In een wereld die afhankelijk is van data en inzichten is het niet verwonderlijk dat ook IT-jobs steeds meer naar skills vragen om met data te werken. Profielen zoals data scientist, data engineer en data-analist zijn dan ook een vast onderdeel van elke IT-vacaturesite. Maar wat is het verschil en wat heb je nodig om in één van deze domeinen aan de slag te gaan? 

De vraag naar skills rond het werken met data zit al enkele jaren in de lift. Volgens het Amerikaanse departement voor arbeidsstatistiek (US Bureau of Labor Statistics) zal het aantal jobs die data science-vaardigheden vereisen tegen 2026 met nog eens 27,9% toenemen. 

Terwijl de berg data dagelijks groeit, is het aantal profielen op de arbeidsmarkt dat iets met deze data kan doen, toch eerder beperkt. Organisaties hebben moeite om de juiste mensen aan te trekken en het is vaak niet evident om dit tekort op te vangen door bijscholing van bestaande medewerkers. Voor data science heb je immers een basis in de statistiek nodig. Het gevolg is dat organisaties vaak bijzonder aantrekkelijke lonen aanbieden om iemand met de juiste achtergrond te overtuigen. 

Zeg niet zomaar data scientist tegen een data-analist of data engineer. Hoewel deze drie profielen in hetzelfde domein actief zijn, moeten we hun vaardigheden en takenpakket toch enigszins afbakenen. 

1.Data-analist 

De job van data-analist is een goede startersfunctie voor iedereen die zich in de wereld van data science wil verdiepen. Je belangrijkste taak bestaat uit het vertalen van numerieke data naar informatie die iedereen in het bedrijf begrijpt. Hiervoor moet je data verwerken, algemene algoritmen toepassen en resultaten in rapporten samenvatten. 

Een goede kennis van statistiek is de grootste voorwaarde om een carrière als data-analist te ambiëren. Technische skills zijn uiteraard een pluspunt en geven je een streepje voor op andere kandidaten. Zo beschik je best over een basiskennis van een programmeertaal zoals Python, moet je vlot met tools zoals Excel kunnen werken, en ken je de voornaamste principes van dataverwerking en rapportage. 

Zodra je voldoende ervaring als data-analist hebt opgedaan, kan je eventueel doorgroeien naar een rol als data engineer en uiteindelijk misschien zelfs data scientist.

2. Data engineer 

De rol van een data engineer vormt een brug tussen die van een data-analist en een data scientist. Je moet in elk geval over meer ervaring en technische kennis beschikken dan een gemiddelde analist. Als data engineer ben je verantwoordelijk voor het koppelen en voorbereiden van data voor operationele of analytische doeleinden. Je moet inzichten uit Big Data kunnen halen en rapporten opstellen die de data scientists in je team vervolgens analyseren. 

Zoals de naam van de functie doet vermoeden, moet een data engineer ook data-architectuur kunnen bouwen, ontwikkelen en onderhouden. Bijvoorbeeld door grote data warehouses op te zetten en data uit meerdere bronnen samen te voegen. 

In een volgende stap zou je als data engineer ook een carrière als data scientist kunnen overwegen. Al vraagt dat wel om een flinke leercurve met een pak nieuwe en meer diepgaande skills. 

3. Data scientist 

De meest gespecialiseerde (en ook best betaalde) rol in het data-universum is die van data scientist. Ongestructureerde data voorbereiden, Big Data analyseren, modellen bouwen en resultaten genereren die impact hebben op de prestaties van het bedrijf. Het zijn enkele taken waarmee data scientists elke dag een verschil maken voor hun werkgever. Als data scientist heb je een verregaande kennis nodig van statistiek, machine learning, en technieken voor het beheren en verwerken van data. 

Data scientists hebben meestal een senior rol en kunnen rekenen op de nodige ervaring. Ze gebruiken de input van data-analisten en data engineers om belangrijke inzichten voor de business te genereren en ingewikkelde problemen op te lossen. Gelukkig kunnen ze tegenwoordig rekenen op de bijdrage van AI om een stukje van hun werk over te nemen of door te schuiven naar een andere rol in het bedrijf. Op die manier kunnen ze zich vaker bezighouden met het werk dat er echt toe doet: complexe analyses uitvoeren en het vinden van nieuwe opportuniteiten voor het bedrijf. 

Motor van het bedrijf 

Conclusie? Omdat alles voortdurend verandert, hebben bedrijven inzichten uit data nodig om te innoveren en op koers te blijven. Als dataspecialist maak je deel uit van de motor die je organisatie vooruit stuwt. Behalve een gezonde passie voor data hebben data scientists, data engineers en data-analisten dus nog iets met elkaar gemeen: ze hebben allemaal een job die cruciaal zal zijn voor de toekomst van onze bedrijven en bij uitbreiding onze hele samenleving. 

Lijkt een job als data-analist, data engineer of data scientist jou op het lijf geschreven? Of heb je een ander IT-supertalent? Duik dan snel in onze vacatures!