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Interessieren Sie sich für eine Karriere im Datenbereich, sind sich aber nicht sicher, welchen Weg Sie einschlagen sollen? Vielleicht haben Sie sowohl von Datenanalysten als auch von Datenwissenschaftlern gehört, sind sich aber nicht sicher, was diese Karrieren auszeichnet.
Während sowohl Datenanalysten als auch Datenwissenschaftler mit Daten arbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Probleme zu lösen, sind die Die Art und Weise, wie sie dies tun, ist unterschiedlich. Datenanalysten konzentrieren sich in der Regel auf die Untersuchung von Daten, die Identifizierung von Trends und die Erstellung von Visualisierungen, um ihre Ergebnisse zu kommunizieren. Auf der anderen Seite haben Datenwissenschaftler oft einen eher explorativen und experimentellen Ansatz, indem sie statistische Analysen und maschinelles Lernen verwenden, um Vorhersagemodelle zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen können.
Lassen Sie uns die Hauptunterschiede in den Rollen von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern untersuchen, die für beide erforderlichen Fähigkeiten und ob einer der Karrierewege der richtige für Sie sein könnte.
Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler: Seite an Seite-Seitenvergleich
Data Analyst vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied?
Während Datenanalysten und Data Scientists beide mit Daten arbeiten, gibt es erhebliche Unterschiede in ihren Rollen, Verantwortlichkeiten und erforderliche Fähigkeiten. Lassen Sie uns ihre Unterschiede unten genauer aufschlüsseln.
Datenanalysten
Datenanalysten konzentrieren sich auf die Analyse von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die den Aktionären helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Sie arbeiten mit strukturierten Datensätzen und verwenden typischerweise Tools wie SQL und Excel, um Daten zu bearbeiten und zu analysieren.
Im Folgenden werden die wichtigsten Verantwortlichkeiten der Rolle des Datenanalysten aufgeschlüsselt.
Datenbereinigung und-vorbereitung
Eine der wichtigsten Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten besteht darin, Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten. Dazu gehören das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern in Datensätzen, der Umgang mit fehlenden Werten und das Transformieren von Daten in ein verwendbares Format. Datenanalysten müssen in der Datenverwaltung und-manipulation bewandert sein, um sicherzustellen, dass die Daten, mit denen sie arbeiten, korrekt und vollständig sind.
Erstellen von Berichten und Visualisierungen
Datenanalysten sind für die Erstellung von Berichten und Visualisierungen, die ihre Ergebnisse an Stakeholder kommunizieren. Sie verwenden Tools wie Tableau und Power BI, um Diagramme, Grafiken und Dashboards zu erstellen, die Daten für nicht technisch versierte Zielgruppen zugänglich machen. Datenanalysten müssen über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um sicherzustellen, dass ihre Erkenntnisse den Beteiligten effektiv mitgeteilt werden.
Deskriptive Analyse
Datenanalysten konzentrieren sich auf die beschreibende Analyse, bei der vergangene Daten analysiert werden, um Muster zu erkennen und Tendenzen. Sie verwenden statistische Methoden, um Daten zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen, die Führungskräften und Aktionären helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Descriptive Analytics wird oft verwendet, um Fragen wie „Was ist passiert?“ zu beantworten. und „Warum ist das passiert?“
Datenanalysten konzentrieren sich auf die Verwaltung und Interpretation von Daten, während Datenwissenschaftler Modelle erstellen und datengesteuerte Erkenntnisse generieren.
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Datenwissenschaftler
Datenwissenschaftler hingegen konzentrieren sich auf die Erstellung von Vorhersagemodellen und den Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Geschäftsergebnisse vorantreiben. Sie arbeiten sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Datensätzen und verwenden Tools wie Python und R, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.
Lassen Sie uns über die Hauptaufgaben eines Datenwissenschaftlers sprechen.
Maschinelles Lernen
Datenwissenschaftler verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die verwendet werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie verwenden Techniken wie Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume und neuronale Netze, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Maschinelles Lernen wird häufig verwendet, um Fragen wie „Was wird wahrscheinlich passieren?“ zu beantworten. und „Was sollen wir tun?“
Datenerkundung
Data Scientists verbringen viel Zeit mit der Erforschung von Daten, um Muster und Trends zu identifizieren, die zur Generierung von Erkenntnissen verwendet werden können. Sie verwenden Techniken wie Clustering, Dimensionsreduktion und Merkmalsauswahl, um Daten zu analysieren und relevante Variablen zu identifizieren. Die Datenexploration ist ein entscheidender Schritt im Data-Science-Prozess, da sie Data Scientists hilft, Muster und Beziehungen zu identifizieren, die ihre Modelle informieren können.
Prescriptive Analytics
Data Scientists konzentrieren sich auf Prescriptive Analytics, Dazu gehört die Verwendung von Daten, um Empfehlungen abzugeben und Entscheidungen zu treffen. Sie verwenden Techniken wie Optimierung, Simulation und Entscheidungsanalyse, um die beste Vorgehensweise zu ermitteln. Prescriptive Analytics wird oft verwendet, um Fragen wie „Was sollen wir als Nächstes tun?“ zu beantworten. und „Was ist das bestmögliche Ergebnis?“
Karrieremöglichkeiten für Datenanalysten und Datenwissenschaftler
Datenanalysten und Datenwissenschaftler können je nach Fähigkeiten und Interessen verschiedene Karrierewege einschlagen , und Karriereziele. Nachfolgend sind einige der üblichen Karrierewege für jede Rolle aufgeführt.
Datenanalysten
Business Intelligence Analyst: In dieser Rolle setzen Datenanalysten ihre Fähigkeiten ein, um Organisationen dabei zu helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Sie entwerfen, erstellen und pflegen Dashboards, Berichte und andere Tools, die Einblicke in die Unternehmensleistung bieten. Data Engineer: Data Engineers bauen und pflegen eine Dateninfrastruktur, die Datenanalysten verwenden können. Sie entwerfen und entwickeln Datenpipelines, Datenspeichersysteme und andere Technologien, die es Datenanalysten ermöglichen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Datenwissenschaftler: Einige Datenanalysten wechseln in datenwissenschaftliche Rollen, wenn sie mehr Erfahrung sammeln und zusätzliche Fähigkeiten entwickeln. In dieser Rolle konzentrieren sie sich auf die Entwicklung von Vorhersagemodellen und den Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Data Scientists
Machine Learning Engineer: Machine Learning Engineers arbeiten an der Erstellung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen. Sie entwerfen und entwickeln Algorithmen, verwalten Datenpipelines und arbeiten mit Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren zusammen, um skalierbare Lösungen zu entwickeln. Data Science Manager: Data Science Manager beaufsichtigen Teams von Data Scientists und arbeiten mit Stakeholdern zusammen, um Data Science-Projekte und-Prioritäten zu definieren. Sie stellen auch sicher, dass das Team Zugang zu den Werkzeugen und Ressourcen hat, die es benötigt, um erfolgreich zu sein. Forschungswissenschaftler: Forschungswissenschaftler arbeiten in der Wissenschaft oder im öffentlichen/privaten Sektor, um den Bereich der Datenwissenschaft voranzutreiben. Sie führen Originalforschung durch und entwickeln neue Algorithmen und Techniken, die die Grenzen dessen verschieben, was auf diesem Gebiet möglich ist.
Es ist wichtig zu beachten, dass sich diese Karrierewege nicht gegenseitig ausschließen und dass viele Fachleute in der Datenbranche im Laufe ihrer Karriere möglicherweise in mehreren dieser Rollen arbeiten. Darüber hinaus können einige Organisationen je nach ihren spezifischen Bedürfnissen und ihrer Branche unterschiedliche Berufsbezeichnungen oder Verantwortlichkeiten für diese Rollen haben. Insgesamt sind die Karrierewege für Data Analysts und Data Scientists dynamisch und können eine breite Palette von Wachstums-und Entwicklungsmöglichkeiten bieten.
