Leidinggeven is een essentiële competentie voor effectief leiderschap. Het vereist het vermogen om anderen te motiveren, te inspireren en te begeleiden naar gemeenschappelijke doelen. Een goede leider communiceert helder, luistert actief en creëert een positieve werkomgeving. Ze delegeren taken en verantwoordelijkheden, en bieden ondersteuning en groeimogelijkheden aan hun teamleden. Kortom, leidinggeven gaat om het inspireren, motiveren en ontwikkelen van anderen om succes te behalen.
In het 4e jaar heb ik de minor Data Science gevolgd. Onderdeel van deze minor waren twee groepsopdrachten. In beide groepen heb ik er voor gekozen mijn compententie leidinggeven te ontwikkelen. Dit heb ik gedaan door vooraf goed in kaart te brengen voor mijzelf alsmede voor de groep wat mijn positie zal zijn tijdens deze groeps projecten. Met oog op de competentie leidinggeven, heb ik dan ook zorg gedragen als aanspreekpunt voor de docent als de aangewezen persoon die vergaderingen en werkoverleggen leidde. Hierdoor had ik kreeg ik een goed begrip van mijn eigen positie binnen de groep, en kon hierdoor helder uitleggen wat mijn taken zullen zijn, en hoe ik deze samen met de groepsgenoten invul.
Tijdens de Minor heb ik alle drie de indicatoren getracht te ontwikkelenen binnen de groepsprojecten en heb ik dit vervolgens laten toetsen door middel van een enquete, ingevuld door de desbetreffende groepsgenoten. De resultaten van deze enquete is te zien in Bijlage 1
Zoals vernoemd bij het eigen handelen heb ik tijdens mijn Minor Data Science het voortouw genomen om aanspreekpunt te zijn naar de docent toe. Daarbij ook zorg gedragen voor de vergaderingen. Daarnaast nam ik zelf de verantwoording om elke Milestone presentatie zelf te geven naar de docenten toe om zo een overzicht te tonen van het gemaakte werk. Vervolgens kon ik de feedback vanuit de docenten gebruiken om het werk te verdelen onder de groepsgenoten, om er voor te zorgen dat we ons project goed op gang hielden.
Met oog op het ontwikkelen van deze compententie heb ik dit toegepast in beide projecten. Het hoofdproject betrefte het onderzoeken van een grote data set betreffende industriële batterijen, en met behulp van Machine Learning de degradatie van deze batterij te voorspellen. Het andere project ging over hoe je anonimiseringstechnieken kan toepassen op data zodat er geen verbanden meer kunnen gehaald uit de data en wat voor invloed dit heeft op de bruikbaarheid van de data. De groepen bestonden respectievelijk uit 6 en 3 personen.
Na afloop van beide projecten heb ik een enquete gestuurd met daarin vragen betreffende het handelen van mij tijdens de minor. Het bewijs hiervan is te zien bij Bijlage 1
Tijdens het hoofdproject van Data Science hadden wij het doel om op basis van log data, de degradatie van commerciële batterijen te voorspellen met behulp van Machine Learning. Daarbij was onze groep verdeeld in verschillende studenten met verschillende achtergronden. Denk aan economie, Informatica en Engineering. Deze variate zorgt ervoor dat er ook een scala aan verschillende skills aanwezig is binnen de groep.
Belangrijk is om je eigen plek te weten en welke skills jij in de hand hebt en welke sterker zijn ontwikkeld bij de groeps genoten. Om eerlijk te waarborgen is er gekozen om wekelijks een vergadering te houden. Hierbij de voortgang van iedereen te bespreken en daarbij aan te geven wat we van de voortgang vinden en eventueel hulp aanbieden waar nodig.
Om te kunnen toetsen of ik aan deze aspecten heb voldaan, heb ik ook vragen omtrent de omgang opgenomen in de enquete. De resultaten van deze enquete is te zien in Bijlage 1
