Gegevensanalyse vs. Datawetenschap: 5 dingen om te overwegen

In de wereld van big data kom je vaak twee disciplines tegen: data science en data analytics. Ze vereisen allebei verschillende (maar op bepaalde gebieden overlappende) competenties en vaardigheden.

Desalniettemin zijn beide studierichtingen zeer lucratief en bieden ze goede kansen voor diegenen die een stap verder willen gaan.

Als je een aantal belangrijke carrièrebeslissingen wilt nemen, maar niet zeker weet welke optie je moet kiezen, lees dan verder over de belangrijkste punten van differentiatie.

1. Educatieve achtergrond

De vakgebieden data-analyse en datawetenschap zijn verrijkend en gespecialiseerd. Dit betekent dat als je een van de twee beroepen betreedt, je goed voorbereid moet zijn om de educatieve uitdagingen aan te gaan die op je pad kunnen komen.

Gegevensanalyse

Om als data-analist aan de slag te gaan, is een basis-bachelordiploma vereist. Om aan dit carrièrepad te beginnen, moet je kiezen voor een undergraduate-programma dat je een werkend begrip van SQL en query-ontwikkeling voor RDBMS- en datastructuurschema-bewerkingen.

Je hebt ook kennis nodig van statistisch programmeren met R of Python. Daarnaast zijn kennis van machine learning (ML), kunstmatige intelligentie (AI), aangepaste algoritmeontwikkeling, datamanagement rondom informatieverzameling en -opslag extra voordelen.

Kortom, je hebt een bachelordiploma in IT, informatica, wiskunde of statistiek nodig om je carrière in data-analyse een vliegende start te geven.

Gegevenswetenschap

De veiligste gok van een aspirant-datawetenschapper is het behalen van een bachelor- en masterdiploma in computerwetenschappen, informatietechnologie, wiskunde of statistiek. Als je je loopbaantraject wilt veranderen en een carrière als datawetenschapper wilt aannemen, heb je een minordiploma in een van deze stromen nodig.

De kernkennis die vereist is voor datawetenschapsrollen moet u voorbereiden op het inrichten, verzamelen, organiseren, verwerken en modelleren van bedrijfsgegevens.

Daarnaast kun je expertise opdoen in datavisualisatie, API-gebaseerde dataverzameling en voorbereiding. Een graad in toegepaste wiskunde en statistiek zal je verder helpen met verkennende data-analyse, zodat u patronen kunt volgen en vaststellen, testmodellen kunt bedenken voor op maat gemaakte uitdagingen, en nog veel meer meer.

Ten slotte is een extra set vaardigheden in ML en AI handig bij het opzetten van modellen voor op AI gebaseerde voorspellingen. Dus een bachelordiploma in datawetenschap, informatica of computertechnologie zou je op weg moeten helpen naar het carrièrepad van een datawetenschapper.

2. Functierollen en werkverantwoordelijkheden

Als data-analist zullen uw functies en verantwoordelijkheden variëren naarmate u aan uw reis op deze gebieden begint. Afhankelijk van uw niveau van expertise, kunt u bepaalde veranderingen opmerken die u zullen helpen moeilijke situaties in uw functie aan te pakken.

Gegevensanalyse

Bij data-analyse ben je voornamelijk bezig met het analyseren, visualiseren en ontginnen van bedrijfsspecifieke gegevens.

Over het algemeen moet je voor rollen in gegevensanalyse verantwoordelijkheden dragen zoals:

• Opschonen, verwerken, valideren en illustreren van de integriteit van gegevens
• Verkennende data-analyse van grote datasets uitvoeren
• ETL-pijplijnen implementeren en datamining uitvoeren
• Voer statistische analyses uit met behulp van logistische regressie, KNN, Random Forest en Decision Trees
• Bouw en beheer ML-bibliotheken (machine learning) terwijl u automatiseringscodes schrijft
• Verkrijg nieuwe inzichten met ML-tools en algoritmen
• Identificeer gegevenspatronen om goed geïnformeerde, op gegevens gebaseerde voorspellingen te doen

Gegevenswetenschap

Datawetenschap omvat het aansturen van inzichten en het trekken van conclusies uit contextuele gegevens binnen het bedrijf.

