisatie waar je werkt?

In eerste instantie zijn mensen wat terughoudend wanneer het over data gaat. Ze vinden het vaak een moeilijk onderwerp om mee bezig te zijn. Naarmate je ze nieuwe inzichten kan bieden, dan zie je dat het balletje gaat rollen en komen er steeds meer vragen op gang. Dan is het heel goed om daar een soort van structuur aan te brengen: KPI’s met doelstellingen, bepalen van periodes waarin je dingen wilt meten, wanneer ben je tevreden en wanneer niet, welke mensen horen er allemaal bij. Dat is een heel proces waar je doorheen gaat. Stapje voor stapje gaat dat beter. Ook door betere techniek. Ook de awareness bij mensen wordt steeds groter. Zo gaat het balletje een beetje rollen.

Je bent eigenlijk eerst bezig met het inzichtelijk maken van cijfers. Op een gegeven moment komen er wat analyses uit voort en willen mensen steeds meer diepgaande informatie weten. Dan probeer je dat zoveel mogelijk met tools. Je begint met Excel analyses te maken. Op een gegeven moment leer je dat er verschillende tools zijn die je kan inzetten om die analyses steeds beter te maken en diepgaander de cijfers in te duiken. Daarbij is Python dan een tool die je heel makkelijk en laagdrempelig kan gebruiken. Alleen om dat echt goed te doen, daar heb je expertise voor nodig. Dat was de reden waarom ik deze cursus gevolgd heb. Om echt de theorie om te zetten naar praktijk. Daar heeft deze cursus enorm bij geholpen.

Hoe beviel de cursus?

Drie dagen die best wel intensief waren. Er werd heel veel kennis gedeeld, wat ik zelf heel erg fijn vond. Het was niet alleen theoretische kennis, maar ook vervolgens deze kennis vertalen naar Python. Waar bij mij de grootste winst zat, was bijvoorbeeld dat je Python kan gebruiken om niet één analyse te doen, maar gelijk meerdere analyses. Dan kun je zien welk model het beste scoort. Daar zat voor mij de grootste winst in. Overall ben ik echt heel positief. Die drie dagen waren enorm goed gevuld.

Hoe pas je de opgedane kennis toe?

Ik merk wel dat mijn Python kennis een stuk vergroot is, dus dat het makkelijk is Python in te zetten op vraagstukken die we hebben liggen. Hoe meer kennis je hebt, hoe meer vraagstukken je kan oplossen. Ik ben daar mee bezig geweest, vooral onderzoekend wat we er extra mee kunnen. Ook mensen meenemen in de theorie, omdat je een hele rustige uitleg had over hoe de data theorie eigenlijk werkt. Hierdoor kan ik het veel makkelijker overbrengen op andere mensen. Dus kan ik mensen meenemen in het proces dat ik aan het maken ben om data gedreven werken mogelijk te maken. Dat vond ik een heel groot voordeel. Als je een concept heel simpel kan uitleggen, kan je het makkelijk overdragen op andere mensen. Bijvoorbeeld hoe een decision tree werkt. De manier waarop jij het uitlegt is makkelijk overdraagbaar naar andere mensen. Hierdoor kan ik de kennis makkelijk doorgeven, waardoor het balletje ook daar weer gaat rollen. We zijn een organisatie die niet makkelijk dingen veranderd. Maar om dat balletje aan het rollen te krijgen, daar heeft de cursus me wel echt bij geholpen.

Heb je advies voor mensen die starten in de wereld van data science?

Beginnen met data science is best wel een lastig iets, want het is echt een heel breed vakgebied. Wat ik heb gedaan is kijken naar welk probleem ik heb, waar kan ik het toepassen? Vanuit daar kijken naar welke oplossingen zijn er, welke theorie kan ik gebruiken, wat is interessant? Als je dat gedaan hebt, krijg je al een beetje een gevoel van hoe data science werkt. Vervolgens kun je kijken in de breedte en wat meer bottom up. Welke aspecten zijn er allemaal binnen data science en waar kan ik me in verdiepen. Daarna is deze cursus heel interessant. Al die dingen die je leest op internet kan je hierdoor bundelen, deze krijg je voorgeschoteld en kan je meteen toepassen in Python en kan je gebruiken in je eigen analyses.