Data science uitgelegd door de ogen van een data-analist en een data scientist

Leestijd: 3 minuten
0
(0)

Wetenschap in data geanalyseerd

In dit artikel staan twee rollen centraal die belangrijk zijn in het werkveld van data: de data-analist en de data scientist. Hoewel deze termen soms door elkaar gebruikt worden, vertegenwoordigen ze unieke vaardigheden en benaderingen in de omgang met data. Laten we deze fascinerende wereld verkennen door de ogen van deze twee professionals.

De reis van data naar inzicht

Stel je voor dat je als data-analist werkt. Je dagelijkse werkzaamheden omvatten het verzamelen, verwerken en analyseren van data om specifieke vragen te beantwoorden of problemen op te lossen. Je gebruikt voornamelijk statistische tools en technieken om patronen te ontdekken en inzichtelijke rapporten voor je team te genereren. Het verschil tussen jou en een data scientist is dat je je meer richt op het begrijpen van het huidige beeld, terwijl een data scientist zich ook bezighoudt met het voorspellen van de toekomst.

Van analyse naar voorspelling

Als data scientist duik je dieper in de data en met je wetenschappelijke achtgrond, vaak in statistiek of wiskunde, ben je in staat bredere technieken toe te passen. Je experimenteert met complexe modellen, zoals machine learning algoritmen, om niet alleen het heden te begrijpen maar ook toekomstige trends te voorspellen. Je werk omvat zowel supervised als unsupervised learning, waarbij je modellen traint met gelabelde datasets of patronen zoekt in ongelabelde datasets. Het maken van een beslissingsboom is een goed voorbeeld van hoe je een complex probleem benadert, door data op een gestructureerde manier te splitsen en tot de kern van het vraagstuk te komen.

De nuances van data-analyse

Als data-analist concentreer je je misschien op univariate of bivariate analyse om trends of relaties in de data te identificeren. Een data scientist zal echter vaak multivariate analyse toepassen, gezien de complexiteit van de problemen waarmee zij worden geconfronteerd en de behoefte om meerdere variabelen tegelijkertijd te onderzoeken.

Het model levend houden

Een cruciaal aspect van het werk van een data scientist is het onderhouden van een machine learning model wat in bedrijf is genomen. Dit betekent voortdurende evaluatie en aanpassing om ervoor te zorgen dat het model nauwkeurig blijft naarmate de tijd vordert en nieuwe data beschikbaar komen. Het gebruik van een confusion matrix 1 kan bijvoorbeeld helpen om de prestaties van een classificatiemodel te evalueren en te verfijnen.

Confusion Matrix
Fig. 1 – Confusion Matrix is een cruciaal hulpmiddel in de wereld van machine learning voor het evalueren van de prestaties van classificatiemodellen.

De kracht van voorspelling en significantie

Wanneer je als data scientist logistische regressie toepast voor binaire classificatieproblemen, ben je niet alleen geïnteresseerd in het model, maar ook in de onderliggende statistieken, zoals de p-waarde, die de significantie van je bevindingen aantoont. Dit helpt bij het bepalen van de betrouwbaarheid van de voorspellingen.

Een wereld van data verkennen

Of je nu te maken hebt met sampling-technieken om je dataset te vormen of complexe analyses uitvoert, het perspectief van zowel de data-analist als de data scientist biedt een rijke en veelzijdige benadering van data. Elk met hun eigen gereedschapskist en focus, samen vormen ze de ruggengraat van data science, en maken ze het mogelijk om van ruwe data naar waardevolle inzichten te gaan.

Conclusie: Het onderscheid tussen data-analist en data scientist

Hoewel zowel data-analisten als data scientists essentieel zijn in het benutten van data, onderscheiden data scientists zich door hun diepgaande wetenschappelijke en wiskundige kennis. Deze expertise stelt hen in staat om niet alleen huidige gegevens te analyseren, maar ook toekomstige trends te voorspellen en complexe bedrijfsvraagstukken om te zetten in datagedreven strategieën. Data scientists overbruggen het gat tussen technische data-analyse en strategische besluitvorming, dankzij hun vermogen om uitgebreide datasets te modelleren en te interpreteren met een vooruitziende blik. In tegenstelling tot data-analisten, die zich richten op het beantwoorden van directe vragen, zijn data scientists gericht op het verkennen van wat mogelijk is, gedreven door hun uitgebreide opleiding en de verwachting dat zij bedrijfsbrede inzichten bieden. Dit maakt de data scientist niet alleen een analist, maar ook een visionair die de toekomst van organisaties vormgeeft met data.

Hoe nuttig vond je dit artikel?

Beoordeel het met de sterren!

Gemiddelde beoordeling 0 / 5. Aantal stemmen: 0

Nog geen stemmen! Beoordeel dit artikel als eerste.

Aangezien je dit artikel nuttig vond ...

Volg mij op LinkedIn!

Wat jammer dat dit artikel niet nuttig was voor jou!

Laten we samen dit artikel verbeteren!

Hoe kan ik dit artikel verbeteren?

Voetnoot

  1. Bron: scikit-learn, Confusion Matrix, gelezen op 13 februari 2024

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *