Skip to main content

Een data engineer bouwt en onderhoudt de technische infrastructuur voor dataverwerking, terwijl een data scientist deze data analyseert om inzichten en voorspellingen te maken. Data engineers richten zich op het creëren van betrouwbare data pipelines, databases en systemen die grote hoeveelheden data kunnen verwerken. Data scientists gebruiken deze gestructureerde data om patronen te ontdekken, modellen te ontwikkelen en bedrijfsvragen te beantwoorden met statistische analyses en machine learning.

Wat doet een data engineer precies in je organisatie?

Een data engineer is verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de complete data-infrastructuur binnen je organisatie. Dit betekent dat ze dagelijks bezig zijn met het opzetten van data pipelines die ruwe data uit verschillende bronnen verzamelen, transformeren en opslaan in gestructureerde databases of datawarehouses.

In de praktijk betekent dit dat een data engineer ’s ochtends kan beginnen met het monitoren van nachtelijke data-uploads, vervolgens een nieuwe ETL-pipeline ontwikkelt voor een marketingdataset, en ’s middags troubleshooting doet wanneer een database query te traag blijkt. Ze werken vaak met tools zoals Apache Spark voor grote dataverwerking, schrijven SQL-queries om data te structureren, en gebruiken Python of Java om automatiseringsscripts te bouwen.

Data engineers zorgen er ook voor dat de datakwaliteit op peil blijft door validatieregels in te bouwen en data-inconsistenties op te sporen. Ze werken nauw samen met verschillende afdelingen om te begrijpen welke data nodig is en hoe deze het beste gestructureerd kan worden. Een typisch project kan bijvoorbeeld het opzetten van een real-time dashboard zijn waarbij verkoopdata uit meerdere systemen wordt gecombineerd en elke vijf minuten wordt geüpdatet.

Wat doet een data scientist eigenlijk de hele dag?

Een data scientist besteedt zijn dagen aan het analyseren van complexe datasets om waardevolle inzichten te ontdekken die bedrijfsbeslissingen kunnen ondersteunen. Ze beginnen vaak met het verkennen van data om patronen en trends te identificeren, waarna ze statistische modellen en machine learning algoritmes ontwikkelen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen.

Een typische werkdag kan starten met het analyseren van klantgedrag om churn te voorspellen, waarbij de data scientist Python gebruikt om een classificatiemodel te trainen. Vervolgens presenteert hij de bevindingen aan het managementteam met duidelijke visualisaties die laten zien welke klanten het grootste risico lopen om te vertrekken. ’s Middags werkt hij mogelijk aan een A/B test analyse om te bepalen welke website-variant beter presteert.

Data scientists besteden ook veel tijd aan het valideren van hun modellen en het interpreteren van resultaten. Ze moeten complexe statistische concepten vertalen naar begrijpelijke aanbevelingen voor niet-technische collega’s. Een concreet project kan bijvoorbeeld het ontwikkelen van een aanbevelingssysteem zijn voor een e-commerce platform, waarbij historische aankoopdata wordt gebruikt om gepersonaliseerde productaanbevelingen te genereren.

Welke technische vaardigheden hebben data engineers en data scientists nodig?

Data engineers hebben sterke programmeervaardigheden nodig in talen zoals Python, Java of Scala, gecombineerd met diepgaande kennis van SQL en NoSQL databases. Ze moeten ook ervaring hebben met ETL-tools, cloud platforms zoals AWS of Azure, en big data technologieën zoals Hadoop en Spark. Kennis van containerisatie met Docker en orchestratie met Kubernetes wordt steeds belangrijker.

Voor data scientists zijn andere vaardigheden belangrijk. Ze hebben een sterke basis in statistiek en wiskunde nodig, aangevuld met programmeerkennis in Python of R. Machine learning expertise is onmisbaar, net als het vermogen om data te visualiseren met tools zoals Tableau of Power BI. Ze moeten verschillende algoritmes begrijpen, van lineaire regressie tot neural networks, en weten wanneer welke techniek het beste past.

Beide rollen vereisen ook zachte vaardigheden zoals probleemoplossend vermogen en communicatievaardigheden. Data engineers moeten technische requirements kunnen vertalen naar werkende systemen, terwijl data scientists complexe analyses moeten kunnen uitleggen aan stakeholders zonder technische achtergrond. Version control met Git is voor beide functies standaard, net als het werken in agile teams.

