{"id":162404,"date":"2026-01-28T03:38:45","date_gmt":"2026-01-28T02:38:45","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=144427"},"modified":"2026-02-06T05:39:49","modified_gmt":"2026-02-06T04:39:49","slug":"data-scientist-vs-data-analyst-welche-unterschiede-gibt-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-scientist-vs-data-analyst-welche-unterschiede-gibt-es","title":{"rendered":"Data Scientist vs. Data Analyst: Welche Unterschiede gibt es?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Data Scientist vs. Data Analyst: Entdecke alle Unterschiede zwischen diesen beiden Schl\u00fcsselpositionen im Bereich Data Science. Aufgaben, Kompetenzen, Gehalt, Ausbildung etc. Hier findest Du einen ausf\u00fchrlichen Vergleich zwischen diesen beiden Berufen im Bereich Big Data.<\/strong><\/p>\nDie Berufe <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-scientist-werden\">Data Scientist<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/arbeit-als-data-analyst-gehalt-kompetenzen-und-weiterbildung\">Data Analyst<\/a> geh\u00f6ren zu den gefragtesten im Bereich Big Data und Data Science. Allerdings werden <strong>diese beiden Rollen oft f\u00e4lschlicherweise miteinander verwechselt<\/strong><strong>.<\/strong> Es gibt wesentliche Unterschiede zwischen dem Data Analyst und dem Data Scientist. Hier sind die wichtigsten.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-data-scientist-vs-data-analyst-die-wichtigsten-unterschiede\">Data Scientist vs. Data Analyst: die wichtigsten Unterschiede.<\/h2>\n<iframe title=\"Data Scientist vs Data Analyst | Which Is Right For You?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/fUpChfNN5Uo?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\nEin <strong>Data Analyst<\/strong> hat, wie der Titel schon vermuten l\u00e4sst, die Aufgabe, Daten zu analysieren. Zudem&nbsp;verf\u00fcgt er \u00fcber fachliches Know-how und F\u00e4higkeiten in der &#8222;<strong>Data Visualization<\/strong>&#8220; (Datenvisualisierung).\n\nDer <strong>Data Scientist<\/strong> geht noch einmal einen Schritt weiter und hat noch einmal weitreichendere Programmierkenntnisse.\n\nH\u00e4ufig konzentriert sich die Analyse auf Daten, die aus einer einzigen Quelle stammen, z. B. aus einem CRM-System. Ein Data Scientist hingegen untersucht <strong>Daten aus einer Vielzahl von Quellen<\/strong>, die nicht miteinander zusammenh\u00e4ngen.\n\nW\u00e4hrend ein Data Analyst lediglich die von seinem Unternehmen gestellten Aufgaben bearbeitet, identifiziert der Data Scientist selbst Fragestellungen, deren Bearbeitung f\u00fcr das Unternehmen von gro\u00dfem Nutzen sein wird. Dar\u00fcber hinaus zeichnet sich der Data Scientist durch die Entwicklung statistischer Modelle und die Beherrschung von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a> aus.\n\nZusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass der Data Scientist sozusagen als eine <strong>weitergehende Form des Data Analyst<\/strong> verstanden werden kann. Der Data Scientist verf\u00fcgt \u00fcber mehr Freiheiten und muss h\u00f6here Kreativit\u00e4t und technisches Fachwissen unter Beweis stellen.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Entdecke unsere Weiterbildung zum Data Analyst<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fahigkeiten\">F\u00e4higkeiten<\/h2>\nSowohl der Beruf des Data Analyst als auch jener des Data Scientist erfordern <strong>umfassende Kenntnisse in Mathematik und Softwaretechnik<\/strong>, ein Grundverst\u00e4ndnis von <strong>Algorithmen<\/strong> und ein gewisses Kommunikationstalent.