Datawetenschapper versus data-analist: belangrijkste verschillen uitgelegd

In de wereld van datagedreven beslissingen zijn er twee prominente rollen ontstaan: data-analisten en datawetenschappers. Deze professionals spelen een cruciale rol bij het helpen van organisaties om de kracht van data te benutten, maar hun verantwoordelijkheden en vaardigheden zijn heel verschillend.

Gegevensanalisten richten zich op het gebruik van gegevensvisualisatie en statistische analyse om gegevens te begrijpen en patronen te identificeren. Ze moeten meestal ten minste een bachelordiploma hebben in een relevant vakgebied, zoals wiskunde, statistiek, informatica of financiën.

Datawetenschappers daarentegen werken aan het creëren van kaders en algoritmen om gegevens te verzamelen en te verwerken, waarvoor vaak geavanceerde kennis nodig is op gebieden als machine learning en kunstmatige intelligentie. Ze hebben doorgaans een hogere opleiding of beschikken over meer gespecialiseerde vaardigheden in vergelijking met data-analisten .

In grote lijnen gaat het bij beide beroepen om het extraheren van waardevolle inzichten uit data; hun benaderingen en vaardigheden variëren echter.

In dit artikel onderzoeken we de verschillen tussen datawetenschappers en data-analisten en belichten we de unieke vaardigheden en verantwoordelijkheden die voor elke rol vereist zijn.

Laten we erin duiken.

Inhoudsopgave

• Datawetenschapper versus data-analist: wat is het verschil?
  • Opleiding en achtergrond
  • Technische vaardigheden vergeleken voor data-analisten versus datawetenschappers
  • Rollen en verantwoordelijkheden vergeleken
• Carrièrepad: datawetenschapper
  • Baan vooruitzichten
  • Salaris en Compensatie
• Carrièrepad: data-analist
  • Baan vooruitzichten
  • Salaris en Compensatie
• Het juiste pad voor u kiezen
  • Factoren om te overwegen
  • Welke sectoren hebben bekwame dataprofessionals nodig?
  • Opkomende trends - De toekomst van databanen
• Het komt neer op

Datawetenschapper versus data-analist: wat is het verschil?

Hoewel datawetenschappers en data-analisten beide met data werken, hebben ze verschillende rollen en verantwoordelijkheden.

Het begrijpen van de verschillen tussen deze twee rollen is belangrijk voor organisaties die een effectief datateam willen bouwen. Het is ook cruciaal voor degenen die een carrière in data willen om het te begrijpen.

In deze sectie zullen we de belangrijkste verschillen tussen datawetenschappers en data-analisten onderzoeken, inclusief hun opleidingsachtergrond, technische vaardigheden en de soorten problemen die ze doorgaans moeten oplossen.

De onderstaande tabel geeft een snel overzicht van de verschillen tussen de twee rollen:

Opleiding en achtergrond

Data-analisten : voor het verwerven van een baan als data-analist op instapniveau is doorgaans een bachelordiploma vereist op gebieden als statistiek, wiskunde, economie of informatica. Het is echter niet ongebruikelijk dat analisten een achtergrond hebben in het bedrijfsleven of een aanverwant vakgebied.

Veel data-analisten beginnen hun carrière als data-entry- of datamanagementspecialist, waar ze ervaring opdoen met het werken met databases en basisdatasoftware.

Datawetenschappers : aangezien datawetenschappers complexere taken uitvoeren dan data-analisten, vereist de baan meer geavanceerde graden, zoals een master of een Ph.D. op gebieden als statistiek, informatica of datawetenschap.

Deelnemen aan een bootcamp, tutorials gebruiken of online cursussen of certificaatprogramma's voltooien, is misschien niet voldoende.

Datawetenschappers moeten een sterke basis hebben in wiskunde, statistiek en informatica, evenals praktische ervaring met programmeertalen zoals Python, R en SQL.

Velen hebben een achtergrond in bijvoorbeeld natuurkunde, techniek of neurowetenschappen, maar ook in machine learning en kunstmatige intelligentie.

Laten we nu technisch worden.

Technische vaardigheden vergeleken voor data-analisten versus datawetenschappers

Data-analisten : Technische vaardigheden die nodig zijn om succesvol te zijn in een baan als data-analist, omvatten data-analyse, datavisualisatie met behulp van grafieken en tools zoals Microsoft Excel. Je moet bedreven zijn in statistische analyse, datamodellering en rapportage met behulp van tools zoals Tableau.

Andere vaardigheden voor gegevensanalisten zijn onder meer het werken met databases en het hebben van elementaire scripttaalvaardigheden.

Goede communicatieve vaardigheden zijn ook belangrijk voor data-analisten, omdat ze vaak samenwerken met belanghebbenden van verschillende afdelingen om inzichten en aanbevelingen te geven.

