Deze website maakt gebruik van cookies. Voor meer informatie over de cookies waarvan deze website gebruik maakt klik hier.
Door verder op deze website te surfen geeft u de toestemming aan Minoc Media Services om cookies te gebruiken. verder gaan
 

Hoe het Belgische DataCamp op termijn leerkrachten overbodig maakt

Michaël Aussems

 
DataCamp, de Belgische onlineschool voor datawetenschappers in wording, haalt vier miljoen dollar op in de marge van exponentiele groei.

 

DataCamp haalt vier miljoen dollar aan investeringsgeld binnen in een Serie A-ronde. Daarmee komen de totale investeringen in de start-up op 6,3 miljoen dollar. Het extra geld komt er op een periode waarin de online academie exponentieel groeit. “We hebben momenteel meer dan één miljoen studenten”, vertelt CEO Jonathan Cornelissen, “waarvan er 100.000 zich inschreven in de laatste maand.”

 

DataCamp heeft zijn plaats gevonden in wat Cornelissen de tweede wave van de digitale transformatie noemt. “Wave 1 was de digitalisering. Daarbij kwam programmeren op als een belangrijke vaardigheid. In de tweede wave leren bedrijven omgaan met de data die de eerste wave hen oplevert.” De impact van deze tweede transformatiegolf is groot volgens de CEO. “Bijna iedereen komt in aanraking met data, er zullen op termijn meer datascientists nodig zijn dan programmeurs.”

 

Het is die noodzaak die Cornelissen samen met twee medeoprichters heeft gedreven om DataCamp te stichten. “Ik kende diensten zoals Codecademy waarmee je op een interactieve en spelende manier programmeertaal kunt leren.” Cornelissen gebruikte ze zelf om webontwikkeling te leren. Hij stelde echter vast dat er geen gelijkaardige dienst bestond voor statistiek en specifiek programmeertaal R.

 

Leegte gevuld

“Zoiets zou nochtans moeten bestaan”, redeneerde Cornelissen, “Heel veel mensen komen immers met data in contact.” Samen met Martijn Theuwisen en Dieter De Mesmaeker stampte Cornelissen dan maar DataCamp uit de grond om aan die vraag te voldoen. In eerste instantie richtte de online cursussen zich enkel op R, maar vandaag vind je ook al een uitgebreid aanbod aan Python-opleidingen. De cursussen zijn ondergebracht in trajecten met specifieke einddoelen, zoals machine learning of datascience.

 

“De gratis introductiecursussen zijn natuurlijk het populairst”, schetst Cornelissen de actuele situatie. “Wie effectief een betalend traject volgt, kiest het vaakst voor cursussen met betrekking tot deep learning en AI. Datavisualisatie is natuurlijk ook erg populair.”

 

Het is niet alleen het aanbod dat voldoet aan een actuele vraag waarmee DataCamp furore maakt. Het hele leersysteem is ook gewoon knap. Wie Python of R wil leren, kan met complexe oefeningen aan de slag zonder dat hij of zij daarvoor iets moet installeren. Cornelissen legt met hoorbare trots uit hoe DataCamp achter de schermen werkt.

 

Containerschooltje

“Iedereen die inlogt krijgt een persoonlijke werkplek ter beschikking”, weet hij. “Concreet wordt er een Docker-container opgestart waarin R (of Python) draait.” Vanuit de browser werken studenten dus in de container. “In de werkomgeving kunnen we data stoppen die specifiek is voor een gegeven les.” Op die manier zijn complexe oefeningen met uitgebreide datasets toegankelijk vanuit een browser op zelfs een lichte Intel Core m-computer zoals de Apple MacBook.

 

“Tijdens de lessen vergelijkt onze software wat de student uitspookt met het resultaat dat we verwachten. Zo weet DataCamp niet alleen wanneer iemand een oefening foutief maakt, maar kan het systeem meteen ook concrete feedback geven over wat er vermoedelijk mis liep.” De dataspecialisten achter DataCamp passen vervolgens toe wat ze aanleren: ze voeren analyses uit op de meer dan 50 miljoen gemaakte oefeningen om zo de lessen en de feedback te verbeteren.

 

Als we zien hoe belangrijk data wordt in de moderne werkomgeving, vinden we het niet verrassend dat DataCamp op interesse van leergierigen en investeerders kan rekenen. In eerste instantie was DataCamp bedoeld als een academische tool, maar 70 procent van de deelnemers zijn werkende professionals tussen de 25 en de 35 jaar.

 

 

Wanneer is het nu de moeite om aan de slag te gaan met datascience? Zolang je data visueel kan interpreteren, volstaat Excel waarschijnlijk wel”, denkt Cornelissen. “Zodra de datasets groter worden, of je vaak dezelfde taken op zelfs kleine hoeveelheden data moet uitvoeren, bespaar je wel tijd door te investeren in datascience met R of Python.” Dat Excel wel de de facto standaard is vandaag, beseft de CEO ook. “We gaan binnenkort zelfs cursussen introduceren voor datascience in Microsoft Excel om daaraan tegemoet te komen.”

 

Het gaat de Belgische start-up momenteel voor de wind. Als we inschatten waar de bedrijfswereld naartoe evolueert, denken we dat de stevige groei die de onderwijstool vandaag ervaart, nog niet meteen zal gaan liggen. Onze korte eigen ervaring met de DataCamp-cursussen en de heel duidelijke feedback die daarbij hoort, doet ons vermoeden dat docenten programmeren op termijn pittige concurrentie zullen krijgen van DataCamp en consorten.

 

Reacties

comments powered by Disqus
 

RECENT NIEUWS