Data scientist
Momentopname
Data scientists zoeken en interpreteren rijke gegevensbronnen, beheren grote hoeveelheden gegevens, voegen gegevensbronnen samen, zorgen voor de consistentie van datasets en creëren visualisaties om te helpen gegevens te begrijpen. Zij bouwen wiskundige modellen op basis van data, presenteren en communiceren gegevensinzichten en bevindingen aan specialisten en wetenschappers in hun team en, indien nodig, aan een niet-deskundig publiek, en bevelen manieren aan om de data toe te passen.
Als data scientist bij Career Band 5 (Leadership & Strategy) ben je verantwoordelijk voor het identificeren, interpreteren en beheren van complexe data. Je werkt met grote hoeveelheden informatie, combineert verschillende databronnen en zorgt voor de consistentie van datasets. Je bouwt wiskundige modellen om trends te voorspellen en patronen te herkennen, en presenteert je bevindingen op een heldere en overtuigende manier aan zowel experts als niet-experts. Je adviseert over hoe data optimaal toegepast kan worden om de bedrijfsdoelen te bereiken.
- • Het verzamelen en opschonen van data uit diverse bronnen.
- • Het ontwikkelen en implementeren van machine learning modellen en algoritmes.
- • Het visualiseren van data en het presenteren van inzichten aan stakeholders.
Waar dit beroep gevraagd is
Gemelde tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt, per jaar. Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.
De cijfers gelden voor Specialisten op het gebied van informatie- en communicatietechnologie — 75 beroepen inclusief dit beroep.
Tekort: België, Bulgarije, Cyprus, Ierland en nog 6.
Langstlopende tekort: Oostenrijk, 3 jaar.
Kies een gebied op de kaart om de cijfers te zien.
Over deze bron›
Bron: ELA/EURES, tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt. De gegevens worden gepubliceerd op het niveau van de beroepsgroep en betreffen Europa. Edities verschillen in de opzet van de bijlage en in welke landen zijn opgenomen, dus een verschil tussen jaren betekent niet altijd dat de arbeidsmarkt is veranderd. Grijze landen zijn niet gemeld, en dat is iets anders dan in evenwicht zijn.
Wat deze woorden betekenen
De vier dingen waarover dit onderdeel rapporteert
- Gemelde vraag
- Gemelde vraag geeft aan of werkgevers melden dat zij mensen nodig hebben voor dit beroep — een beoordeling die door een nationale of Europese instantie is gepubliceerd, geen telling.
- Welke kant het op gaat
- Welke kant het op gaat laat zien in welke richting de werkgelegenheid in dit beroep zich de komende jaren naar verwachting ontwikkelt, volgens een officiële prognose.
- Vacatures
- Vacatures geven bij benadering aan hoeveel vacatures ontstaan — door groei en doordat mensen het beroep verlaten.
- Gebruikelijke beloning
- Gebruikelijke beloning is wat mensen in dit beroep gewoonlijk verdienen op plaatsen waarvoor de bron dit publiceert. Een leeg veld betekent niet dat het werk onbetaald is; het betekent dat niemand dit voor die plaats publiceert.
Een maatstaf wordt weggelaten wanneer niemand die voor die plaats publiceert, in plaats van hem als nul weer te geven.
Welke kant de markt voor u op gaat
- In uw voordeel
- Meer openstaande plekken dan zoekenden — werkgevers concurreren om kandidaten.
- In evenwicht
- Openstaande plekken en zoekenden houden elkaar ongeveer in evenwicht.
- Veel concurrentie
- Meer zoekenden dan openstaande plekken — houd rekening met concurrentie.
- Tegenstrijdige signalen
- De bronnen spreken elkaar tegen, of dezelfde beroepsgroep kent in het ene deel een tekort en in het andere een overschot.
Elke bron leidt tot één van deze vier uitkomsten: In uw voordeel, In evenwicht, Veel concurrentie of Tegenstrijdige signalen. Zo is er één vaste woordenschat om te leren. Wat verschilt, is het bewijs erachter, dat onder elke uitkomst staat: een gemeten verhouding tussen het aantal Vacatures en werkzoekenden, of een beoordeling die door een nationale instantie is gepubliceerd.
