aicarriere.nl

Wat is écht het verschil tussen data analytics, data science en machine learning?

Nieuws
28-07-2025
Data Analytics
Wat is het verschil tussen data science, data analytics en machine learning? Deze drie termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar hebben elk een eigen rol in het datadomein.

Het artikel van Simplilearn beschrijft drie nauw verwante maar onderscheidende disciplines:

  1. Data Analytics
    Deze discipline draait om het analyseren van historische data om patronen te ontdekken en conclusies te trekken over wat er is gebeurd en waarom. Het is vooral van toepassing op concrete businessvragen en besluitvorming op basis van bestaande gegevens 
  2. Data Science
    Data science is breder en interdisciplinair. Het richt zich op het extraheren van inzichten uit zowel gestructureerde als ongestructureerde data, met behulp van statistiek, algoritmen en domeinkennis. Het beantwoordt strategische vragen over het waarom én de toekomst, en omvat predictive modellen en visualisatie
  3. Machine Learning
    Machine learning is een subset van data science: het draait om het ontwerpen van algoritmen die automatisch leren van data en voorspellend gedrag aannemen. Het stelt systemen in staat beslissingen te nemen zonder expliciete instructies, door patronen te herkennen en te generaliseren

Belangrijkste verschillen:

  • Doelstelling:
    – Data analytics kijkt terug en verklaart gebeurtenissen.
    – Data science zoekt inzicht en voorspelling op basis van bredere data‑horizon.
    – Machine learning automatiseert het leren uit data voor toekomstige voorspellingen 
  • Toepassingsgebied:
    – Analytics ondersteunt operationele en besluitvormingsstructuren.
    – Data science biedt strategisch inzicht en voorspellingen door geavanceerde analysetechnieken.
    – ML wordt ingezet wanneer exacte voorspellingen of automatisering nodig is 
  • Vaardigheden & tools:
    – Analytics omvat vaardigheden in data cleaning, visualisatie en beschrijvende statistiek.
    – Data science vereist daarnaast expertise in programmering, statistiek, machine learning en domeinspecifieke kennis.
    – ML vraagt een diep begrip van algoritmen, modeloptimalisatie en vaak complexe wiskunde 

Slotconclusie:

 In de praktijk zijn deze drie disciplines complementair — niet concurrerend. Een effectief datateam begint vaak met analytics om de huidige situatie te begrijpen, ontwikkelt met data science diepgaand inzicht en zet machine learning in voor geautomatiseerde inzichten en toekomstprognoses. Hiermee vormt het drieluik een strategische groeipijler voor moderne organisaties.

Lees verder op: SimpliLearn

Gerelateerde vacatures

Geïnteresseerd in een carrière bij organisaties in ditzelfde vakgebied? Bekijk hieronder de gerelateerde vacatures en vind de perfecte match voor jou!
Rijksoverheid
5.748 - 7.427
Medior
Breda
Als Data Scientist bij de Data Science Cell werk je aan geavanceerde projecten zoals voorspellingen voor de NH90 helikopter en taalmodellen voor het inlichtingendomein. Je ontwikkelt oplossingen met diverse technieken...
KPMG
3.185 - 5.240
Junior, Medior
Amstelveen
As a Data Governance & Quality Specialist at KPMG, you will enhance data ownership, support data stewards, and implement quality standards. Collaborate with stakeholders to resolve data issues, develop training...
ING
4.596 - 7.460
Medior
Amsterdam
As a Customer Journey Expert – Digital Investment Products at ING, you'll enhance digital investment products like Self Invest, Easy Invest, and Pension Investing. Collaborate with teams to drive commercial...
Top vacature
ARAG
4.233 - 6.651
Medior
Leusden
Als Projectlead Innovatie bij ARAG speel je een sleutelrol in het realiseren van onze AI-strategie. Je leidt innovatieve projecten, faciliteert samenwerking tussen business en IT en vertaalt strategische ambities naar...