Data Analytics 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 in einigen Bereichen überlappende) Fähigkeiten und Fertigkeiten.

Dennoch sind beide Studienrichtungen sehr lukrativ und bieten gute Chancen für diejenigen, die bereit sind, sich zusätzlich zu engagieren.

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

1. Schulkontext

Die Bereiche Data Analytics und Data Science sind lohnend und spezialisiert. Das heißt, wenn Sie in einen der beiden Berufe einsteigen, sollten Sie gut auf die schulischen Herausforderungen vorbereitet sein, die auf Sie zukommen können.

Datenanalyse

Für den Berufseinstieg als Datenanalyst ist ein grundlegender Bachelor-Abschluss erforderlich. Um diesen Karriereweg einzuschlagen, sollten Sie sich für ein Bachelor-Programm entscheiden, das Ihnen ein funktionierendes Verständnis der SQL- und Abfrageentwicklung für RDBMS- und Datenstrukturschemaoperationen vermittelt.

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 Informatik, Informatik, Mathematik oder Statistik, um Ihre Karriere in der Datenanalyse zu starten.

Datenwissenschaft

Am sichersten ist es für einen angehenden Data Scientist, einen Bachelor- und Master-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Mathematik oder Statistik anzustreben. Wenn Sie Ihren beruflichen Weg ändern und eine Karriere als Data Scientist einschlagen möchten, benötigen Sie einen Nebenabschluss in einem dieser Streams.

Die für Data-Science-Rollen erforderlichen Grundkenntnisse sollten Sie auf die Beschaffung, Erfassung, Organisation, Verarbeitung und Modellierung von Unternehmensdaten vorbereiten.

Darüber hinaus können Sie sich Fachwissen in Datenvisualisierung, API-basierter Datenerfassung und -aufbereitung aneignen. Ein Abschluss in Angewandter Mathematik und Statistik hilft Ihnen auch bei der explorativen Datenanalyse, sodass Sie Muster verfolgen und ermitteln, Testmodelle für maßgeschneiderte Herausforderungen entwerfen und vieles mehr.

Schließlich sind zusätzliche Fähigkeiten in ML und KI nützlich, wenn Modelle für KI-basierte Vorhersagen erstellt werden. Ein Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik oder Computertechnik sollte Sie also in die Karriere eines Datenwissenschaftlers einführen.

2. Berufliche Rollen und Verantwortlichkeiten

Als Datenanalyst variieren Ihre Rollen und Verantwortlichkeiten, wenn Sie Ihre Reise in diesen Bereichen beginnen. Abhängig von Ihrem Kenntnisstand können Sie bestimmte Veränderungen bemerken, die Ihnen helfen, mit schwierigen Situationen in Ihrer beruflichen Rolle umzugehen.

Datenanalyse

In Data Analytics analysieren, visualisieren und untersuchen Sie hauptsächlich unternehmensspezifische Daten.

Insgesamt erfordern Datenanalyserollen, dass Sie Verantwortlichkeiten übernehmen wie:

• Datenintegrität bereinigen, verarbeiten, validieren und veranschaulichen
• Führen Sie eine explorative Datenanalyse großer Datensätze durch
• Implementieren Sie ETL-Pipelines und führen Sie Data Mining durch
• Führen Sie statistische Analysen mit logistischer Regression, KNN, Random Forest und Entscheidungsbäumen durch
• Erstellen und verwalten Sie Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML), während Sie Automatisierungscode schreiben
• Gewinnen Sie neue Erkenntnisse mit ML-Tools und Algorithmen
• Identifizieren Sie Datenmuster, um Vorhersagen auf der Grundlage fundierter Daten zu treffen

Datenwissenschaft

Bei der Datenwissenschaft geht es darum, Erkenntnisse zu gewinnen und Schlussfolgerungen aus Kontextdaten innerhalb des Unternehmens zu ziehen.

Einige zusätzliche Verantwortlichkeiten können Folgendes umfassen:

• Datenerhebung und -interpretation
• Identifizieren Sie relevante Muster in einem Datensatz
• Ausführen von SQL-basierten Datenabfragen und Unterabfragen
• Fragen Sie Daten mit RDBMS-Tools wie SQL, Python, SAS und vielen mehr ab
• Beherrschen Sie prädiktive, präskriptive, beschreibende und diagnostische Analysewerkzeuge
• Erwerben Sie Kenntnisse in Visualisierungstools wie Tableau, IBM Cognos Analytics und anderen

3. Kernkompetenzen

Da beide Rollen spezialisiert sind, erfordern sie spezifische Fähigkeiten, bevor sie sich in einem der beiden 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

Die Analyse erfordert fortgeschrittene Kenntnisse der fortgeschrittenen Statistik mit Fähigkeiten zur Problemlösung.

Darüber hinaus ist es wünschenswert, dass Sie Ihre Fähigkeiten in den folgenden Bereichen verbessern können:

• MS Excel- und SQL-Datenbanken zum Slicen und Würfeln von Daten
• Entscheidungshilfen zur Kontrolle der Berichterstattung
• Lernen Sie Tools wie Python, R und SAS zum Verwalten, Bearbeiten und Arbeiten mit Datensätzen kennen

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

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

Datenwissenschaft

In Data Science sollten Sie Mathematik, fortgeschrittene Statistik, prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen und Programmierung in den folgenden Bereichen beherrschen:

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

Eines oder mehrere dieser Tools sind unerlässlich, um die Aufgaben der Datenanalyse und Data Science zu meistern. Um der Beste in dem zu sein, was Sie tun, raten wir Ihnen, so viel 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. Karrieremöglichkeiten

Welchen Bereich Sie auch wählen, die Idee ist, einen guten, gut bezahlten Job zu bekommen. Abhängig von der gewählten Rolle 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
• Fachkraft für Transportlogistik

Datenwissenschaft

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

Data Science vs. Data Analytics: Das endgültige Urteil

Insgesamt 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 später in die Datenwissenschaft wechseln.

Neben Data Analytics und Data Science stehen Ihnen einige weitere Bereiche zur Verfügung, wenn Sie an datenzentrischen Rollen interessiert sind. Um loszulegen, können Sie sich die Positionen Datenarchitektur und Datentechnik ansehen. Es gibt viele Kurse auf dem Markt, die Ihnen helfen können, Ihre Fähigkeiten in diesen Bereichen zu verbessern.

Weiterlesen

Über den Autor