Jan Ruijgrok: ´Betrouwbare data en AI-toepassingen´

Van wiskundige naar data scientist

Ik heb toegepaste wiskunde gestudeerd aan de TU Delft. Deze studie heb ik in 1997 afgerond. Daarna ben ik in de ICT terecht gekomen waarbij ik aan diverse projecten bij verschillende organisaties heb gewerkt. In 2018 heb ik mij laten omscholen tot data scientist, omdat mijn hart ligt bij toegepaste wiskunde. Kennis van programmeren, wiskunde en organisaties komen goed samen in deze rol. En vanaf 2019 werk ik bij SSC-ICT.

Vertalen en toepassen

Mijn werk bij SSC-ICT is heel divers. Ik houd me vooral bezig met het verzamelen van informatie en data waar een specifieke vraag naar is. Dat is vooral managementinformatie, onder meer over het functioneren van de netwerkinfrastructuur. Eigenlijk vertaal ik nog niet bruikbare data naar bruikbare gegevens voor managers. Daarnaast ben ik bezig met toepassingen op het gebied van AI (Artificial Intelligence). Hierbij kan ik mijn wiskundige achtergrond goed gebruiken. Het gaat hier om het toepassen van algoritmes om patronen te ontdekken in de verzamelde data.  
 

Betrouwbare data zijn belangrijk

Voor SSC-ICT is de kwaliteit van data die wij als organisatie produceren erg belangrijk.  Betrouwbare data leveren namelijk ook betrouwbare inzichten op. Ze moeten daarom voldoen aan bepaalde standaarden die we als organisatie hebben gedefinieerd.
Ik ben nu bezig met het project ´Automatische Bewaking Kwaliteit Dataleveringen´. Binnen dit project ontwikkel ik samen met een trainee een AI-toepassing, die kan detecteren of een bestand voldoet aan de standaarden of niet. De kern is een wiskundig algoritme die dit op een slimme manier kan vaststellen.

Vrijheid bij uitvoering projecten

Het verkrijgen van inzichten uit data, het ontdekken van patronen, het toepassen van kunstmatige intelligentie en machine learning is een creatief proces. En het is heel fijn dat ik bij SSC-ICT de tijd en ruimte krijg om hier goed in te duiken.

Puzzelen en analyseren

Ik vind het erg leuk om AI-toepassingen te bedenken, waarmee de organisatie slimmer en dus proactiever kan werken. Daarnaast vind ik het erg leuk om wiskundige methoden en technieken in te zetten om data geschikt te maken voor lerende algoritmes. Ook het ontdekken van patronen in grote hoeveelheden data doe ik graag. Ik ben altijd al een puzzelaar geweest en ik vind het leuk om te analyseren. En bij wiskunde ligt mijn hart. 

Ontwikkelingen AI gaan razendsnel

Mijn vakgebied wordt nu al het vak van de toekomst genoemd. De ontwikkelingen in AI gaan razendsnel en de toegevoegde waarde wordt steeds duidelijker door concrete toepassingen. Eigenlijk is AI een overkoepelende term voor systemen die de menselijke intelligentie kunnen nabootsen.

Hierbij speelt machine learning een steeds belangrijker rol. Dat is een vorm van AI, die is gericht op het bouwen van systemen die van verwerkte data kunnen leren of deze gebruiken om beter te presteren. Om een voorbeeld te noemen: met machine learning kun je in een netwerk detecteren dat onderdelen aan vervanging toe zijn. Dit maakt pro-actief onderhoud mogelijk door een ICT-afdeling. Maar de mogelijkheden zijn voor de toekomst natuurlijk gigantisch.

Data science steeds belangrijker

De hoeveelheden data en de complexiteit ervan groeien snel, ook binnen onze organisatie. Data science is de manier om hier goed mee om te gaan en opent deuren naar de toekomst. We kunnen zo beter inspelen op de verwachtingen van onze klanten.

Door te werken aan betrouwbare data, draag ik ook bij aan een betrouwbare overheid. En slimme AI-toepassingen dragen bij aan een moderne en proactieve overheid. Maar bij alles geldt natuurlijk dat we de menselijke maat niet uit het oog moeten verliezen. Die is nu en in de toekomst natuurlijk nog steeds belangrijk. Maar data science kan het werk wel makkelijker, gerichter en efficiënter maken.

Kennis nodig van wiskunde, programmeren én de organisatie

Voor data science is kennis van wiskunde (vooral lineaire algebra en statistiek) natuurlijk heel belangrijk vanwege machine learning, samen met kennis van kunstmatige intelligentie.
Maar een data scientist moet ook beschikken over programmeervaardigheden. Veel data moet worden ontsloten uit systemen die door SSC-ICT  worden gebruikt. De data analyse wordt vooral gedaan met behulp van de programmeertalen python en R.
Maar daarnaast is ook organisatiekennis van belang! Er zijn zoveel data beschikbaar dat je de context van de data moet begrijpen om waardevolle inzichten te verkrijgen voor de organisatie. En vergeet de soft-skills niet, zoals communiceren, presenteren, onderhandelen en overtuigen.

Ook werken bij SSC-ICT?

Door onze diversiteit aan ICT-diensten zijn wij altijd op zoek naar nieuwe collega’s uit verschillende disciplines zowel binnen als buiten de ICT.
Er komen wekelijks nieuwe vacatures online, neem een kijkje op Werken voor Nederland.