Data Science vs. Data Analytics: Was ist das Richtige für Sie?

Share This Post

Da Daten eine immer wichtigere Rolle in der Wirtschaft spielen, ist der Bedarf an Fachkräften, die Daten effizient analysieren und interpretieren können, größer denn je. Obwohl sowohl die Datenanalyse (hier stellvertretend auch immer wieder Data Analytics genannt) als auch die Datenwissenschaft (hier stellvertretend auch immer wieder Data Science genannt) die Arbeit mit Daten beinhalten, unterscheiden sich die Aufgaben und Kompetenzen der beiden Bereiche erheblich. Um Ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, welche Rolle am besten zu Ihnen passt, untersuchen wir, was diese beiden Berufe beinhalten, welche Vor- und Nachteile sie haben und welche Karrierewege in jedem Bereich üblich sind. Lesen Sie weiter, um mehr über Datenanalyse und Datenwissenschaft zu erfahren und herauszufinden, welcher Beruf für Sie der richtige sein könnte!

 

Was ist Data Science?

Der Begriff Data Science bezeichnet den Prozess, aus Daten relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um Geschäftsprobleme zu lösen und strategische Entscheidungen zu treffen. Datenwissenschaftler sind nicht die einzigen Personen, die zur Lösung dieser Probleme beitragen, aber sie spielen eine Schlüsselrolle in diesem Prozess. Datenwissenschaftler sind in Statistik, Programmierung und Informatik ausgebildet, um große Datensätze zu analysieren und Muster in den Daten zu finden. Sie verwenden eine Vielzahl von Software-Tools, darunter R, Python und Tableau, um Daten zu visualisieren und Analysen zu automatisieren. Als Datenwissenschaftler verbringen Sie wahrscheinlich die meiste Zeit damit, Daten auf eine von zwei Arten zu bearbeiten: Daten bereinigen oder Daten erforschen. Die Datenbereinigung steht oft an erster Stelle, da Sie sicherstellen müssen, dass die Daten, die Sie analysieren, korrekt und brauchbar sind. Das Erforschen von Daten ist oft eine gemeinschaftliche Aufgabe, bei der Teammitglieder zusammenarbeiten müssen, um große Datensätze sinnvoll zu nutzen.

 

Was ist Data Analytics?

Data Analytics ist der Prozess der Umwandlung von Daten in Wissen, das für strategische Entscheidungen genutzt werden kann. Data Scientists sammeln diese Informationen und analysieren sie, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Sie suchen auch nach Möglichkeiten, den Prozess der Datenerhebung und -analyse für die zukünftige Nutzung zu verbessern. Datenanalysten wiederum nutzen die Ergebnisse der Datenwissenschaftler und schreiben die Berichte, mit denen andere Teammitglieder die Daten verstehen können. Sie stellen sicher, dass ihre Berichte klar und prägnant sind, damit andere Teammitglieder ihre Schlussfolgerungen leicht nachvollziehen können. Analysten verwenden eine Vielzahl von Tools, einschließlich Excel und Tableau, um Daten zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen, die das Verständnis erleichtern. Sie verwenden teilweise auch Programmiersprachen wie Python und SQL, um Daten zu bereinigen und zu organisieren (jedoch verwischen dadurch die Grenzen der beiden Berufsgruppen).

 

Der Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics

Die beiden Rollen haben unterschiedliche Fähigkeiten und werden oft von verschiedenen Abteilungen eingestellt. Datenwissenschaftler werden oft vom Forschungs- und Entwicklungsteam eingestellt, während Datenanalysten oft vom Marketingteam eingestellt werden. Datenwissenschaftler sind in erster Linie für die Erforschung von Datensätzen zuständig, während sich Datenanalysten fast ausschließlich auf die Aufbereitung von Daten konzentrieren. Datenwissenschaftler haben auch Erfahrung mit der Programmierung, während Datenanalysten dies nur selten haben. Data Scientists nutzen häufig die Programmierung, um Daten zu bereinigen und die Analyse zu automatisieren, um effizienter zu arbeiten.

 

Warum Sie bei der Wahl einer Rolle vorsichtig sein sollten

Viele Menschen sind oft unsicher, welchen Weg sie einschlagen sollen, wenn sie in den Bereich Datenanalyse oder Datenwissenschaft einsteigen. Obwohl beide Berufe mit der Analyse von Daten zu tun haben, können sie sehr unterschiedlich sein und sind nicht unbedingt für jeden geeignet. Bevor Sie sich entscheiden, welche Rolle für Sie am besten geeignet ist, sollten Sie sich mit den Vor- und Nachteilen beider Berufe auseinandersetzen. Datenwissenschaft und Datenanalyse sind beides herausfordernde und aufregende Bereiche, die es Ihnen ermöglichen können, einen echten Einfluss auf die Welt zu nehmen. Allerdings kann es sehr schwierig sein, in diesen Bereichen Fuß zu fassen. Der Wettbewerb um diese Positionen ist hart, und die Arbeitgeber suchen oft nach der richtigen Erfahrung und den richtigen Fähigkeiten. Unabhängig davon, ob Sie sich für den Beruf des Datenwissenschaftlers oder des Datenanalysten entscheiden, müssen Sie sicher sein, dass die Stelle die richtige für Sie ist.

