Datenanalyst vs. Data Scientist: Optionen für Ihren Karriereweg

Gehalts- und Recruiting-Trends Karriere-Tipps Karriereentwicklung
Kein Unternehmen kann heute auf Datenanalyse verzichten. Schon 2022 hat der Branchenverband Bitkom in einer Umfrage erhoben, dass in naher Zukunft 14 Prozent aller Unternehmen in Deutschland planen, ihre Geschäftsmodell ausschließlich oder zumindest sehr stark datengetrieben aufstellen werden. Im Zuge dessen werden sich auch die Anforderungen der Unternehmen an Experten, die versiert im Umgang mit Daten sind, stark verändern. Diese Entwicklung wird den Karriereweg von vielen IT-Fachkräften maßgeblich prägen.
Ein Blick in die Gehaltsübersicht 2024 genügt: Eine Top-Fähigkeit für IT-Experten heute und in Zukunft ist Datenanalyse. Neben der hohen Nachfrage ist genau dieser Bereich eine der größten Herausforderungen für HR-Manager. Denn die nötigen Talente und Experten sind schwer zu finden. Die Nachfrage am Arbeitsmarkt übersteigt die Nachfrage bei Weitem. Zu den an den meistverbreiteten Stellenanzeigen, die für den deutschen Markt gepostet werden, gehören die Positionen wie Datenanalyst sowie Data Scientist. Beide Arbeitsfelder arbeiten im Unternehmen Hand in Hand, haben jedoch unterschiedliche Betätigungsfelder in Hinblick auf Datenverarbeitung und -analyse. Sollten Sie Interesse daran haben, genau in diesen Boom-Bereichen Karriere zu machen, bietet dieser Artikel detaillierte Einblicke in die Anforderung und Erwartungen, die Unternehmen an beide Stellenprofile haben. Dies wird Ihnen dabei helfen, den Weg als Datenanalyst oder Data Scientist zu fokussieren.
Obwohl beide Positionen mit Daten arbeiten, unterscheiden sich die Rollen von Datenanalysten und Data Scientists erheblich in Bezug auf ihre Aufgaben, Tools und den Umfang ihrer Arbeit. Hier ein Blick auf die Unterschiede sowie die Vor- und Nachteile jeder IT-Rolle: Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten: Daten bereinigen und verarbeiten, um sicherzustellen, dass sie genau und für die Analyse nutzbar sind.Berichte und Dashboards erstellen, um Daten für eine einfachere Nutzung und Entscheidungsfindung zu visualisieren.Vorwiegend vorhandene Daten analysieren, um aus ihnen Rückschlüsse und Erkenntnisse zu gewinnen, die aktuelle Geschäftsentwicklungen beeinflussen. Enge Zusammenarbeit mit spezifischen Abteilungen, um die nötigen, tagesaktuellen Daten bereitzustellen Verantwortlichkeiten eines Data Scientists: Statistische Werkzeuge und maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die zukünftige Ergebnisse prognostizieren.
Anspruchsvolle Data-Mining-Techniken anwenden, um Muster und Trends über einfache Analysen hinaus zu identifizieren.
Nicht nur zukünftige Trends vorhersagen, sondern auch Empfehlungen geben, wie Unternehmen diese Vorhersagen nutzen können.
Mit fortschrittlichen Analytiktechnologien, einschließlich KI und maschinellem Lernen, arbeiten, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. Beispiele: Python, MySQL.
Vorteile eines Datenanalysten: Eine leichter zugängliche Rolle mit grundlegenden Fähigkeiten in statistischer Analyse und Datenmanipulation.
Direkter Einfluss auf Geschäftsentscheidungen durch klare Datenpräsentation und Erkenntnisse.
Fähigkeiten sind branchenübergreifend übertragbar, was vielfältige Karrieremöglichkeiten ermöglicht.
Nachteile eines Datenanalysten: Häufig auf deskriptive Analysen beschränkt, was im Laufe der Zeit repetitiv oder weniger herausfordernd sein kann.Im Allgemeinen sind die Gehälter für Datenanalysten geringer als Data Scientists, dies begründet sich damit, dass die Rolle weniger technisches Wissen verlangt. Vorteile eines Data Scientists: Aufgrund der hohen Nachfrage und des erforderlichen spezialisierten Portfolios an Fähigkeiten erzielen Data Scientists in der Regel höhere Gehälter.Fähigkeit, breitere Geschäftsstrategien durch prädiktive Erkenntnisse und fortschrittliche datengesteuerte Produkte zu beeinflussen.Regelmäßiger Umgang mit den neuesten Fortschritten in den Bereichen maschinelles Lernen, KI und Big Data Technologien. Nachteile eines Data Scientists: Erfordert oft fortgeschrittene Abschlüsse in Statistik, Informatik oder verwandten Bereichen, was den Einstieg erschweren kann.Die Rolle kann ein höheres Maß an Komplexität und Stress beinhalten, da man mit mehrdeutigen Datensätzen und sich entwickelnden Algorithmen umgeht.Ständige Weiterbildung, um mit den neuesten Technologien und Methoden in einem sich schnell entwickelnden Bereich Schritt zu halten.
