In een snel veranderende sector is het niet verrassend dat we soms bepaalde technische termen met elkaar verwarren, vooral wanneer het lijkt alsof er dagelijks nieuwe onderwerpen opduiken. En in de wereld van big data, waarbij je werkt met enorme en ingewikkelde hoeveelheden informatie, verwarren sommige mensen nog steeds bepaalde concepten, taken en rollen die binnen dit opkomende en groeiende vakgebied te vinden zijn.
Een van de belangrijkste punten van verwarring is het verschil tussen data science en data analytics. Hoewel sommige mensen de termen misschien door elkaar gebruiken, zijn het eigenlijk twee verschillende, zij het gerelateerde vakgebieden. En dat is precies waarom we dit artikel hebben geschreven: om je te helpen de verschillen volledig te begrijpen en de beste keuze te maken voor je toekomstige tech carrière. Laten we erin duiken!
Het verschil tussen Data Science en Data Analytics
Hoewel beide zich bevinden op het kruispunt van wiskunde, statistiek en ontwikkeling, dienen data science en data analytics twee verschillende doelen, wat betekent dat de profielen van professionals die in de twee vakgebieden werken aanzienlijk verschillen.
Maar hoe dan precies? Nou, laten we het opsplitsen:
Data science houdt zich bezig met de meer technische aspecten van data, samenwerkend met tech teams aan het daadwerkelijk creëren en onderhouden van de programma's die data-analyse sturen, zoals AI-modellen.
Data analytics daarentegen, richt zich op het besluitvormingsproces dat voortkomt uit het werk dat datawetenschappers doen, het vertalen van de data in begrijpelijke cijfers voor betere besluitvorming.
Nog niet helemaal duidelijk? Laten we het zo stellen: in data analytics maak je informatie logisch en zet je deze om in besluitvorming en in data science train je computers om dit type data-analyse uit te voeren dat noodzakelijk is voor kwalitatieve besluitvorming.
Nu je een beter begrip hebt van de verschillen, laten we wat dieper ingaan op de complexiteit van elk vakgebied, zodat je het juiste carrièrepad voor jezelf kunt kiezen.
Wat is Data Science?
Data Science wordt beschouwd als een tak van big data en heeft als doel informatie te extraheren en te interpreteren die is afgeleid van de enorme hoeveelheid gegevens die door een bepaald bedrijf worden verzameld, hetzij voor eigen gebruik, hetzij voor projecten die ze mogelijk uitvoeren met derden. Om dit doel te bereiken, zijn datawetenschappers verantwoordelijk voor het ontwerpen en implementeren van wiskundige algoritmen gebaseerd op statistieken, machine learning en andere methodologieën die bedrijven in staat stellen tools te gebruiken die hen de basis bieden om op een bepaalde manier te handelen, afhankelijk van de omstandigheden en timing.
Datawetenschappers in opleiding zullen onder andere leren:
Basis- en geavanceerde machine learning technieken, zoals deep learning en neurale netwerken voor specifieke en high-tech data taken
Begeleide en onbegeleide machine learning
Beschikbare gebieden voor gespecialiseerde training, zoals computer vision, NPL, of MLOps
Hoe oplossingen te implementeren met behulp van cloud computing
Meer geavanceerde tools zoals TensorFlow en Keras voor complexe data taken
Het gaat niet alleen om het verkrijgen en gebruiken van informatie uit de verzamelde gegevens; datawetenschappers hebben ook de taak ervoor te zorgen dat de gedetecteerde patronen correct worden gevisualiseerd zodat ze duidelijk en leesbaar zijn voor degenen die beslissingen nemen op basis van deze gegevens.
Praktische voorbeelden van Data Science
Zoek je naar een meer diepgaande uitleg van wat data science precies inhoudt in de praktijk? Hier zijn een paar voorbeelden:
Gebruik van data science om ongewone patronen te detecteren die kunnen wijzen op fraude, door het analyseren van transactiegegevens
Het voorspellen van koopgewoonten van klanten op basis van eerder winkelgedrag en wat vergelijkbare klanten hebben gekocht
Gebruik van data science om het weer beter te kunnen voorspellen door het analyseren van grote hoeveelheden klimaatgegevens
Gebruik van data science om de vraag naar producten te voorspellen, voorraadniveaus te optimaliseren en afval en kosten te verminderen met behulp van gegevens uit verschillende bronnen
Een financieel planner helpen om aandelenmarkt trends te voorspellen
Wat is Data Analytics?
