Data Analist vs. Data Scientist: Dit zijn de belangrijkste verschillen
Het klinkt als een nuance, maar vergis je niet: het verschil tussen een data analist en een data scientist is groter dan je denkt. Toch halen veel mensen de twee door elkaar, zelfs binnen organisaties die dagelijks met data werken. Logisch, want beide rollen draaien om data, inzichten en technologie. Wil jij snappen wat deze rollen uniek maakt? In deze blog lees je precies wat ze doen, welke skills en tools erbij horen en welke rol het beste past bij jouw talent.
Wat doet een data analist?
Een data analist houdt zich vooral bezig met het interpreteren van bestaande data om inzichten te geven aan de business. Denk aan het analyseren van klantgedrag, verkoopcijfers of websiteprestaties. De data analist zorgt ervoor dat besluitvorming wordt ondersteund met duidelijke rapportages, dashboards en aanbevelingen.
Taken:
- Data verzamelen, opschonen en analyseren
- Dashboards bouwen en onderhouden (bijvoorbeeld in Power BI of Tableau)
- Rapportages maken voor verschillende stakeholders
- Trends signaleren en verklaren
Wat doet een data scientist?
Een data scientist gaat een stap verder. In plaats van alleen te verklaren wat er is gebeurd, voorspelt een data scientist wat er gáát gebeuren. Dat doet hij of zij met behulp van algoritmes, machine learning en statistische modellen. Ze werken vaak aan complexere vraagstukken, zoals churn prediction, recommendation engines of risico-inschattingen.
Taken:
- Grote datasets analyseren en modelleren
- Machine learning-modellen bouwen en optimaliseren
- Experimenteren met verschillende voorspellende technieken
- Technische oplossingen bouwen in samenwerking met engineers
Skills die je nodig hebt
Er zit enigszins overlap in de skills die je nodig hebt voor beide functies. Maar toch zitten er ook wat verschillen. Hier die in meer of mindere mate gevraagd worden voor data jobs.
| Skill | Data Analist | Data Scientist |
| Analytisch denkvermogen | Ja | Ja |
| Statistiek en kansberekening | Basis | Gevorderd |
| Programmeervaardigheden | Excel/SQL | Python/R |
| Kennis van machine learning | Nee | Ja |
| Probleemoplossend vermogen | Ja | Ja |
Veelgebruikte tools
| Tool | Data Analist | Data Scientist |
| Excel | Ja | Verschilt |
| SQL | Ja | Ja |
| Power BI / Tableau | Ja | Basis |
| Python | Basis | Ja |
| R | Nee | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nee | Ja |
| Scikit-learn / TensorFlow | Nee | Ja |
Wat zijn nu écht de verschillen?
- Focus: een data analist kijkt terug (wat is er gebeurd?), een data scientist kijkt vooruit (wat gaat er gebeuren en wat kunnen we doen om dit te manipuleren?).
- Complexiteit: de rol van data scientist is technischer en vereist diepere kennis van statistiek en programmeren.
- Doel: data analisten ondersteunen beslissingen met inzichten, data scientists bouwen modellen om beslissingen te automatiseren of te voorspellen.
- Tools & Talen: waar een analist vaak werkt met Excel en Power BI, gebruikt een data scientist Python, R en machine learning libraries.
Welke rol past het beste bij jou?
Twijfel je tussen deze twee rollen? Kijk dan goed naar je eigen interesses en talenten:
- Ben je goed in het uitleggen van inzichten aan collega’s en hou je van werken met dashboards? Dan is data analist een mooie start.
- Heb je een wiskundige achtergrond, programmeer je graag en wil je voorspellingen doen op basis van data? Dan is de rol van data scientist meer jouw richting.
Het kan best lastig zijn om te kiezen, en voor een rol als data scientist wordt ook vaak aardig wat ervaring gevraagd. Met een traineeship Data & Analytics ontdek je in de praktijk wat het beste bij je past, om zo richting een mooie functie te groeien terwijl je ondertussen certificaten behaalt, trainingen volgt en werkt aan toffe opdrachten bij toonaangevende opdrachtgevers.
Of je nu richting analyse of science neigt: er is volop behoefte aan talent met een passie voor data. Benieuwd hoe jij het verschil kunt maken?