Als Data Scientist wordt hij enthousiast van diverse soorten analytics projecten waarmee bijvoorbeeld klantgedrag wordt voorspeld. Melvin Agten beleeft veel plezier aan zijn werk dat iedere dag anders is en diversiteit met zich meebrengt. Hij vertelt je er graag alles over in zijn blog!
06:30 uur
Mijn telefoonwekker óf één van onze twee katten wekt mij vlak voor de wekker, waarmee ze eigenlijk willen zeggen: honger! Mijn vriendin heeft een nachtdienst en zal pas rond 9:00 uur thuiskomen om te gaan slapen. Dus ik geef de katten hun brokjes, spring onder de douche en eet mijn ontbijt terwijl ik door het nieuws heen scroll. Vandaag stap ik in de auto onderweg naar Apeldoorn, waar één van de klanten gevestigd is waarvoor ik momenteel actief ben. Heerlijk die afwisseling met thuiswerken!
08:00 uur
Na in de auto één van mijn favoriete podcasts geluisterd te hebben, ben ik in Apeldoorn aangekomen en start ik met een kop koffie en een korte informele update met collega’s waar ik vaak mee samenwerk. Ik vertel enthousiast over een nieuwe use case die we met het data science team hebben geïnitieerd: het voorspellen van klantgedrag om persoonlijke aanbevelingen automatisch aan te kunnen bieden via diverse verkoopkanalen. Als data scientist en consultant heb ik een ideale balans in zowel het begeleiden als zelf uitvoeren van diverse soorten analytics projecten en heb ik veel contact met de klant en collega’s. Samen met de grote component innovatie in mijn werk betekent dat iedere dag anders is en diversiteit met zich meebrengt, daar word ik blij van!
09:00 uur
Er staat een reguliere update gepland met een aantal MT leden bij de klant rondom de diverse analytics initiatieven die we aan het opzetten zijn. Vandaag bespreken we de prestaties van een machine learning model die we voor de inkoop afdeling aan het ontwikkelen zijn en een voorstel om de data registratie van marketingcampagnes te wijzigen. Daarmee kunnen duurzame dashboards ontwikkeld worden en wordt waardevolle data opgeslagen als input voor onze advanced analytics oplossingen.
10:00 uur
Samen met een collega data scientist werk ik verder aan de ontwikkeling van een forecast model. We prepareren benodigde features uit de interne databronnen op het datawarehouse (DWH) en brainstormen over welke features nog meer van voorspellende waarde kunnen zijn. Een aantal van deze variabelen kunnen we extern verzamelen door het dagelijks scrapen van publiek beschikbare informatie op websites. We programmeren de scraper, slaan de output op in het data lake en voegen het toe aan onze feature set als input voor ons machine learning model.
12:15 uur
Lunchtijd! De zon schijnt vandaag, dus met de collega’s van het analytics team van de klant maken we buiten een wandeling en eten we al lopend onze lunch op. Een fijne afwisseling met de complexe materie die vandaag op de agenda staat.
13:00 uur
Na een opfrissende wandeling heb ik nieuwe energie voor de middag! Met het data science team hebben we een overleg met collega’s van de IT afdeling. We bespreken de vereisten om een nieuwe databron aan het datawarehouse toe te voegen, wat inzicht geeft in klantgedrag op de webshop en dat we kunnen verrijken met andere beschikbare databronnen. Daarnaast sparren we over de architectuur voor het in productie nemen van een model die dagelijks voorspellingen dient te maken.
13:30 uur
Nu is het tijd om de uitkomsten en besproken acties uit de overleggen van vandaag uit te werken en met de betreffende personen te delen. Daarnaast werk ik aan een roadmap document om de data & analytics strategie van de organisatie vorm te geven. Morgen geef ik een presentatie bij een andere klant over de mogelijkheden van een data science werkomgeving in Azure, waarvoor ik mijn verhaal in een aantal slides uitwerk.
Ik draag mijn steentje bij vanuit mijn data science expertise om de huidige situatie en doelstellingen van de klant zo helder mogelijk te krijgen
14:30 uur
Regelmatig trek ik samen op met mijn collega’s van business development om met bestaande of potentiele nieuwe klanten het gesprek aan te gaan over waardevolle nieuwe projecten. Deze keer hebben we een (virtueel) introductie gesprek met een potentiele nieuwe klant die op zoek is naar een analytics partner die gespecialiseerd is in zowel dataplatforms, dashboarding en advanced analytics. Ik draag mijn steentje bij vanuit mijn data science expertise om de huidige situatie en doelstellingen van de klant zo helder mogelijk te krijgen.
15:00 uur
Tijd voor koffie! Samen met mijn collega van Inergy bespreek ik enthousiast mijn plannen voor de komende wintersport. Back to business; ik heb een projectoverleg bij een andere klant, ook weer virtueel, die ik samen met een team van collega’s uitvoer. Deze sessie bespreken we de business rules binnen het data quality framework dat we aan het opzetten zijn. Deze moeten leiden tot het detecteren en beschikbaar stellen van datakwaliteit issues aan de betreffende gebruikers om ervoor te zorgen dat de betrouwbaarheid en effectiviteit van analytics oplossingen vergroot wordt.
16:00 uur
Ik kom weer samen met het data science team bij onze klant op locatie en we bespreken de opstart van een nieuwe casus. We starten onze redenering altijd vanuit de uitkomst, ofwel: waaraan zou deze oplossing moeten bijdragen en welke acties zijn daarvoor nodig? Daarna brainstormen we over oplossingsrichtingen, toepasbare modellen, welke data er verzameld moet worden en we verdelen de taken.
17:00 uur
Ik werk nog even verder aan de code voor het forecast model waar ik eerder vandaag mee bezig was, zodat mijn collega’s daar morgen mee verder kunnen. Ik beantwoord nog wat mails, neem een doorkijk naar wat er morgen op de planning staat en deel alvast de pre-read van de presentatie voor morgen aan de deelnemers ter voorbereiding.
18:00 uur
Done, laptop dicht en tijd om naar huis te rijden. Uiteraard met een podcast aan, altijd fijn om na een dag vol met data, code en meetings een uurtje naar andere interessante topics te luisteren!
19:00 uur
Mijn vriendin kookt vandaag en bij thuiskomst heeft ze weer een fantastisch gerecht van Ottolenghi op tafel getoverd. Genieten!
20:00 uur
We hebben een aantal leuke voorbereidingen voor onze bruiloft uit te zoeken vanavond en we kijken nog een aflevering (of twee) van een serie waar we fan van zijn, met een kat (of twee) op schoot.
23:00 uur
Bedtijd! Morgen vroeg naar de sportschool voor een work-out en een dag werken op ons kantoor in Woerden, altijd gezellig!
Het tv-programma “Later als ik groot ben” heeft bij Inergy, met Data Scientist Melvin Agten, een mooie aflevering opgenomen over hoe het is om Data Scientist te zijn. Scholier Keije werd verrast met een toffe dag op kantoor. Hij mocht programmeren en met AI mensen gaan herkennen. Kijk de aflevering hier:
