Data is het modewoord van vandaag en het merendeel van de mensen weten data te definiëren als de informatie die we verzamelen over de wereld en die ons in staat stelt beslissingen te nemen. Het analyseren en modelleren van deze data gebeurt in twee domeinen die vaak door elkaar worden gebruikt: datawetenschap en data-analyse.

Met de voortdurende groei en behoefte aan zowel datawetenschappers als data analisten, is het belangrijk om de fundamentele verschillen achter de twee beroepen te begrijpen. Dit kan vrij lastig zijn omdat beide beroepen in wezen dezelfde problemen proberen op te lossen met betrekking tot het gebruik van data, beide met het doel om de wereld te verbeteren.

Grafiek vol data
Een goede data analist kan honderden banen kiezen | Bron: Pexels
De beste leraren Statistiek beschikbaar
Tom
5
5 (9 reviews)
Tom
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Peter
4,9
4,9 (9 reviews)
Peter
18€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Rob
4,9
4,9 (10 reviews)
Rob
20€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Mick
5
5 (11 reviews)
Mick
25€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Danel
4,9
4,9 (9 reviews)
Danel
17€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Sanne
5
5 (10 reviews)
Sanne
19€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Thivija
4,9
4,9 (12 reviews)
Thivija
20€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Amir
5
5 (7 reviews)
Amir
17€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Tom
5
5 (9 reviews)
Tom
15€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Peter
4,9
4,9 (9 reviews)
Peter
18€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Rob
4,9
4,9 (10 reviews)
Rob
20€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Mick
5
5 (11 reviews)
Mick
25€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Danel
4,9
4,9 (9 reviews)
Danel
17€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Sanne
5
5 (10 reviews)
Sanne
19€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Thivija
4,9
4,9 (12 reviews)
Thivija
20€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Amir
5
5 (7 reviews)
Amir
17€
/u
Gift icon
1e les gratis!
Let's go

Definitie van een Data Analist

Hoewel de explosie van data-analyse heeft geleid tot een toenemend aantal specialisaties, tot het punt waarop dergelijke banen voorbehouden zijn voor degenen met een daadwerkelijke diploma, is het belangrijk om te begrijpen dat data-analyse al langer bestaat dan de 21e eeuw. Data-analyse heeft namelijk vaardigheden die ook in het bedrijfsleven, de economie, de boekhouding en zelfs de literatuur worden gebruikt! Dit dynamische vakgebied omvat expertise in het efficiënt verzamelen van data, het interpreteren van een breed scala aan resultaten en het verschaffen van belangrijke inzichten aan werkgevers.

Om te beginnen met het definiëren van de rol van de analist, is het belangrijk te begrijpen dat de explosie van de data-analyse niet mogelijk was geweest zonder de innovaties in computersoftware, zoals Excel en Stata. Hoewel data-analyse al lang bestaat, werd zij pas geïntroduceerd in onze maatschappij via de wetenschap en bankwezen. Terwijl wetenschappers analytische methoden gebruikten om hypothesen te toetsen, gebruikten banksystemen en bedrijven deze om hun jaarlijkse, maandelijkse en driemaandelijkse data te analyseren. De vitale rol die data-analyse in ons dagelijks leven speelt, werd toen al begrepen.

De introductie van populaire computersoftware in bepaalde sectoren van de overheid en de financiële markten aan het eind van de 20e eeuw leidde tot een explosie en innovatie van statistiek en data-analyse. Het analyseren van data is geen vaardigheid die vandaag alleen wetenschappers en bedrijven gebruiken - integendeel, de toepassing van statistieken is te vinden in scholen, supermarkten, individuele huishoudens, enz. Het raadplegen van data om strategische beslissingen te nemen op basis van eerdere financiële data, volkstellingen, inschrijvingsdata, en aankoopgeschiedenis kan organisaties en individuen helpen met het evalueren en verbeteren van hun industrieën, processen, of ontwerp.