Hoe dit beroep zich verhoudt tot andere beroepen in hetzelfde land
- Sterk
- Tot de sterkste in that country
- Goed
- Sterker dan de meeste beroepen in that country
- Gemengd
- Ongeveer gemiddeld voor that country
- Zwak
- Zwakker dan de meeste beroepen in that country
Dit is een rang binnen één land, geen score die u over grenzen kunt meenemen — de registers achter twee landen tellen verschillende mensen, dus hetzelfde getal betekent in elk land iets anders. Daarom kan een beroep ook tot de groep Sterk in een land behoren en toch als Veel concurrentie worden weergegeven: het loopt voorop in een markt die over het geheel genomen veel concurrentie kent.
Waar deze gegevens vandaan komen
Elk cijfer wordt gepubliceerd door een nationaal statistiekbureau, een openbare dienst voor arbeidsbemiddeling of een Europese instantie, en op elke kaart staan de bron en de periode waarop de gegevens betrekking hebben. Sommige plaatsen worden maandelijks geteld, andere één of twee keer per jaar beoordeeld. Daardoor kunnen twee plaatsen op dezelfde kaart verschillende momenten beschrijven — de datum wordt altijd vermeld.
Dit alles voorspelt niet hoe groot de kansen van één persoon zijn. Het beschrijft een markt.
Gemelde vraag · Gebruikelijke beloning · Welke kant het op gaat (Nederland, België, Duitsland, Luxemburg, Denemarken, Zweden)
| Gemelde vraag | Gebruikelijke beloning | Welke kant het op gaat | |
|---|---|---|---|
| Nederland | Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| België | Tekort én overschot gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Duitsland | Tekort gemeld ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxemburg | Niet gemeld | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Denemarken | Overschot gemeld ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Zweden | Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.
Begeleidt u studenten, cliënten of werknemers? Gebruik deze beroepsgegevens in uw organisatie.
Toekomstperspectief voor data scientist
The outlook for data scientist reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hoe worden deze scores berekend?
De Veerkrachtindex (0–100) schat hoe structureel beschermd dit beroep is tegen automatisering en AI-verstoring, op basis van taakanalyse. Hogere scores betekenen meer taken die menselijk oordeel vereisen. AI-blootstelling toont het geschatte percentage taakmuren dat door huidige AI-mogelijkheden kan worden beïnvloed. Dit zijn op modellen gebaseerde structurele indicatoren, geen voorspellingen over individuele baanzekerheid.
Hoe kan data scientist veranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Modelgebaseerde schatting. Gebruik het als planningssignaal, niet als garantie.
Vergelijk dit met uw profiel
Hoe AI deze rol kan veranderen
Deterministische, op modellen gebaseerde interpretatie van huidige rolsignalen – geen garantie voor vervanging.
Wat hangt nog steeds van mensen af
- Professioneel omgaan met anderen in onderzoeks- en beroepsomgevingen.
- onderzoeksactiviteiten evalueren
- intellectuele-eigendomsrechten beheren
Waar AI een co-piloot kan worden
- openbare publicaties beheren
- blijk geven van vakkennis
- vindbare, toegankelijke, interoperabele en herbruikbare gegevens beheren
Taken die het meest worden blootgesteld aan automatisering
- steekproefgegevens behandelen
- ICT-gegevens verzamelen
- informatie samenvatten
Vitale functies & AI-vectoren
AI-blootstellingsvectoren
0-100%Blootstelling aan AI-ondersteunde analyse, patroonherkenning en voorspellende modelleringstaken
Blootstelling aan inhoudgeneratie, creatieve vergroting en tools voor grote taalmodellen
Blootstelling aan werkstroomautomatisering, beslissingsondersteunende software en procesdigitalisering
Blootstelling aan fysieke automatisering, robotica en sensorgestuurde taakverplaatsing
Technische details
NexFuture v3.0 schat blootstelling aan automatisering rechtstreeks uit de essentiële ESCO-vaardigheidsgroepen, gewogen naar vaardigheidsmassa en gekalibreerd op expertankers. Scores zijn probabilistische schattingen, geen garanties. Zie het NexFuture-methodologie-whitepaper voor volledige details.
