Data-analist vs. data scientist: een vergelijkende gids voor 2026

De opkomst van het internet en het toenemende gebruik van technologie hebben geleid tot een exponentiële groei van datavolumes. Doordat bedrijven steeds meer vertrouwen op datagedreven besluitvorming, strijden ze om het beste talent om data efficiënt uit relevante en betrouwbare bronnen te halen, deze op te slaan en voor hun bedrijf in te zetten.

Naarmate bedrijven niet alleen fors investeren in het opzetten van hun data-infrastructuur, maar ook in het aantrekken van het juiste talent, zijn de rollen van data-analist en data scientist uitgegroeid tot de twee populairste functies. Hun populariteit komt voort uit de groeiende vraag naar deze dataspecialisten in vrijwel elke sector.

De verschillen tussen data-analisten en data scientists begrijpen

Het onderscheid tussen een data-analist en een data scientist komt voort uit de aard van het werk dat ze doen. Voor een data-analist is het profiel vooral explorerend, in tegenstelling tot het meer experimentele werkprofiel van een data scientist.

Het onderscheid tussen een data-analist en een data scientist heeft ook te maken met het expertiseniveau in datagebruik. Van de twee is een data scientist doorgaans handiger met geavanceerde programmeertechnieken en computingtools. Ook is een data scientist beter in staat datamodellen en algoritmen te ontwikkelen. Inzicht in de verschillende manieren waarop bedrijven data gebruiken kan hun respectieve rollen verder verduidelijken. 

• Descriptieve analytics: Analytische oplossingen in deze categorie beantwoorden het wat en waarom van bedrijfsproblemen. Ze bieden praktische inzichten door historische patronen, trends en afwijkingen te begrijpen. Zo kun je met descriptieve analytics bijvoorbeeld de verandering in klantbetrokkenheid door de jaren heen en de achterliggende redenen identificeren.
• Predictieve analytics: Zoals de naam al doet vermoeden, gebruiken oplossingen in deze categorie machinelearningmodellen om op basis van historische trends de toekomst te schatten. Bijvoorbeeld: de kans berekenen op cross-selling aan een klant op basis van diens historische betrokkenheid gebeurt met predictieve analytics.
• Prescriptieve analytics: Prescriptieve analytics gebruikt de uitkomsten van descriptieve en predictieve analytics om betere bedrijfsstrategieën te formuleren. Door de historische betrokkenheid en de kans op cross-selling te combineren, kan een bedrijf bijvoorbeeld de beste productmix voor klanten bepalen.

Een data-analist zet descriptieve analytics in om feiten te rapporteren en geeft soms prescriptieve analytics in de vorm van aanbevelingen op basis van deze inzichten. Een data scientist bestrijkt het hele traject van analytics, met een primaire focus op predictieve analytics en het creëren van waarde met data voor organisaties. 

Data-analist vs. data scientist: vergelijking van rollen en verantwoordelijkheden

Een data-analist kan ook andere functietitels hebben, zoals strateeg, business intelligence-analist, markintelligence-analist of consultant, of competitive intelligence-analist. Ongeacht de exacte titel wordt van een data-analist meestal verwacht dat die inzichten oplevert door grote hoeveelheden (voornamelijk gestructureerde) data te bevragen en deze vervolgens om te zetten in betekenisvolle rapporten voor verschillende stakeholders. De rol draait dus vooral om patronen vinden in data, datavisualisaties maken en de inzichten communiceren naar businessstakeholders. Lees meer over hoe je data-analist wordt of hoe je data scientist wordt in onze aparte artikelen. 

Een data scientist voert daarentegen taken uit binnen het domein van predictieve en prescriptieve analytics. Neem bijvoorbeeld een ritdienst: een data-analist zou het historische effect van een promotie op het aantal ritten analyseren. Een data scientist werkt daarentegen mogelijk aan een matchingalgoritme dat chauffeurs en passagiers zo efficiënt mogelijk aan elkaar koppelt. 

Projectlevenscyclus van een data-analist en een data scientist

Data-analist

Hieronder zie je hoe de levenscyclus van een project dat door een data-analist wordt uitgevoerd er doorgaans uitziet.  

1. Data-extractie: Data-extractie is beperkt tot kleinere datasets, omdat data-analisten zich vooral richten op specifieke businessscenario’s.
2. Opschonen en voorbereiden van data: Na extractie wordt de data verwerkt en samengevat in de vorm van visualisaties die onderliggende feiten, opkomende trends en afwijkingen intuïtief kunnen uitlichten. 
3. Data-exploratie: In deze fase gaat de analist op zoek naar de oorzaken achter de trends en afwijkingen die tijdens de voorbereidingsfase naar voren kwamen. 
4. Datavisualisatie en rapportage: Vervolgens maakt de analist intuïtieve dashboards en managementrapporten met businesscommentaren en deelt deze met de eindstakeholders. Vaak worden hiervoor selfservice-BI-tools zoals Tableau en Power BI gebruikt.

Data scientist

Het onderstaande stroomschema toont de verschillende fasen in een project dat door een data scientist wordt uitgevoerd.

1. Data-extractie: Dit is een gemeenschappelijke stap voor zowel data-analisten als data scientists. Voor data scientists is de databron echter zelden beperkt tot een set kleine tabellen, maar meestal omvangrijk. In zulke gevallen werken een data scientist en een data engineer samen.
2. Data opschonen: In deze fase besteedt de data scientist veel tijd aan het grondig leren kennen van de data, het begrijpen van onderliggende problemen, het identificeren van afwijkingen en het opschonen voor de volgende stappen.
3. Feature engineering: Voorafgaand aan het bouwen van predictieve modellen doen data scientists aan feature engineering. Dit is het proces waarbij je met opgeschoonde data variabelen creëert die naar verwachting een betere voorspellende kracht hebben voor de doeluitkomst. Voor een model dat de kans op diabetes voorspelt, kan je bijvoorbeeld naast lengte en gewicht ook BMI gebruiken. BMI is hier een afgeleide feature die met lengte en gewicht wordt berekend.
4. Modelontwikkeling met AI/ML-technieken: De data wordt vervolgens in een machinelearningalgoritme gevoerd om voorspellingen te genereren. Er is een breed scala aan algoritmen met uiteenlopende complexiteit en use-cases. Lees deze gids voor de verschillen tussen verschillende typen machinelearningalgoritmen.  
5. Modeltesten: In deze fase valideert een data scientist de modeluitvoer. Bij onbevredigende resultaten worden de modelparameters herzien en getuned om het gewenste resultaat te behalen. Lukt dat niet, dan gaat de data scientist terug naar de tekentafel om de features te herontwerpen ter ondersteuning van nieuwe modelbuilds.
6. Het model in productie brengen: Na modelontwikkeling en -tuning werken software- en data-engineeringteams samen aan productierijpe modelpijplijnen. Zo kan de integratie met de datapijplijn naadloos verlopen. Tot slot wordt de code geformaliseerd en uitgerold in de productieomgeving.

Nu we zicht hebben op de rollen en verantwoordelijkheden van data-analisten en data scientists, volgt de vraag: met welke vaardigheden bereid je je het beste voor op een van deze rollen? Hier is een vergelijkende gids van de vaardigheidseisen.

Data-analist vs. data scientist: vergelijking van vaardigheden

De vaardigheidseisen voor beide rollen lijken sterk op elkaar. Het beheersingsniveau per vaardigheid verschilt echter aanzienlijk. De onderstaande tabel geeft de acht belangrijkste vaardigheden en het verwachte niveau voor een data-analist en een data scientist:

Data-analist

De projectlevenscyclus van een data-analist kent doorgaans twee fasen: inzichtgeneratie en inzichtcommunicatie. Dit zijn de benodigde vaardigheden per fase:

• Inzichtgeneratie: Om praktische en impactvolle inzichten te genereren, moeten data-analisten voldoende domeinkennis hebben om data effectief te verkennen. Onvoldoende expertise in een van beide leidt tot een gebrekkig begrip van businessproblemen en mogelijk misleidende resultaten. Gezien het hedendaagse technologielandschap in organisaties vraagt explorerende analyse om vaardigheid in programmeertalen als SQL, Python en R. Analisten moeten efficiënt kunnen coderen binnen het paradigma van functioneel programmeren. Werkkennis van deze talen om datamanipulaties goed uit te voeren is dus voldoende. Vaardigheid in data engineering kan de afhankelijkheid van datateams aanzienlijk verkleinen en is daarmee een groot pluspunt.
• Inzichtcommunicatie: Inzichten effectief kunnen communiceren en presenteren aan senior stakeholders is een belangrijke vaardigheid. Een goede beheersing van datavisualisatietools zoals Tableau en Power BI is hierbij handig. Omdat inzichtcommunicatie meestal via presentaties en dashboards gebeurt, hoeft een data-analist zelden code productierijp te maken. Kennis van software-engineeringaspecten is daarom doorgaans minder belangrijk.

Data scientist

Hoewel de businessproblemen van data scientists uiteenlopen, draaien hun projecten veelal om het bouwen van predictieve modellen en deze in productie brengen. De benodigde vaardigheden zijn:

• Predictief modelleren: Naast vaardigheid in data-exploratie en domeinkennis heeft een data scientist ook goede kennis nodig van diverse modelleringstechnieken en bijbehorende algoritmen. Hoge vaardigheid in opensourcetalen zoals Python en R is daarom noodzakelijk. Visualisatietools zijn een vereiste om modeluitkomsten met stakeholders te delen. Daarnaast moet een data scientist naar behoefte data kunnen extraheren en eisen aan de datapijplijn effectief communiceren met het engineeringteam. Vaardigheden in data engineering zijn daarom onmisbaar.
• Modellen in productie brengen: De uitvoer van datamodellen wordt doorgaans gevoed aan een frontendsysteem dat toegankelijk is voor eindgebruikers. Voor een naadloze integratie ontwikkelt een data scientist Restful API’s, JSON-feeds en andere webservices. Alle code die tijdens model- en API-ontwikkeling wordt geschreven, moet productierijp zijn. Werkkennis van softwareontwikkeling is dus nodig, inclusief inzicht in objectgeoriënteerd programmeren.

Data-analist vs. data scientist: opleidingsachtergrond

In deze sectie krijg je een globaal beeld van de gebruikelijke opleidingskwalificaties van een data-analist en een data scientist, hun studiegebieden en enkele belangrijke trends. 

Een vergelijking van opleidingskwalificaties

Volgens de Burtch Works Study 2023 heeft het opleidingsniveau van een data-analist en een data scientist een aanzienlijke impact op hun salarissen, een bevinding die in de volgende sectie over de marktvooruitzichten voor beide rollen wordt bevestigd.

Bron: Burtch Works Study 2023

In 2021 had van het totale aantal geënquêteerde data scientists 49% een PhD. Onder data-analisten had slechts 19% een PhD. 

Bron: Burtch Works Study 2021

Hoewel informatica het populairste studiegebied bleek voor data scientists, wint techniek bij beide rollen geleidelijk aan populariteit.