\n\nDer Datenanalyst verwendet die Programmiersprachen Python, R, SQL, HTML und JavaScript. Er verwendet auch Tabellenkalkulationsprogramme wie Excel und Datenvisualisierungstools wie Tableau. Er beherrscht <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/sql-alles-uber-die-datenbanksprache\">SQL<\/a> und besitzt eine wissenschaftliche Neugier, die es ihm erm\u00f6glicht, auf Grundlage der Daten eine Geschichte zu erz\u00e4hlen.\n\nDer Data Scientist seinerseits verf\u00fcgt \u00fcber alle F\u00e4higkeiten des Analytikers in Sachen <strong>Modellierung, Analyse, Mathematik, Statistik und Informatik<\/strong>. Dar\u00fcber hinaus bringt er jedoch noch weitere Fachkompetenzen mit.\n\nZus\u00e4tzlich zu den vom Data Analyst verwendeten Sprachen nutzt der Data Scientist SAS, MatLab, Pig, Hive und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser\">Scala<\/a>. Dadurch zeichnet er sich auch durch seine F\u00e4higkeit aus, Gesch\u00e4ftsprobleme zu verstehen und seine Erkenntnisse mithilfe von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/dataviz\">Dataviz<\/a> an die IT-Teams und die Unternehmensf\u00fchrung zu \u00fcbermitteln.\n\nDer Data Scientist ist in der Lage, die Art und Weise zu beeinflussen, wie ein Unternehmen die Herausforderungen bew\u00e4ltigt, denen es sich gegen\u00fcbersieht. Des Weiteren nutzt der Data Scientist Frameworks f\u00fcr verteiltes Rechnen wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/hadoop\">Hadoop<\/a> und verf\u00fcgt \u00fcber wertvolle F\u00e4higkeiten im Bereich <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a>.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-verantwortungsbereiche\">Verantwortungsbereiche<\/h2>\nEin Data Analyst muss <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/sql-alles-uber-die-datenbanksprache\">SQL-Abfragen<\/a> schreiben, um L\u00f6sungen f\u00fcr die Herausforderungen seines Unternehmens zu finden. Er durchforstet und analysiert die Daten, die dem Unternehmen zur Verf\u00fcgung stehen, um Korrelationen zu erkennen und Trends zu entdecken.\n\nSeine Aufgabe besteht auch darin, Probleme in Bezug auf die Datenqualit\u00e4t zu erkennen und neue Metriken zu implementieren, um die Gesch\u00e4ftsentwicklung besser zu verstehen. Er stimmt sich mit den <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Data-Engineering-Teams<\/a> ab, um neue Daten zusammenzustellen. Schlie\u00dflich entwirft und erstellt er Datenberichte mithilfe verschiedener &#8222;Reporting&#8220;-Tools, um seinem Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.\n\nDer Data Scientist hat mehr Verantwortung. Seine Aufgabe besteht darin, Daten zu nutzen, um neue Dienstleistungen und Produkte, neue Wege und M\u00f6glichkeiten f\u00fcr das Wachstum und die Entwicklung seines Unternehmens zu schaffen. Auf diese Weise kann der Datenwissenschaftler Probleme und Herausforderungen identifizieren, die mithilfe der Daten gel\u00f6st werden k\u00f6nnen.\n\nEr ist auch daf\u00fcr verantwortlich, die <strong>Daten zu bereinigen<\/strong> und zu strukturieren, damit sie sich f\u00fcr eine Analyse eignen. Wenn die Datens\u00e4tze 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.\n\nWie der Titel schon sagt, ist der Data Scientist ein Wissenschaftler. Daher muss er t\u00e4glich Experimente und Tests durchf\u00fchren. Schlie\u00dflich erstellt er aus den Ergebnissen seiner Analysen Berichte und Datenvisualisierungen, die er der Unternehmensleitung in Form einer klaren und verst\u00e4ndlichen Erz\u00e4hlung pr\u00e4sentiert.\n\n<iframe title=\"What REALLY is Data Science? Told by a Data Scientist\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/xC-c7E5PK0Y?