Die Antwort lautet: Ja! Der Begriff Data ist heutzutage in aller Munde. Viele Menschen würden Daten problemlos als die Informationen definieren, die wir über die Welt sammeln und mithilfe welcher wir Entscheidungen treffen. Dieser Prozess der Datenanalyse und Datenmodellierung geschieht in zwei Bereichen, die jedoch oft austauschbar verwendet werden: Data Science und Data Analysis.

Durch den kontinuierlichen Zuwachs und Bedarf an sowohl Data Scientists und Data Analysts ist es wichtig, die fundamentalen Unterschiede zwischen beiden Berufen zu verstehen. Das kann etwas knifflig sein, da im Grunde genommen beide Berufsgruppe versuchen, mithilfe von Daten Probleme zu lösen und die Welt zu vereinfachen.

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Die Definition eines Data Analysts

Die Explosion an Datenanalyse in den letzten Jahren ging auch mit einer zunehmenden Spezialisierung in diesem Feld einher, so dass der Arbeitsmarkt nun für jene mit einem speziellen Abschluss in dem Bereich reserviert zu sein scheint. Dennoch ist es wichtig zu wissen, dass es Datenanalyse schon viel länger als seit dem 21. Jahrhundert gibt. Die Wurzeln der Datenanalyse gehen auf Felder wie Wirtschaft, Ökonomie, Buchführung und sogar Literatur zurück. Der dynamische Sektor der Datenanalyse erfordert Expertise in der effizienten Datensammlung, Ergebnisinterpretation und der Herausarbeitung von Schlüsselerkenntnissen für den Arbeitgeber.

Ausschlaggebend für die fulminante Entwicklung der Datenanalyse in den vergangenen Jahrzehnten waren Innovationen in der Computer Software wie Excel, Stata oder SPSS. Obwohl Datenanalyse an sich schon seit Langem betrieben wurde, hat es durch Wissenschaft und Bankenwesen Einzug in unser Mainstream-Lexikon erhalten. Wissenschaftler nutzten analytische Methoden als Unterstützung in Hypothesentests, während Bankensysteme und Unternehmen damit ihre jährlichen, monatlichen und vierteljährlichen Daten analysierten. Die elementare Rolle, die Datenanalyse heute in unserem alltäglichen Leben spielt, ist unumstritten.

Was ist ein Data Analyst?
Der Data Analyst nutzt statistische und mathematische Methoden, um Daten zu sortieren und zu analysieren | Quelle: Unsplash

Zu der Explosion und Innovation von Statistik und Datenanalyse führte also die Einführung von populärer Computersoftware in mächtige Sektoren der Regierung und Finanzmärkte im späten 20. Jahrhundert. Daten zu analysieren ist allerdings keine Fähigkeiten, die nur Wissenschaftler und Unternehmen ausüben – ganz im Gegenteil findet man die Implementierung der Statistik in Schulen, Supermärkten, privaten Haushalten etc. Organisationen und Individuen nutzen Daten, um strategische Entscheidungen auf der Grundlage von vorherigen Finanz-, Zensus, Anmelde- und Kaufhistorien zu treffen. Dieses Vorgehen hilft ihnen, ihre Branchen, Prozesse und Designs auszuwerten und zu verbessern.

Beispiele für Jobs im Bereich der Datenanalyse sind die Folgenden:

  • Geschäftsanalytiker
  • Wirtschaftsanalytiker
  • Forschungsanalyst
  • Rechnungswesen

Die Definition eines Data Scientists

Der Ursprung von Data Science liegt in dem Punkt, an dem die Disziplin sich von der Statistik, wo ihre Wurzeln liegen, losgelöst hat. Ohne bedeutende Entwicklungen der Technologie wäre die Data Science, wie wir sie heute kennen, nicht möglich gewesen. Eines der ersten wesentlichen Beispiele für Data Science stammt aus der USA, als die Firma IBM einen Auftrag gewonnen hat, die Informationen der Social Security Nutzer des Landes zu sammeln, zu organisieren und zu digitalisieren. Das Fortschreiten der Computersysteme war ausschlaggebend für die Entwicklung der nachfolgenden Spezialisierungen in der Datenwissenschaft. Diese kann also als Produkt aus Statistik und Computerwissenschaft definiert werden. Folglich beginnen viele Datenwissenschaftler mit einem Online Statistikkurs um sich mit den wichtigsten statistischen Konzepten vertraut zu machen.

