9 november 2021
De wereld van vandaag wordt gedreven door data. Data heeft het potentieel om het succes van elke industrie te ontsluiten, van het ontketenen van ideeën tot het verbeteren van besluitvormingsprocessen. Data heeft de wereld zoals we die kennen ingrijpend veranderd, tot het punt waarop het onmogelijk is om te functioneren zonder de inzichten die zijn verkregen via data in elk domein.
Met de groeiende betekenis van data zijn er over de hele wereld veel data-gerelateerde carrièremogelijkheden ontstaan. Data Volgens een industrieonderzoek zal wetenschap 28% van alle digitale beroepen uitmaken. Door de enorme snelheid waarmee data wordt gegenereerd en de groeiende behoefte om er iets zinnigs over te zeggen, zijn ze uiterst winstgevend. Hetzelfde artikel benadrukt echter ook de enorme schaarste aan talent in dit veld.
De belangrijkste reden voor het tekort aan talent in dit vakgebied is het gebrek aan duidelijkheid over de vaardigheden die voor elke functie vereist zijn. Bedrijven zijn op zoek naar nichegerichte, gespecialiseerde vaardigheden in plaats van naar een manusje-van-alles. Als u wilt voorkomen dat u als generalist wordt bestempeld, moet u eerst het verschil begrijpen tussen de drie belangrijkste data rollen - Data Scientist, Data Engineer en Data Analyst. Simplilearn.com beschrijft deze drie rollen als volgt:
1) Een Data scientist gebruikt geavanceerde data technieken om bedrijfsinzichten af te leiden, zoals clustering, neurale netwerken, beslisbomen, enzovoort. In deze functie ben je het meest senior lid van een team en moet je uitgebreide kennis hebben van machine learning, statistiek en data handling. Nadat je feedback hebt ontvangen van Data Analisten en Data Engineers, ben je verantwoordelijk voor het creëren van bruikbare zakelijke inzichten. Je moet de functies van zowel een data analist als een data engineer kunnen uitvoeren. In het geval van een data scientist moeten de vaardigheden echter diepgaander en uitgebreider zijn.
2) In een data analyseteam is een Data analist een "instapfunctie". In deze functie moet je vaardig zijn in het omzetten van numerieke data naar een formaat dat iedereen in de organisatie kan begrijpen. Verder moet je bedreven zijn in verschillende gebieden, waaronder programmeertalen zoals Python, tools zoals Excel, stichtingen voor datamanagement, rapportage en modellering. Met genoeg ervaring onder de riem kun je van een data analist doorgroeien naar een data ingenieur of een data wetenschapper.
3) Data Engineers zijn de tussenpersoon tussen data analisten en data wetenschappers. Als data engineer ben je verantwoordelijk voor het koppelen en voorbereiden van data voor operationele of analytische doeleinden. Voor deze functie wordt veel ervaring gevraagd in het bouwen, ontwikkelen en onderhouden van de data architectuur. Meestal werk je in deze functie aan Big Data, stel je rapporten op en stuur je ze voor analyse naar data cientists.
Welke data wetenschappelijke carrièrepad je ook kiest, of het nu Data Wetenschapper, Data Ingenieur of Data Analist is, data-functies zijn zeer lucratief en zullen in de toekomst alleen maar toenemen door het effect van zich ontwikkelende technologieën zoals AI en Machine Learning. Voordat je een carrière op dit gebied nastreeft, moet je er echter rekening mee houden dat deze functies niet uitwisselbaar zijn en verschillende vaardigheden vereisen. Je moet ze van elkaar leren onderscheiden, want de sector is al overbelast met generalisten en kampt nu met een tekort aan experts.
Meer info: https://www.simplilearn.com/tutorials/data-wetenschap-tutorial/data-wetenschapper-vs-data-analist-vs-data-ingenieur