Hoe werken data engineers en data scientists samen in de praktijk?

De samenwerking tussen data engineers en data scientists is vergelijkbaar met die tussen architecten en bouwers. Data engineers leggen het fundament door betrouwbare datastromen op te zetten, terwijl data scientists op deze infrastructuur voortbouwen om waardevolle analyses uit te voeren. Deze symbiotische relatie is cruciaal voor succesvolle data-projecten.

In de praktijk start een project vaak met een gezamenlijke brainstorm waarbij de data scientist uitlegt welke data nodig is voor een specifieke analyse. De data engineer onderzoekt vervolgens waar deze data vandaan komt en hoe deze het beste verzameld en opgeslagen kan worden. Tijdens het project is er regelmatig overleg om te zorgen dat de data in het juiste formaat wordt aangeleverd en dat eventuele problemen snel worden opgelost.

Een concreet voorbeeld is een fraudedetectieproject waarbij de data engineer real-time transactiedata beschikbaar maakt via een streaming pipeline. De data scientist gebruikt deze data om een model te trainen dat verdachte transacties kan identificeren. Samen itereren ze om de performance te verbeteren, waarbij de engineer de infrastructuur optimaliseert en de scientist het model verfijnt. Deze continue feedback loop zorgt voor betere resultaten dan wanneer beide rollen geïsoleerd zouden werken.

Welke opleiding en achtergrond passen het beste bij deze functies?

Voor data engineers is een achtergrond in informatica, software engineering of technische informatica ideaal. Deze opleidingen bieden een sterke basis in programmeren, databases en systeemarchitectuur. Veel succesvolle data engineers hebben ook een hbo-opleiding in informatica gevolgd, aangevuld met specifieke certificeringen in cloud platforms of big data technologieën.

Data scientists komen vaak uit meer analytische opleidingen zoals wiskunde, natuurkunde, econometrie of kunstmatige intelligentie. Een master of PhD in deze richtingen is geen uitzondering, omdat de statistische diepgang die deze functies vereisen vaak pas in gevorderde studies aan bod komt. Steeds meer universiteiten bieden nu ook specifieke data science masters aan die theorie en praktijk combineren.

Praktijkervaring is voor beide functies minstens zo belangrijk als formele opleiding. Online cursussen van platforms zoals Coursera of DataCamp kunnen helpen om specifieke vaardigheden bij te spijkeren. Certificeringen zoals AWS Certified Data Analytics voor engineers of TensorFlow Developer Certificate voor scientists kunnen je cv versterken. Het belangrijkste is echter om aan echte projecten te werken, bijvoorbeeld via stages, hackathons of open source bijdragen, om praktische ervaring op te doen.

Wat verdienen data engineers en data scientists gemiddeld in Nederland?

In Nederland verdienen junior data engineers typisch tussen de €3.000 en €4.000 bruto per maand, afhankelijk van de regio en het type bedrijf. Data scientists starten meestal iets hoger, tussen de €3.500 en €4.500, vooral wanneer ze een relevante master hebben afgerond. Deze verschillen reflecteren de verschillende opleidingseisen en de huidige marktvraag.

Op medior niveau, met 3-5 jaar ervaring, stijgen de salarissen aanzienlijk. Data engineers kunnen rekenen op €4.500 tot €6.000 per maand, terwijl data scientists vaak €5.000 tot €6.500 verdienen. Senior professionals met meer dan vijf jaar ervaring en bewezen expertise kunnen als data engineer €6.000 tot €8.000 verwachten, en als data scientist zelfs €6.500 tot €9.000 of meer.

Factoren die het salaris sterk beïnvloeden zijn de locatie (Amsterdam en Utrecht betalen meestal meer), de industrie (fintech en consultancy aan de bovenkant), en specifieke specialisaties. Een data engineer met expertise in real-time streaming of een data scientist gespecialiseerd in deep learning kan significant meer verdienen. Daarnaast bieden veel bedrijven aantrekkelijke secundaire voorwaarden zoals bonussen, aandelenopties, opleidingsbudgetten en flexibele werkvoorwaarden. De carrièreperspectieven zijn uitstekend, met doorgroeimogelijkheden naar lead of principal posities, of managementrollen zoals head of data.