Enkele aanvullende verantwoordelijkheden kunnen zijn:

• Gegevens verzamelen en interpreteren
• Relevante patronen in een dataset identificeren
• Het uitvoeren van Op SQL gebaseerde gegevensquery's en subquery's
• Gegevens opvragen met RDBMS-tools zoals SQL, Python, SAS en vele anderen
• Vloeiend leren omgaan met tools voor voorspellende, prescriptieve, beschrijvende en diagnostische analyses
• Vaardigheden verwerven in visualisatietools zoals Tableau, IBM Cognos Analytics en andere

3. Essentiële vaardigheden

Omdat beide rollen gespecialiseerd zijn, vereisen ze specifieke vaardigheden voordat je kunt uitblinken in een van de velden. Om het meeste uit beide beroepen te halen, moet je je vaardigheden verbeteren en het meeste halen uit wat je kunt.

Gegevensanalyse

Analytics vereist geavanceerde kennis van tussentijdse statistieken met probleemoplossende vaardigheden.

Bovendien is het het beste als je jezelf kunt bijscholen in het volgende:

• MS Excel- en SQL-databases om gegevens te snijden en te dobbelen
• Business intelligence-tools om rapportage onder de knie te krijgen
• Leer tools zoals Python, R en SAS om datasets te beheren, te manipuleren en ermee te werken

Ondanks dat je een IT-georiënteerde rol hebt, hoef je geen technische achtergrond te hebben om data-analist te worden.

In plaats daarvan is het de moeite waard om statistieken, databasebeheer en gegevensmodellering te leren, samen met voorspellende analyses, om de kneepjes van het vak onder de knie te krijgen.

Gegevenswetenschap

In datawetenschap moet je goed zijn in wiskunde, geavanceerde statistiek, voorspellende modellering, machine learning en programmeren op de volgende gebieden:

• Expertise in Big Data-tools in Hadoop en Spark
• Expertise op het gebied van SQL, NoSQL en PostgreSQL databases
• Kennis van datavisualisatietools en een paar talen zoals Scala en Python

Een of meer van deze tools zijn essentieel om de rollen op het gebied van data-analyse en datawetenschap onder de knie te krijgen. Om de beste te zijn in wat je doet, raden we je aan om er zoveel mogelijk te leren.

Gegevensanalyse

• Gegevensvisualisatie: Splunk, QlikView, Power BI en Tableau
• ETL: Talen
• Big Data-verwerking: Spark, RapidMiner
• Gegevensanalyse: Microsoft Excel, R en Python

Gegevenswetenschap

• Toegepaste datawetenschap: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Big Data-verwerking: Apache Hadoop, Spark
• Gegevensvisualisatie: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy en Google Analytics
• Gegevensanalyse: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab en SPSS
• Programmeren: R, Julia en Python
• Programmeerbibliotheken: TensorFlow voor op Python gebaseerde gegevensmodellering

5. Carrièremogelijkheden

Welk vakgebied je ook kiest, het idee is om een ​​goede, goedbetaalde baan te krijgen. Afhankelijk van de rol die je kiest, veranderen ook de functies dienovereenkomstig.

Hier zijn enkele populaire carrièrekeuzes om naar uit te kijken in data-analyse en datawetenschap.

Gegevensanalyse

• Business Intelligence Analist
• Gegevens analist
• Kwantitatief analist
• Adviseur gegevensanalyse
• Operationeel Analist
• Marketinganalist
• Projectleider
• Analist IT-systemen
• Specialist in transportlogistiek

Gegevenswetenschap

• Gegevens analist
• Data-ingenieurs
• Database Administrator
• Ingenieur voor machine learning
• Data scientist
• Data Architect
• Statisticus
• Bedrijfsanalist
• Gegevens- en analysemanager

Datawetenschap vs. Gegevensanalyse: het definitieve oordeel

Al met al hebben datawetenschappers een meer geavanceerde vaardigheden. Hierdoor verdient de gemiddelde datawetenschapper meer dan de gemiddelde data-analist. Maar je kunt altijd je carrière beginnen als data-analist en later leunen op datawetenschap.

Naast data-analyse en datawetenschap zijn er nog een paar andere domeinen beschikbaar als je geïnteresseerd bent in datacentrische rollen. Om te beginnen kun je kijken naar functies voor data-architectuur en data-engineering. Er zijn tal van cursussen op de markt die u kunnen helpen uw vaardigheden op deze gebieden aan te scherpen.

8 Data Engineer- en Data Architect-certificeringen om uw vaardigheden te upgraden

Blijf aan de top met deze op gegevens gerichte certificaten.

Lees volgende

Over de auteur