Data scientist klinkt geavanceerder dan data analyst, en wordt daardoor soms gezocht waar een analist precies zou passen. Het verschil zit niet in niveau, maar in het soort vraag.
Het verschil in één zin
Een data analyst verklaart wat er gebeurd is en waarom. Een data scientist bouwt modellen die voorspellen of optimaliseren wat er gaat gebeuren.
Naast elkaar
- Vraag: de analist vraagt "wat is er gebeurd, en waarom?"; de scientist "wat gaat er gebeuren, en wat is de beste keuze?".
- Werk: analyses, dashboards en adviezen, tegenover voorspellende modellen, experimenten en optimalisatie.
- Tools: de analist met SQL, Excel en Power BI; de scientist met Python, statistiek en machine learning.
- Randvoorwaarde: de analist kan met redelijk georganiseerde data werken; de scientist heeft betrouwbare, goed bereikbare data nodig.
Welke heb je nodig?
Een data analyst als:
- je vragen hebt over wat er in je organisatie gebeurt;
- je beslissingen wilt onderbouwen met data;
- je data redelijk op orde is, maar nog niet optimaal.
Een data scientist als:
- je een concrete voorspel- of optimalisatievraag hebt met duidelijke waarde;
- je data betrouwbaar en bereikbaar is;
- er iemand is die de uitkomsten in processen of beslissingen gaat gebruiken.
De veelgemaakte fout
Een data scientist aannemen terwijl de vragen eigenlijk analytisch zijn, of terwijl de data nog niet op orde is. Dan besteedt hij zijn tijd aan werk waarvoor een analist of data engineer beter past, en dat is voor beide partijen frustrerend.
Veelgestelde vragen
Is een data scientist senior aan een data analyst?
Niet per se. Het zijn verschillende specialisaties; er zijn zeer senior analisten.
Kan een data analyst doorgroeien naar data scientist?
Ja, met verdieping in statistiek, programmeren en machine learning.
Heb ik een data scientist nodig voor AI?
Niet altijd. Voor toepassingen op bestaande taalmodellen is een AI engineer meestal geschikter.