Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler – Finden Sie den Unterschied

Da Data Science-Jobs auf dem Vormarsch sind, lauert oft eine Frage in den Köpfen von Aspiranten – Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst?

Sind diese 2 gleich?

Solche Fragen haben bei Jugendlichen, die eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, für große Verwirrung gesorgt. Heute sind wir hier, um diese Fragen zu klären und die ganze Angelegenheit für Sie zu klären!

Bevor wir tief in das Berufsbild eines Data Scientist und eines Datenanalysten eintauchen, wollen wir zunächst den Kernunterschied zwischen den beiden Berufsbildern verstehen.

Jobrolle Data Scientist – Data Scientists sind Experten, die mit einer Kombination aus Codierungs-, mathematischen, statistischen, analytischen und ML-Fähigkeiten ausgestattet sind. Selbst während eines Data-Science-Interviews drehen sich die meisten Fragen um diese Konzepte. Sie untersuchen und untersuchen große Datensätze aus mehreren Quellen, bereinigen, organisieren und verarbeiten sie, um die Interpretation zu erleichtern. Während sie Analyseaufgaben eines Analysten übernehmen können, müssen sie auch mit fortschrittlichen ML-Algorithmen, Vorhersagemodellen, Programmierung und statistischen Tools arbeiten, um Daten zu verstehen und neue Prozesse für die Datenmodellierung zu entwickeln. Ein Data Scientist kann je nach Qualifikation und Jobanforderungen auch als Data Researcher oder Data Developer bezeichnet werden.

Jobrolle des Datenanalysten – Wie der Name schon sagt, sind Datenanalysten hauptsächlich mit den täglichen Aufgaben der Datenerfassung und -analyse befasst. Sie müssen Daten sichten, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie betrachten geschäftliche Probleme und versuchen, aus einer gegebenen Datenmenge Antworten auf eine bestimmte Reihe von Fragen zu finden. Darüber hinaus erstellen Datenanalysten visuelle Darstellungen von Daten in Form von Grafiken, Diagrammen usw., um das Verständnis für alle am Geschäftsprozess beteiligten Beteiligten zu erleichtern. Ein Datenanalyst kann je nach Fähigkeiten und Stellenanforderungen auch als Datenarchitekt, Datenadministrator oder Analyseingenieur bezeichnet werden.

Aus dieser Beschreibung der beiden Berufsbilder wird deutlich, dass sich ein Data Scientist hauptsächlich mit der Sinnfindung von Inkohärenzen (unstrukturierte/semi-strukturierte Datensätze) beschäftigt, während ein Data Analyst Antworten auf Fragen finden muss, die auf den Erkenntnissen von Daten basieren Wissenschaftler. Manchmal überschneiden sich die Jobrollen jedoch, wodurch eine Grauzone entsteht. Und während Datenanalysten und Datenwissenschaftler beide einige Gemeinsamkeiten aufweisen, gibt es bestimmte entscheidende Unterschiede zwischen den beiden Rollen.

Data Scientist und Data Analyst – ein Vergleich

1. Verantwortlichkeiten

Vor einer Minute haben wir auf den Punkt gebracht über die wichtigsten beruflichen Aufgaben eines Data Scientist und Data Analyst gesprochen. Nun werden wir im Detail über ihre jeweiligen Aufgabenbereiche sprechen.

Datenwissenschaftler:

• Erstellen und definieren Sie Programme für die Datenerfassung, Modellierung, Analyse und Berichterstattung.
• Führen Sie Datenbereinigungs- und Verarbeitungsvorgänge durch, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
• Entwickeln Sie benutzerdefinierte Datenmodelle und ML-Algorithmen, um den Anforderungen von Unternehmen/Kunden gerecht zu werden.
• Gewinnung und Analyse von Daten aus Unternehmensdatenbanken zur Förderung der Optimierung und Verbesserung der Geschäftsabläufe (Produktentwicklung, Marketingtechniken und Kundenzufriedenheit).
• Verwendung der richtigen Datenvisualisierungs- und Prognosemodellierungstools zur Steigerung der Umsatzgenerierung, Marketingstrategien, Verbesserung des Kundenerlebnisses usw.
• Entwicklung neuer ML-Methoden und analytischer Modelle.
• Um verschiedene Datensätze zu korrelieren, bestimmen Sie die Gültigkeit neuer Datenquellen und Datenerfassungsmethoden.
• Koordination und Kommunikation mit IT- und Business-Management-Teams, um Datenmodelle zu implementieren und die Ergebnisse zu überwachen.
• Um neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und zu bestimmen, wie die Ergebnisse zur Verbesserung von Geschäftsstrategien und -ergebnissen genutzt werden können.
• Um ausgefeilte Tools/Prozesse zu erstellen, um die Leistung von Datenmodellen genau zu überwachen und zu analysieren.
• Entwicklung von A/B-Test-Frameworks zum Testen der Modellfunktion und -qualität.
• In die Rolle eines Visionärs schlüpfen, der aus Daten neue Möglichkeiten erschließen kann.

Daten Analyst:

• Analyse und Mining von Geschäftsdaten, um Korrelationen zu identifizieren und wertvolle Muster aus unterschiedlichen Datenpunkten zu entdecken.
• Mit kundenzentrierten Algorithmusmodellen arbeiten und diese an individuelle Kundenanforderungen anpassen.
• Erstellen und Bereitstellen benutzerdefinierter Modelle, um Antworten auf Geschäftsangelegenheiten wie Marketingstrategien und deren Leistung, Kundengeschmack und Präferenzmuster usw. aufzudecken.
• Um Daten aus mehreren Systemen abzubilden und nachzuverfolgen, um spezifische Geschäftsprobleme zu lösen.
• Schreiben von SQL-Abfragen zum Extrahieren von Daten aus dem Data Warehouse und zum Identifizieren der Antworten auf komplexe Geschäftsprobleme.
• Anwendung statistischer Analysemethoden zur Durchführung von Verbraucherdatenforschung und -analysen.
• Abstimmung mit Data Scientists und Data Engineers, um neue Daten aus mehreren Quellen zu sammeln.
• Entwerfen und Entwickeln von Datenvisualisierungsberichten, Dashboards usw., um dem Business-Management-Team zu helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Durchführung routinemäßiger Analyseaufgaben sowie quantitativer Analysen nach Bedarf zur Unterstützung der täglichen Geschäftsabläufe und Entscheidungsfindung.

Kasse: Gehalt für Datenanalysten in Indien

2. Fähigkeiten

Die Rolle eines Data Scientists ist hochspezialisiert und vielseitig. Daher haben Data Scientists meist fortgeschrittene Abschlüsse wie einen Master oder PhD. Laut KDnuggets haben fast 88 % der Data Scientists einen Master-Abschluss und mindestens 46 % von ihnen haben einen Doktortitel. Werfen wir einen Blick auf die Rollenanforderungen eines Data Scientist:

• Mindestens Masterabschluss in Statistik/Mathematik/Informatik. Besser, wenn Sie einen Doktortitel haben.
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie R, Python, Java, SQL, um nur einige zu nennen.
• Vertiefte Kenntnisse von ML-Techniken, einschließlich Clustering, Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze usw.
• Vertiefte Kenntnisse fortgeschrittener statistischer Techniken und Konzepte (Regression, Eigenschaften von Verteilungen, statistische Tests usw.).
• Erfahrung in der Arbeit mit statistischen und Data-Mining-Techniken (lineare Regression, Random Forest, Bäume, Text-Mining, Analyse sozialer Netzwerke usw.).
• Erfahrung in der Arbeit mit und Erstellung von Datenarchitekturen.
• Erfahrung in der Manipulation von Datensätzen und der Entwicklung statistischer Modelle.
• Erfahrung in der Nutzung von Webdiensten wie S3, Spark, Redshift, DigitalOcean etc.
• Erfahrung in der Analyse von Daten von Drittanbietern wie Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics etc.
• Erfahrung in der Arbeit mit verteilten Daten-/Computing-Tools wie Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL usw.
• Erfahrung in der Datenvisualisierung mit Tools wie ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3 usw.

