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Was ist der Unterschied zwischen Data Scientist und Data Analyst?

Derzeit herrscht Unklarheit darüber, was Data Scientists und Data Analysts in der täglichen Arbeit tun sollen und wie sie sich voneinander unterscheiden.

Datenwissenschaftler erhalten normalerweise Aufgaben in Bezug auf Abteilungen des Unternehmens (z. B. Marketing), in denen sie Methoden entwickeln müssen, um den Nutzen des Unternehmens zu maximieren, z. B. durch Steigerung des Umsatzes. Diese Aufgaben variieren von der Entwicklung von Algorithmen zur Entwicklung von Maschinen- / Tiefenmodellen.
Es gibt ein weit verbreitetes Missverständnis, dass ein Datenwissenschaftler nur maschinelle / vertiefte Lernmodelle entwickelt. Tatsächlich wird der größte Teil der Zeit der Datenwissenschaftler für die Bereinigung und Aufbereitung großer Datenmengen (normalerweise in Big Storage wie Hadoop gespeichert) aufgewendet, um für datenwissenschaftliche Aufgaben verwendet zu werden, z. B. für das Training maschineller Lernmodelle.

Datenanalysten erhalten normalerweise Aufgaben in Bezug auf Abteilungen des Unternehmens (z. B. Marketing), in denen sie große Datenmengen auf einfache und interpretierbare Weise analysieren, visualisieren und den Entscheidungsträgern übermitteln müssen. Die Rolle des Datenanalysten ist eine wichtige Rolle, und ohne sie können Entscheidungsträger ihre Entscheidungen nicht einfach treffen.

Welche Rollenanforderungen gelten für Data Scientist und Data Analyst?

Datenwissenschaftler müssen in der Regel über fundierte Kenntnisse in folgenden Bereichen verfügen:
  • Mathe-Hintergrund und vor allem in Wahrscheinlichkeit und diskrete und weiterhin Mathematik.
  • Skriptsprachen wie Python oder R
  • Datenanalyse-Tools wie SQL
  • Algorithmen für maschinelles / tiefes Lernen auf theoretischer und praktischer Ebene


Datenanalysten benötigen normalerweise:
  • Ein solider Hintergrund in der Statistik
  • Fundierte Kenntnisse in den Datenanalysetools wie SQL
  • Solide Kenntnisse im Umgang mit Big Data, z. B. Hadoop-Daten mit Hive und Impala
  • Kenntnisse in Datenvisualisierungstools, z. B. Looker, D3.js, um Ihre Daten und Ergebnisse zu visualisieren, z. B. durch Erstellen von Dashboards
  • Kenntnisse in Skriptsprachen wie Python oder R

Die Rollen von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten haben ähnliche Anforderungen. Da Datenwissenschaftler jedoch in der Regel ein Modell für maschinelles Lernen entwickeln, müssen sie die Mathematik hinter diesen Modellen kennen, bei denen es hauptsächlich um Wahrscheinlichkeitstheorie und diskrete Mathematik geht. Andererseits müssen Datenanalysten viele statistische Methoden anwenden, um die Daten zu interpretieren (z. B. P-Wert für A / B-Tests erhalten).