Data Scientist vs. Data Analyst: Welche Unterschiede gibt es?

Data Scientist vs. Data Analyst: Entdecke alle Unterschiede zwischen diesen beiden Schlüsselpositionen im Bereich Data Science. Aufgaben, Kompetenzen, Gehalt, Ausbildung etc. Hier findest Du einen ausführlichen Vergleich zwischen diesen beiden Berufen im Bereich Big Data.

Die Berufe Data Scientist und Data Analyst gehören zu den gefragtesten im Bereich Big Data und Data Science. Allerdings werden diese beiden Rollen oft fälschlicherweise miteinander verwechselt. Es gibt wesentliche Unterschiede zwischen dem Data Analyst und dem Data Scientist. Hier sind die wichtigsten.

Data Scientist vs. Data Analyst: die wichtigsten Unterschiede.

Ein Data Analyst hat, wie der Titel schon vermuten lässt, die Aufgabe, Daten zu analysieren. Zudem verfügt er über fachliches Know-how und Fähigkeiten in der „Data Visualization“ (Datenvisualisierung). Der Data Scientist geht noch einmal einen Schritt weiter und hat noch einmal weitreichendere Programmierkenntnisse. Häufig konzentriert sich die Analyse auf Daten, die aus einer einzigen Quelle stammen, z. B. aus einem CRM-System. Ein Data Scientist hingegen untersucht Daten aus einer Vielzahl von Quellen, die nicht miteinander zusammenhängen. Während ein Data Analyst lediglich die von seinem Unternehmen gestellten Aufgaben bearbeitet, identifiziert der Data Scientist selbst Fragestellungen, deren Bearbeitung für das Unternehmen von großem Nutzen sein wird. Darüber hinaus zeichnet sich der Data Scientist durch die Entwicklung statistischer Modelle und die Beherrschung von Machine Learning aus. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Data Scientist sozusagen als eine weitergehende Form des Data Analyst verstanden werden kann. Der Data Scientist verfügt über mehr Freiheiten und muss höhere Kreativität und technisches Fachwissen unter Beweis stellen.

Fähigkeiten

Sowohl der Beruf des Data Analyst als auch jener des Data Scientist erfordern umfassende Kenntnisse in Mathematik und Softwaretechnik, ein Grundverständnis von Algorithmen und ein gewisses Kommunikationstalent. Der Datenanalyst verwendet die Programmiersprachen Python, R, SQL, HTML und JavaScript. Er verwendet auch Tabellenkalkulationsprogramme wie Excel und Datenvisualisierungstools wie Tableau. Er beherrscht SQL und besitzt eine wissenschaftliche Neugier, die es ihm ermöglicht, auf Grundlage der Daten eine Geschichte zu erzählen. Der Data Scientist seinerseits verfügt über alle Fähigkeiten des Analytikers in Sachen Modellierung, Analyse, Mathematik, Statistik und Informatik. Darüber hinaus bringt er jedoch noch weitere Fachkompetenzen mit. Zusätzlich zu den vom Data Analyst verwendeten Sprachen nutzt der Data Scientist SAS, MatLab, Pig, Hive und Scala. Dadurch zeichnet er sich auch durch seine Fähigkeit aus, Geschäftsprobleme zu verstehen und seine Erkenntnisse mithilfe von Dataviz an die IT-Teams und die Unternehmensführung zu übermitteln. Der Data Scientist ist in der Lage, die Art und Weise zu beeinflussen, wie ein Unternehmen die Herausforderungen bewältigt, denen es sich gegenübersieht. Des Weiteren nutzt der Data Scientist Frameworks für verteiltes Rechnen wie Hadoop und verfügt über wertvolle Fähigkeiten im Bereich Machine Learning.