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Beginne eine Weiterbildung zum Data Scientist<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-gehalt\">Gehalt<\/h2>\nDer Data Scientist tr\u00e4gt mehr Verantwortung als der Data Analyst und verf\u00fcgt \u00fcber umfassendere F\u00e4higkeiten. Daher ist es nicht \u00fcberraschend, dass sein Gehalt h\u00f6her ist.\n\nDas <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/arbeit-als-data-analyst-gehalt-kompetenzen-und-weiterbildung\">Durchschnittsgehalt<\/a> 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 <strong>zwischen 37.000 und 65.000 Euro pro Jahr<\/strong>.\n\nDas Durchschnittsgehalt eines Datenanalysten h\u00e4ngt jedoch stark von seiner Spezialisierung ab: <strong>Finanzanalyst, Marktforschungsanalyst, Unternehmensanalyst<\/strong><strong>&#8230;<\/strong> In der Regel sind Finanzanalysten die am besten bezahlten Spezialisten.\n\nWas den Data Scientist betrifft, so liegt das durchschnittliche Jahresgehalt in den USA laut Glassdoor, Payscale und Indeed bei \u00fcber 100.000 US-Dollar. In Deutschland bewegt sich das Gehalt eines Data Scientist zwischen <strong>42.000 und 57.000 Euro pro Jahr<\/strong> verdienen. Ein erfahrene Experte im Bereich Data Science kann mit einem Gehalt zwischen <strong>60.000 und 80.000 Euro pro Jahr<\/strong> rechnen.\n\nAuf den ersten Blick scheint der Gehaltsunterschied zwischen diesen beiden Berufen in Deutschland also deutlich weniger ausgepr\u00e4gt zu sein als in den USA. W\u00e4hrend der Data Scientist in den USA doppelt so viel verdient wie der Analyst, w\u00e4ren ihre Geh\u00e4lter in Deutschland fast identisch!\n\nAllerdings besch\u00e4ftigen viele europ\u00e4ische Unternehmen Data Analysts unter der Berufsbezeichnung Data Scientists. Diese Unsch\u00e4rfe tr\u00e4gt dazu bei, dass das theoretische Durchschnittsgehalt sinkt. In der Praxis erhalten Data Scientists in der Regel ein deutlich h\u00f6heres Gehalt.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-weiterbildung\">Weiterbildung<\/h2>\nDer Beruf des Data Analyst ist leichter zu erlernen als der des Data Scientist. So bietet Liora eine <strong>Weiterbildung zum Data Analyst<\/strong> an, die sich an Personen mit einem Bachelor-Abschluss mit Business- oder Wissenschafts-Vorlesungen und Kenntnissen in Marketing und Statistik richtet.\n\nUnsere <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientist Weiterbildung<\/a>&nbsp;ist f\u00fcr Absolventen mit einem Bachelor-Abschluss in Mathematik oder Statistik oder einem gleichwertigen Bildungsgrad in Naturwissenschaften geeignet. Au\u00dferdem sind solide Kommunikationsf\u00e4higkeiten erforderlich.\n\nJeder dieser Kurse wird als Intensivkurs (Bootcamp) oder als berufsbegleitende Ausbildung mit einem innovativen <strong>&#8222;Blended Learning&#8220;-Ansatz<\/strong> angeboten, der Fernunterricht und Pr\u00e4senzunterricht miteinander verbindet. Nach erfolgreichem Abschluss Ihrer Fortbildung erhalten sie einen zertifizierten Abschluss der Universit\u00e4t Sorbonne. Warten Sie nicht l\u00e4nger, sondern entdecken Sie alle unsere Data Science-Kurse.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Erfahre mehr \u00fcber unsere Data Science Kurse<\/a><\/div><\/div>\n\n\nNun kennst Du die Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist. Entdecke unsere komplette \u00dcbersicht \u00fcber <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\">Data Science<\/a>.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><strong>Data Scientist vs. Data Analyst: Entdecke alle Unterschiede zwischen diesen beiden Schl\u00fcsselpositionen im Bereich Data Science. 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