Hoe IT Resource Company helpt bij het vinden van data professionals

De verschillen tussen data engineers en data scientists zijn duidelijk, maar beide rollen zijn onmisbaar in het moderne datalandschap. Terwijl engineers de technische infrastructuur bouwen en onderhouden, gebruiken scientists deze basis om waardevolle inzichten te genereren. Succesvolle organisaties begrijpen dat deze functies elkaar aanvullen en investeren in beide expertises.

IT Resource Company helpt organisaties om de juiste data professionals te vinden door:

  • Grondige screening van technische vaardigheden en praktijkervaring
  • Matching op basis van specifieke technologie stacks en bedrijfscultuur
  • Advies over de juiste volgorde van aanwerving (eerst engineer, dan scientist)
  • Ondersteuning bij het opstellen van realistische functieprofielen en salariseisen
  • Begeleiding tijdens het hele wervingsproces, van intake tot contractonderhandeling

Of je nu op zoek bent naar een technisch sterke engineer die jouw data-infrastructuur kan opbouwen, of een analytisch briljante scientist die waardevolle inzichten kan genereren uit jouw data – wij zorgen ervoor dat je de perfecte match vindt. Via onze executive search diensten helpen we je de juiste kandidaat te identificeren, terwijl onze detachering optie flexibiliteit biedt wanneer je tijdelijk expertise nodig hebt. Neem vandaag nog contact met ons op om te ontdekken hoe wij jouw data team kunnen versterken.

Veelgestelde vragen

Hoe lang duurt het om van data engineer naar data scientist over te stappen?

Een overstap van data engineer naar data scientist duurt gemiddeld 1-2 jaar, afhankelijk van je wiskundige achtergrond. Je moet jezelf bijscholen in statistiek, machine learning algoritmes en data-analyse technieken. Online cursussen in statistiek en ML, gecombineerd met praktijkprojecten waarbij je voorspellende modellen bouwt, helpen bij deze transitie.

Welke certificeringen zijn het meest waardevol voor beginnende data professionals?

Voor data engineers zijn AWS Certified Data Analytics, Google Cloud Professional Data Engineer en Microsoft Azure Data Engineer Associate zeer waardevol. Data scientists profiteren vooral van certificeringen zoals TensorFlow Developer Certificate, AWS Machine Learning Specialty of IBM Data Science Professional Certificate. Kies certificeringen die aansluiten bij de technologie stack van je doelbedrijven.

Kan ik als data professional volledig remote werken?

Ja, beide functies zijn uitstekend geschikt voor remote werk, vooral sinds de pandemie. Veel Nederlandse bedrijven bieden hybride of volledig remote posities aan voor data professionals. Data engineers kunnen hun infrastructuurwerk volledig online doen, en data scientists hebben alleen een laptop en internetverbinding nodig. Let wel op dat sommige bedrijven periodieke kantoorbezoeken vereisen voor teambuilding of strategiesessies.

Wat zijn de grootste valkuilen voor bedrijven bij het aannemen van hun eerste data professional?

De grootste valkuil is het aannemen van een data scientist zonder eerst de data-infrastructuur op orde te hebben - zij besteden dan 80% van hun tijd aan data cleaning in plaats van analyse. Begin daarom meestal met een data engineer die de basis legt. Andere valkuilen zijn onduidelijke verwachtingen, gebrek aan data governance, en het onderschatten van de benodigde investering in tools en platforms.

Welke programmeertaal moet ik als eerste leren voor een carrière in data?

Python is de beste starterskeuze voor beide rollen vanwege zijn veelzijdigheid - het wordt gebruikt voor data engineering (met libraries zoals Apache Beam) én data science (met pandas, scikit-learn). SQL is de essentiële tweede taal die je direct daarna moet leren. Data engineers kunnen later Java of Scala toevoegen, terwijl data scientists baat hebben bij R voor statistische analyses.

Hoe weet ik of mijn organisatie klaar is voor een data team?

Je organisatie is klaar voor een data team wanneer er structureel data wordt verzameld, duidelijke businessvragen zijn die data kunnen beantwoorden, en management commitment bestaat voor data-gedreven besluitvorming. Begin klein met één data engineer om de infrastructuur op te zetten, gevolgd door een data scientist zodra de datakwaliteit op orde is. Zorg voor een duidelijke data strategie en voldoende budget voor tools en training.

Gerelateerde artikelen