Datenanalyst vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied?

Datenanalyse und Data Science gehören zum am schnellsten wachsenden Arbeitsfeld der IT.  Künftig werden sie nach KI und maschinellem Lernen voraussichtlich die nachgefragtesten und am besten bezahlten Positionen sein.

Laut U.S. Bureau of Labor Statistics liegt die durchschnittliche Wachstumsrate bei der Beschäftigung von Data Scientists zwischen 2021 und 2031 bei 36 Prozent. Das ist viel höher als die durchschnittliche Wachstumsrate bei Arbeitsplätzen allgemein. Und Unternehmen reagieren: Bereits jetzt betrachten mehr als die Hälfte der Firmen weltweit Datenanalyse als Kernkomponente ihrer Geschäftsabläufe.

Wenn Sie eine berufliche Veränderung anstreben oder gerade erst anfangen und in die IT einsteigen wollen, ist es oft schwer zu ergründen, wo Sie bei der Wahl der für Sie am geeignetsten Stelle starten sollen. Erfahren Sie hier mehr über die Unterschiede zwischen Datenanalysten und Data Scientists.

Wir erklären Ihnen, welche Aufgaben es gibt, welche Ausbildung Sie benötigen, auf welche Stellen Sie sich bewerben können, wie hoch das Gehalt für jede Position ist und wie Sie die beste Ausbildung erhalten, unabhängig davon, in welchem Karrierestadium Sie sich befinden.

Was ist ein Datenanalyst?

Ein Datenanalyst ist für das Sammeln und Untersuchen vorhandener Daten zuständig, um Trends und Kennzahlen für Unternehmen zu ermitteln. Unternehmen können Datenanalysten bitten, allgemeine Fragen zu beantworten oder spezifische Probleme auf Grundlage bereits vorhandener Daten zu lösen. Ein Datenanalyst führt statistische Analysen durch, bei der Daten gesammelt und irrelevante oder unbrauchbare Informationen eliminiert werden. Die verwertbaren Daten werden anschließend transparent aufbereitet, wobei schwer verständliche Zahlen in Grafiken und Diagramme umgewandelt werden, um die Datensätze den Kunden zu vermitteln. Unternehmen können auf Grundlage dieser Informationen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

Datenanalysten können als unabhängige Auftragnehmer arbeiten. Die meisten sind aber bei Unternehmen angestellt und tragen so zu einem gemeinsamen Ziel bei.

Was ist ein Data Scientist?

Ein Data Scientist entwirft und implementiert mathematische Algorithmen unter Verwendung von statistischen Daten, maschinellem Lernen, Programmierung oder Kodierung und anderen Methoden. Das Ergebnis sind Tools, die Unternehmen zur Vorhersage und Nutzung von Daten nutzen können. Sie entwickeln automatisierte Systeme, neue Methoden und Datenrahmen, damit Unternehmen die richtigen Informationen extrahieren können, um Probleme für ihr Unternehmen zu lösen. Ihre Aufgabe besteht im Wesentlichen darin, riesige Mengen an Big Data, die von Kunden oder anderen Quellen gesammelt wurden, zu sammeln, benötigte Informationen zu extrahieren und sie zu interpretieren. Data Scientists sind auch dafür verantwortlich, Daten so zu visualisieren, dass ihr Team die Ergebnisse versteht und auf dieser Grundlage Entscheidungen treffen kann.

Data Scientists erstellen Modelle und Systeme für Unternehmen, damit gesammelte Daten besser ausgewertet und verstanden werden.

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Data Scientist?

Es ist eine weit verbreitete Annahme, dass Data Scientists an der Zukunft arbeiten, während Data Analysts sich mit der Vergangenheit beschäftigen. Der Unterschied ist jedoch viel tiefgreifender. Data Scientists und Datenanalysten haben die gleichen beruflichen Ziele – sie gewinnen Erkenntnisse aus Daten und ermöglichen datengestützte Entscheidungen (entweder durch Algorithmen oder durch eine Person, die eine Entscheidung auf Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse trifft). Das größte Unterscheidungsmerkmal zwischen den Rollen sind die genutzten Tools. In der Regel verwenden Data Scientists fortschrittlichere und anspruchsvollere statistische und maschinelle Lernmodelle, um zu analysieren und Vorhersagemodelle zu erstellen. Datenanalysten hingegen nutzen einfachere statistische Modelle und konzentrieren sich auf die Visualisierung bestehender Trends und Prognosen auf Basis einfacherer Methoden.

Dies ist ein grober Überblick über die Unterschiede beider Rollen. Es gibt aber noch weitere kleine Unterschiede zwischen Data Analysten und Data Scientists. Um diese Unterschiede soll es jetzt gehen.

Aufgaben: Datenanalyst vs Data Scientist

Ein Datenanalyst nutzt gesammelte und bereinigte Daten, um Geschäftsprobleme zu lösen, und setzt dabei Fähigkeiten wie Programmiersprachen, Datenbanken, statistische Analysen und Datenvisualisierungssoftware ein. 

Zu den täglichen Aufgaben eines Datenanalysten können gehören:

• Zusammenarbeit mit anderen Firmenexperten, um Daten- und Problemlösungsbedürfnisse zu erörtern
• SQL-Abfragen für Data Warehouses
• Extrahieren, Bereinigen und Organisieren von Daten aus vielen verschiedenen Quellen für einen stimmigen Datensatz
• Analyse von Datensätzen, um Trends und Metriken zu erkennen, die in umsetzbare Aufgaben für das Unternehmen umgesetzt werden können
• Präsentation von Datenergebnissen mit leicht verständlichen Diagrammen und Grafiken, um datengestützte Entscheidungen zu treffen
• Unterstützung anderer Unternehmensberichte bei Finanzberichten, KPIs und Dashboards mit den gefundenen Daten

Zu den Aufgaben eines Data Scientist gehört es zudem, mit Hilfe fortschrittlicher Datentechniken Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Sie entwickeln Automatismen wie prädiktive Modellierungsprozesse und Algorithmen für maschinelles Lernen, um eine Auswertung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in die Wege zu leiten.

Zu ihren täglichen Aufgaben können gehören:

• Entwurf von Experimenten, Algorithmen für maschinelles Lernen und prädiktiven Datenmodellen zur Auswertung großer Datenmengen
• Sammeln, Bereinigen, Verarbeiten und Speichern von Rohdaten mit den von ihnen entwickelten Tools
• Nutzung dieser Daten zur Unterstützung der Produktentwicklung, zur strategischen Planung von Marketingtechniken, zur Steigerung des Umsatzes und der Kundenzufriedenheit
• Entwicklung von Tools, die zur Datenvisualisierung verwendet werden können
• Automatisieren von Datenerfassungsprozessen durch das Schreiben und Kodieren von Programmen

Egal, für welchen Berufsweg Sie sich entscheiden, es ist immer wichtig zu wissen, wie die täglichen Aufgaben aussehen, denn Freude an der täglichen Arbeit ist der Garant für Erfolg und Zufriedenheit im Job.

Diese Skills brauchen Sie, um Datenanalyst oder Datenwissenschaftler zu werden

Bildung hat sich im 21. Jahrhundert rasant weiterentwickelt. Sie brauchen keinen Hochschulabschluss mehr, um einen hochqualifizierten und gut bezahlten Job zu bekommen. Es gibt zwar viele Ausbildungsmöglichkeiten für angehende Datenanalysten oder Data Scientists, allerdings auch bestimmte Fähigkeiten, die Arbeitgeber bei der Einstellung für diese Positionen suchen.

Als Datenanalyst sollten Sie über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Datenmanagementtechniken, Programmierung, Datenbanken sowie statistische Analysen und Modellierung verfügen. Die meisten Arbeitgeber erwarten Kenntnisse in SQL und Python.  Machen Sie sich keine Sorgen, wenn diese Begriffe für Sie noch keinen Sinn ergeben. Mit der richtigen Ausbildung können Sie alles, was Sie wissen müssen, lernen. Gefragt sind zudem auch Soft Skills wie Problemlösefähigkeit, kritisches Denken, Kommunikation und Kreativität. 

Bei Data Scientists ist das ein wenig anders. Hier benötigen Sie einen Abschluss in einem Bereich wie Mathematik, Informatik oder Ingenieurwesen. Da von Data Scientists erwartet wird, dass sie technische Programme und Systeme entwickeln, konzentrieren sich diese Abschlüsse auf technische und nicht auf analytische Fähigkeiten. Es gibt einige Arbeitgeber, die von ihren Data Scientists einen Master- oder Doktortitel erwarten. 

Zu den Hard Skills, nach denen Arbeitgeber suchen, gehören ein sicheres Verständnis von Modellen und Regressionen, Eigenschaften von Verteilungen, statistischen Tests, Datenarchitekturen und Techniken des maschinellen Lernens. Was die Soft Skills betrifft, so wünschen sich Arbeitgeber wie bei Datenanalysten auch Neugier, kritisches Denken und proaktive Problemlösung.

Data Scientist werden häufig als fortgeschrittenere Datenanalysten angesehen.

Die gute Nachricht: Sie können alle Hard- und Soft Skills in verschiedenen Bildungseinrichtungen, wie Online-Programmen und Bootcamps, lernen.

Aufgabenfelder für Datenanalysten und Data Scientists

Ein Datenanalyst kann in vielen verschiedenen Bereichen arbeiten. Die meisten Branchen benötigen Datenanalysen, um ihre Systeme zu verbessern und wichtige Entscheidungen zu treffen. 

Diese Jobbezeichnungen werden für Datenanalysten oft genutzt:

• Marktforschungsanalyst
• Wirtschaftsanalyst
• Operations Research Analyst
• Information Security Analyst
• Medical and Health Care Analyst
• Management-Analyst

Das sind viele verschiedene Titel, doch wie bereits erwähnt, können Sie in zahlreichen Branchen arbeiten, von der Lebensmittelproduktion über die Strafjustiz bis zur Mode. Das macht den Beruf des Datenanalysten so attraktiv. Wenn Sie eine Leidenschaft für einen bestimmten Bereich haben, z. B. Mode, müssen Sie nicht unbedingt eine Modeschule besuchen. Sie können sich direkt auf Stellen in dieser Branche bewerben und ihre Daten analysieren.

Was auch immer Ihre Interessen sind: Datenanalyse kann Ihr Weg zum Traumjob sein.

Die Aufgaben, die ein Data Scientist übernehmen kann, sind viel spezieller als die eines Data Analysten. Da Data Scientists über sehr technische Fähigkeiten verfügen, hat nicht jede Branche Bedarf an einer so umfassenden Datenanalyse wie Data Scientists sie bieten.

Diese Jobbezeichnungen werden für Data Scientists oft genutzt:

• Machine Learning Scientist
• Machine Learning Engineer
• Machine Learning Researcher
• NLP Data Scientist (Natural Language Processing)
• Quantitative Researcher (bekannter Begriff in Algo-Trading-Unternehmen)
• KI Research Scientist

Wenn Sie herausfinden wollen, in welchem Bereich Sie arbeiten möchten, sollten Sie die oben genannten Berufsbezeichnungen recherchieren, um eine gute Vorstellung davon zu bekommen, welche Aufgaben für Sie in Frage kommen. Tools wie Indeed oder LinkedIn sind hilfreich, wenn Sie mehr über die Stellen in diesen Bereichen bei Ihrem Wunschunternehmen erfahren möchten. Wenn Sie wissen, welche Möglichkeiten es gibt, bevor Sie sich für eine Karriere entscheiden, ist das ein guter Weg, um in jedem Bereich Fuß zu fassen.

Gehaltserwartungen für Datenanalysten und Data Scientists

Sowohl in Datenanalyse als auch Data Science gibt es viel Raum für Wachstum, was das Gehalt und die Aufgaben angeht. Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Datenanalysten liegt bei 64.000 Dollar und das eines Data Scientist bei 127.000 Dollar. 

Wie Sie sehen, ist das Durchschnittsgehalt für Data Scientists höher. Das liegt daran, dass Datenanalysten zu Beginn ihrer Karriere ein niedrigeres Gehalt beziehen. Je weiter man in einer der beiden Rollen jedoch voranschreitet, umso höher werden die Gehälter. Außerdem ist es wahrscheinlicher, dass ein Data Scientist ein höheres Gehalt erhält, weil diese Rolle mit mehr Verantwortung und Erwartungen einhergeht.

Wie entscheiden Sie zwischen einer Karriere als Datenanalyst oder Data Scientist?

Jetzt, da Sie alle Informationen zur Hand haben, können Sie entscheiden: Wollen Sie als Datenanalyst oder als Data Scientist arbeiten?

Worauf es ankommt:

1. Wie viel Zeit wollen Sie in eine Ausbildung investieren? Mit einem Online-Intensivkurs können Sie innerhalb von sechs Monaten Junior Data Analyst werden. Eine Data Scientist-Ausbildung braucht mehr Zeit und Engagement, da ein Hochschulstudium vorausgesetzt wird.
2. Was interessiert Sie am meisten? Wenn die Analyse von Daten für verschiedene Branchen und die Weitergabe dieser Daten zum Aufbau eines starken Unternehmens spannend klingt, dann ist der Beruf des Datenanalysten der richtige Weg. Wenn Sie sich schon immer für Computer und technische Projekte interessiert haben, könnte der Beruf des Data Scientist Ihre nächste Karrierestufe sein.
3. Ist das Verdienstpotenzial wichtig für Sie? Ein Datenanalyst kann ein sehr gutes Gehalt erzielen, aber es dauert seine Zeit. Ein Data Scientist hat im Laufe seiner Karriere ein höheres Verdienstpotenzial, aber die Ausbildung dauert länger und ist teurer.

Denken Sie daran: Es gibt bei der Wahl Ihres Berufsweges keine „richtige“ Entscheidung, sondern nur das, was für Sie am besten ist. Sie können in jeder Karriere, die Sie wählen, erfolgreich sein, sei es als Datenanalyst, Data Scientist oder anderes. Nehmen Sie sich die Zeit, die Sie brauchen, um Ihre Karriereziele festzulegen, und setzen Sie sie dann Schritt für Schritt um.