Steven

Steven heeft de BSc en MSc Business Analytics afgerond, waarbij hij tijdens zijn master als werkstudent bij Deloitte aan de slag is gegaan bij de afdeling Analytics & Information Management. Na zijn studie is hij begonnen bij Bunq als data scientist waar hij werkte aan een transaction monitoring model dat wordt ingezet om frauduleuze transacties te detecteren. Daarna heeft Steven zijn kennis ingezet en ervaring opgedaan binnen data-driven marketing voor diverse opdrachtgevers, gebruikmakend van machine learning. In 2020 sloot hij zich aan als data scientist in ons Lab. Met zijn voorliefde voor luchtvaart wilde Steven als kind piloot worden. Hij is echter toch de richting ingeslagen van wiskunde, informatica en data science. Echter zijn deze twee werelden prima te combineren. Zo is hij oa. actief voor projecten op Schiphol. Steven zou altijd nog zijn vliegbrevet willen halen voor kleine, eenmotorige vliegtuigen. Hiermee wil hij een air-trip maken door Noord- of Zuid-Amerika.

Steven ziet ons vakgebied de komende 10 jaar drastisch veranderen, op een positieve manier. Technologische ontwikkelingen gaan razendsnel, zo ook de ontwikkelingen op het gebied van data science. Ten eerste is hij van mening dat data steeds meer omarmt gaat worden door de business, omdat zij de toegevoegde waarde steeds meer gaan inzien van datagedreven oplossingen. Aan de andere kant vermoedt hij dat de discussie over AI en ethiek een steeds belangrijker thema gaat worden. Als gevolg hiervan voorziet Steven dat er steeds meer behoefte ontstaat naar complete tools (apps, dashboards) waarin machine learning modellen zijn verwerkt. Ook verwacht hij dat er meer nadruk komt te liggen op het bouwen van data pipelines en data engineering in het algemeen, om de toegenomen hoeveelheid data te schaalbaar te kunnen blijven gebruiken.

De beste les die Steven heeft geleerd is dat een eenvoudige en uitlegbare oplossing vaak de voorkeur heeft binnen de business, in plaats van een complex model dat niet uit te leggen valt (een black box model). Belangrijk hiervoor is om de tijd te nemen om het vraagstuk en de business te begrijpen, voordat er in een oplossingsrichting wordt gezocht. Wat anderen van hem kunnen leren is de werking van Generative Adversarial Networks (GAN). Hierin heeft hij zich uitermate in verdiept.

Vragen?