Ontmoet ons op de E-commerce Berlin Expo, 22 februari 2024.

Laat uw contactgegevens achter, dan sturen we u onze whitepaper per e-mail toe.
Ik geef toestemming voor het verwerken van mijn persoonlijke gegevens om gepersonaliseerd marketingmateriaal te sturen in overeenstemming met de Privacybeleid. Door de inzending te bevestigen, gaat u akkoord met het ontvangen van marketingmateriaal
Bedankt.

Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.

Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1600+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.
Over ons
Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1400+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.

Data science vs data analytics: de verschillen begrijpen

Momenteel behoren data analytics en data science tot de meest gewilde carrièrepaden en veelgevraagde opkomende velden. Data science en big data banen zijn al lang een veilige weg voor mensen die op zoek zijn naar een stabiel en goed betaald carrièrepotentieel. En deze trend zal zeker doorzetten, want volgens The Economic Times is bijna 96% van de bedrijven van plan om specialisten met big data-vaardigheden aan te nemen. Bovendien zijn Machine Learning en AI sterk geïntegreerd in ons leven en onze economie, waardoor de vraag naar big data specialisten explosief stijgt.

Wat is data science?

Data science is een discipline die zich bezighoudt met een enorme hoeveelheid gegevens uit verschillende bronnen. Het is een van de snelst groeiende vakgebieden omdat het aantal gegevensbronnen de laatste jaren enorm is toegenomen.

Data science-oplossingen worden bereikt door een verscheidenheid aan tools die relevante informatie extraheren en verborgen patronen vinden die kunnen worden gebruikt bij het nemen van zakelijke beslissingen en strategische planning. Om de relevante gegevens te verkrijgen, moeten datawetenschappers statistiek, kunstmatige intelligentie, wiskunde, machine learning, geavanceerde analyse en programmering kunnen integreren.

Vaardigheden en instrumenten

Kenmerkend voor data scientists is hun vermogen om vragen te stellen en zo wegen te vinden naar het onbekende. Zij zijn ook verantwoordelijk voor het bouwen van statistische modellen en het schrijven van algoritmen, dus het is absoluut cruciaal dat zij statistische en wiskundige kennis hebben. Ze moeten ook over sterke technische vaardigheden beschikken, waaronder:

  • data analyse;
  • magazijn/gegevens ophalen;
  • machine learning;
  • object-georiënteerd programmeren;
  • Java en Python voor data science;
  • datagraaien;
  • software ontwikkeling;
  • statistieken;
  • data visualization.

En beheers hulpmiddelen zoals:

  • Tableau;
  • PySpark;
  • Hadoop;
  • SAS;
  • BigML;
  • Apache Spark;
  • MATLAB.

Al deze vaardigheden en hulpmiddelen zijn nodig om modelleringsprocessen te kunnen ontwerpen en voorspellende modellen en algoritmen te creëren. Deze worden verder toegepast om complexe problemen op te lossen en data science in het bedrijfsleven te gebruiken.

Taken en verantwoordelijkheden

Over het algemeen werken data scientists nauw samen met de bedrijven van hun klanten om hun primaire doelstellingen volledig te begrijpen en te bepalen hoe big data kunnen worden gebruikt om de productiviteit te verhogen. Zij creëren voorspellende modellen en algoritmen en ontwerpen datamodelleringsprocessen om de voor het project benodigde gegevens te extraheren en te analyseren. Hoewel elk project anders is, volgt het data science-proces voor het verzamelen en analyseren van gegevens doorgaans het onderstaande pad:

  1. het stellen van relevante vragen om het proces van ontdekking en informatieverzameling op gang te brengen;
  2. het verzamelen van gegevens;
  3. het schoonmaken en verwerken van de gegevens;
  4. het integreren en opslaan van gegevens;
  5. het onderzoeken van initiële gegevens en het analyseren van verkennende gegevens;
  6. het selecteren van een of meer potentiële algoritmen en modellen;
  7. waarbij technieken voor data science worden toegepast;
  8. het meten en verbeteren van de resultaten;
  9. het eindresultaat presenteren en rapporteren aan de belanghebbenden;
  10. en aanpassingen maken op basis van feedback.

Zodra dit proces is voltooid, is het tijd om dezelfde stappen te herhalen om een nieuw probleem op een nieuw project op te lossen.

gegevenswetenschap in het bedrijfsleven

Wat is data analytics​?

Aangezien bedrijven en sociale media een enorme hoeveelheid informatie genereren, zoals klantgerelateerde gegevens of logbestanden, willen zij de verzamelde informatie in hun voordeel gebruiken. Dat is waar data-analyse helpt.

Data analytics analyseert enorme datasets om ongeziene patronen, correlaties en trends te ontdekken en een waardevol begrip te krijgen voor het maken van slimme zakelijke beslissingen, het doen van betere marketing en het verbeteren van de algehele efficiëntie. Daarom is data analytics advies populair bij bedrijven die data analytics willen gebruiken om hun bedrijfsprestaties te verbeteren.