Hoe zit het met datawetenschappers?

Datawetenschappers : de rol vereist geavanceerde technische vaardigheden op gebieden zoals machine learning, deep learning, natuurlijke taalverwerking en big data-technologieën. Je moet ook bekwaam zijn in programmeertalen zoals Python en R.

De baan omvat het werken aan grote datasets, het ontwikkelen van voorspellende modellen en het extraheren van inzichten uit data. Net als data-analisten vereist het ook zachte vaardigheden zoals communicatie en samenwerking, omdat je vaak met verschillende teams moet werken.

Rollen en verantwoordelijkheden vergeleken

Data-analisten : heel eenvoudig, de taak van een data-analist omvat het analyseren en interpreteren van gegevens om inzichten en aanbevelingen te bieden aan belanghebbenden.

Mogelijk krijgt u de taak om met verschillende gegevensbronnen te werken om trends en patronen te identificeren die zakelijke beslissingen kunnen onderbouwen.

Enkele specifieke verantwoordelijkheden van data-analisten kunnen zijn:

• Gegevens uit verschillende bronnen verzamelen, opschonen en ordenen
• Statistische analyses uitvoeren om trends en patronen in gegevens te identificeren met behulp van software zoals Tableau
• Rapporten en dashboards maken om gegevens te visualiseren en inzichten te communiceren naar belanghebbenden
• Het identificeren van gebieden voor procesverbetering en het doen van datagestuurde aanbevelingen aan belanghebbenden
• Ontwikkelen en onderhouden van databases en datasystemen ter ondersteuning van data-analyse
• Op de hoogte blijven van de laatste trends en ontwikkelingen op het gebied van data-analyse en -visualisatie.

Nu wordt het iets ingewikkelder.

Datawetenschappers : Datawetenschapper zijn houdt in dat je complexe datasets analyseert, voorspellende modellen ontwikkelt en inzichten uit data haalt.

Ze werken nauw samen met belanghebbenden in verschillende afdelingen om inzichten en aanbevelingen te bieden op basis van hun data-analyse.

Enkele specifieke verantwoordelijkheden van datawetenschappers zijn:

• Verkennende data-analyse uitvoeren om patronen en trends in data te identificeren
• Voorspellende modellen ontwikkelen met behulp van statistische en machine learning-technieken
• Modellen voor machine learning bouwen en testen om de voorspellende nauwkeurigheid te verbeteren
• Probleemoplossende vaardigheden en business intelligence gebruiken om datagestuurde oplossingen voor zakelijke problemen te bedenken
• Communiceren van complexe bevindingen en aanbevelingen aan niet-technische belanghebbenden
• Samenwerken met data-engineers en softwareontwikkelaars om datagestuurde oplossingen te bouwen en te implementeren

In de volgende twee paragrafen bekijken we de toekomstige baanvooruitzichten en salarisverwachtingen voor de twee beroepen.

Carrièrepad: datawetenschapper

Baan vooruitzichten

De baanvooruitzichten voor datawetenschappers in 2023 zijn veelbelovend, aangezien organisaties in verschillende sectoren steeds meer gegevens blijven verzamelen en analyseren.

Volgens het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics (BLS) zal de tewerkstelling van datawetenschappers tussen 2021 en 2031 naar verwachting met 36% groeien , wat veel sneller is dan het gemiddelde in vergelijking met andere beroepen. Vacatures in het veld worden gedreven door het toenemende gebruik van gegevens en analyses om de besluitvorming in organisaties van elke omvang te stimuleren.

Salaris en Compensatie

Datawetenschappers worden over het algemeen hoger gecompenseerd in vergelijking met data-analisten, wat de geavanceerde vaardigheden en expertise weerspiegelt die nodig zijn om met grote datasets te werken en onbewerkte gegevens te verwerken.

Volgens Glassdoor is het nationale gemiddelde salaris voor datawetenschappers in de Verenigde Staten ongeveer $103.000 per jaar . Veel organisaties bieden ook verschillende aanvullende vormen van compensatie voor datawetenschappers, zoals bonussen, eigen vermogen en andere voordelen zoals een ziektekostenverzekering en betaald verlof.

Houd er rekening mee dat de vergoeding sterk kan variëren, afhankelijk van de locatie, branche en jarenlange ervaring.

Carrièrepad: data-analist

Baan vooruitzichten

Volgens de BLS zal de tewerkstelling van managementanalisten (inclusief loopbanen van data-analisten) naar verwachting tussen 2020 en 2030 met 11% groeien . Net als datawetenschappers zijn de baanvooruitzichten voor data-analisten in de nabije toekomst zeer positief.

Salaris en Compensatie

De vergoeding voor data-analisten kan variëren op basis van factoren zoals ervaring, branche en locatie. Data-analisten op instapniveau verdienen doorgaans lagere salarissen, ze kunnen verwachten dat hun salaris zal stijgen naarmate hun vaardigheden en expertise zich in de loop van de tijd ontwikkelen.

