Die Unterscheidung: Data Science vs. Data Analytics
Die Frage, ob man sich für Data Science oder Data Analytics entscheiden soll, ist weit verbreitet. Daten sind heutzutage von zentraler Bedeutung. Nahezu alle Organisationen verlassen sich stark auf Daten, um informierte Entscheidungen zu treffen.
Die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Informationen zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse schafft vielfältige Jobmöglichkeiten für Fachkräfte mit Datenkompetenz. Data Science und Data Analytics sind hierbei zwei wichtige Bereiche, die sich mit der Verarbeitung und Analyse von Daten befassen.
Doch was genau verbirgt sich hinter einer Karriere in Data Science bzw. Data Analytics? Sind diese Felder identisch oder unterscheiden sie sich grundlegend? Welche Qualifikationen sind erforderlich, um in diesen Berufen erfolgreich zu sein?
Dieser Artikel soll Ihnen bei der Entscheidung helfen, welchen Karriereweg Sie einschlagen möchten. Lassen Sie uns die wichtigsten Aspekte betrachten, die Sie bei der Wahl zwischen Data Science und Data Analytics berücksichtigen sollten.
Zu diesen Aspekten gehören:
- Jobbeschreibung von Data Science vs. Data Analytics.
- Spezifische Verantwortlichkeiten in Data Analytics und Data Science.
- Erforderliche Fähigkeiten für Data Science im Vergleich zu Data Analytics.
- Ihr persönliches Interesse an diesen Feldern.
Jobprofile
Data Science
Data Scientists extrahieren Daten aus diversen Quellen innerhalb einer Branche. Sie nutzen Informatik, prädiktive Analysen, Statistik und maschinelles Lernen, um diese umfangreichen Datensätze zu analysieren. Dies ermöglicht es ihnen, die Geschäftsentwicklung und ihre Funktionsweise zu verstehen und Lösungen für die jeweiligen Bedürfnisse zu finden.
Data Scientists identifizieren Fragen, die man bisher nicht erkannt hat; sie fordern Antworten. Ziel ist es, eine potenzielle Forschungsplattform oder sogar Innovationen zu entdecken!
Data Analytics
In diesem Feld werden vorhandene Informationen aufbereitet und statistisch analysiert, um verwertbare Daten zu gewinnen. Datenanalysten entwickeln Methoden zur Datenerfassung, -verarbeitung und -organisation, um die relevanten Probleme zu verstehen. Sie verwenden Analysetools wie Python, R, Microsoft Excel und Tableau, um ihre Ziele zu erreichen. Sie überprüfen die Daten auf Genauigkeit und Qualität und analysieren diese, um Modelle zu entwickeln. Die Ergebnisse präsentieren sie dann der Zielgruppe. Die Modellpräsentation ermöglicht es dem Publikum, die präsentierten Daten schnell zu erfassen und Entscheidungen leichter zu treffen.
Aufgabenbereiche
Die Aufgaben eines Data Scientists
Ein Data Scientist bereinigt, verarbeitet und manipuliert die gewonnenen Rohdaten. Sie nutzen verschiedene Analysetools, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen. Data-Science-Experten entwickeln Datenmodellierungsprozesse, erstellen Algorithmen und Vorhersagemodelle für kundenspezifische Analysen.
Data Science umfasst auch das Mining und Sammeln großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Datensätzen aus verschiedenen relevanten Quellen. Als Data Scientist sind Sie für die Entwicklung und Bewertung fortgeschrittener statistischer Modelle zur Interpretation dieser Daten verantwortlich. Darüber hinaus gehört die Erstellung von Vorhersagemodellen und Algorithmen für maschinelles Lernen, die mit großen Datenmengen arbeiten, zu Ihren Aufgaben.
Die aufbereiteten Daten müssen analysiert und dann in Dashboards und Berichten mit Diagrammen und Grafiken visuell dargestellt werden. Die Visualisierung ermöglicht es Stakeholdern, Datentrends und -muster schnell zu erfassen, bevor sie Entscheidungen treffen. Dieser Vorgang wird Datenvisualisierung genannt. Data Scientists arbeiten oft mit Dateningenieuren und Datenanalysten zusammen, um eine Analyse der Datenergebnisse zu erstellen.
Die Aufgaben eines Datenanalysten
Die Aufgaben im Bereich Data Analytics sind denen in Data Science nicht unähnlich.
Sie verwenden relevante Daten, um Berichte zu erstellen, die präzise Muster und Trends darstellen. Ein Datenanalyst muss die Rolle und Anforderungen des Unternehmens verstehen, um den gesamten Datenanalyseprozess zu optimieren. Sie verwenden auch automatisierte Tools, um diese Anforderungen aus primären und sekundären Datenquellen abzurufen.
Nach der Erfassung der Daten verarbeiten sie diese, indem sie beschädigte Daten entfernen, Codefehler beheben und alle damit verbundenen Probleme lösen.
Datenanalysten untersuchen die Daten auch auf Qualität und Relevanz.
Zudem entwickeln und pflegen sie Datenbanken, um Daten in lesbaren Formaten neu zu strukturieren.
Die Datenanalysten nutzen statistische Tools, um Diagnosen zu erstellen und Vorhersagen zu treffen, indem sie Muster und Trends in komplexen Datensätzen identifizieren, analysieren und interpretieren.
Diese Experten weisen kritischen Geschäftsfunktionen einen numerischen Wert zu, um die Geschäftsleistung im Zeitverlauf zu bewerten und zu vergleichen.
Ähnlich wie Data Scientists arbeiten sie auch mit Programmierern, Ingenieuren und Führungskräften zusammen, um fortlaufend Möglichkeiten zur Prozessverbesserung zu finden.
Betrachten wir nun die entscheidenden Fähigkeiten, die in beiden Bereichen gefordert sind.
Erforderliche Fähigkeiten
Data Science
Dieser Bereich erfordert fundierte Kenntnisse in Mathematik, fortgeschrittener Statistik, prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen sowie Programmierkenntnisse, insbesondere:
- Vertrautheit mit Datenvisualisierungstools wie Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js und QlikeView.
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie R, Python und Scala.
- Erfahrung im Umgang mit Hadoop und Spark, Big-Data-Tools.
Data Analytics
Ebenso wichtig ist, dass ein Datenanalyst sich gut mit Statistik, Datenbanken, Modellierung und prädiktiver Analyse auskennt. Zudem sind Problemlösungsfähigkeiten und folgende Kompetenzen von Vorteil:
- Kenntnisse in Excel sowie Entwurf und Entwicklung von SQL-Datenbanken zur Bearbeitung der Daten.
- Programmiersprachen wie Python und R für statistische Analysen.
- Mathematikkenntnisse zum Erfassen, Messen, Organisieren und Analysieren von Daten.
- Erfahrung mit Reporting-Paketen wie Programmierung, einschließlich JavaScript, XML oder ETL-Frameworks.
Bildungshintergrund
Neben technischem Fachwissen ist ein Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Statistik, Analytik oder Informatik für einen Datenanalysten hilfreich. Alternativ kann man einen Data-Science-Zertifizierungskurs oder ein passendes Bootcamp absolvieren. Die Arbeit an persönlichen Projekten ist ein zusätzlicher Vorteil, der hilft, sich für eine Stelle zu qualifizieren.
Für einen Data Scientist wird in der Regel ein Master-Abschluss in Mathematik oder Informatik vorausgesetzt.
Interessen
Arbeiten Sie gerne mit mathematischen Berechnungen oder Systemdenken? Sind Sie begeistert davon, Systeme zu entwickeln, die Daten verarbeiten? Dann ist Data Science die richtige Wahl. Data Scientists entwickeln vor allem Systeme für die Datenanalyse und nutzen maschinelles Lernen, um prädiktive Analysemodelle zu erstellen. Sie entwerfen auch das Datenerfassungssystem des Unternehmens und definieren Prozesse aus einer Computerperspektive.
Wenn Sie hingegen gerne auf das Erreichen von Zielen hinarbeiten, indem Sie Daten eingehend untersuchen und Muster oder Trends daraus ableiten, ist Data Analytics die perfekte Wahl für Sie.
Karriereposition 🕵️♂️
Im Vergleich zu Data Analytics hat Data Science eine höhere Position im Berufsfeld. Zudem verdienen Data Scientists in der Regel mehr als Datenanalysten. In den USA betragen ihre Durchschnittsgehälter etwa 110.000 USD bzw. 65.300 USD. Ein attraktives Feld, nicht wahr? 😊
Allerdings gibt es mehr offene Stellen für Datenanalysten als für Data Scientists.
Was ist das Richtige für Sie? 🤔
Nachdem Sie die Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics kennengelernt haben, sind Sie nun besser gerüstet, um eine Entscheidung zu treffen.
Berücksichtigen Sie Ihre wichtigsten Karriereziele, Interessen und insbesondere Ihre Fähigkeiten.
Egal für welchen Weg Sie sich entscheiden, beide Bereiche sind von Vorteil. Und mit Daten zu arbeiten, ist in beiden Berufen eine gute Wahl.
Sie können sich über verfügbare Data-Analytics-Kurse informieren, wenn Sie sich für diesen Weg entscheiden. Alternativ können Sie sich informieren, welche Data-Science-Tools Sie benötigen, wenn Sie den Weg der Data Science einschlagen möchten.
Viel Erfolg!