De wereld van vandaag wordt gedreven door gegevens. Gegevens hebben het potentieel om het succes van elke bedrijfstak te ontsluiten, van het ontketenen van ideeën tot het verbeteren van besluitvormingsprocessen.
Gegevens hebben de wereld zoals we die kennen grondig veranderd, tot het punt waarop het onmogelijk is om te functioneren zonder de inzichten die zijn verkregen uit gegevens in welk domein dan ook.
Met de groeiende betekenis van data is er over de hele wereld een hele reeks datagerelateerde carrièrerollen en kansen opgedoken.
Data Science zal 28% van alle digitale beroepen vertegenwoordigen, volgens een sectoronderzoek. Vanwege de enorme snelheid van gegevensgeneratie en de groeiende behoefte om er iets van te begrijpen, zijn ze buitengewoon winstgevend. Hetzelfde artikel benadrukt echter ook de enorme schaarste aan talent op dit gebied.
De belangrijkste reden voor het talenttekort op dit gebied is het gebrek aan duidelijkheid over de vaardigheden die voor elke rol nodig zijn. Bedrijven zijn op zoek naar niche, gespecialiseerde vaardigheden in plaats van een jack-of-all-trades.
Als u wilt voorkomen dat u als generalist wordt bestempeld, moet u eerst het verschil begrijpen tussen de drie belangrijkste gegevensrollen — Data Scientist, Data Engineer en Data Analyst
Simplilearn.com beschrijft deze drie rollen als volgt:
1) Data Science
Een gegevenswetenschapper gebruikt geavanceerde gegevenstechnieken om zakelijke inzichten af te leiden, zoals clustering, neurale netwerken, beslissingsbomen, enzovoort.
U bent het oudste lid van een team in deze functie en u moet uitgebreide kennis hebben van machine learning, statistieken en gegevensverwerking.
Na feedback te hebben ontvangen van Data Analysts en Data Engineers, bent u verantwoordelijk voor het creëren van bruikbare bedrijfsinzichten. U moet de functies van zowel een data-analist als een data-engineer kunnen vervullen.
In het geval van een gegevenswetenschapper moeten de vaardigheden echter dieper en uitgebreider zijn.
2) Data Analysis
In een data-analyseteam is een Data Analyst een “instapniveau ” positie. In deze functie moet u bekwaam zijn in het converteren van numerieke gegevens naar een formaat dat iedereen in de organisatie kan begrijpen.
Bovendien moet u bekwaam zijn op verschillende gebieden, waaronder programmeertalen zoals Python, tools zoals Excel, datamanagement-stichtingen, rapportage en modellering. Met voldoende ervaring onder uw riem, kunt u van data-analist naar data-ingenieur of data-wetenschapper gaan.
3) Data Engineering
Data Engineers zijn de tussenpersoon tussen data-analisten en data-wetenschappers.
Als gegevensingenieur bent u verantwoordelijk voor het koppelen en voorbereiden van gegevens voor operationele of analytische doeleinden. Voor deze rol wordt veel ervaring gevraagd met de constructie, ontwikkeling en onderhoud van de data-architectuur. Meestal ga je in deze rol aan de slag met Big Data, verzamel je er rapporten over en stuur je het voor analyse naar datawetenschappers.
Conclusie
Ongeacht welk datawetenschappelijk carrièrepad u kiest, of het nu gaat om Data Scientist, Data Engineer of Data Analyst, datarellen zijn zeer lucratief en zullen in de toekomst alleen profiteren als gevolg van het ontwikkelen van technologieën zoals AI en Machine Learning.
Houd er echter rekening mee dat, voordat u een carrière op dit gebied nastreeft, deze functies niet onderling uitwisselbaar zijn en verschillende vaardigheden vereisen. Je moet leren onderscheid te maken omdat de sector al overbelast is met generalisten en nu een tekort aan experts ervaart.
Meer info: https://www.simplilearn.com/tutorials/data-science-tutorial/data-scientist-vs-data-analyst-vs-data-engineer