Meet de blootstelling aan automatisering. Het meet niet het salaris, de vraag of hoeveel banen er bij u in de buurt zijn.
Wat mensen in deze rol meestal doen
Digitale technologie
Een typische dag als data scientist
09 09:00 · Ochtend aanbevelingssystemen bouwen
10 10:30 · Halverwege de ochtend toepassingen ontwikkelen voor gegevensverwerking
12 12:00 · Middag databaseschema ontwerpen
14 14:00 · Middag gegevens normaliseren
15 15:30 · Laat in de middag gegevensprocessen vaststellen
17 17:00 · Afronding intellectuele-eigendomsrechten beheren
De taakvolgorde is illustratief. Individuele dagen variëren.
Wat u nodig hebt voor dit werk
De vaardigheden, kennis en tools waar deze rol om vraagt — en de kenmerken en beloningen die ermee gepaard gaan.
-
vindbare, toegankelijke, interoperabele en herbruikbare gegevens beheren
Wetenschappelijke gegevens produceren, beschrijven, opslaan, bewaren en (her)gebruiken op basis van FAIR-beginselen (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable), waarbij gegevens zo open als mogelijk en zo gesloten als nodig worden gemaakt.
-
wetenschappelijk onderzoek verrichten
Een rol spelen bij de totstandbrenging of creatie van nieuwe kennis door onderzoeksvragen te formuleren, concepten, theorieën, modellen, technieken, instrumenten, software of operationele methoden te onderzoeken, te verbeteren of te ontwikkelen en wetenschappelijke methoden en technieken te gebruiken.
-
beginselen van onderzoeksethiek en wetenschappelijke integriteit toepassen in onderzoeksactiviteiten
Fundamentele ethische beginselen en wetgeving toepassen op wetenschappelijk onderzoek, met inbegrip van vraagstukken betreffende onderzoeksintegriteit. Onderzoek uitvoeren, beoordelen of rapporteren waarbij wangedrag zoals verzinsels, vervalsingen en plagiaat wordt vermeden.
-
open innovatie in onderzoek bevorderen
Integrale samenwerking bevorderen waarbij belanghebbenden samen innovaties creëren die een gedeelde waarde vertegenwoordigen.
-
de factor geslacht integreren in het onderzoek
In het gehele onderzoeksproces rekening houden met de biologische kenmerken en met de veranderende sociale en culturele kenmerken van vrouwen en mannen.
-
multidisciplinair onderzoek verrichten
Multidisciplinair en -functioneel onderzoek verrichten.
-
de betrokkenheid van het publiek bij het onderzoek bevorderen
Het publiek betrekken bij het ontwerp, de uitvoering en de verspreiding van onderzoek.
-
gegevens normaliseren
Het beperken van de gegevens tot hun accurate basisvorm (normale formulieren) om die resultaten te bereiken als minimalisering van de afhankelijkheid, eliminatie van redundantie, vergroting van de consistentie.
-
gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
Relevante gegevens en informatie verzamelen, gegevens naar behoren opslaan en actualiseren en afbeeldingen en gegevens voorstellen met behulp van grafieken en statistische diagrammen.
-
gegevensprocessen vaststellen
Gebruik maken van ICT-instrumenten om wiskundige, algoritmische of andere gegevensverwerkingsprocessen toepassen om informatie te genereren.
-
databases gebruiken
Softwaretools gebruiken voor het beheer en de organisatie van gegevens in een gestructureerde omgeving die bestaat uit attributen, tabellen en relaties om de opgeslagen gegevens te doorzoeken en te wijzigen.