Enkele voorbeelden van banen in data-analyse banen zijn:

  • Business intelligence
  • Bedrijfsanalist
  • Onderzoeksanalist
  • Boekhouding
Vrouw doet onderzoek
Houd jij van uitdagingen? | Bron: Pexels

Definitie van een Datawetenschapper

De geschiedenis van datawetenschap kan worden teruggevonden in de discipline statistiek. Maar, de datawetenschap zoals we die nu kennen, zou niet mogelijk zijn geweest zonder grote vooruitgang in de technologie. Een van de eerste grote voorbeelden van datawetenschap komt uit de VS, waar IBM een contract binnenhaalde om de informatie van de gebruikers van het sociale zekerheidsstelsel van het land te verzamelen, te organiseren en te digitaliseren. De vooruitgang van computersystemen is van vitaal belang geweest voor de vooruitgang en de daaropvolgende specialisaties binnen de datawetenschap en kan worden gedefinieerd als het product van zowel statistiek als computerwetenschap. Beginnende datawetenschappers schrijven zich daarom meestal als eerst in voor een online cursus statistiek om belangrijke statistische concepten te vatten.

De rol van de datawetenschapper kan worden gedefinieerd als het verzamelen, opschonen, modelleren en verwerken van big data. Deze data zijn meestal een massa ongestructureerde informatie uit een breed scala van cursussen, zoals bedrijfssystemen, banken, of overheden. Innovaties op het gebied van big data komen gewoonlijk voort uit het ontwerpen van nieuwe software of operationele programma's die functies automatiseren - dit kan van alles zijn, van statistische software tot de kunstmatige intelligentie in zelfrijdende auto's. Het doel van de datawetenschapper is vaak niet alleen het verder helpen van het individu dat binnen het vakgebied studeert, maar vaak ook het helpen van de wereld om hem of haar heen.

Terwijl de rol van de data-analist bestaat uit statistieken te interpreteren met betrekking tot een grote verscheidenheid van industrieën - onderzoek, bedrijfsleven, communicatie - bestrijkt de datawetenschapper gebieden die te maken hebben met computerprogrammering en engineering. Enkele van de meest voorkomende banen van de datawetenschapper zijn:

  • Bedrijfsanalist
  • Systeemanalist
  • Ontwikkelaar
  • Programmeur
  • Senior analist
Een scherm vol data
Data is complex, je moet het leuk vinden! | Bron: Pexels

Het Verschil tussen een Datawetenschapper en een Data Analist

Bij het zoeken naar banen in datawetenschap kan het verschil tussen beide vakgebieden leiden tot verwarring en frustratie. Het helpt niet dat veel bedrijven niet eens weten dat er een verschil is tussen de twee beroepen. Dit, in combinatie met de grote verscheidenheid aan specialisaties die zowel data-analyse als datawetenschap bieden, kan genoeg zijn om mensen ervan te weerhouden de arbeidsmarkt op te gaan of de juiste functie te kiezen.

Weten hoe de twee verschillen in termen van kwalificaties is ook belangrijk voor studenten die geïnteresseerd zijn in het inschrijven in een data-analyse of datawetenschap cursus. Weten wat voor soort banen beschikbaar zijn na het afstuderen kan een beslissende factor zijn bij het kiezen van een studie.

Wanneer je kijkt naar verschillende specialisaties, houd dan rekening met wat voor soort vaardigheden steeds herhaald worden en zoek naar die vaardigheden in de universitaire programma's waaruit je een keuze maakt. Dit kan je een duidelijker beeld geven over of een programma meer gebaseerd is op wiskunde, business, informatica, en meer.

Hacker aan het werk
Men denkt bij data vaak aan hackers | Bron: Pexels

Waarom het Verschil Kennen Belangrijk is

Afhankelijk van hoe je statistieken gebruikt, kan het heel belangrijk zijn om de verschillen tussen datawetenschap en data-analyse te begrijpen. Hoewel veel organisaties de twee vakgebieden vaak door elkaar halen, hebben datawetenschap en data-analyse vaak verschillende doelstellingen, salarissen en wervingsprocessen. Als je de verschillen tussen de twee beter wilt begrijpen, is het belangrijk dat je begint met het leren of het verbeteren van je vaardigheden in ofwel datawetenschap of data-analyse.

