Functieomschrijving

De functie van Data Scientist in het domein van Environmental Management richt zich op het gebruik van data-analyse en data science-technieken om milieuvraagstukken op te lossen en duurzame oplossingen te ontwikkelen. Een Data Scientist analyseert grote datasets, ontwikkelt voorspellende modellen en ondersteunt besluitvormingsprocessen die gericht zijn op het verbeteren van milieu-efficiëntie en -effectiviteit. Je werkt vaak samen met andere professionals, zoals GIS-specialisten en Business Intelligence-experts, om data-gedreven inzichten te genereren die organisaties helpen hun milieudoelstellingen te bereiken. Het is een veelzijdige rol die creatief en analytisch denken vereist, evenals de mogelijkheid om technische kennis te vertalen naar praktische oplossingen.

Salarisindicatie

Het salaris van een Data Scientist in Environmental Management ligt doorgaans in de range van € 75,00 - € 95,00 per uur, afhankelijk van ervaring en kennisniveau. Voor vaste medewerkers ligt het salaris vaak tussen de € 4.000,- en € 6.500,- per maand, afhankelijk van de functie, het niveau van verantwoordelijkheid en waar de werkzaamheden worden uitgevoerd. Deze functies zijn steeds meer in trek, ook binnen zzp opdrachten en opdrachten overheid, met een toenemende vraag naar data-specialisten die kunnen bijdragen aan duurzame initiatieven.

Veelvoorkomende taken

Enkele van de dagelijkse taken van een Data Scientist zijn het verzamelen en verwerken van data, het analyseren van trends en patronen in datasets en het ontwikkelen van interactieve dashboards om resultaten toegankelijk te maken voor diverse eindgebruikers. Daarnaast omvat het werk het testen van modellen, het presenteren van bevindingen aan stakeholders en het bijdragen aan rapportagestructuren. Het is ook gebruikelijk dat je betrokken bent bij interim werk, waarbij je als externe expert wordt ingeschakeld om specifieke projectbehoeften te vervullen en om snel waarde te creëren binnen een organisatie. Het werken met datavisualisatietools zoals PowerBI of Streamlit kan ook een onderdeel van de functie zijn, om data inzichten duidelijk en aantrekkelijk te presenteren.

Specialisatie en loopbaanontwikkeling

Om specialist te worden in de rol van Data Scientist, is het essentieel om een gedegen academische achtergrond te hebben in disciplines zoals econometrie, computer science, of een technische opleiding met een sterke analytische component. Ervaring met programmeren in Python en SQL is een vereiste, evenals een goede kennis van dataverwerkingstechnieken en tools zoals Pyspark en Microsoft Azure. Voortdurende professionele ontwikkeling door middel van cursussen, workshops en certificeringen kan bijdragen aan verdere specialisatie. Bovendien biedt het werken in een dynamische omgeving zoals de milieuhulp een kans om je vaardigheden in ruimtelijke data-analyse en applicaties verder te ontwikkelen. Dit leidt vaak tot de mogelijkheid om door te groeien naar senior posities of managementfuncties binnen het vakgebied, waar je een grotere impact kunt maken op de richting en strategische planning van milieu-initiatieven.