Was ist ein Data Scientist?
Data Scientist sind die Schnittstelle zwischen den Daten und den Unternehmen | Quelle: Unsplash

Die Aufgaben eines Datenwissenschaftlers liegen in der Sammlung, Bereinigung, Modellierung und Verarbeitung von Big Data. Diese Daten sind für gewöhnlich massenweise unstrukturierte Informationen aus unterschiedlichen Quellen, wie Geschäftssystemen, Banken oder Regierungen. Innovationen im Feld von Big Data stammen normalerweise aus der Entwicklung von neuer Software oder operationeller Programme, die Funktionen automatisieren – das kann alles von Statistiksoftware bis hin zu künstlicher Intelligenz in selbstfahrenden Autos umfassen. Die Tätigkeit und Fähigkeiten als Datenwissenschaftler kann sowohl für den Einzelnen, der sich mit dem Feld auseinandersetzt, als auch für die Gesellschaft große Vorteile haben.

Während also der Data Analyst Statistiken in Bezug zu verschiedenen Branchen interpretiert – Wissenschaft, Wirtschaft, Kommunikation – deckt der Data Scientist Felder wie Computerprogrammierung und Ingenieurwesen ab. Einige der verbreitetsten Berufe in der Datenwissenschaft sind die Folgenden:

  • Wirtschaftsanalytiker
  • Systemanalytiker
  • Entwickler
  • Programmierer
  • Leitender Analyst

Die Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Analyst im Überblick

Wenn du auf der Suche nach einem Job in der Welt der Daten bist, ist der Unterschied zwischen diesen beiden Feldern häufig verwirrend und frustrierend. Das wird nicht leichter dadurch, dass selbst vielen Unternehmen der Unterschied zwischen diesen beiden Berufen nicht bewusst ist. In Kombination mit einem breiten Spektrum an Spezialisierungen, die sowohl in der Datenanalyse als auch der Datenwissenschaft möglich sind, können dies genug Gründe sein, die Menschen davon abhalten, sich überhaupt auf den Arbeitsmarkt zu wagen oder die für sich richtige Position zu finden.

Auch für Studierende, die Interesse daran haben, einen Datenanalyse oder Datenwissenschaftskurs zu belegen, ist es wichtig, die beiden Begriffe voneinander abgrenzen zu können. Zu wissen, welche Jobauswahl nach dem Studienabschluss auf einen warten, kann in der Studienwahl ein entscheidendes Kriterium sein.

Gibt es einen Unterschied zwischen Datenanalyse und Data Science?
Trotz gemeinsamer Schnittmengen, gibt es große Unterschiede zwischen einem Data Scientist und Data Analyst

Wenn du dir die unterschiedlichen Spezialisierungen näher anschaust, achte darauf, welche Fähigkeiten immer wieder erwähnt werden und dann such nach diesen Fähigkeiten in der Studienprogrammbeschreibung der Universitäten. So erhältst du ein klareres Bild davon, ob ein Studiengang den Schwerpunkt mehr auf Mathematik, Wirtschaft, Computerwissenschaft etc. legt.

Die nachfolgende Tabelle beschreibt die Fähigkeiten und Kenntnisse, die üblicherweise von einem Data Scientist sowie Data Analyst im Studium und auf dem Arbeitsmarkt erwartet werden. Dich mit diesen vertraut zu machen hilft dir bei der Entscheidung, welche Richtung mehr deinen persönlichen Interessen entspricht.

FähigkeitData ScientistData Analyst
Explorative Datenanalysexx
Datenbereinigungxx
Visuelle Datenaufbereitungx
Computerprogrammierung (R, Python)x
Maschinelles Lernen und Deep Learningx
Hadoopx
Excel / SPSSx
SQLxx

Warum es wichtig ist, den Unterschied zu kennen

Je nachdem, wie du Statistik verwendest, kann es ziemlich wichtig sein den Unterschied der Datenwissenschaft und der Datenanalyse zu verstehen. Obwohl viele Organisationen die zwei Felder in ihren Stellenbeschreibungen häufig verwechseln, haben Data Science und Data Analysis unterschiedliche Zielsetzungen, Gehälter und Einstellungsverfahren. Wenn du daran interessiert bist, die Unterschiede wirklich zu verstehen, ist es möglich, dass du zunächst damit beginnst, deine Fähigkeiten in entweder Datenwissenschaft oder Datenanalyse zu vertiefen und verbessern.