Wanneer we het hebben over data analytics, hebben we het meestal over een meer specifieke en precieze toepassing van data science. Daarom is in sectoren die data analytics hebben geïntegreerd, de rol van de analisten geweest om te zoeken naar onbewerkte bronnen van informatie om te proberen trends en metrics te vinden die bedrijven kunnen helpen om nauwkeurigere beslissingen te nemen en betere resultaten te behalen.
We moeten voorzichtig zijn dat we hun werk niet verwarren met dat van iemand in business intelligence, dat zich bezighoudt met een veel kleinere hoeveelheid gegevens, wat betekent dat zijn capaciteit voor zowel analyse als voorspelling meer beperkt is. Studenten die data analytics leren, zullen:
De basis- en essentiële data analytics vaardigheden leren
Bekend raken met business intelligence via Tableau
De verschillende toepassingen van data-analyse in verschillende sectoren verkennen
Dus terwijl datawetenschappers meesters zijn in het voorspellen van de toekomst, baseren ze hun voorspellingen op patronen uit het verleden die in de data zijn gedetecteerd, data-analisten halen de meest relevante informatie uit dezelfde datasets. Je zou kunnen zeggen dat, als de eersten vragen stellen om te proberen uit te tekenen wat er in de komende jaren zal gebeuren, de laatsten verantwoordelijk zijn voor het beantwoorden van vragen die al op tafel liggen.
Praktische voorbeelden van Data Analytics
Vind je het lastig om een beeld te vormen van de praktische toepassing van Data Analytics? Neem een kijkje naar enkele van de meest voorkomende voorbeelden:
Verkoopcijfers: het identificeren van de meest populaire producten of diensten die een bedrijf aanbiedt
Websiteverkeer: uitzoeken waar bezoekers vandaan komen – en hoe je er meer kunt aantrekken
Verkeersgegevens: het aanpassen van de timing van verkeerslichten en beter plannen van de wegindeling om het verkeer te verminderen
Kijkgedrag: het aanbevelen van films en tv-shows om inhoud aan kijkers te suggereren die ze misschien leuk vinden
Patiëntgegevens: het gebruik van data om te identificeren welke behandelingen het meest effectief zijn en de patiëntenzorg te verbeteren
Toepassingen van Data Science en Data Analytics
Een ander groot verschil tussen de twee disciplines is hoe ze worden toegepast in verschillende industrieën. In feite heeft Data Science een enorme impact gehad op zoekmachines, die algoritmen gebruiken om betere antwoorden te geven op de vragen van gebruikers en in de kortst mogelijke tijd. Op dezelfde manier hebben data scientists een belangrijke impact gehad op de ontwikkeling van aanbevelingssystemen. In termen van voornamelijk visuele inhoud, zoals het geval is bij Netflix, of webshops zoals Amazon, bieden deze systemen klanten veel nauwkeurigere aanbevelingen, wat de gebruikerservaring enorm verrijkt. Als je geïnteresseerd bent in de specifieke uitkomsten die voor je beschikbaar zijn zodra je de arbeidsmarkt betreedt, kijk dan eens naar:
Rollen in Data Science: data scientist, AI engineer, data engineer (junior rollen), NLP engineer, machine learning engineer, MLOps engineer, en computer vision engineer.
Rollen in Data Analytics: data analist, business analist, business intelligence, data analist consultant, data engineer, en data scientist.
Beide vakgebieden zijn geweldige manieren om de tech sector binnen te komen en de exacte weg te vinden die bij jou past; neem de tijd om de verschillen tussen de twee te bekijken, maak jezelf vertrouwd met wat er voor elk nodig is, en plavei je weg voor succes door te kiezen voor het vakgebied dat het beste aansluit bij jouw vaardigheden en interesses.
We bieden nu bootcamps aan in zowel Data Analytics als Data Science en Machine Learning, zodat je de beste weg vooruit kunt kiezen. Ben je er klaar voor?