Verantwortungsbereiche

Ein Data Analyst muss SQL-Abfragen schreiben, um Lösungen für die Herausforderungen seines Unternehmens zu finden. Er durchforstet und analysiert die Daten, die dem Unternehmen zur Verfügung stehen, um Korrelationen zu erkennen und Trends zu entdecken. Seine Aufgabe besteht auch darin, Probleme in Bezug auf die Datenqualität zu erkennen und neue Metriken zu implementieren, um die Geschäftsentwicklung besser zu verstehen. Er stimmt sich mit den Data-Engineering-Teams ab, um neue Daten zusammenzustellen. Schließlich entwirft und erstellt er Datenberichte mithilfe verschiedener „Reporting“-Tools, um seinem Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Der Data Scientist hat mehr Verantwortung. Seine Aufgabe besteht darin, Daten zu nutzen, um neue Dienstleistungen und Produkte, neue Wege und Möglichkeiten für das Wachstum und die Entwicklung seines Unternehmens zu schaffen. Auf diese Weise kann der Datenwissenschaftler Probleme und Herausforderungen identifizieren, die mithilfe der Daten gelöst werden können. Er ist auch dafür verantwortlich, die Daten zu bereinigen und zu strukturieren, damit sie sich für eine Analyse eignen. Wenn die Datensätze verstreut oder zusammenhanglos sind, ist es die Aufgabe des Analysten, das Problem zu beheben, indem er eine gewisse Einheitlichkeit herstellt. Zudem muss er neue Analysemethoden und Machine-Learning-Modelle entwickeln. Wie der Titel schon sagt, ist der Data Scientist ein Wissenschaftler. Daher muss er täglich Experimente und Tests durchführen. Schließlich erstellt er aus den Ergebnissen seiner Analysen Berichte und Datenvisualisierungen, die er der Unternehmensleitung in Form einer klaren und verständlichen Erzählung präsentiert.

Gehalt

Der Data Scientist trägt mehr Verantwortung als der Data Analyst und verfügt über umfassendere Fähigkeiten. Daher ist es nicht überraschend, dass sein Gehalt höher ist. Das Durchschnittsgehalt eines Datenanalysten in den USA liegt laut PayScale, Glassdoor und Salary.com bei etwa 60.000 US-Dollar pro Jahr. In Frankreich schwankt es laut unserer Umfrage unter den Unternehmen des CAC 40 je nach Erfahrungsniveau zwischen 37.000 und 65.000 Euro pro Jahr. Das Durchschnittsgehalt eines Datenanalysten hängt jedoch stark von seiner Spezialisierung ab: Finanzanalyst, Marktforschungsanalyst, Unternehmensanalyst… In der Regel sind Finanzanalysten die am besten bezahlten Spezialisten. Was den Data Scientist betrifft, so liegt das durchschnittliche Jahresgehalt in den USA laut Glassdoor, Payscale und Indeed bei über 100.000 US-Dollar. In Deutschland bewegt sich das Gehalt eines Data Scientist zwischen 42.000 und 57.000 Euro pro Jahr verdienen. Ein erfahrene Experte im Bereich Data Science kann mit einem Gehalt zwischen 60.000 und 80.000 Euro pro Jahr rechnen. Auf den ersten Blick scheint der Gehaltsunterschied zwischen diesen beiden Berufen in Deutschland also deutlich weniger ausgeprägt zu sein als in den USA. Während der Data Scientist in den USA doppelt so viel verdient wie der Analyst, wären ihre Gehälter in Deutschland fast identisch! Allerdings beschäftigen viele europäische Unternehmen Data Analysts unter der Berufsbezeichnung Data Scientists. Diese Unschärfe trägt dazu bei, dass das theoretische Durchschnittsgehalt sinkt. In der Praxis erhalten Data Scientists in der Regel ein deutlich höheres Gehalt.

Weiterbildung

Der Beruf des Data Analyst ist leichter zu erlernen als der des Data Scientist. So bietet Liora eine Weiterbildung zum Data Analyst an, die sich an Personen mit einem Bachelor-Abschluss mit Business- oder Wissenschafts-Vorlesungen und Kenntnissen in Marketing und Statistik richtet. Unsere Data Scientist Weiterbildung ist für Absolventen mit einem Bachelor-Abschluss in Mathematik oder Statistik oder einem gleichwertigen Bildungsgrad in Naturwissenschaften geeignet. Außerdem sind solide Kommunikationsfähigkeiten erforderlich. Jeder dieser Kurse wird als Intensivkurs (Bootcamp) oder als berufsbegleitende Ausbildung mit einem innovativen „Blended Learning“-Ansatz angeboten, der Fernunterricht und Präsenzunterricht miteinander verbindet. Nach erfolgreichem Abschluss Ihrer Fortbildung erhalten sie einen zertifizierten Abschluss der Universität Sorbonne. Warten Sie nicht länger, sondern entdecken Sie alle unsere Data Science-Kurse. Nun kennst Du die Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist. Entdecke unsere komplette Übersicht über Data Science.