Daniel is een data science expert met ruim twintig jaar werkervaring. Zijn persoonlijke drijfveer is om de ‘taal’ van data voor een breder publiek toegankelijk te maken. Hij is optimistisch over de potentie van machine learning voor sociale vraagstukken, maar ziet tegelijkertijd ook de zorgen die leven in de maatschappij ten aanzien van veilig, transparant en verantwoord gebruik van data en machine learning.
Vanuit het Wielinq Datalab ontwikkelt hij data-gedreven concepten, zodat klanten op een tastbare en effectieve manier hun ideeën kunnen testen. Als data coach helpt organisaties meer data-gedreven te werken, waarbij hij zijn expertise op het gebied van data science combineert met de ervaring in het opbouwen van `cyaankleurige` teams op basis van zelforganisatie.
Naast zijn projectwerk, is Daniel Academic Director Healthcare bij het Jheronimus Academy of Data Science (JADS). Wanneer hij niet achter zijn computer zit, is hij het liefst buiten in de bergen om te klimmen met zijn vrouw en hun twee zoons.