-
aan gegevensopschoning doen
Het opsporen en corrigeren van corrupte bestanden van datasets, ervoor zorgen dat de gegevens volgens de richtsnoeren gestructureerd worden en blijven.
-
processen voor gegevenskwaliteit implementeren
Toepassen van kwaliteitsanalyse-, validerings- en verificatietechnieken op gegevens om de integriteit van de gegevens te controleren.
-
opstellen van wetenschappelijke of academische artikelen en technische documentatie
Wetenschappelijke, academische of technische teksten over verschillende onderwerpen opstellen en bewerken.
-
resultaten verspreiden onder de wetenschappelijke gemeenschap
Wetenschappelijke resultaten openbaar maken met alle passende middelen, waaronder conferenties, workshops, colloquia en wetenschappelijke publicaties.
-
academisch onderzoek publiceren
Wetenschappelijk onderzoek op uw vakgebied uitvoeren aan een universiteit, hogeschool of op eigen initiatief. Het onderzoek publiceren in boeken of wetenschappelijke tijdschriften om bij te dragen aan uw vakgebied en persoonlijke academische erkenning te krijgen.
-
wetenschappelijke publicaties schrijven
De hypothese, bevindingen en conclusies van uw wetenschappelijk onderzoek op uw vakgebied in een professionele publicatie presenteren.
-
software met een open broncode ontwikkelen
Software met een open broncode gebruiken en ontwikkelen. Kennis hebben van de belangrijkste modellen voor software met een open broncode, licentieregelingen en de coderingspraktijken die gewoonlijk worden toegepast bij de productie van software met een open broncode.
-
aanbevelingssystemen bouwen
Aanbevelingensystemen bouwen op basis van grote datasets, waarbij programmeertalen of computerhulpmiddelen worden gebruikt om een subklasse te vormen van het informatiefiltersysteem waarmee de rating of de voorkeur wordt voorspeld die de gebruiker aan een item geeft.
-
toepassingen ontwikkelen voor gegevensverwerking
Creëren van software op maat voor de verwerking van gegevens door de juiste programmeertaal voor de computer te selecteren en te gebruiken, zodat een ICT-systeem de gevraagde output kan produceren op basis van de verwachte input.
-
steekproefgegevens behandelen
Verzamelen en selecteren van gegevens van een populatie via een statistische of andere gedefinieerde procedure.
-
ICT-gegevens verzamelen
Verzamelen van gegevens door zoek- en bemonsteringsmethoden te ontwerpen en toe te passen.
-
informatie samenvatten
nieuwe en complexe informatie uit verschillende bronnen kritisch lezen, interpreteren en samenvatten.
-
onderzoeksgegevens beheren
Wetenschappelijke gegevens produceren en analyseren die voortkomen uit kwalitatieve en kwantitatieve onderzoeksmethoden. De gegevens opslaan en bijhouden in onderzoeksdatabanken. Het hergebruik van wetenschappelijke gegevens ondersteunen en vertrouwd zijn met de beginselen van open gegevensbeheer.
-
systemen voor gegevensverzameling beheren
Ontwikkelen en beheren van methoden en strategieën om de kwaliteit van de gegevens en de statistische efficiëntie bij het verzamelen van gegevens te maximaliseren, om ervoor te zorgen dat de verzamelde gegevens geoptimaliseerd worden voor verdere verwerking.
-
visuele gegevenspresentatie bieden
Visuele voorstellingen van gegevens maken, bijvoorbeeld in de vorm van grafieken of diagrammen, voor een beter begrip.
-
communiceren over wetenschappelijke inzichten
Recente wetenschappelijke inzichten delen met het grote publiek en dat publiek enthousiast maken voor de wetenschap, de kennis van het publiek; het wetenschappelijk inzicht vergroten en het gebruik van wetenschappelijke resultaten in de opinievorming bevorderen.
-
actuele gegevens interpreteren
Gegevens analyseren die verkregen werden uit bronnen zoals marktgegevens, wetenschappelijke documenten, eisen van klanten en vragenlijsten die actueel zijn om de ontwikkeling en innovatie binnen expertisedomeinen te beoordelen.
