Datenanalyse vs. Data Science: 5 Dinge, die es zu beachten gilt

In der Welt von Big Data trifft man oft auf zwei Disziplinen: Data Science und Data Analytics. Beide erfordern unterschiedliche (aber sich in bestimmten Bereichen überschneidende) Kompetenzen und Fähigkeiten.

Nichtsdestotrotz sind beide Studienrichtungen sehr lukrativ und bieten Interessenten gute Möglichkeiten, die Extrameile zu gehen.

Wenn Sie einige wichtige Karriereentscheidungen treffen möchten, sich aber nicht sicher sind, welche Option Sie wählen sollen, lesen Sie weiter über die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale.

1. Bildungshintergrund

Die Bereiche Data Analytics und Data Science sind bereichernd und spezialisiert. Wenn Sie also in einen der beiden Berufe einsteigen, müssen Sie gut vorbereitet sein, um die schulischen Herausforderungen zu meistern, die auf Sie zukommen könnten.

Datenanalyse

Für den Berufseinstieg als Datenanalyst ist ein grundlegender Bachelor-Abschluss erforderlich. Um diesen Karriereweg einzuschlagen, müssen Sie sich für ein Bachelor-Programm entscheiden, das Ihnen eine

Arbeitsverständnis von SQL und Abfrageentwicklung für RDBMS- und Datenstrukturschemaoperationen.

Außerdem benötigen Sie Kenntnisse in der statistischen Programmierung mit R oder Python. Darüber hinaus sind Kenntnisse in maschinellem Lernen (ML), künstlicher Intelligenz (KI), Entwicklung benutzerdefinierter Algorithmen, Datenmanagement rund um die Erfassung und Speicherung von Informationen zusätzliche Vorteile.

Kurz gesagt, Sie benötigen einen Bachelor-Abschluss in IT, Informatik, Mathematik oder Statistik, um Ihre Karriere in der Datenanalyse zu starten.

Datenwissenschaft

Am sichersten ist es für einen angehenden Data Scientist, einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Mathematik oder Statistik anzustreben. Wenn Sie Ihre berufliche Laufbahn ändern und eine Karriere als Datenwissenschaftler einschlagen möchten, benötigen Sie einen Nebenabschluss in einem dieser Ströme.

Das für Data-Science-Rollen erforderliche Kernwissen sollte Sie auf die Bereitstellung, Erfassung, Organisation, Verarbeitung und Modellierung von Geschäftsdaten vorbereiten.

Darüber hinaus können Sie sich Fachwissen in Datenvisualisierung, API-basierter Datenerfassung und -aufbereitung aneignen. Ein Abschluss in Angewandter Mathematik und Statistik hilft Ihnen weiter bei der explorativen Datenanalyse, So können Sie Mustern folgen und festlegen, Testmodelle für maßgeschneiderte Herausforderungen entwickeln und vieles mehr mehr.

Schließlich sind zusätzliche Fähigkeiten in ML und KI hilfreich, wenn Modelle für KI-basierte Vorhersagen erstellt werden. Daher sollte ein Bachelor-Abschluss in Data Science, Informatik oder Computer Engineering Sie auf den Karriereweg eines Data Scientists bringen.

2. Jobrollen und Arbeitsverantwortung

Als Datenanalyst variieren Ihre beruflichen Rollen und Verantwortlichkeiten, wenn Sie Ihre Reise in diesen Bereichen beginnen. Abhängig von Ihrem Fachwissen bemerken Sie möglicherweise bestimmte Veränderungen, die Ihnen helfen, schwierige Situationen in Ihrer beruflichen Rolle zu meistern.

Datenanalyse

In der Datenanalyse werden Sie hauptsächlich unternehmensspezifische Daten analysieren, visualisieren und auswerten.

Im Großen und Ganzen müssen Sie in Data Analytics-Rollen Verantwortlichkeiten übernehmen wie:

• Bereinigung, Verarbeitung, Validierung und Veranschaulichung der Integrität von Daten
• Führen Sie explorative Datenanalysen großer Datensätze durch
• Implementieren Sie ETL-Pipelines und Data-Mining betreiben
• Führen Sie statistische Analysen mit logistischer Regression, KNN, Random Forest und Entscheidungsbäumen durch
• Erstellen und verwalten Sie Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML), während Sie Automatisierungscodes schreiben
• Gewinnen Sie neue Erkenntnisse mit ML-Tools und -Algorithmen
• Identifizieren Sie Datenmuster, um fundierte, datengestützte Vorhersagen zu treffen

Datenwissenschaft

Data Science umfasst das Gewinnen von Erkenntnissen und das Ziehen von Schlussfolgerungen aus Kontextdaten innerhalb des Unternehmens.