Universitaire programma's hebben vaak twee afzonderlijke programma's voor datawetenschap en data-analyse, wat het gemakkelijker maakt om te bepalen welk programma geschikt is. Beide gebieden bieden echter een breed scala aan specialisaties, en daarom is het van vitaal belang om te kijken welke onderdelen je echt interesseren. Zo houdt de mathematische statistiek zich minder bezig met datamodellering en meer met de theoretische berekeningen achter datamodellering.

Dergelijke mathematische statistiek omvat een datawetenschap cursus die dieper ingaat op complexe wiskundige concepten zoals lineaire algebra, calculus en waarschijnlijkheid. Een datawetenschap-programma gericht op het bedrijfsleven, aan de andere kant, zal het bedrijfsleven of communicatie cursussen omvatten naast informatica training.

Het definiëren van de verschillen tussen datawetenschap en data-analyse zal je helpen met het kiezen welke cursussen je het meest interesseren en welke mix van onderwerpen geschikt is voor jou. Wat de arbeidsmarkt betreft, is het net zo belangrijk om de verschillen tussen de twee vakgebieden te kennen. Bedrijven zullen in hun functieomschrijving meestal aangeven welk type kandidaat ze zoeken.

Een recruiter die op zoek is naar een data-analist zal waarschijnlijk iemand willen aannemen met een diploma wiskunde, statistiek of bedrijfskunde met een focus op analyse. Datawetenschap daarentegen vereist waarschijnlijk een diploma in datawetenschap of computerwetenschappen met een focus op statistiek. Ongeveer 88% van de datawetenschappers die een baan krijgen, behalen een masterdiploma, terwijl data-analisten het gemakkelijker hebben om aangenomen te worden, vaak al na het behalen van een bachelordiploma.

Bij het zoeken naar banen in het analyseren van data, moet je goed kijken naar de functieomschrijving om te begrijpen welke taken en rollen voor jou beschikbaar zullen zijn. Vaak zullen bedrijven met weinig ervaring op het gebied van data in hun beschrijving van vacatures een mix van algemene vaardigheden opnemen die geschikt zijn voor een startersfunctie, maar ongeschikt voor een meer doorgewinterde analist.

De arbeidsmarkt voor zowel datawetenschappers als data-analisten is concurrerend maar enorm en divers - dus analisten op beide gebieden zullen meestal kunnen kiezen tussen veel verschillende vacatures. De belangrijkste regel om aan te houden bij het zoeken naar of aannemen van een baan in datawetenschap en data-analyse is differentiëren en specificeren. De ideale vacature maakt onderscheid tussen de analytische vaardigheden die ze van je nodig hebben in overeenstemming met je interesses, en geeft daarbovenop specifieke voorbeelden van welke rollen je zult vervullen.

Inzicht in deze cruciale verschillen tussen de twee disciplines zal je helpen in je dagelijks leven. Als je weet welke onderdelen te maken hebben met datawetenschap of data-analyse, kun je op de hoogte blijven van de huidige innovaties in beide vakgebieden. Ontwikkelingen in datawetenschap hebben vaak niet dezelfde sociaal-politieke vertakkingen als die in data-analyse. Het is daarom van belang om op de hoogte te blijven van de actualiteit.

>

Het platform dat privé leraren en leerlingen met elkaar verbindt

1ste les gratis

Vond je dit artikel leuk? Laat een beoordeling achter!

5,00 (1 beoordeling(en))
Laden...

Boris

Schrijver, vertaler en journalist, woonachtig in Chili. Houdt van reizen, nieuwe culturen ontdekken en wetenschap. Werkzaam voor Superprof sinds 2017.