Hochschulen und Universitäten haben üblicherweise spezielle Studienprogramme für Data Science und Data Analysis, wodurch es leichter für dich wird herauszufinden, welches Programm zu dir passt. Allerdings bieten beide Felder eine breite Palette an Spezialisierungen, weshalb du herausarbeiten musst, welcher Teilbereich einer Disziplin dich am meisten anspricht. In der mathematischen Statistik geht es beispielsweise weniger um Datenmodellierung und dafür mehr um die theoretischen Berechnungen hinter der Datenmodellierung.

Warum solltest du den Unterschied zwischen Data Science und Data Analysis kennen?
Bevor du dich für ein Studium oder Job entscheidest, mach dich mit den Unterschieden zwischen einem Data Analyst und Data Scientist vertraut | Quelle: Unsplash

In solchen Datenwissenschaftskursen geht es vertieft um komplexe mathematische Konzepte wie Algebra, Integralrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung. In einem Studienprogramm der Datenwissenschaft, dass sich mehr auf die Wirtschaft fokussiert, werden hingegen Kurse wie BWL und Kommunikation zusätzlich zum Training in der Computerwissenschaft Bestandteil des Lehrplans sein.

Die Definition der Unterschiede zwischen Data Science und Data Analysis hilft dir dabei herauszuarbeiten, welche Kurse dich interessieren und welchen Fächermix du wählen solltest. Mit Blick auf den Arbeitsmarkt sind die Unterschiede zwischen den beiden Disziplinen ebenso wichtig. In den Stellenausschreibungen ist in der Regel eine Information darüber zu finden, welcher Abschluss von den Bewerbern erwartet wird.

Jemand, der einen Datenanalysten einstellen möchte, wird wohl jemanden mit einem Abschluss in Mathe, Statistik oder Wirtschaft mit Schwerpunkt auf der Datenanalyse suchen. Ein Job als Datenwissenschaftler hingegen erfordert wahrscheinlich einen Abschluss in speziell Datenwissenschaft oder Computerwissenschaft mit dem Schwerpunkt auf Statistik. Etwa 88 % der Datenwissenschaftler hat einen Masterabschluss, während es im Bereich der Datenanalyse einfacher ist, bereits nach dem Bachelorabschluss eine Anstellung zu finden.

Wenn du einen Job in der Datenanalyse suchst, solltest du dir in jedem Fall die Jobbeschreibung genau durchlesen, um nachzuvollziehen, welche Pflichten und Aufgaben du haben wirst. Viele Unternehmen, die wenig Erfahrung in der Welt der Daten haben, definieren in ihrer Jobausschreibung einen Mix an allgemeinen Fähigkeiten, der passabel für eine Einstiegsjob ist, aber weniger passend für einen erfahrenen Analysten.

Dem heutigen Stand nach herrscht auf dem Arbeitsmarkt für sowohl Data Scientists als auch Data Analysts zwar ein großer Wettbewerb, aber auch das Angebot ist umfassend – Absolventen beider Felder können sich in aller Regel zwischen diversen Jobangeboten entscheiden. Die wichtigste Regel, an die du dich bei deiner Bewerbungsvorbereitung halten solltest: Differenzierung und Spezialisierung. Das ideale Jobangebot differenziert zwischen den analytischen Fähigkeiten, die von dir erwartet werden und die deinen Interessen entsprechen sollten, und gibt dir darüber hinaus spezifische Beispiele, welche Aufgaben du übernehmen wirst.

Die zentralen Unterschiede zwischen den beiden Berufsfeldern zu verstehen wird dir außerdem auch im alltäglichen Leben von Vorteil sein. Wenn du in der Lage bist einzuordnen, welche Komponenten einer gewissen Situation in den Bereich der Datenwissenschaft und welche in den Bereich der Datenanalyse fallen, bleibst du auf dem aktuellen Stand der gegenwärtigen Innovationen in beiden Disziplinen. Eine andere Bedeutung wurde schon an anderer Stelle angeführt: Um etwas sorgsam ausarbeiten zu können, ist es wichtig, mit den aktuellen Ereignissen Schritt zu halten. Entwicklungen in der Datenwissenschaft haben dabei nicht die gleichen sozio-politischen Auswirkungen wie die der Datenanalyse.

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Miriam

Miriam arbeitet als freie Autorin & Yogalehrerin. Getrieben von großer Neugier liebt sie es, Neues zu entdecken und zu erlernen; sich selbst weiterzuentwickeln und anderen dabei zu helfen.