„Aufgrund der Fähigkeiten in Hinblick auf die technischen Fähigkeiten, die sich nicht nur durch die komplexen Anforderungen begründen, sondern auch entsprechende Abschlüsse und Zertifikate erfordern, ist die Einstiegshürde als Dataanalyst grundsätzlich geringe als bei Data Scientists“, sagt Christian Schmitz, Head of Technology bei Robert Half Deutschland.  „Wenn Sie schnell eine Karriere im Datenbereich mit soliden Grundkenntnissen in der Datenverarbeitung und -analyse starten möchten, ist es in der Regel ratsam, Datenanalyst zu werden. Diese Position erfordert weniger spezialisierte Fähigkeiten und einen weniger klar vorgezeichneten Bildungshintergrund im Vergleich zur Rolle des Data Scientists, die sowohl in Bezug auf die erforderliche Wissensvertiefung als auch auf die Breite der technischen Expertise intensiver ist“, so Schmitz weiter. 
Technische Fähigkeiten, die für einen Datenanalysten erforderlich sind: Beherrschung von SQL ist entscheidend, da es Analysten ermöglicht, Daten aus relationalen Datenbanken effizient abzurufen und zu manipulieren.Fortgeschrittene Excel-Kenntnisse sind notwendig, um Daten zu sortieren, zu filtern, Pivot-Tabellen zu erstellen und Funktionen zur Durchführung von Berechnungen zu verwenden.Kenntnisse im Umgang mit Tools wie Tableau, PowerBI oder Qlik sind wichtig, um visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen, die leicht verständlich und umsetzbar sind.Verständnis grundlegender statistischer Maße (Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung) und Tests sowie die Zusammenfassung von Datenfunden sind entscheidend für die Analyse von DatensätzenFähigkeiten im Bereich Berichterstattung und Datenpräsentation, um Ergebnisse klar und effektiv an Stakeholder zu kommunizieren. Technische Fähigkeiten, die für einen Data Scientist erforderlich sind: Fachkenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sind unerlässlich. Diese Sprachen unterstützen die Datenmanipulation, statistische Analyse und maschinelles Lernen. • Wissen über Techniken des maschinellen Lernens (sowohl überwacht als auch unbeaufsichtigt) ist entscheidend, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen.Ein starkes Fundament in Statistik und die Fähigkeit, diese Konzepte auf große Datensätze anzuwenden, sind erforderlich, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.Erfahrung mit Big-Data-Plattformen wie Apache Hadoop oder Spark ist von Vorteil, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen.Fähigkeiten im Bereich Datenbereinigung und -vorbereitung für die Analyse sind entscheidend, da reale Daten oft nicht sortiert und unvollständig sind.
Bildungsniveau für einen Datenanalysten:
Die meisten Einstiegspositionen für Datenanalysten erfordern mindestens einen Bachelor-Abschluss. Dies wird oft als ausreichend angesehen, wenn der Abschluss in einem relevanten Bereich liegt.Für Studienfächer sind Statistik, Wirtschaft und Mathematik zu berücksichtigen. Diese bieten eine solide Grundlage in quantitativer Analyse, die für die Datenanalyse unerlässlich ist.Analystenrollen in bestimmten Sektoren können von einem Abschluss in einem verwandten Bereich profitieren, um den Kontext und die Besonderheiten der Daten besser zu verstehen.IT- und Informatikabschlüsse können wertvolle technische Fähigkeiten wie Datenbankmanagement vermitteln, die für die Datenverarbeitung und Berichterstattung entscheidend sind.Zertifizierungen in speziellen Tools oder Technologien (wie Tableau für Datenvisualisierung, SQL für Datenbankmanagement oder eine spezifische Analyse-Zertifizierung von einer renommierten Organisation) können deinen Lebenslauf verbessern.Praktische, intensive Schulungen, die sich auf Datenanalysetools und -techniken konzentrieren, können äußerst vorteilhaft sein, insbesondere für diejenigen, die aus nicht-technischen Bereichen wechseln. Bildungsniveau für einen Data Scientist: Obwohl nicht immer zwingend erforderlich, werden entsprechende Abschlüsse häufig bevorzugt, insbesondere für wettbewerbsfähige Rolle oder Positionen. Die Absolventen bestimmter Abschlüsse zeigen eine höhere Kompetenz in komplexen mathematischen Theorien und rechnerischen Methoden, die im Bereich Daten benötigt werden.Informatik und Datenwissenschaft sind Kerndisziplinen für Data Scientists und bieten tiefe Einblicke in Algorithmen, maschinelles Lernen, Programmierung und Systemdesign.Angewandte Mathematik und Ingenieurwissenschaften bieten den notwendigen Hintergrund in Modellierung, Statistik und analytischem Denken, die für die Rolle entscheidend sind.Bootcamps für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft können praktische, direkte Erfahrungen mit realen Datensätzen bieten und sind oft darauf ausgelegt, die neuesten Technologien und Methoden in der Datenwissenschaft abzudecken.