-
Professioneel omgaan met anderen in onderzoeks- en beroepsomgevingen.
Oog hebben voor anderen en zich collegiaal opstellen. Luisteren, feedback geven en krijgen en opmerkzaam reageren op anderen, met inbegrip van het toezicht op het personeel en leiderschap in een professionele omgeving.
-
verschillende talen spreken
Vreemde talen onder de knie krijgen om te kunnen communiceren in een of meer vreemde talen.
datamining
De methoden van kunstmatige intelligentie, machinaal leren, statistiek en databanken die worden gebruikt om inhoud uit een dataset te extraheren.
gegevensextractie
De technieken en methoden die worden gebruikt om informatie uit ongestructureerde of semigestructureerde digitale documenten en bronnen te verkrijgen en te extraheren.
gegevensmodellen
De technieken en de bestaande systemen voor de structurering van de gegevenselementen en de onderlinge verbanden daartussen, alsook de methoden voor de interpretatie van de gegevensstructuren en -verhoudingen.
informatie-indeling
De indeling van de informatie in categorieën en het aantonen van de relatie tussen de gegevens voor een aantal duidelijk omschreven doeleinden.
online analytische verwerking
De online-instrumenten die multidimensionale gegevens analyseren, aggregeren en presenteren, zodat gebruikers interactief en selectief gegevens kunnen extraheren en bekijken vanuit specifieke invalshoeken.
querytaal voor resource description framework
De querytalen zoals SPARQL, voor het ophalen en manipuleren van de gegevens die zijn opgeslagen in Resource Description Framework format (RDF).
querytalen
Gestandaardiseerde computertalen voor het opvragen van informatie uit een databank en van documenten die de benodigde informatie bevatten.
statistische modelleringstechnieken
De benaderingen voor het toepassen van statistische analyse op datasets binnen het gebied van de datawetenschap. Zij zijn gericht op het uitwerken van voorspellingen van de werkelijkheid aan de hand van statistische modellen en expliciete aannames.
technieken voor visuele presentatie
De technieken voor visuele weergave en interactie, waaronder histogrammen, strooiingsdiagrammen, 3D-oppervlakdiagrammen, boomdiagrammen en diagrammen met parallelle coördinaten, die kunnen worden gebruikt om abstracte numerieke en niet-numerieke gegevens te presenteren om mensen meer inzicht in deze gegevens te bieden.
- data engineering
- data-ethiek
- datawetenschap
Data scientist: hoe u zich kunt kwalificeren en waar u kunt studeren
Wat er doorgaans nodig is om in aanmerking te komen: opleidingsniveau, waar het een gereglementeerd beroep is en waar je moet studeren.
Bachelorgraad
2.030 opleidingen in 30 landen leren de kernvaardigheden die nodig zijn voor dit beroep. Plus 446 korte cursussen die elk één vaardigheid aanleren.
Enkele voorbeelden, gegeven in de taal van deze pagina:
Data Science and Artificial Intelligence Technology
Technische Universiteit Delft · Nederland
Master Computer Science
Technische Universiteit Delft · Nederland
Getoond: 3 van 2.476
Bronnen
- 1. Bron: DUO open onderwijsdata
Groeipaden & vergelijkbare rollen
Verken typische carrièrepaden, aangrenzende vaardigheden en vergelijkbare rollen om uw volgende overstap te plannen.
Waar past data scientist?
Gelijkenisscores gebaseerd op overlap van vaardigheden uit ESCO-gegevens.
Voor organisaties
De gegevens op deze pagina, ingezet voor uw studenten, cliënten en medewerkers.
Veelgestelde vragen
Welke vaardigheden zijn essentieel om als data scientist te werken?
Wat is het verschil tussen een data scientist en een data analist?
Kan ik als data scientist ook als freelancer werken?
Data Scientist — wat verdien je ermee in de Verenigde Staten?
Bronnen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Gegevens bijgewerkt op 3 oktober 2026 Over onze gegevens