Data Analytics und Data Science werden unter Newcomern oft verwechselt. Obwohl es viele Überschneidungen zwischen den beiden gibt, gibt es auch einige große Unterschiede. In diesem Artikel gehen wir auf die Unterschiede (und Gemeinsamkeiten) zwischen Data Analytics und Data Science ein.
Kommen wir zunächst zur Datenanalyse. Das Ziel eines Datenanalysten ist es, bereits vorhandene Daten zu verwenden, um aktuelle Geschäftsprobleme zu lösen. In der Regel besteht die Hauptverantwortung eines Datenanalysten darin, Daten zum Erstellen von Berichten und Dashboards zu verwenden. Datenanalysten tun dies mithilfe von Tools wie Microsoft Excel, strukturierter Abfragesprache (SQL) und Visualisierungssoftware wie Tableau oder Microsoft Power BI.
Was die Datenwissenschaft betrifft, werden die Dinge etwas komplizierter. Das Ziel eines Data Scientists ist die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und Analysemethoden. Datenwissenschaftler helfen beim Sammeln von Daten, die sie anschließend überprüfen, um Trends und Muster zu finden, die sich auf das Geschäft auswirken könnten. Eine weitere große Verantwortung eines Datenwissenschaftlers ist die Datenbereinigung und Datenprüfung. Datenwissenschaftler verwenden auch Excel, SQL und Visualisierungstools – sie verlassen sich jedoch auch stark auf Programmiersprachen wie Python und R.
Lesen: Python im Vergleich zu R für die Datenanalyse
Data Scientist versus Datenanalyst
Je nach Branche und/oder Unternehmen wird die Grauzone zwischen einem Data Analyst und einem Data Scientist oft so groß, dass die beiden Titel quasi austauschbar werden. Beispielsweise könnten Datenanalysten Daten bereinigen oder in den Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) einsteigen. Andererseits könnte ein Datenwissenschaftler für die Erstellung von Dashboards oder die Codierung von SQL-Abfragen für bereits vorhandene Daten verantwortlich sein.
In einer perfekten Welt gibt es jedoch ein engagiertes Datenanalyse-Team und ein Data-Science-Team. Im Allgemeinen müssen Data Scientists die meisten Aufgaben eines Datenanalysten kennen, ergänzt um maschinelles Lernen (ML). Maschinelles Lernen ist eine fortschrittliche Methode der Datenanalyse, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Ergebnisse vorherzusagen. Aus diesem Grund wird Data Science oft als eine Stufe über der Datenanalyse angesehen.
Es ist erwähnenswert, dass das Wort „Analytiker“ heutzutage viel herumgeworfen wird. Nicht jeder, der mit Excel arbeitet, ist ein Datenanalyst. Es gibt jedoch einige Ausnahmen, wenn es um weniger technische Datenanalystenpositionen geht, die oft andere Namen erhalten, wie z. B. Business Analyst oder Marketing Analyst. Diese Arten von Rollen werden fast nie irgendeine Art von erweiterter Datenanalyse wie maschinelles Lernen durchführen.
Um Datenanalyst zu werden, ist normalerweise ein Bachelor-Abschluss in MINT erforderlich. Es ist jedoch nicht ungewöhnlich, dass jemand aus einem anderen Bereich in die Datenanalyse wechselt, insbesondere wenn er über umfassende Domänenkenntnisse in einer bestimmten Branche verfügt. Tatsächlich ist es nicht unmöglich, Datenanalyst ohne Abschluss zu werden (was nicht heißt, dass es einfach sein wird). Solange Sie die drei Kernwerkzeuge Excel, SQL und ein Visualisierungstool kennen, könnten Sie eine Chance haben, Datenanalyst zu werden. Um Data Scientist zu werden, benötigen Sie fast garantiert einen Bachelor-Abschluss in MINT, wobei in den meisten Fällen ein Master-Abschluss bevorzugt wird.
Lesen: Einführung in maschinelles Lernen in Python
Der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science ist signifikant. Ironischerweise ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler nicht so signifikant. Wie bereits erwähnt, können die Verantwortlichkeiten der einzelnen manchmal ziemlich fließend sein, sodass es zu Verwirrung darüber kommen kann, um welche Rolle es sich tatsächlich handelt. Hoffentlich hat dieser Artikel einige der Unterschiede zwischen Data Analytics und Data Science aufgeklärt. Hängen Sie sich jedoch nicht so sehr an Etiketten auf – wenn Sie an beidem interessiert sind, versuchen Sie zuerst, die Kernkompetenzen von Excel, SQL und Visualisierungstools zu erlernen. Von dort aus können Sie entscheiden, ob Sie noch einen Schritt weiter gehen und eine Programmiersprache lernen möchten, die sich durch Datenmanipulation und Statistik auszeichnet, wie Python oder R. In jedem Fall wird es Ihnen auf Ihrer Reise sehr helfen, die Unterschiede zwischen diesen beiden Disziplinen zu kennen in der Datenwelt!
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