{"id":174270,"date":"2023-11-22T17:38:24","date_gmt":"2023-11-22T16:38:24","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=174270"},"modified":"2026-02-06T06:09:06","modified_gmt":"2026-02-06T05:09:06","slug":"data-scientist-vs-data-analyst-gemeinsamkeiten-und-unterschiede","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-scientist-vs-data-analyst-gemeinsamkeiten-und-unterschiede","title":{"rendered":"Data Scientist vs. Data Analyst: Gemeinsamkeiten und Unterschiede"},"content":{"rendered":"<p><strong>Im Zeitalter von Big Data brauchen Unternehmen Experten, die wissen, wie man Daten zum Sprechen bringt. Dies ist die Rolle des Datenanalysten und des Datenwissenschaftlers. Aber obwohl diese beiden Fachleute die Datenanalyse beherrschen, unterscheiden sich ihre Rollen in den Organisationen. Was sind also die Gemeinsamkeiten? Was sind die Unterschiede? Hier erf\u00e4hrst du mehr \u00fcber das Spiel Data Scientist vs. Data Analyst. <\/strong><\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Data Scientist vs. Data Analyst: Wer macht was?<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Bevor wir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Data Analyst und Data Scientist betrachten, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst die Rolle jedes Einzelnen verstehen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\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\">Data Analyst Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h4>Die Rolle des Data Scientist<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Der Datenwissenschaftler ist der Experte f\u00fcr <strong>Datenwissenschaft<\/strong>. Seine Aufgabe ist es, gro\u00dfe Datenmengen zu modellieren, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.<\/p><p>Um diese Aufgabe zu erf\u00fcllen, erstellt der Data Scientist <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\">Algorithmen, Automatisierungssysteme und Datenframeworks.<\/a><\/p><p>Diese Arbeit erm\u00f6glicht es ihm dann, aus den Daten vorausschauende Analysen zu erstellen und komplexe Probleme zu l\u00f6sen. Der Datenwissenschaftler arbeitet auf der Makroebene, um die wichtigsten Fragen der Organisation zu beantworten.<\/p><p>&nbsp;<\/p><p>? Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup><col width=\"1116\"><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Analyst werden: Geht das auch Online?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-werden-geht-das-auch-online\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-werden-geht-das-auch-online\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Analyst werden: Geht das auch Online?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Analyst Gehalt: Wie viel verdient ein Datenanalyst?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/gehalt-eines-data-analysts\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/gehalt-eines-data-analysts\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Analyst Gehalt: Wie viel verdient ein Datenanalyst?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Analyst Beruf: Alles, was du dar\u00fcber wissen musst!&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-beruf-alles-was-du-darueber-wissen-musst\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-beruf-alles-was-du-darueber-wissen-musst\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Analyst Beruf: Alles, was du dar\u00fcber wissen musst!<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Analyst Fortbildung: So gelingt dir der Karrieresprung&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-fortbildung-so-gelingt-dir-der-karrieresprung\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-fortbildung-so-gelingt-dir-der-karrieresprung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Analyst Fortbildung: So gelingt dir der Karrieresprung<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Analyst: Aufgaben, Kompetenzen, Gehalt und Weiterbildung&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-wie-auch-du-zum-datenexperten-werden-kannst\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analyst-wie-auch-du-zum-datenexperten-werden-kannst\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Analyst: Aufgaben, Kompetenzen, Gehalt und Weiterbildung<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\n\t\t\t<h4>Die Rolle des Data Analyst<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Wie der Name schon sagt, ist der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analyst<\/a> f\u00fcr die Analyse von Daten zust\u00e4ndig. Dazu sammelt er Daten, um Trends zu erkennen und Organisationen bei der <strong>Entscheidungsfindung<\/strong> zu helfen.