Wenn Du eine Karriere im Bereich Technik und Daten in Betracht ziehst, bist Du vielleicht schon auf die Begriffe Data Scientist und Data Analyst gestoßen. Sie klingen ähnlich und bauen aufeinander auf, jedoch handelt es sich in der alltäglichen Arbeit um zwei sehr unterschiedliche Rollen. Wenn du den Unterschied zwischen beiden verstehst, fällt es dir leichter, den richtigen Karriereweg zu wählen – besonders, wenn Du neu in der IT und Datenwelt bist. Lass uns das in einfachen Worten erklären.📈
Hier zwei Analogien:
Stell Dir vor, eine landesweite Einzelhandelskette stellt in den letzten sechs Monaten einen stetigen Umsatzrückgang fest. Um das Problem zu verstehen und zu lösen, wendet sie sich an ihre Data Analysten. Die Data Analysten sammeln die Verkaufsdaten der letzten zwei Jahre, aufgeschlüsselt nach Regionen, Produktkategorien und Jahreszeiten. Da sie bis zu Millionen von historischen Daten verfügen, beziehen sie Kundenfeedback, Daten zu Werbekampagnen und externe Faktoren wie wirtschaftliche Trends mit ein. Durch die Analyse der historischen Daten erhalten die Analysten wichtige Erkenntnisse wie:
- Der Umsatz ist in Regionen mit weniger Werbeaktionen in den Geschäften deutlich geringer.
- Jeden Sommer kommt es zu einem saisonalen Rückgang der Bekleidungsumsätze, der mit einer Verschiebung der Kundenpräferenzen in Richtung Outdoor-Ausrüstung zusammenfällt.
- Die jüngsten Preiserhöhungen bei bestimmten Artikeln haben zu einem Rückgang der Stammkunden geführt.
Eine weitere Analogie, die die Rolle des Datenwissenschaftlers als entscheidenden Teil des Alltags zeigt.
Ein Data Scientist kann ein Meteorologe sein, der Hurricanes vorhersagt und so entscheidende Vorbereitungen trifft, um Leben zu retten und Schäden zu minimieren. Stell Dir eine Küstenstadt vor, die der Gefahr schwerer Wirbelstürme ausgesetzt ist. Data Scientists verwenden fortschrittliche Modelle, um riesige Mengen vergangener und aktueller Daten – Wettermuster, Meerestemperaturen, Windgeschwindigkeiten und historische Sturmverläufe – zu analysieren und künftige Hurrikane mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen. Datenwissenschaftler untersuchen die jahrzehntelange Aktivität von Hurricanes, um Muster zu erkennen – welche Bedingungen typischerweise zu den zerstörerischsten Stürmen führen und welche Gebiete am anfälligsten sind. Mithilfe von maschinellem Lernen und Simulationswerkzeugen erstellen sie Modelle zur Vorhersage der Sturmentwicklung und zur Vorhersage des betroffenen Bereichs, der Stärke und der möglichen Schäden Tage oder sogar Wochen vor dem Eintreffen des Sturms.
Der entscheidende Unterschied🔍:
- Data Analysten konzentrieren sich auf den Blick zurück, um die Vergangenheit zu verstehen und die aktuellen Abläufe zu verbessern.
- Data Scientists richten ihren Fokus auf die Zukunft, nutzen fortschrittliche Techniken, um neue Möglichkeiten zu schaffen und Trends vorherzusagen.
Finaler Gedanke: Beide Karrierewege haben ihre Vorzüge📊
Sowohl Data Analysts als auch Data Scientists bieten spannende und zukunftssichere Karrieren. Beide Rollen haben ihre eigenen Herausforderungen und Möglichkeiten:
- Suchst du nach technischer Innovation und möchtest mit KI und maschinellem Lernen arbeiten? Dann könnte der Weg des Data Scientists für dich passend sein.
- Möchtest du mit Geschäftsdaten arbeiten, um direkt praktische Einblicke zu liefern, und bevorzugst eine klarere Work-Life-Balance? Dann ist der Data Analyst vielleicht die richtige Wahl.
