Er is geen algemeen aanvaarde definitie van rollen binnen een organisatie. In de praktijk komen functietitels echter niet vaak overeen met de daadwerkelijke taken. De meningen lopen uiteen over de taken en capaciteiten die nodig zijn voor tal van banen in het bedrijfsleven, wat leidt tot wijdverspreide consternatie. Datawetenschapper versus data-analist zijn twee bekende voorbeelden waarbij veel mensen lijken te denken dat een datawetenschapper gewoon een veelgebruikte uitdrukking is voor een data-analist. Lees verder om de verschillen te zien tussen een datawetenschapper versus een data-analist versus een data-engineer en hun salaris. We hebben ook gedetailleerde informatie toegevoegd over de verschillen tussen een data-analist en een bedrijfsanalist, zodat u niet in de war raakt over de twee beroepen. Geniet van de rit!
Wat doet een data-analist?
De primaire functie van een data-analist is het verzamelen van informatie die door het topmanagement kan worden gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen. Statistische analyse is de nadruk van dit veld, dat tot doel heeft antwoorden en oplossingen te bieden voor een breed scala aan uitdagingen. Een data-analist bevraagt relationele databases met behulp van technieken zoals Structured Query Language. Een gegevensanalist kan ook verantwoordelijk zijn voor het "opschonen" van de gegevens of het transformeren ervan in een bruikbaar formaat door overtollige of onnauwkeurige informatie te verwijderen of te bepalen hoe rekening moet worden gehouden met eventuele hiaten in de gegevensset.
De typische rol van een data-analist is ook om toezicht te houden op het ontginnen, opschonen en analyseren van gegevens als onderdeel van een interdisciplinair team dat belast is met het bepalen van de doelstellingen van de organisatie. De data-analist ontwikkelt en presenteert zijn bevindingen met behulp van computertalen zoals R en SAS, datavisualisatietools zoals Power BI en Tableau, en effectieve communicatieve vaardigheden.
Wat doet een gegevenswetenschapper?
De primaire focus van een datawetenschapper ligt meestal op de ontwikkeling van datamodelleringsprocedures. Het maakt gebruik van extern ontwikkelde rekenmodellen voor prognoses. Het is dus mogelijk dat datawetenschappers meer tijd besteden aan het ontwikkelen van nieuwe instrumenten, automatiseringssystemen en dataframeworks.
In vergelijking met een data-analist is een datawetenschapper mogelijk meer geïnteresseerd in het creëren van nieuwe benaderingen voor het verzamelen van de gegevens die nodig zijn om moeilijke zakelijke uitdagingen aan te gaan. Het bezit van zakelijke intuïtie en het vermogen om kritisch te denken is ook nuttig bij het afleiden van conclusies uit de feiten. Expertise in wiskunde en statistiek is essentieel voor een datawetenschapper, maar dat geldt ook voor het creatieve probleemoplossende vermogen van een hacker.
Wat is datawetenschapper versus data-analist?
Een data-analist analyseert reeds verzamelde informatie, terwijl datawetenschappers nieuwe benaderingen ontwikkelen voor het verzamelen en bestuderen van informatie. Als je vaardig bent met cijfers, statistieken en computers, kan dit een geweldig werkterrein voor je zijn. Hieronder volgen de verschillen tussen een data-analist en een datawetenschapper:
- Hoewel een data-analist geen zakelijk inzicht of geavanceerde datavisualisatievaardigheden hoeft te hebben, moet een datawetenschapper beide hebben om het inzicht te vertalen in een zakelijk verhaal.
- Terwijl een data-analist naar gegevens uit één enkele bron kan kijken, zoals een klantrelatiebeheersysteem, zal een datawetenschapper naar gegevens uit verschillende bronnen kijken.
- Terwijl een data-analist alle vragen van het bedrijf beantwoordt, komt een datawetenschapper met vragen die het bedrijf echt helpen.
- Hoewel het slechts soms nodig is dat een data-analist directe ervaring heeft met machine learning of bedreven is in statistiek, is het de primaire verplichting van een datawetenschapper om dit te doen.
- Datawetenschappers en analisten zijn efficiënter in hun werk als ze toegang hebben tot een opslagplaats met vooraf opgeloste codevoorbeelden.
- De taken van een data-analist omvatten frequente rapportpresentatie en de toepassing van analytische methoden. Een datawetenschapper richt zich echter op dataframeworks en de automatisering van taken om ingewikkelde uitdagingen aan te pakken.
Data-analist versus datawetenschapper - Onderwijs
Om te werken als data-analist versus datawetenschapper, heb je geen formele opleiding nodig na de middelbare school. Je moet een bachelordiploma of hoger hebben in een verwant onderwerp, zoals informatica, IT, elektrotechniek of werktuigbouwkunde. De voltooiing van een opleiding in wiskunde, statistiek of economie is ook acceptabel. U moet de ins en outs kennen van uw huidige branche of de branche waarvoor u solliciteert. Er is ruimte voor vooruitgang op het gebied van data-analyse versus datawetenschap, zelfs zonder een masterdiploma.
Data-analist versus datawetenschapper-vaardigheden
Sommige vaardigheden die vereist zijn van een data-analist versus een datawetenschapper zijn vergelijkbaar, maar de twee rollen zijn nog steeds verschillend. Beide posities vereisen competentie in elementaire wiskunde, bekendheid met algoritmen, vaardigheid in schriftelijke en mondelinge communicatie en bekendheid met software-engineering.
SQL en reguliere expressies zijn twee van de belangrijkste tools in de toolkit van de data-analist. Analisten kunnen met een klein beetje wetenschappelijke nieuwsgierigheid een verhaal maken van data. Een datawetenschapper gaat echter verder dan de capaciteiten van een data-analist door een solide achtergrond te hebben in modellering, analyse, wiskunde, statistiek en informatica. Datawetenschappers onderscheiden zich van data-analisten door hun superieure beoordelings- en vertelvaardigheden, waardoor ze IT-managers en zakelijke belanghebbenden kunnen overtuigen om hun benadering van een probleem te veranderen.
Data-analist versus datawetenschapper: rollen en verantwoordelijkheden
De taken van een data-analist versus datawetenschapper kunnen veranderen op basis van de sector waarin ze werkzaam zijn en hun fysieke locatie. Het vinden van de oorzaak van een probleem, zoals een dip in de verkoop, of het ontwikkelen van KPI-dashboards kan de dag van een data-analist zijn. Datawetenschappers daarentegen gebruiken big data-frameworks zoals Spark en datamodelleringsbenaderingen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen.
Als je wilt weten wat je van een bedrijf kunt verwachten, kan het helpen om de functiebeschrijving te bestuderen. Data-analisten kunnen worden gevraagd om het werk van datawetenschappers te doen en vice versa in specifieke situaties. Dit zijn de rollen en verantwoordelijkheden van een data-analist versus een datawetenschapper.
Rollen en verantwoordelijkheden van data-analisten
- Op SQL gebaseerde gegevensondervraging.
- Op Excel gebaseerde data-analyse en projecties.
- Dashboardontwikkeling voor business intelligence-software.
- Er worden analyses van verschillende smaken uitgevoerd, zoals beschrijving, diagnose, voorspelling en voorschrift.
Rollen en verantwoordelijkheden van datawetenschappers
- Het opschonen van gegevens kan tot 60% van de inspanning van een datawetenschapper in beslag nemen.
- Informatie extraheren door ETL-pijplijnen te bouwen of API's te gebruiken.
- Codeertalen (zoals Python en R) worden gebruikt voor het opschonen van gegevens.
- Methoden voor machinaal leren, zoals natuurlijke taalverwerking, logistische regressie, kNN, Random Forest en gradiëntversterking, worden gebruikt om statistische analyses uit te voeren.
- Gebruik maken van software zoals Tensorflow om modellen voor machine learning te bouwen en te trainen, en die modellen vervolgens gebruiken om routinetaken zoals het maken van bibliotheken te stroomlijnen.
- Hadoop, Spark en andere big data-infrastructuurtools zoals Pig en Hive worden ontwikkeld.
- Elke functie maakt gebruik van data-analyse om strategische keuzes te onderbouwen. SQL, BI-tools en SAS zijn de steunpilaren van de toolkit van een data-analist, terwijl Python, JAVA en machine learning de tools bij uitstek zijn voor datawetenschappers.
Data-analist versus datawetenschapper - Carrièregroei
U moet een baan zoeken als data-analist op instapniveau als u een carrière in de analyse wilt starten. Dit geeft je enige ervaring met het analyseren van gegevens van echte bedrijven. U zult uw kennis van databases, business intelligence-tools en het genereren van rapporten goed gebruiken bij het analyseren van essentiële informatie. Een senior data-analist of data-consultant is iemand die zijn vaardigheden heeft verbeterd, geavanceerde data-analysemethodologieën gebruikt en wiskunde toepast in zijn werk.