Einige zusätzliche Verantwortlichkeiten können Folgendes umfassen:

• Daten sammeln und interpretieren
• Identifizieren relevanter Muster in einem Datensatz
• Aufführung SQL-basierte Datenabfragen und Unterabfragen
• Abfragen von Daten mit RDBMS-Tools wie SQL, Python, SAS und vielen anderen
• Erlernen von Werkzeugen für prädiktive, präskriptive, beschreibende und diagnostische Analysen
• Erwerb von Fähigkeiten in Visualisierungstools wie Tableau, IBM Cognos Analytics und anderen

3. Grundlegende Skill-Sets

Da beide Rollen spezialisiert sind, erfordern sie bestimmte Fähigkeiten, bevor Sie sich in einem der Bereiche auszeichnen können. Um das Beste aus beiden Berufen herauszuholen, müssen Sie Ihre Fähigkeiten verbessern und das Beste aus dem machen, was Sie können.

Datenanalyse

Analytik erfordert fortgeschrittene Kenntnisse in fortgeschrittenen Statistiken mit Fähigkeiten zur Problemlösung.

Darüber hinaus ist es am besten, wenn Sie sich in den folgenden Bereichen weiterbilden können:

• MS Excel- und SQL-Datenbanken zum Slicen und Würfeln von Daten
• Business-Intelligence-Tools zur Beherrschung der Berichterstellung
• Lernen Sie Tools wie Python, R und SAS kennen, um Datensätze zu verwalten, zu manipulieren und mit ihnen zu arbeiten

Obwohl es sich um eine IT-orientierte Rolle handelt, müssen Sie keinen technischen Hintergrund haben, um Datenanalyst zu werden.

Stattdessen lohnt es sich, Statistik, Datenbankverwaltung und Datenmodellierung sowie Predictive Analytics zu lernen, um die Tricks des Handels zu beherrschen.

Datenwissenschaft

In der Datenwissenschaft müssen Sie sich in Mathematik, fortgeschrittener Statistik, prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen und Programmierung in den folgenden Bereichen auskennen:

• Big-Data-Tools-Expertise in Hadoop und Spark
• Kenntnisse in SQL, NoSQL und PostgreSQL Datenbanken
• Kenntnisse von Datenvisualisierungstools und einigen Sprachen wie Scala und Python

Eines oder mehrere dieser Tools sind unerlässlich, um Data Analytics- und Data Science-Rollen zu meistern. Um der Beste in dem zu sein, was Sie tun, raten wir Ihnen, so viele davon wie möglich zu lernen.

Datenanalyse

• Datenvisualisierung: Splunk, QlikView, Power BI und Tableau
• ETL: Talend
• Big-Data-Verarbeitung: Spark, RapidMiner
• Datenanalyse: Microsoft Excel, R und Python

Datenwissenschaft

• Angewandte Datenwissenschaft: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Big-Data-Verarbeitung: Apache Hadoop, Spark
• Datenvisualisierung: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy und Google Analytics
• Datenanalyse: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab und SPSS
• Programmierung: R, Julia und Python
• Programmierbibliotheken: TensorFlow für Python-basierte Datenmodellierung

5. Karrierechancen

Egal für welchen Bereich Sie sich entscheiden, es geht darum, einen guten und gut bezahlten Job zu bekommen. Je nachdem, für welche Rolle Sie sich entscheiden, ändern sich auch die Jobrollen entsprechend.

Hier sind einige beliebte Karrieremöglichkeiten in den Bereichen Data Analytics und Data Science, auf die Sie sich freuen können.

Datenanalyse

• Business-Intelligence-Analyst
• Daten Analyst
• Quantitativer Analyst
• Berater für Datenanalyse
• Betriebsanalytiker
• Marktforscher
• Projektmanager
• IT-Systemanalytiker
• Spezialist für Transportlogistik

Datenwissenschaft

• Daten Analyst
• Dateningenieure
• Datenbankadministrator
• Ingenieur für maschinelles Lernen
• Datenwissenschaftler
• Datenarchitekt
• Statistiker
• Business Analyst
• Daten- und Analysemanager

Datenwissenschaft vs. Datenanalyse: Das endgültige Urteil

Alles in allem verfügen Data Scientists über fortgeschrittenere Fähigkeiten. Infolgedessen verdient der durchschnittliche Datenwissenschaftler mehr als der durchschnittliche Datenanalyst. Aber Sie können Ihre Karriere immer als Datenanalyst beginnen und sich später in Richtung Data Science bewegen.

Neben Datenanalyse und Datenwissenschaft stehen einige andere Bereiche zur Verfügung, wenn Sie an datenzentrierten Rollen interessiert sind. Für den Anfang können Sie sich die Positionen Datenarchitektur und Data Engineering ansehen. Es gibt viele Kurse auf dem Markt, die Ihnen helfen können, Ihre Fähigkeiten in diesen Bereichen zu verbessern.

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