<\/p><p>Um seine Aufgabe zu erf\u00fcllen, verwendet der Data Analyst vor allem Statistiken. Diese helfen ihm, spezifische Gesch\u00e4ftsfragen zu beantworten und Probleme zu l\u00f6sen.<\/p><p>Er muss auch sicherstellen, dass er relevante, zuverl\u00e4ssige und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/datenbank-data-management-weiterbildung\">qualitative Datenbanken nutzt<\/a>, um erfolgreiche Analysen durchzuf\u00fchren. Die Verarbeitung von Unternehmensdaten ist daher unerl\u00e4sslich. Der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Datenanalyst<\/a> muss dann die Daten bereinigen.<\/p><p>Das bedeutet, Informationen in das richtige Format zu bringen, unn\u00f6tige Daten zu entfernen oder fehlende Daten zu finden.<\/p>\t\t\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst#elementor-action%3Aaction%3Dpopup%3Aopen%26settings%3DeyJpZCI6IjE2NjYwMiIsInRvZ2dsZSI6ZmFsc2V9\">\n\t\t\t\t\t\tData Analyst Weiterbildung\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<iframe title=\"Discover our Data Analyst training - DataScientest\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/VQ4WAPP3cVs?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>\t\t\n\t\t\t<style>\n.elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(--spacer-size)}.e-con{--container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(--container-widget-width,var(--spacer-size));--align-self:var(--container-widget-align-self,initial);--flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(--container-widget-height,var(--spacer-size))}<\/style>\t\t\n\t\t\t<h3>Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen Datenwissenschaftlern und Datenanalysten?<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Data Scientist und Data Analyst werden oft miteinander verwechselt. Und das aus gutem Grund, denn beide Fachleute bewegen sich in der Big-Data-Umgebung.<\/p><p>Da wir heute im Informationszeitalter leben, sind diese beiden <strong>Berufe auf dem Arbeitsmarkt besonders angesagt<\/strong>. Denn es ist die Zug\u00e4nglichkeit, das Verst\u00e4ndnis, die Nutzung und die Visualisierung von Daten, die Organisationen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Sei es durch eine bessere Kundenkenntnis, eine Verbesserung der Lieferkette, ein besseres Kostenmanagement&#8230;<\/p><p>Mehr denn je brauchen sie daher Datenexperten; sie brauchen Data Analysts und Data Scientists. Diese \u00fcbersetzen Tausende von Rohdaten in Werkzeuge zur Unterst\u00fctzung strategischer Entscheidungen.<\/p><p>Die F\u00e4higkeit, digitale Daten zu nutzen, zeigt sich \u00fcbrigens auch in \u00e4hnlichen F\u00e4higkeiten.<\/p><p>Data Analysts und Data Scientists m\u00fcssen sich mit Mathematik, Statistik oder Computerwissenschaften auskennen. Beide haben ein Hochschulstudium in einem dieser Bereiche absolviert (mindestens einen Bachelor-Abschluss).<\/p><p>Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen sie ein ausgezeichnetes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr das Gesch\u00e4ft haben, um Entscheidungstr\u00e4gern relevante Datenanalysen zu liefern. Nicht zu vergessen sind sehr gute Kommunikationsf\u00e4higkeiten.<\/p><p>Schlie\u00dflich m\u00fcssen Datenanalysten oder Data Scientists auch mit einem multidisziplin\u00e4ren Team zusammenarbeiten, je nach den Zielen des Unternehmens. So k\u00f6nnen sie mit anderen Experten aus der ISD-Abteilung, aber auch mit Fachleuten aus anderen Bereichen (digitales Marketing, Produkt, Finanzen, &#8230;) zusammenarbeiten, um Analysen zu liefern, die so nah wie m\u00f6glich an den Bed\u00fcrfnissen der Organisation sind.<\/p><p>Trotz all dieser \u00c4hnlichkeiten handelt es sich bei <strong>Data Scientists und Data Analysts<\/strong> um zwei sehr unterschiedliche Berufe.<\/p><p>Auch interessant: <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/was-ist-devops-und-was-verdient-ein-devops-ingenieur\">DevOps &#8211; Was ist das und was verdient er ?<\/a><\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Was sind die Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Analyst?