Gezondheidszorg, e-commerce, productie, logistiek en vele andere gebieden zijn slechts enkele van de vele die gebruik maken van datawetenschappers. Over de hele wereld is er veel vraag naar datawetenschappers, omdat bedrijven experts zoeken die data kunnen gebruiken om strategische keuzes te maken en de bedrijfsuitbreiding te stimuleren. Er is een tekort aan bekwame datawetenschappers en bedrijven hebben moeite om het ontstane tekort aan vaardigheden op te vullen. Met oefening, opleiding en blootstelling aan de bedrijfswereld kan iedereen de nodige tools leren om een competente datawetenschapper te worden. De mogelijkheden om hogerop te komen en onderzoekswetenschapper te worden zijn enorm.
3. Salaris datawetenschapper versus data-analist
Data-analist versus datawetenschapper zijn twee van de best betaalde beroepen ter wereld. En het salaris van datawetenschapper versus data-analist varieert afhankelijk van het behaalde diploma en de locatie.
Volgens Glassdoor is het gemiddelde salaris voor een data-analist in de Verenigde Staten bijna $ 70,000 per jaar. Glassdoor meldt ook dat een datawetenschapper in de Verenigde Staten gemiddeld $ 100,000 per jaar kan verdienen.
Gegevenswetenschapper versus gegevensanalist versus gegevensingenieur
Over de hele wereld zijn talloze datagerelateerde taken en mogelijkheden ontstaan als direct gevolg van de snelle opkomst van de data-economie. Volgens een recent onderzoek zal ongeveer 28% van alle verwachte digitale banen op het gebied van Data Science zijn. Vanwege de stijgende vraag naar inzicht in steeds grotere hoeveelheden van deze velden. Datawetenschapper versus data-analist versus data-engineer wordt steeds lucratiever. Hetzelfde onderzoek benadrukt echter ook het nijpende tekort aan talent op dit gebied.
Het gebrek aan consensus over de specifieke vaardigheden die voor elke functie nodig zijn, draagt in belangrijke mate bij aan de talentenkloof in de sector. Bedrijven proberen tegenwoordig geen vacatures te vervullen met 'manusjes van alles', maar eerder met specialisten op specifieke gebieden. Het kennen van het onderscheid tussen de drie primaire gegevensposities (Data Scientist vs. Data Analyst vs. Data Engineer) is essentieel als u niet als generalist in een hokje wilt worden geplaatst. Ook wordt er vaak ten onrechte van uitgegaan dat de bovengenoemde functies equivalent zijn.
Data Scientist versus Data Analyst versus Data Engineer - Functiebeschrijvingen en organisatorische rollen
Om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen, zal een datawetenschapper geavanceerde methoden voor gegevensanalyse gebruiken, zoals clustering, neurale netwerken, beslissingsbomen, enzovoort. Je moet een specialist zijn in machine learning, statistiek en gegevensverwerking, en je bent de teamleider in deze functie. Nadat je input hebt ontvangen van data-analisten en data-engineers, ben je verantwoordelijk voor het creëren van bruikbare zakelijke inzichten. Je moet bedreven zijn in zowel data-analyse als data-engineering. Een datawetenschapper heeft echter meer uitgebreide en diepgaande vaardigheden nodig.
Een data-analist is een junior lid van een team dat data-analyse uitvoert. Om in deze functie succesvol te zijn, moet je een echte cijferwonder zijn, aangezien je ervoor verantwoordelijk bent om ze over te dragen aan de rest van het bedrijf. Je moet ook goed thuis zijn in een aantal onderwerpen, zoals de principes van gegevensverwerking, rapportage en modellering, evenals populaire programmeertalen zoals Python en tools zoals Excel. Je kunt met tijd en oefening opklimmen van data-analist naar data-engineer en uiteindelijk data-wetenschapper.
De data-analisten en datawetenschappers van een organisatie kunnen beide profiteren van de diensten van een data-engineer. Uw baan als data-engineer omvat het matchen en opschonen van informatie voor gebruik in analyse of operaties. Deze functie vraagt om iemand met een uitgebreide achtergrond in het bouwen, ontwikkelen en onderhouden van data-architectuur. Werken met Big Data, rapporten maken en deze doorgeven aan datawetenschappers zijn allemaal gebruikelijke verantwoordelijkheden van deze functie.
Data Scientist versus Data Analyst versus Data Engineer, - De vaardigheden
Datawetenschappers moeten bijvoorbeeld vloeiend meerdere programmeertalen beheersen (Java, Python, SQL, R, SAS, enz.) omdat coderen van fundamenteel belang is voor hun werk. Kennis van Big Data-frameworks zoals Hadoop, Spark en Pig is ook vereist. Als u de grondbeginselen van verwante technologieën zoals deep learning en machine learning kent, kunt u vooruitgang boeken in uw positie.
Wat je moet weten over de functie van de data-analist, is dat deze minder technisch is. Dit is een functie op instapniveau waarvoor bekendheid met software zoals SAS Miner, Excel, SPSS en SSAS vereist is. Zelfs een fundamentele bekendheid met Python, SQL, R, SAS en JavaScript zou een voordeel zijn.
Terwijl data-engineers vloeiend tal van programmeertalen moeten beheersen, waaronder Java, SQL, SAS, Python en andere. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL en Data Streaming zijn slechts enkele van de frameworks waarmee u vertrouwd zou moeten zijn.
Data-analist versus bedrijfsanalist
Een data-analist versus een bedrijfsanalist heeft een gemeenschappelijke focus op feiten en cijfers. Wat ze ermee doen, maakt het verschil. Analisten op dit gebied zijn sterk afhankelijk van gegevens om gezonde zakelijke beoordelingen te maken. Hun uiteindelijke doel is het analyseren van gegevens.
Beide functies vereisen een passie voor data, een analytische instelling, het vermogen om problemen methodisch te doordenken en een focus op het bredere plaatje. Het kennen van de verschillen tussen deze twee beroepen is echter net zo essentieel als u een keuze tussen beide probeert te maken. Hieronder volgen de verschillen tussen een data-analist en een bedrijfsanalist:
- Bedrijfsanalisten gebruiken data om problemen en antwoorden te vinden, maar gaan daarvoor niet in op de technische details van de data. Ze zijn geïnteresseerd in de zakelijke implicaties van gegevens en werken op een conceptueel niveau, waarbij ze strategieën opstellen en in gesprek gaan met belanghebbenden. Maar data-analisten besteden een groot deel van hun tijd aan het tegenovergestelde: gegevens verzamelen van veel verschillende plaatsen, deze verwerken en opschonen en vervolgens verschillende analytische hulpmiddelen gebruiken om conclusies te trekken.
- Expertise in een specifiek domein of branche, zoals e-commerce, productie of gezondheidszorg, is een algemene vereiste voor bedrijfsanalisten. Hoewel ze minder afhankelijk zijn van de technische onderdelen van onderzoek dan data-analisten, hebben mensen in dit beroep niettemin een solide basis nodig in algemene programmeertalen, databases en tools voor statistische analyse.
- Een sterke educatieve basis in bedrijfskunde is een onschatbaar voordeel voor bedrijfsanalisten. Veel bedrijfsanalisten hebben een vooropleiding of ervaring in management, commercie, informatietechnologie, informatica of een nauw verwante discipline. Data-analisten daarentegen moeten goed thuis zijn in geavanceerde statistieken, algoritmen en databases, dus hebben ze baat bij een wiskundige of IT-achtergrond.
Wat is een betere data-analist versus datawetenschapper?
Als u op zoek bent naar een doorbraak op het gebied van analyse, is een rol als data-analist een goede plek om te beginnen. Als je geavanceerde machine learning-modellen wilt bouwen en deep learning-benaderingen wilt toepassen om menselijk werk te vereenvoudigen, moet je een carrière als datawetenschapper kiezen.
Is het gemakkelijker om een baan te krijgen als data-analist versus datawetenschapper?
Er is een substantieel verschil tussen de twee functiecategorieën in datawetenschap, ondanks bepaalde overeenkomsten in termen van tools en taken. Beide functies zijn zeer wenselijk, maar datawetenschappers verdienen meteen meer geld.
Heeft een data-analist codering nodig?
Codeervaardigheden zijn normaal gesproken niet vereist voor functies in data-analyse, hoewel sommigen dit wel moeten doen als onderdeel van hun dagelijkse werk.
Kan een data-analist een data-wetenschapper worden?
Ja, een persoon die als data-analist heeft gewerkt, kan doorgroeien naar de rol van datawetenschapper door te leren coderen, zijn wiskundige en analytische vaardigheden te verbeteren en vertrouwd te raken met algoritmen voor machine learning.
Conclusie
Er is veel vraag naar vaardigheden op het gebied van analyse, machine learning en kunstmatige intelligentie bij de beroepsbevolking. Er is veel vraag naar datawetenschappers en data-analisten en ze verdienen bovengemiddelde lonen vanwege het groeiende belang van data in de bedrijven, economieën en andere sectoren van de wereld. Je kunt gaan voor degene waar je een passie voor hebt tussen de twee.
Gerelateerde artikelen
- KLINISCHE LABORATORIUMWETENSCHAPPER: definitie, vereisten, programma en banen
- DATA ANALIST: overzicht, salaris, baan, cv en alles wat je nodig hebt
- BUSINESS SYSTEMS ANALIST: salaris, functieomschrijving, vaardigheden, diploma
- DATA ENGINEER: Vaardigheidsvereiste en salaris voor 2023
- DATA SCIENTIST: definitie, taken, salaris, kwalificatie en verschil
Referenties