Belangrijkste trends

Volgens het onderzoek van de Burtch Works Study 2021 zijn dit de belangrijkste demografische trends binnen data science en analytics:

• Het aantal professionals met een PhD is aanzienlijk toegenomen ten opzichte van voorgaande jaren, waarin een voorkeur zichtbaar was voor bachelor- of masterprogramma’s. In de steekproef van data scientists steeg het aandeel met een PhD bijvoorbeeld van 43% in 2020 naar 48% in 2021. 
• Veel ervaren analyticsprofessionals met een PhD en academici die een bedrijfsrol ambiëren, worden de nieuwe favorieten voor datasienceposities, waarbij ze hun uitgebreide onderzoek omzetten in businessapplicaties. 
• Traditionele MBA-programma’s in data science en analytics hebben plaatsgemaakt voor programma’s zoals een MS in Business Analytics of MS in Data Science, die veel kwantitatiever zijn. Onder data scientists daalde het aandeel businessdegrees van 12% in 2019 naar 8% in 2021.

Naarmate studenten en professionals zich richten op geavanceerde cursussen om zich bij te scholen of om te scholen, bieden online cursussen een aantrekkelijk alternatief met professionele certificeringen buiten de traditionele universitaire setting.  

Data analytics- en data science-cursussen 

Gezien het duidelijke onderscheid in rollen en verantwoordelijkheden biedt DataCamp loopbaantrajecten voor beide rollen die aansluiten op hun specifieke vaardigheidseisen.

Loopbaantrajecten voor data-analisten 

Data Analyst with Python (cursusinhoud: 62 uur)

Dit traject begint met de basis van de programmeertaal Python voor data-analyse. Na de basis gaat het dieper in op data wrangling en datavisualisatietechnieken. Leer ook data te halen uit verschillende bronnen zoals het web, databases en JSON-bestanden. Daarnaast biedt dit traject een overzicht van technieken voor explorerende data-analyse en vergroot het je kennis van relationele databases en SQL.

Data Analyst with R (cursusinhoud: 77 uur)

Dit traject richt zich op de kernvaardigheden die data-analisten nodig hebben bij het werken met de programmeertaal R. Het biedt uitgebreide content over de meest gebruikte R-packages zoals tidyverse, ggplot en dplyr. Net als bij het Python-traject helpt de cursus een intermediair begrip op te bouwen van vaardigheden voor data-analisten zoals datasourcing, manipulatie en visualisatie. 

Data Analyst with SQL (cursusinhoud: 41 uur)

Dit loopbaantraject helpt je een diepgaand begrip te ontwikkelen van SQL Server, de concepten van relationele databases, hun ontwerp en prestatieoptimalisatie.

Loopbaantrajecten voor data scientists

Loopbaantrajecten voor data scientists zijn beschikbaar in Python en R. Ze helpen je de software-engineeringaspecten van Python, zoals objectgeoriënteerd programmeren, grondig te leren. Ook krijg je een overzicht van statistiek en begeleide en onbegeleide machinelearningtechnieken. De trajecten bieden bovendien casestudy’s bij elke mijlpaal om praktische ervaring op te doen met realistische problemen.

Data Scientist with Python (cursusinhoud: 88 uur)

Deze cursus neemt je mee van beginner tot expert data scientist. Naast een introductie tot Python voor datasourcing, datamanipulatie en datavisualisatie, krijg je ook een overzicht van functioneel en objectgeoriënteerd programmeren. De cursus biedt een diepgaand begrip van machinelearningalgoritmen binnen supervised, unsupervised en clustering. Naast datascienceconcepten krijg je via relevante casestudy’s ook inzicht in realistische projectuitdagingen.

Data Scientist with R (cursusinhoud: 88 uur)

Voor data scientists die met R werken, gaat dit loopbaantraject dieper in op R en introduceert het de functionele programmeerbenadering. De cursus bevat ook een grondige introductie tot machinelearningalgoritmen zoals regressie, classificatie en clustering.

Programma’s voor professionele certificering

De volgende certificeringen helpen de dataskillsgap op de arbeidsmarkt te dichten. Ze zorgen dat de juiste skill bij de juiste kans terechtkomt: lerenden kunnen hun vaardigheden tonen en werkgevers krijgen vertrouwen in het aannemen van het juiste talent. De programma’s valideren het vermogen van de lerende op meerdere kerngebieden, waaronder databeheer, explorerende analyse, statistische experimenten, modelontwikkeling, coderen voor productie-omgevingen en communicatie en rapportage. Feedback van experts en mentoringsessies helpen je daarnaast om met vertrouwen de arbeidsmarkt op te gaan. DataCamp biedt twee certificeringen, één voor data scientists en één voor data-analisten. 

