strl domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /www/ictcareercom_870/public/wp-includes/functions.php on line 6121otys-jobs-apply domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /www/ictcareercom_870/public/wp-includes/functions.php on line 6121acf domein werd te vroeg geactiveerd. Dit is meestal een aanwijzing dat er wat code in de plugin of het thema te vroeg tegenkomt. Vertalingen moeten worden geladen bij de init actie of later. Lees Foutopsporing in WordPress voor meer informatie. (Dit bericht is toegevoegd in versie 6.7.0.) in /www/ictcareercom_870/public/wp-includes/functions.php on line 6121
Voordat ik de deze vraag kan beantwoorden, zal ik eerst kort toelichten wat een Data Scientist doet en wat een Data Analist doet.
Een Data Scientist analyseert on-line en off-line data en daarmee gestructureerde en ongestructureerde data. On-line data zijn bijvoorbeeld ongestructureerde data die gegenereerd worden uit verschillende (bedrijfseigen) websites of social media.
Off-line data zijn veelal gestructureerde data uit bijvoorbeeld het interne CRM / ERP systeem. Als voorbeeld kan ik noemen hoe een e-business bedrijf klantgedrag onderzoekt en verschillende klantinteresses en klantgedrag analyseert en voorspelt.
Een Data Analist identificeert uit vaak grote en complexe, gestructureerde en ongestructureerde, (big) data en datastromen de juiste data en verzamelt, schoont en moduleert deze. De Data Analist is in het algemeen niet de professional die de slag van data naar informatie maakt. De analyse van de data naar informatie en kennis waarmee de business inzichten krijgt en beslissingen onderbouwt, wordt veelal door de de Data Scientist gemaakt en dus niet door de Data Analist.
Het antwoord op “Wat is het verschil tussen een Data Scientist en een Data Analist?” is volgens mij dat een Data Scientist vaak, niet altijd, een data set van een collega Data Analist aangeleverd krijgt. Met deze data maakt een Data Scientist een prognose waarmee de business tactische of strategische beslissingen kan onderbouwen.
Een Data Analist is daarentegen vaak een wat meer technisch ingestelde Analist die de technische extractie van data vanuit verschillende databronnen verzorgt, de data schoont en moduleert en deze analyseert en daar:
a. ofwel historische conclusies uit trekt zoals “er is in kwartaal 3 van 2018 in een bepaalde productiegroep en regio € x verkocht”,
b. ofwel deze data overdraagt aan een Data Scientist die er vervolgens prognoses mee maakt zoals “ik verwacht dat het klantengedrag online voor een bepaalde groep zich in de toekomst op deze manier gaat ontwikkelen”.
Lees hier mijn andere blogs over Data Analist en Data Scientist: Wat is het verschil tussen een Business Intelligence Specialist en een Data Scientist? – Wat is een Business Intelligence Specialist?
Bekijk ICT Career’s diensten op het gebied van IT werving & selectie en van IT Recruitment
Kunnen jullie hulp gebruiken met het vinden van de geschikte kandidaat? Neem gerust eens contact op met ICT Career.
In de zich snel ontwikkelende digitale wereld is het belangrijk om goed IT-personeel te vinden om je bedrijf verder vooruit te helpen. De vraag naar IT-professionals is hoog en daarom is de concurrentie voor het vinden en binden van...
Een Implementatiemanager is verantwoordelijk voor het succesvol implementeren van een software applicatie.
Een Functioneel Beheerder is de verantwoordelijke voor het optimaal functioneren van een informatiesysteem c.q. van een applicatie.
