data analyst vs data scientist

Data science is een nieuw vakgebied dat voor velen lastig te plaatsen is. Want wat is het verschil tussen een data analyst en een data scientist? De rol van data scientist bestaat bovendien nog niet zo lang, waardoor veel mensen nog nooit een data scientist hebben ontmoet.

In dit blog behandelen we de volgende onderwerpen:

  • Een korte beschrijving van de twee rollen
  • Wat zijn de verschillen in skills?
  • Hoe ontwikkel ik me van data analyst naar data scientist?

Data analyst vs data scientist: een korte beschrijving van de twee rollen

data-analyst-vs-data-scientist

Een data analyst is iemand die gegevens analyseert om belangrijke inzichten voor de organisatie vast te stellen. Een data analyst heeft meestal een goede wiskundige basis. Data analisten werken bijvoorbeeld in Excel, met tools als Tableau, en met SQL queries. Zij visualiseren resultaten om inzichten duidelijk over te kunnen dragen aan de business.

data-scientist-vs-data-analyst

Een data scientist is iemand die modellen maakt waarmee je taken automatiseert en waardevolle voorspellingen genereert. Hiervoor heeft een data scientist programmeerskills in Python nodig, kennis van statistiek en machine learning. Om tot een goed model te komen kan een data scientist samenwerken met een data analyst. Een data scientist kan over het algemeen beter met grote hoeveelheden data (big data) omgaan dan een data analyst.

Met vertrouwen waardevolle inzichten halen uit data? Schrijf je in voor een van onze Python trainingen.

Wat zijn de verschillen in skills?

Data Analyst SkillsData Scientist Skills
Basiskennis wiskundeKennis van wiskunde, statistiek, lineaire algebra, Machine/ deep learning (e.g. classificatie)
SQLSQL, Python, R, Pig, Hive, Scala
Analyse van kleine en middelgrote datasetsAnalyse van big data
Data visualisatie in tools als Excel of TableauMeer flexibiliteit in data visualisatie in Python
Helpt business met vragenStelt zelf eigen vragen
Analyseert historische en huidige dataGebruikt algoritmes en modellen om te voorspellen en optimaliseren
Vaak breder opgeleid (technische opleidingen, bedrijfskunde)Over het algemeen specialistischer opgeleid (wiskundige opleiding met nadruk op statistiek)
Communiceert relatief veel met de businessCommuniceert relatief veel met de IT-afdeling

Hoe ontwikkel ik me van data analyst naar data scientist?

  • Als data analyst heb je waarschijnlijk al redelijk veel ervaring met data opgedaan, waardoor je een stevig fundament hebt gelegd.
  • Ga aan de slag met het opdoen van nieuwe skills: programmeerskills in Python (en bijbehorende packages) en kennis van machine learning zijn logische ontwikkelpunten voor bijna iedere data analyst (zie ook: hoe lang duurt Python leren)
  • Zorg ervoor dat je het geleerde steeds toepast in de praktijk. Alleen zo blijft het echt hangen. Bovendien weet je bij succesvolle toepassing pas zeker dat je het goed begrijpt.
  • Ga op zoek naar toepassingsmogelijkheden binnen jouw organisatie. Zo breng je focus aan en verdiep je je in de juiste theorie.
  • Oefen, oefen, oefen. Zo word je steeds beter en sneller. Dit is voornamelijk een kwestie van veel tijd investeren en meters maken.
  • Zoek een mentor of neem actief deel aan communities met data scientists. Zo kun je hulp vragen als je vast zit, maar ook anderen vooruithelpen wanneer zij een vraag hebben.
Met vertrouwen waardevolle inzichten halen uit data? Schrijf je in voor een van onze Python trainingen.

Van data analyst naar data scientist ontwikkelen?

Wil jij snel op stoom zijn als data scientist? Krijg in twee dagen vertrouwen in het analyseren van data met Python. Schrijf je in voor onze Python cursus voor data science en ontwikkel je onder begeleiding van ervaren trainers succesvol verder als data scientist.

 

by: