Data-analyse en datawetenschap worden vaak verward met nieuwkomers in het veld. Hoewel er veel overlap is tussen beide, zijn er ook enkele grote verschillen. In dit artikel gaan we in op de verschillen (en overeenkomsten) tussen data-analyse en datawetenschap.
Laten we eerst eens kijken naar data-analyse. Het doel van een data-analist is om reeds bestaande gegevens te gebruiken om huidige zakelijke problemen op te lossen. Doorgaans is de primaire verantwoordelijkheid van een data-analist om gegevens te gebruiken om rapporten en dashboards te maken. Data-analisten doen dit met behulp van tools zoals Microsoft Excel, gestructureerde querytaal (SQL) en visualisatiesoftware zoals Tableau of Microsoft Power BI.
Wat datawetenschap betreft, wordt het een beetje ingewikkelder. Het doel van een datawetenschapper is het ontwikkelen van machine learning-modellen en analytische methoden. Gegevenswetenschappers helpen bij het verzamelen van gegevens, die ze daarna beoordelen, om trends en patronen te vinden die van invloed kunnen zijn op het bedrijfsleven. Een andere grote verantwoordelijkheid van een datawetenschapper is het opschonen en testen van data. Gegevenswetenschappers gebruiken ook Excel-, SQL- en visualisatietools, maar ze zijn ook sterk afhankelijk van programmeertalen zoals Python en R.
Lees: Python versus R voor gegevensanalyse
Datawetenschapper versus dataanalist
Afhankelijk van de branche en/of het bedrijf, wordt het grijze gebied tussen een data-analist en een datawetenschapper vaak groot genoeg om de twee titels vrijwel uitwisselbaar te maken. Data-analisten kunnen bijvoorbeeld merken dat ze gegevens opschonen of in het proces voor extractie, transformatie en laden (ETL) komen. Aan de andere kant kan een datawetenschapper verantwoordelijk zijn voor het maken van dashboards of het coderen van SQL-query's voor reeds bestaande gegevens.
In een perfecte wereld is er echter een toegewijd data-analyseteam en een datawetenschapsteam. Over het algemeen moeten datawetenschappers de meeste verantwoordelijkheden van een data-analist kennen, met toevoeging van machine learning (ML). Machine learning is een geavanceerde methode voor gegevensanalyse die gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie (AI) om resultaten te voorspellen. Om deze reden wordt data science vaak gezien als een stap boven data-analyse.
Het is vermeldenswaard dat het woord 'analist' tegenwoordig veel wordt gebruikt. Niet iedereen die in Excel werkt, is een data-analist. Er zijn echter enkele uitzonderingen als het gaat om functies van minder technische data-analisten die vaak een andere naam krijgen, zoals bedrijfsanalist of marketinganalist. Dit soort rollen zal bijna nooit enige vorm van geavanceerde gegevensanalyse zoals machine learning uitvoeren.
Om data-analist te worden, is meestal een bachelordiploma in STEM vereist. Het is echter niet ongehoord dat iemand vanuit een ander vakgebied overstapt naar data-analyse, vooral als hij uitgebreide domeinkennis heeft in een specifieke branche. Het is zelfs niet onmogelijk om een data-analist te worden zonder diploma (ik zeg niet dat het gemakkelijk zal zijn). Zolang je de drie kerntools van Excel, SQL en een visualisatietool kent, zou je een kans kunnen maken om data-analist te worden. Wat betreft het worden van datawetenschapper, is het bijna gegarandeerd dat je een bachelordiploma in STEM nodig hebt, waarbij in de meeste gevallen een masterdiploma de voorkeur heeft.
Lees: Inleiding tot machine learning in Python
Het verschil tussen data-analyse en datawetenschap is aanzienlijk. Ironisch genoeg is het verschil tussen een data-analist en een datawetenschapper niet zo groot. Zoals eerder vermeld, kunnen de verantwoordelijkheden van elk soms behoorlijk vloeiend zijn, dus het kan enige verwarring veroorzaken over welke rol het eigenlijk is. Hopelijk heeft dit artikel enkele van de verschillen tussen data-analyse en datawetenschap opgehelderd. Blijf echter niet zo hangen in labels - als je in beide geïnteresseerd bent, probeer dan eerst de kernvaardigheden van Excel, SQL en visualisatietools te leren. Van daaruit kun je beslissen of je een stap verder wilt gaan en een programmeertaal wilt leren die uitblinkt in gegevensmanipulatie en statistieken, zoals Python of R. Hoe dan ook, het kennen van de verschillen tussen deze twee disciplines zal je veel helpen tijdens je reis in de datawereld!
Op zoek naar een carrière als datawetenschapper, data-analist of ontwikkelaar? Bekijk de Careers-pagina van Technologieadvies en vertel ze dat Developer.com je heeft gestuurd.