In termen van salaris is het nationale gemiddelde voor data-analistenposities in de Verenigde Staten ongeveer $ 65.850 per jaar , volgens Glassdoor.

De baanvooruitzichten en vergoedingen voor zowel datawetenschappers als data-analisten zijn veelbelovend, maar hoe bepaal je welke carrière bij je past? In het volgende gedeelte gaan we de factoren bekijken waarmee we rekening moeten houden.

Het juiste pad voor u kiezen

Beslissen welk carrièrepad voor jou geschikt is, kan ontmoedigend aanvoelen, maar beschouw het als een opwindende kans om deze wondere wereld van data te verkennen!

De twee velden lijken op het eerste gezicht misschien op elkaar, en in zekere zin zijn ze dat ook, maar ze vereisen verschillende vaardigheden en bieden unieke loopbaantrajecten.

Met de juiste informatie en begeleiding kun je het pad kiezen dat het meest geschikt is voor jouw vaardigheden, interesses en carrièredoelen.

In dit gedeelte geven we enkele tips en inzichten om u te helpen deze beslissing te nemen en het juiste pad voor u te kiezen.

Factoren om te overwegen

Wanneer je een carrière in datawetenschap of data-analyse overweegt, is het belangrijk om na te denken over je vaardigheden, interesses en carrièredoelen.

Hier zijn enkele specifieke factoren waarmee u rekening moet houden:

1. Technische vaardigheden : Datawetenschappers hebben doorgaans meer geavanceerde technische vaardigheden nodig, zoals programmeren, machine learning en big data-technologieën. Als je graag met onbewerkte data werkt en de grondbeginselen van programmeertalen zoals Python en R begrijpt, kan een carrière als datawetenschapper goed bij je passen. Data-analisten kunnen zich daarentegen meer richten op statistische analyse, datavisualisatie en Excel-vaardigheden.
2. Opleiding en achtergrond : Datawetenschappers hebben vaak een hogere graad op gebieden als informatica, statistiek of wiskunde. Data-analisten kunnen diploma's hebben op gebieden zoals bedrijfskunde, economie of statistiek, maar kunnen ook een grote verscheidenheid aan achtergronden hebben zonder eerdere ervaring.
3. Rollen en verantwoordelijkheden : Datawetenschappers zijn vaak verantwoordelijk voor meer strategische en complexe initiatieven, zoals het ontwikkelen van voorspellende modellen of het maken van algoritmen voor machine learning. De rollen van data-analisten zijn meer gericht op de dagelijkse bedrijfsvoering en het verschaffen van inzichten aan belanghebbenden.
4. Baanvooruitzichten en salaris: zowel datawetenschappers als data-analisten hebben goede vooruitzichten op een baan en concurrerende salarissen, maar de specifieke baanvooruitzichten en het salaris kunnen variëren afhankelijk van de branche, locatie en jarenlange ervaring.

Het is een goed idee om advies in te winnen bij mentoren of te netwerken met professionals op elk gebied om een ​​beter begrip te krijgen van specifieke rollen.

Uiteindelijk zal het juiste pad voor u neerkomen op uw individuele doelen en ambities.

Een groot voordeel van datavaardigheden is dat ze in de meeste bedrijfstakken kunnen worden toegepast, laten we ze eens bekijken.

Welke sectoren hebben bekwame dataprofessionals nodig?

Er is veel vraag naar het gebied van datawetenschap en data-analyse in een breed scala van industrieën en bedrijfstypes.

Hier zijn enkele voorbeelden van industrieën die zowel datawetenschappers als data-analisten in dienst hebben:

• Financiën en bankwezen: de financiële en banksector leunt sterk op data-analyse om trends te identificeren, risico's te beoordelen en weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen. Er is veel vraag naar bedrijfsanalisten.
• Gezondheidszorg: Zorgorganisaties gebruiken datawetenschap en data-analyse om patiëntresultaten te verbeteren, middelen te beheren en innovatie in medisch onderzoek te stimuleren.
• E-commerce: E-commercebedrijven gebruiken data-analyse om het gedrag, de voorkeuren en koopgewoonten van hun klanten beter te begrijpen om marketing- en verkoopstrategieën te verbeteren.
• Marketing en reclame: marketing- en reclamebureaus gebruiken data-analyse om de effectiviteit van hun campagnes te meten, doelgroepen te identificeren en marketingstrategieën te optimaliseren. Er zijn veel vacatures op dit gebied en rekruteringsmanagers zijn altijd op zoek naar nieuw talent.
• Technologie: Technologiebedrijven gebruiken datawetenschap en data-analyse om nieuwe producten en diensten te ontwikkelen, gebruikerservaringen te verbeteren, real-world oplossingen te bedenken en gebieden voor innovatie en groei te identificeren.