Vaardigheden en instrumenten

Voor gegevensanalisten is het ook belangrijk om een wiskundige of statistische achtergrond te hebben of de instrumenten te leren die nodig zijn om beslissingen te nemen met behulp van cijfers, aangezien zij databanken en gegevenssystemen moeten ontwerpen en onderhouden met behulp van statistische instrumenten. De belangrijkste vaardigheden voor gegevensanalisten zijn:

De vereiste gereedschappen omvatten:

Dit alles is van vitaal belang voor het verzamelen, ordenen en analyseren van gegevens.

Taken en verantwoordelijkheden

Een dag uit het leven van data-analisten kan variëren, afhankelijk van de doelstellingen van data-analyseprojecten en de mate waarin de organisatie datagestuurde technologieën en praktijken heeft ingevoerd. De verantwoordelijkheden van de data-analist omvatten echter gewoonlijk het volgende:

  • het ontginnen van gegevens uit primaire en secundaire bronnen;
  • het ontwerpen en onderhouden van databases en datasystemen;
  • het gebruik van verschillende media om gegevensreeksen te interpreteren;
  • samenwerken met een data analytics engineer, programmeur of organisatorisch leider om beleid en systeemwijzigingen te ontwikkelen;
  • bevindingen rapporteren.

Verder moeten gegevensanalisten de grondbeginselen van de statistiek begrijpen en weten hoe databanken werken.

Verschil tussen data science en data analytics

Het fundamentele verschil tussen de twee vakgebieden is het deel van big data waaraan elk van hen prioriteit geeft. Hoewel data analytics en data science beide met gegevens werken en vaak als hetzelfde worden beschouwd, zijn het twee verschillende disciplines.

Data science richt zich op het ontwerpen en maken van nieuwe processen om gegevens te modelleren. De werking ervan is hoofdzakelijk gebaseerd op het gebruik van prototypes, voorspellende modellen, algoritmen en analyses op maat.

Aan de andere kant houdt data-analyse zich meer bezig met het verkennen van grote datasets met als doel trends vast te stellen, grafieken te produceren en in het algemeen bedrijven te helpen meer strategische en efficiënte beslissingen te nemen.

Gegevensanalist vs. gegevenswetenschapper: vergelijking van vaardigheden

Het verschil tussen een data scientist en een data analist komt voort uit de mate van hun expertise in het gebruik van big data. Een data-analist gebruikt beschrijvende testmethoden om feitelijke gegevens te rapporteren en prescriptieve analyses te geven. Een data scientist daarentegen moet kennis hebben van het hele analytics-traject en met data waarde genereren voor bedrijven.

Laten we eens kijken naar de onderstaande vergelijkingstabel voor een nauwkeuriger begrip van het onderscheid tussen de vaardigheden van data-analisten en data-scientists.

gegevenswetenschap vs. gegevensanalyse

De toekomst van gegevenswetenschap en -analyse

Wat heeft de toekomst in petto voor Big Tech? Hoe zullen de technologieën de komende jaren evolueren, en hoe zullen deze veranderingen de manier beïnvloeden waarop bedrijven en mensen met hun gegevens omgaan?

De toekomst van data science en data analytics is zonder twijfel rooskleurig en zal enkele van de best betaalde banen opleveren. Of het nu gaat om een toenemend gebruik van grote gegevensnetwerken of de groei van technologieën voor machine learning en kunstmatige intelligentie, het potentieel is enorm. We zullen moeten afwachten hoe deze gebieden groeien en bedrijven helpen.

Conclusie

Naarmate de tijd vordert, erkennen steeds meer organisaties de noodzaak om de gegevens die zij produceren te beheren, waardoor een enorme vraag ontstaat naar diensten en oplossingen op het gebied van data science en data analytics. En deze groeiende vraag zal zelfs na een paar decennia blijven stijgen, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor nieuwe en innovatieve bedrijven en specialisten op het gebied van data analyse.

Bedankt voor de beoordeling!
Bedankt voor het commentaar!

Inhoudsopgave

Beoordeel dit artikel:

4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Gerelateerde inhoud

Blog
Grenzen doorbreken Innowise behoort tot Top 100 snelst groeiende bedrijven voor 2023
Blog
Waarom IT-projecten mislukken
Blog
Softwareontwikkeling voor starters
Blog
De piramide beklimmen: hoe een performant softwareontwikkelteam te structureren
Blog
Beslissingsintelligentie
Blog
Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg
Blog
De ultieme gids voor Apache luchtstroom
Blog
Blog
Blog

Bracht ons een uitdaging?

    Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe
    Neem een spraakbericht over uw
    project op om het ons beter te helpen begrijpen
    Voeg indien nodig aanvullende documenten bij
    Bestand uploaden

    Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

    Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

    Wat gebeurt er nu?

    1

    Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

    2

    Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

    3

    Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

    4

    We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken. mogelijk.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    Deze website gebruikt cookies

    Wij gebruiken cookies om uw surfervaring te verbeteren, gepersonaliseerde advertenties of inhoud aan te bieden en het websiteverkeer te analyseren. Door op "Alles accepteren" te klikken, stemt u in met ons gebruik van cookies. Bekijk onze Privacybeleid.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    pijl