De professionele certificering voor data scientists van DataCamp kent vier fasen:

1. Tijdslimiettoetsen: de vaardigheid van de lerende in onderwerpen als programmeren en machine learning wordt bepaald.
2. Coding challenge: de R- of Pythonvaardigheden worden getest met realistische datasets.
3. Casestudy: lerenden presenteren hun bevindingen zoals ze dat in hun dagelijkse werk als data scientist zouden doen.
4. Certificering: na voltooiing van de drie bovengenoemde fasen ontvangt de lerende een certificaat en toegang tot het Career Services-team.

De professionele certificering voor data-analisten van DataCamp heeft vijf fasen:

1. Fundamentals in Data Analytics: in dit onderdeel wordt je kennis getoetst van kernbenaderingen die van een Professional Data Analyst worden verwacht.
2. Explorerende analyse: pak een probleem aan, vind de juiste data en formatteer deze effectief via een coding challenge in SQL en Python of R.
3. Coding challenge: bewijs dat je data kunt opschonen en verwerken via een praktische SQL-opdracht.
4. Casestudy: test je vermogen om datainsights te analyseren en te communiceren door een opgenomen casestudy uit te voeren met ons certificeringsteam. Je analyseert een businessprobleem en presenteert vervolgens je oplossing aan een gedefinieerd publiek.
5. Certificering: na voltooiing van de vier bovengenoemde fasen ontvangt de lerende een certificaat en toegang tot het Career Services-team.

Lees meer over de certificeringsprogramma’s van DataCamp:

DataCamps certificeringsprogramma’s voor data scientists

DataCamp's Data Analyst Certification Program

Veelgestelde vragen over DataCamp-certificering

Data-analist vs. data scientist: marktvooruitzichten

De Burtch Works Study uit 2021 beoordeelt de salarissen van professionals in data science en data analytics. Dit onderzoek geeft aan dat het aannameklimaat voor data science- en analyticsteams er veelbelovend uitziet. Zo rapporteert de studie dat 73% van de teams in Q1/Q2 van 2021 wilde aannemen, tegen 67% in januari 2020. Bovendien is rond 81% van plan om in Q3/Q4 van 2021 te werven. Dat is een aanzienlijke stijging ten opzichte van de cijfers voor de eerste helft van 2021.

De onderstaande tabel vat de salaristrends samen voor data-analisten en data scientists per niveau. Deze trends gelden voor zowel individuele bijdragen (IC) als managers. De niveaus geven ook een globaal beeld van hoe de loopbaanpaden van een data-analist en een data scientist zich kunnen ontwikkelen.

Bron: de Burtch Works Study 2021

Bron: de Burtch Works Study 2021

Een individuele bijdrager is uitsluitend verantwoordelijk voor de eigen prestaties en hoeft geen team te managen. Een manager houdt toezicht op het werk van andere medewerkers.

Belangrijkste punten

Data-analisten en data scientists lijken op elkaar omdat ze allebei intensief met data werken; ze verschillen vooral in hoe ze met data omgaan. Enkele onderscheidende factoren zijn hun opleidingsachtergrond, de omvang van de data waarmee ze werken en het niveau van programmeren dat ze gebruiken. Hoewel een data scientist doorgaans een hoger salaris krijgt, brengt die rol ook meer verantwoordelijkheden en verwachtingen met zich mee. Als je nog twijfelt welke richting je op wilt, kun je eerst één of twee cursussen uit elk traject proberen om een beter beeld te krijgen van het soort datagericht werk dat je het meest aanspreekt.