In der Regel verdienen Data Scientists in deutschen Unternehmen höhere Gehälter als Datenanalysten. Dieser Unterschied in der Vergütung spiegelt die Nachfrage nach qualifizierten Talenten, die fortgeschritteneren technischen Fähigkeiten, die Bildungsanforderungen und die Verantwortlichkeiten wider, die mit der Rolle des Data Scientists verbunden sind. Laut der Robert Half Gehaltsübersicht 2024 verdienen bereits Datenbankenadministratoren je nach Erfahrungsstufe zwischen 45.750 und 81.750 Euro. Diese Positionen haben die besten Voraussetzungen, Rollen als Data Scientists einzunehmen. Das Gehaltsniveau dürfte sich mit steigender Bedeutung der Rolle in den kommenden Jahren weiter signifikant erhöhen. Gerade die hohe Nachfrage nach Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen, Big-Data-Management und fortgeschrittene prädiktive Analysen

die in Rollen, die mit großen Datensätzen oder in Branchen wie Technologie, Finanzen und Gesundheitswesen arbeiten, unerlässlich sind

prägt vor allem höhere Gehaltsstufen. Datenanalysten verdienen weniger als Data Scientists. Das Durchschnittsgehalt liegt für den deutschen Arbeitsmarkt bei rund 69.000 Euro im Jahr. Die Gehälter für Datenanalysten werden oft von der Branche, in der sie arbeiten, der Komplexität der von ihnen bearbeiteten Daten und ihrer Beherrschung spezifischer Datenwerkzeuge und -technologien beeinflusst. Analysten mit starken Fähigkeiten in der Datenvisualisierung und Software wie Tableau oder fortgeschrittenen SQL-Kenntnissen können mitunter höhere Gehälter verlangen. „Beide Rollen können erhebliche Gehaltsunterschiede je nach Branche aufweisen“, sagt Schmitz. „Beispielsweise verdienen Data Scientists, die in Tech-Startups oder im Finanzbereich arbeiten, möglicherweise mehr als diejenigen in Regierungsbehörden oder Bildungseinrichtungen. Ebenso könnten Datenanalysten in spezialisierten Tech-Unternehmen oder Finanzdienstleistern mehr verdienen als diejenigen in weniger datengetriebenen Branchen.“ Höhere Erfahrungs- und Bildungsniveaus können in beiden Rollen zu höheren Gehältern führen. Data Scientists mit einem Doktortitel oder umfangreicher Projekterfahrung im Bereich fortschrittliches maschinelles Lernen oder KI können Spitzengehälter verlangen. „Es lohnt sich auch zu berücksichtigen, dass sich eine Spezialisierung auf stark nachgefragte Bereiche wie künstliche Intelligenz, Deep Learning oder Big-Data-Technologien erheblich auf das Verdienstpotenzial auswirken kann“, fügt Schmitz hinzu.

