Opleiding
- Bachelor na bachelor in bioinformatica – HOWEST
- Bachelor in biomedische laboratoriumtechnologie – Hogeschool Gent
Vaardigheden
- Unix & Windows
- Phython, R, Bash UNIX shell script
- HTML, CSS, PHP
- MySQL, NoSQL
- Scipy/Numpy, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, Jupyter Notebook, XSL, SQL
- Data mining, Data processing and visualization
Je hebt een achtergrond als bio-medicus, hoe ben je terecht geraakt in de wereld van AI & Machine Learning?
Tijdens mijn stage merkte ik al vlug op dat mijn huidige studie niet mijn ding zou worden. In de labo’s wordt enorm veel geïnvesteerd in high-tech toestellen en robots die mijn toekomstige werk na een aantal jaren zouden vervangen. Ik zou dus overbodig worden. Daarom besloot ik om een extra opleiding te volgen in bio-informatica, zodat ik aan de juiste kant van verandering zou staan. In die opleiding heb ik stage gevolgd bij het bioinformatica centrum van het VIB. Daar wordt veel machine learning gebruikt die ik in mijn eindwerk ook heb kunnen toepassen. Die extra opleiding heeft echt wel mijn ogen doen opendoen over de mogelijkheden van machine learning. Het blijft nog steeds de beste beslissing die ik in mijn leven genomen heb (na het nemen van mijn hond Billy).
Welke skills die je toen hebt geleerd komen van pas in jouw huidige job als data wetenschapper?
Ik denk vooral inzicht hebben in statistiek en kunnen omgaan met grote hoeveelheden data. In data science wordt veel gebruik gemaakt van statistiek net zoals in een labo om bepaalde analyses te kunnen valideren. Die achtergrond heeft mij zeker geholpen in mijn huidig werk. Daarnaast worden in labo’s enorme hoeveelheden stalen verwerkt die veel data opleveren die onderzocht moet worden, net zoals wanneer er nieuwe data aangeleverd wordt bij ML2Grow.