Data Analyst vs. Data Scientist: 9 Must-Know Facts
Daten Analysten arbeiten hauptsächlich mit strukturierten Daten, während Datenwissenschaftler häufig mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten arbeiten. Datenanalysten verwenden Tools wie SQL und Excel für die Datenanalyse, während Datenwissenschaftler Programmiersprachen wie Python und R sowie Tools wie Hadoop und verwenden Spark.Data-Analysten konzentrieren sich in der Regel auf deskriptive Analysen, während Data Scientists prädiktive und präskriptive Analysen durchführen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich, während Data Scientists normalerweise einen Master-oder Ph.D-Abschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich benötigen Zeitaufwand für das Vorbereiten und Bereinigen von Daten, während Data Scientists mehr Zeit für die Modellerstellung und das Testen aufwenden andere fortschrittliche Techniken. Datenanalysten können mit kleineren Datensätzen arbeiten, während Datenwissenschaftler häufig mit größeren und komplexeren Datensätzen arbeiten. Datenanalysten und Datenwissenschaftler benötigen beide starke analytische und problemlösende Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, Erkenntnisse effektiv an die Beteiligten weiterzugeben.
Data Analyst vs. Data Scientist: Welche Karriere ist besser für Sie?
Bei der Entscheidung, ob Sie eine Karriere als Data Analyst oder Data Scientist anstreben, ist es wichtig, die Vor-und Nachteile der beiden zu berücksichtigen Rolle.
Data Analyst: Pros
Erfordert in der Regel ein niedrigeres Bildungsniveau als Data Scientists, was einen kürzeren und kostengünstigeren Weg zu einer Karriere im Datenbereich bedeuten kann Bieten Sie eine bessere Work-Life-Balance. Sie haben die Möglichkeit, in einer Vielzahl von Branchen und Bereichen zu arbeiten, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel
Hat möglicherweise weniger Aufstiegsmöglichkeiten als Data Scientists. Hat möglicherweise einen begrenzteren Verantwortungsbereich und weniger technische Fähigkeiten: Profis
Haben die Möglichkeit, an Spitzentechnologie zu arbeiten und komplexe Probleme mit fortschrittlichen Techniken zu lösen. Verdienen in der Regel höhere Gehälter als Datenanalysten, was ihren höheren Bildungsstand und ihre spezialisierteren Fähigkeiten widerspiegelt. Sie haben größere Möglichkeiten für den beruflichen Aufstieg, einschließlich Führungsrollen in Data-Science-Teams oder sogar Positionen auf Führungsebene. Sie haben die Möglichkeit, in verschiedenen Bereichen und Branchen zu arbeiten und bieten ein vielfältiges Spektrum an Erfahrungen h3 >Datenwissenschaftler: Nachteile
Erfordert möglicherweise ein höheres Bildungsniveau und spezialisiertere Schulungen, die kostspielig und zeitaufwändig sein können. Kann einen weniger vorhersehbaren Arbeitsablauf und eine geringere Work-Life-Balance haben als Datenanalysten. Kann weniger Möglichkeiten haben, mit ihnen zu arbeiten Geschäftsanteilseigner und Entwicklung zwischenmenschlicher FähigkeitenBedarf möglicherweise mehr Erfahrung, bevor Sie mit High-Stakes-Projekten betraut werden
Sind Sie der nächste Datenanalyst oder Datenwissenschaftler?
Letztendlich hängt die Entscheidung zwischen einer Rolle als Datenanalyst oder Datenwissenschaftler von Ihren Fähigkeiten, Interessen und Karrierezielen ab. Wenn Sie gerne Daten analysieren, um Muster und Trends zu finden, Berichte und Visualisierungen erstellen und über eine solide Grundlage in SQL und Datenvisualisierungstools verfügen, ist eine Rolle als Datenanalyst möglicherweise genau das Richtige für Sie. Wenn Sie daran interessiert sind, komplexe Algorithmen zu entwickeln und zu testen, Vorhersagemodelle zu erstellen und große Datensätze zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zu Geschäftsergebnissen führen, dann ist eine Rolle als Data Scientist möglicherweise besser geeignet.
Data Analyst vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied? FAQs (Frequently Asked Questions)
Was ist der Hauptunterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler?
Während beide Rollen mit Daten arbeiten, sind Datenanalysten in der Regel konzentrieren sich auf die Untersuchung von Daten, das Erkennen von Trends und das Erstellen von Visualisierungen, um ihre Ergebnisse zu kommunizieren. Data Scientists hingegen haben oft einen eher explorativen und experimentellen Ansatz, indem sie statistische Analysen und maschinelles Lernen verwenden, um Vorhersagemodelle zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen können.
Welche Art von Tools verwenden Datenanalysten und Datenwissenschaftler?
Datenanalysten verwenden häufig Tools wie SQL und Excel für die Datenanalyse, während Datenwissenschaftler Programmiersprachen wie Python und R sowie Tools wie Hadoop und Spark.
Welche Art von Fähigkeiten benötigen Datenanalysten und Datenwissenschaftler?
Beide Rollen erfordern starke Analyse-und Problemlösungsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, Erkenntnisse effektiv an Aktionäre und Interessengruppen zu kommunizieren. Datenanalysten benötigen häufig Kenntnisse in Datenvisualisierung, Statistik und Datenbankverwaltung, während Datenwissenschaftler Fähigkeiten in maschinellem Lernen, Datenmodellierung und Softwareentwicklung benötigen.
Welche Art von Ausbildung ist für eine Karriere erforderlich als Datenanalyst oder Datenwissenschaftler?
Datenanalysten benötigen in der Regel einen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich, während Datenwissenschaftler normalerweise einen Master-oder Ph.D.-Abschluss benötigen. Abschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich.
Welche Arbeit erledigen Datenanalysten und Data Scientists täglich?
Datenanalysten können arbeiten auf eine Vielzahl von Aufgaben, von der Erstellung von Berichten bis zur Entwicklung von Dashboards, während sich Data Scientists häufig auf die Lösung spezifischer Probleme mithilfe von maschinellem Lernen und anderen fortschrittlichen Techniken konzentrieren.
In welcher Art von Unternehmen oder Branchen arbeiten Datenanalysten und Datenwissenschaftler arbeiten für?
Datenanalysten arbeiten oft in Abteilungen wie Marketing, Finanzen oder Betrieb, während Datenwissenschaftler in verschiedenen Branchen und Bereichen arbeiten können.
Welche Position verdient normalerweise ein höheres Gehalt: Datenanalyst oder Datenwissenschaftler?
Datenwissenschaftler erzielen normalerweise höhere Gehälter als Datenanalysten, was ihren höheren Bildungsstand und ihre spezialisierteren Fähigkeiten widerspiegelt.
Datenwissenschaftler erhalten normalerweise höhere Gehälter als Datenanalysten.
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Ist eine Rolle gefragter als die andere?
Sowohl Datenanalysten als auch Datenwissenschaftler sind hoch im Kurs h Nachfrage, da Unternehmen in verschiedenen Branchen versuchen, Daten zu nutzen, um Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Kann jemand von einem Datenanalysten zu einem Datenwissenschaftler wechseln oder umgekehrt?
Es ist möglich, von einer Rolle zur anderen zu wechseln, aber es kann eine zusätzliche Ausbildung oder Schulung erforderlich sein, um die notwendigen Fähigkeiten für die neue Rolle zu erwerben.
Wie arbeiten Datenanalysten und Daten Wissenschaftler mit anderen Abteilungen oder Interessengruppen innerhalb einer Organisation zusammenarbeiten?
Datenanalysten arbeiten oft eng mit Geschäftsinteressenten zusammen, um ihre Datenanforderungen zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung unterstützen. Datenwissenschaftler können mit technischen Beteiligten wie Softwareingenieuren und Dateningenieuren zusammenarbeiten, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, sowie mit nichttechnischen Beteiligten wie Produktmanagern und Geschäftsanalysten, um sicherzustellen, dass die Modelle relevante Geschäftsprobleme angehen.