 

Karrieren in der Datenanalytik

Wenn Sie sich für den Beruf des Datenanalysten entscheiden, können Sie in einer Vielzahl von Branchen Arbeit finden. Besonders häufig sind Datenanalysten jedoch in den Bereichen Technologie und Marketing anzutreffen. Wenn Sie Datenanalyst werden möchten, benötigen Sie wahrscheinlich zumindest etwas Erfahrung im Umgang mit Daten. Viele Arbeitgeber stellen Datenanalysten als Berufsanfänger ein, während andere nur Bewerber mit mindestens einigen Jahren Berufserfahrung in Betracht ziehen. Es gibt viele verschiedene Einstiegspositionen für Datenanalysten. Sie können im Marketing, im Finanzwesen oder in der Personalabteilung arbeiten. Das Feld ist so breit gefächert, dass Sie in fast jeder Ecke der Wirtschaft einen Job finden können. Wenn Sie sich für Marketing interessieren, können Sie als Marketinganalyst Marketingteams dabei unterstützen, Daten über ihre Zielgruppen und Kampagnen zu sammeln. Oder Sie werden Marketingspezialist und erstellen Berichte und Visualisierungen, die für Marketingteams nützlich sind. Im Finanzbereich können Sie als Finanzanalyst Daten nutzen, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Personalwesen können Sie als Personalanalyst Mitarbeiterdaten analysieren.

 

Karriere in der Datenwissenschaft

Datenwissenschaftler werden häufig von Technologieunternehmen eingestellt, und viele von ihnen arbeiten im Silicon Valley. Darüber hinaus sind viele Datenwissenschaftler selbständig oder arbeiten als Auftragnehmer für eine Vielzahl von Unternehmen. Datenwissenschaftler spezialisieren sich häufig auf ein bestimmtes Fachgebiet, obwohl es einige Überschneidungen zwischen den Fachgebieten gibt. Gängige Spezialisierungen sind Datentechnik, künstliche Intelligenz und Unternehmensanalyse. Wenn Sie sich für den Beruf des Datenwissenschaftlers interessieren, benötigen Sie wahrscheinlich einen soliden Hintergrund in Mathematik und Informatik. Es gibt auch einige spezielle Fähigkeiten, die Sie benötigen, z. B. Kenntnisse in Python oder R. Als Dateningenieur arbeiten Sie mit einem Team zusammen, um Daten zu sammeln und zu bereinigen. Sobald die Daten fertig sind, verwenden Sie sie, um künstliche Intelligenz zu trainieren und Modelle zu erstellen. Sie können auch für die Erstellung von Berichten zuständig sein, die Unternehmen dabei helfen, auf der Grundlage ihrer Daten strategische Entscheidungen zu treffen. Ein Datenwissenschaftler für künstliche Intelligenz verwendet Datensätze, um Algorithmen zu trainieren und künstliche Intelligenz zu entwickeln, die strategische Geschäftsentscheidungen treffen kann. Business Analysts nutzen Daten, um Unternehmen bei strategischen Entscheidungen zu unterstützen. Sie können auch Berichte erstellen, die Unternehmen helfen, ihre Daten zu verstehen.

 

Schlusswort

Data Science und Data Analytics sind zwei Bereiche, die oft miteinander verwechselt werden, aber tatsächlich sehr unterschiedlich sind. Datenwissenschaftler analysieren in erster Linie Daten, während Datenanalysten in erster Linie Daten analysieren und dann Berichte mit den daraus gezogenen Schlussfolgerungen erstellen. Beide Berufe sind anspruchsvoll und spannend und ermöglichen es, in der Welt etwas zu bewegen. Unabhängig davon, ob Sie sich für den Beruf des Datenwissenschaftlers oder des Datenanalytikers entscheiden, sollten Sie sicher sein, dass es der richtige Job für Sie ist.

Subscribe To Our Newsletter

Get updates and learn from the best

Weitere interessante Beiträge

Möchten Sie Ihr Geschäft voranbringen?

Schreiben Sie uns und wir melden uns bei Ihnen

Datenanalyst
small_c_popup.png

Demo buchen

small_c_popup.png

Log In

small_c_popup.png

Log Out