Für die berufliche Rolle eines Datenanalysten ist die Mindestanforderung ein MINT-Abschluss (Naturwissenschaften, Technologie, Ingenieurwesen oder Mathematik). Einen höheren Abschluss zu haben ist ausgezeichnet, aber es ist keine Notwendigkeit. Wenn Sie über starke Kenntnisse in Mathematik, Naturwissenschaften, Programmierung, Datenbanken, Predictive Analytics und Datenmodellierung verfügen, können Sie loslegen. Hier ist eine Liste aller wesentlichen Anforderungen an einen Datenanalysten:

• Bachelor-Abschluss in Mathematik/Statistik/Wirtschaft mit Schwerpunkt Analytik.
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie R, Python, Java, SQL, um nur einige zu nennen.
• Eine solide Kombination aus analytischen Fähigkeiten, intellektueller Neugier und Geschäftssinn.
• Fundiertes Wissen über Data-Mining-Techniken und neue Technologien wie MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, künstliche neuronale Netze usw.
• Erfahrung in der Arbeit mit der agilen Methodik.
• Erfahrung im Umgang mit Microsoft Excel und Office.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten (sowohl mündlich als auch schriftlich).
• Fähigkeit, mehrere Prioritäten gleichzeitig zu verwalten und zu handhaben.

3. Gehalt

Laut einem Studienbericht von PwC wird es bis 2020 rund 2,7 Millionen offene Stellen für Data Scientists und Data Analysts geben. Weiter heißt es, dass die Bewerber für diese Stellen „T-förmig“ sein müssen, da sie nicht nur über technische und analytische Fähigkeiten, sondern auch über Soft Skills wie Kommunikation, Teamarbeit und Kreativität verfügen müssen. Da es schwierig ist, solche Talente mit den richtigen Fähigkeiten zu finden, und die Nachfrage nach Data Scientists und Analysten das Angebot bei weitem übersteigt, versprechen diese Rollen ein attraktives Gehaltspaket.

Da der Job eines Data Scientists jedoch viel anspruchsvoller ist als der eines Data Analysts, ist das Gehalt von Data Analysts natürlich niedriger als das von Data Scientists. Glassdoor behauptet, dass das durchschnittliche Jahresgehalt von Data Scientists Rs beträgt. 10.00.000, während die eines Datenanalysten Rs beträgt. 4,82,041.

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Abschließende Gedanken

Unter Berücksichtigung aller oben genannten Punkte scheinen die Berufsbezeichnungen Data Scientists und Data Analysts aufgrund der wenigen Ähnlichkeiten in Bezug auf Fähigkeiten und Aufgabenbereiche täuschend ähnlich zu sein. Wenn Sie beispielsweise einen MINT-Hintergrund mit einem Flair für Programmierung, Analytik und Statistik haben, sind Sie ideal für eine Karriere in Data Science geeignet. Die feinen Unterschiede zwischen den beiden führen jedoch zu den erheblichen Unterschieden in der Gehaltshöhe.

Wenn Sie immer noch keine Wahl treffen können, machen wir es Ihnen einfacher. Angenommen, Sie können gut mit Zahlen umgehen, müssen aber noch einen langen Weg zurücklegen, um Ihre Programmier- und Datenmodellierungsfähigkeiten zu perfektionieren. Starten Sie Ihre Karriere besser als Daten Analyst. Nach und nach können Sie sich weiterbilden und dann Data Scientist werden. Auf diese Weise kann der Job eines Datenanalysten zu einem Sprungbrett zum Datenwissenschaftler werden. Alles in allem sind beide Optionen aufstrebende und äußerst lukrative Karrieremöglichkeiten, sodass Sie unabhängig von Ihrer Wahl eine vielversprechende Karriere in der Datenwissenschaft haben werden.