Datawetenschap en data-analyse zijn cruciale functies in een breed scala van industrieën die enorme hoeveelheden data interpreteren om zakelijke beslissingen te sturen, klantervaringen te verbeteren en een concurrentievoordeel te behalen.

Er zijn vacatures bij verschillende soorten bedrijven, waaronder startups, grote bedrijven, adviesbureaus en overheidsinstanties.

Inzicht in de diverse sectoren en bedrijfstypen die afhankelijk zijn van dataprofessionals is cruciaal voor individuen die een succesvolle carrière in deze gebieden willen opbouwen.

Het is ook belangrijk op te merken dat beide gebieden evolueren en dat er opkomende trends zijn die het overwegen waard zijn.

Opkomende trends - De toekomst van databanen

Overweeg naast branchetypen opkomende trends in datawetenschap en data-analyse die het landschap van de twee velden veranderen.

Hier volgen enkele actuele trends die de toekomst van datawetenschap en data-analyse bepalen:

1. Kunstmatige intelligentie en machine learning : AI en machine learning worden steeds vaker gebruikt in datawetenschap en data-analyse om gegevensverwerking te automatiseren, patronen te identificeren en voorspellingen te doen. Deze technologieën hebben het potentieel om industrieën radicaal te veranderen, van gezondheidszorg tot financiën tot marketing.
2. Cloud computing: Cloud computing heeft het eenvoudiger en kosteneffectiever gemaakt om grote hoeveelheden gegevens op te slaan, te beheren en te analyseren. Naarmate de cloudinfrastructuur en -technologie blijven verbeteren, wordt verwacht dat cloudgebaseerde data-analyse en machine learning meer wijdverbreid zullen worden.
3. Gegevensethiek en privacy: Naarmate er meer en meer gegevens worden verzameld en geanalyseerd, komen zorgen over gegevensethiek en privacy op de voorgrond. Er wordt een beroep gedaan op datawetenschappers en -analisten om ervoor te zorgen dat gegevens ethisch en verantwoord worden gebruikt en om maatregelen te nemen om gevoelige gegevens te beschermen.
4. Internet of Things (IoT): Het IoT verwijst naar het netwerk van onderling verbonden apparaten en sensoren die gegevens verzamelen en delen. Met de toenemende acceptatie van IoT-technologie is er een groeiende behoefte aan datawetenschappers en analisten die de enorme hoeveelheden gegevens die door deze apparaten worden gegenereerd, kunnen beheren en analyseren.
5. Natuurlijke taalverwerking (NLP) : NLP is een tak van AI die zich richt op de interactie tussen mensen en computers met behulp van natuurlijke taal. Naarmate de NLP-technologie vordert, wordt verwacht dat deze een aanzienlijke impact zal hebben op data-analyse, met name op gebieden als sentimentanalyse en chatbotontwikkeling.

Door up-to-date te blijven met opkomende trends in datawetenschap en data-analyse, kunnen professionals op deze gebieden zichzelf beter positioneren voor succes en voorop blijven lopen in deze snel veranderende en constant evoluerende industrie. Zorg ervoor dat je onze LinkedIn

bekijkt , om op de hoogte te blijven van de laatste datatrends.

Het komt neer op

In de wereld van data spelen zowel datawetenschappers als data-analisten een belangrijke fulltime rol in een bedrijf. Hoewel er overeenkomsten tussen de twee zijn, hebben ze duidelijke verschillen in termen van verantwoordelijkheden en vereiste vaardigheden.

Gegevensanalisten richten zich voornamelijk op het werken met gestructureerde gegevens om tastbare bedrijfsproblemen op te lossen met behulp van programmeertalen SQL, R of Python, hulpmiddelen voor gegevensvisualisatie en statistische analyse. Ze helpen organisaties trends te identificeren en inzichten uit data te halen.

Aan de andere kant zijn datawetenschappers meer betrokken bij het programmeren van machines, het optimaliseren van systemen en het creëren van kaders en algoritmen voor het verzamelen van bruikbare gegevens. Hun primaire taken liggen bij het verzamelen van data en het ontwerpen van robuuste datagedreven oplossingen.

Hoewel beide functiebeschrijvingen werken binnen het domein van big data, hangt het bepalen van het juiste pad af van uw interesses, vaardigheden en carrièredoelen. Welk pad u ook kiest, zowel datawetenschappers als data-analisten zijn veelgevraagde carrières, waardoor ze een opwindende en lonende keuze zijn voor diegenen die geïnteresseerd zijn in het werken met data.

Bekijk onze onderstaande video voor meer informatie over een van onze favoriete tools voor gegevensanalyse.

Veel succes met je zoektocht naar een baan!

Twijfel je nog over een carrière in data, test het water en .