<\/h3>\t\t\n\t\t\t<h4>Aufgaben des Data Analyst vs. Data Scientists<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Obwohl sowohl Data Analysts als auch Data Scientists das Ziel haben, Daten zum Sprechen zu bringen, variieren ihre t\u00e4glichen Aufgaben.<\/p><p>So konzentrieren sich <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analysis\">Data Analysts eher auf die Analyse und die regelm\u00e4\u00dfige Berichterstattung.<\/a> Der Data Scientist wiederum wird Vorhersagemodelle definieren, die dann von den Data Analysts verwendet werden.<\/p><p>Um den Unterschied zusammenzufassen: Der Data Analyst leitet Trends aus vorhandenen Daten ab, w\u00e4hrend der Data Scientist neue Modelle erstellt, um die pr\u00e4diktive Datenanalyse zu verbessern.<\/p><p>Gut zu wissen: Die Aufgaben dieser Fachleute k\u00f6nnen sich auch je nach Branche oder Art der Organisation, in der sie t\u00e4tig sind, erheblich unterscheiden.<\/p><p>Auch interessant:<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\">Azure Weiterbildung<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/ki-diskriminierung-das-solltest-du-wissen\">KI Diskriminierung<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/predictive-analytics-methoden-erfahre-mehr\">Predictive Analytics Methoden<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/api-programmierung-und-dokumentation-mit-python-flask-swagger-und-connexion\">API Programmierung Python<\/a><\/li><\/ul><p>&nbsp;<\/p><table><thead><tr><th><strong>Kriterium<\/strong><\/th><th><strong>Data Analyst<\/strong><\/th><th><strong>Data Scientist<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Hauptaufgaben<\/strong><\/td><td>Daten analysieren und interpretieren, um Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu unterst\u00fctzen.<\/td><td>Fortgeschrittene Datenanalyse, Modellierung und Entwicklung von Algorithmen zur L\u00f6sung komplexer Probleme.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Datenbereinigung<\/strong><\/td><td>Bereinigung und Aufbereitung von Daten f\u00fcr Analysen.<\/td><td>Intensive Datenbereinigung und -vorbereitung f\u00fcr komplexe Modelle und Vorhersagen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Analysemethoden<\/strong><\/td><td>Verwendung statistischer Methoden und Visualisierungen.<\/td><td>Anwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken, maschinellem Lernen und Data Mining.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Programmiersprachen<\/strong><\/td><td>H\u00e4ufige Nutzung von SQL, Excel, und gelegentlich Python oder R.<\/td><td>Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, R und\/oder anderen Sprachen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Berichterstattung<\/strong><\/td><td>Erstellung von Berichten und Dashboards zur Pr\u00e4sentation von Ergebnissen.<\/td><td>Erstellung komplexer Berichte und Pr\u00e4sentation von Ergebnissen auf h\u00f6herem Niveau.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Modellentwicklung<\/strong><\/td><td>Fokus auf einfachen Modellen und Trendanalysen.<\/td><td>Entwicklung komplexer Modelle, maschinelles Lernen und Anwendung von Algorithmus-Design.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Gesch\u00e4ftseinfluss<\/strong><\/td><td>Unterst\u00fctzt die t\u00e4glichen operativen Entscheidungen des Unternehmens.<\/td><td>Beeinflusst strategische Entscheidungen und Innovationsprozesse.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Branchenfokus<\/strong><\/td><td>Kann in verschiedenen Branchen arbeiten.<\/td><td>H\u00e4ufig spezialisiert auf bestimmte Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Technologie.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ausbildung<\/strong><\/td><td>Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik oder verwandten Bereichen.<\/td><td>H\u00e4ufig Master- oder Doktortitel in Datenwissenschaft, Statistik oder Informatik.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Verantwortlichkeiten<\/strong><\/td><td>Konzentriert sich auf praxisnahe Analysen und Reports.<\/td><td>Verantwortlich f\u00fcr umfassendere Datenstrategien, Forschung und Entwicklung neuer Modelle.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\n\t\t\t<h4>Kompetenzen<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Da die Aufgaben von <strong>Data Analysts und Data Scientists<\/strong> unterschiedlich sind, haben sie auch ihre eigenen F\u00e4higkeiten.<\/p><p>Dies spiegelt sich in den verwendeten IT-Tools wider. Ein Data Analyst verwendet haupts\u00e4chlich <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/sql-tutorial\">SQL-Tools<\/a>, um Abfragen in relationalen Datenbanken durchzuf\u00fchren. Er wird auch die Programmiersprachen R oder SAS und Visualisierungstools wie Power BI oder Excel verwenden.<\/p><p>Der Data Scientist verwendet eher Python, Java, Machine Learning und k\u00fcnstliche Intelligenz (KI), um Daten zum Sprechen zu bringen, oder <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/hadoop\">Hadoop<\/a> und Spark, um die Big-Data-Architektur zu entwerfen.<\/p><p>Neben den technischen F\u00e4higkeiten unterscheiden sich Data Scientists und Data Analysts auch durch ihre <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/aws-skill-builder-alles-ueber-dieses-trainingsprogramm\">Soft Skills.<\/a> Data Scientists m\u00fcssen noch mehr Gesch\u00e4ftssinn, kritisches Denken und einen Sinn f\u00fcr Innovation zeigen, um Datenmodelle zu entwerfen, die komplexe Probleme l\u00f6sen k\u00f6nnen.<\/p><p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/%ef%bf%bcshapley-additive-explanations-shap-was-ist-das\">Shap<\/a> ist auch eine der Tools, die ein Data Analyst beherrschen sollte.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h4>Weiterbildung<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Da die <strong>Datenwissenschaft<\/strong> oft komplexer ist als die Analytik, haben Data Scientists im Allgemeinen ein h\u00f6heres Bildungsniveau. So haben sie h\u00e4ufiger einen Masterabschluss (94 % von ihnen) in Naturwissenschaften oder Mathematik, w\u00e4hrend Data Analysts h\u00e4ufiger einen Bachelorabschluss (76 % von ihnen) in Business oder Wissenschaft haben.<\/p><p>In beiden F\u00e4llen ist es m\u00f6glich, eine spezialisierte Ausbildung zu absolvieren, um die F\u00e4higkeiten zu vertiefen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\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\">Data Scientist Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h4>Karriere<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Zu Beginn ihrer Karriere sind <strong>Datenanalysten<\/strong> vor allem damit besch\u00e4ftigt, Berichte und Dashboards zu erstellen. Nach und nach wird ihre Aufgabe immer strategischer.<\/p><p>In Bezug auf ihre Zukunftsperspektiven bewegen sie sich meist in Richtung <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-management-oder-datenverwaltung-was-ist-das-denn\">Managementrollen, wo sie die Aktivit\u00e4ten anderer Data Analysts<\/a> steuern m\u00fcssen. In einigen F\u00e4llen k\u00f6nnen sie auch eine spezielle Ausbildung zum Data Scientist absolvieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h4>Gehalt<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Es \u00fcberrascht nicht, dass der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientist<\/a> im Allgemeinen ein h\u00f6heres Gehalt hat als der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analyst<\/a>. Das liegt an der h\u00f6heren Komplexit\u00e4t seines Berufs, aber auch an seinem h\u00f6heren Bildungsniveau.<\/p><p>So kann ein Data Scientist durchschnittlich um die 100 K pro Jahr verdienen. W\u00e4hrend ein Data Analyst eher ein Jahresgehalt von 60 K hat.<\/p><p>Bitte beachte, dass es sich hierbei um amerikanische Geh\u00e4lter handelt. In Frankreich k\u00f6nnen diese beiden Fachleute zwischen 35 und 60 K pro Jahr verdienen. Unserer Umfrage zufolge liegt der Grund f\u00fcr den fehlenden Unterschied darin, dass in Europa die Begriffe Data Analyst und Data Scientist noch zu oft verwechselt werden. Das geht so weit, dass franz\u00f6sische Datenanalysten in Wirklichkeit die Aufgaben von Datenwissenschaftlern \u00fcbernehmen.<\/p><p>In allen F\u00e4llen h\u00e4ngt das Gehalt vor allem von der Branche, der Erfahrung oder dem Unternehmen ab, in dem sie arbeiten.<\/p>\t\t\n\t\t\t\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\">Unsere Weiterbildungen entdecken<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Zeitalter von Big Data brauchen Unternehmen Experten, die wissen, wie man Daten zum Sprechen bringt. Dies ist die Rolle des Datenanalysten und des Datenwissenschaftlers. Aber obwohl diese beiden Fachleute die Datenanalyse beherrschen, unterscheiden sich ihre Rollen in den Organisationen. Was sind also die Gemeinsamkeiten? Was sind die Unterschiede? 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