Die Work-Life-Balance in Rollen wie Datenanalyst und Data Scientist kann von mehreren Faktoren abhängen, darunter die spezifische Branche, die Unternehmenskultur und die individuellen Projektanforderungen. Es gibt jedoch allgemeine Trends in jeder Rolle, die die typische Work-Life-Balance beeinflussen können. Christian Schmitz: „Datenanalysten haben oft regelmäßiger Arbeitszeiten und eine vorhersehbare Arbeitsbelastung. Ihre Aufgaben sind normalerweise definiert und wiederkehrend, wie wöchentliche Berichte, monatliche Metriken-Überprüfungen und routinemäßige Datenvalidierung.“ Da Datenanalysten seltener in weichenstellende Entscheidungsprozesse oder Entwicklungen eines Unternehmens involviert sind, gibt es im Allgemeinen weniger Druck und seltener enge Fristen im Vergleich zu Data Scientists. „Das Gleichgewicht kann jedoch stark vom Unternehmen und der Unternehmenskultur abhängen. Beispielsweise könnten Analysten in schnelllebigen Branchen wie Finanzen oder Beratung anspruchsvollere Zeitpläne haben“, weiß Schmitz weiter. Data Scientists könnten unregelmäßigere Arbeitszeiten haben, da ihre Arbeit komplexe Problemlösungen, Projektfristen und laufende Forschungen umfasst, die über die üblichen Geschäftszeiten hinausgehen können. „Die Notwendigkeit, Projektmeilensteine zu erreichen oder Forschungsergebnisse zu liefern, kann zu intensiven Phasen führen, insbesondere in Rollen, die eng mit der Produktentwicklung oder Innovation verbunden sind“, sagt Schmitz. Die hohe Bedeutung ihrer Arbeit, insbesondere in Sektoren wie Technologie und Finanzen, könnten auch zu höheren Stressniveaus und einem anspruchsvolleren Arbeitsumfeld beitragen, so Schmitz weiter. Branchen mit höherer Volatilität und schnellerem Tempo (wie Tech-Startups, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen) erfordern oft zeitkritischere Analysen und können sowohl von Datenanalysten als auch von Data Scientists mehr verlangen. „Größere Unternehmen könnten strukturiertere Arbeitszeiten und Ressourcen zur Bewältigung der Arbeitsanforderungen bieten, während Startups aufgrund von Ressourceneinschränkungen mehr Flexibilität und längere Arbeitszeiten erfordern könnten“, beschreibt Schmitz die Situation. 
Soft Skills sind sowohl für Datenanalysten als auch für Data Scientists von entscheidender Bedeutung. Diese verbessern ihre Fähigkeit, Erkenntnisse zu kommunizieren, mit Teammitgliedern zusammenzuarbeiten und Entscheidungsprozesse zu beeinflussen. Die wichtigste Soft Skill für Datenanalysten ist die effektive Kommunikation, die es ihnen ermöglicht, komplexe Dateninsights in verständliche und umsetzbare Informationen für Stakeholder zu übersetzen, die möglicherweise keinen technischen Hintergrund haben. Datenanalysten müssen außerdem sorgfältig sein, Problemlösungsfähigkeiten besitzen und ihr Zeitmanagement im Griff haben. Im Vergleich dazu müssen Data Scientists in der Lage sein, ihre komplexe Arbeit Experten anderer Fachrichtungen zu erklären, einschließlich der Auswirkungen ihrer Erkenntnisse auf Geschäftsstrategien oder betriebliche Änderungen. Die Bewertung mehrerer Lösungen für ein Problem und die Vorhersage potenzieller Ergebnisse sind tägliche Aufgaben für Data Scientists, die starke analytische und kritische Denkfähigkeiten erfordern. Data Scientists arbeiten häufig in funktionsübergreifenden Teams und kooperieren mit Ingenieuren, Unternehmensentscheidern und anderen Stakeholdern. Die Fähigkeit, effektiv in Teamumgebungen zu arbeiten, ist unerlässlich. Beide Rollen beinhalten regelmäßige Interaktionen mit Stakeholdern, um Anforderungen zu sammeln, Ergebnisse zu berichten und Maßnahmen vorzuschlagen. Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten können diese Interaktionen verbessern und den Einfluss ihrer Beiträge auf die Organisation erhöhen.
Es gibt tatsächlich mehrere Spezialisierungen innerhalb beider Rollen, die Kandidaten im deutschen Arbeitsmarkt in interessante Karrierewege führen können, darunter: Financial Analyst: Spezialisiert sich auf finanzielle Daten wie Einnahmen, Ausgaben und Markttrends, um bei der Finanzplanung, Budgetierung und Prognose zu unterstützen.Nutzt häufig Werkzeuge wie Excel, Software für Finanzmodellierung und proprietäre Finanzdatenbanken. Operations Analyst: Arbeitet daran, betriebliche Effizienzen zu verbessern, indem Arbeitsabläufe, das Lieferkettenmanagement und Produktionsprozesse analysiert werden.Erfordert oft Kenntnisse in ERP-Systemen, Tools zur Workflow-Verwaltung und Prozessabbildungssoftware. HR-Analyst: Analysiert Mitarbeiterdaten, um bei Einstellungsentscheidungen, Leistungsbewertungen und der Planung von Richtlinien zu helfen.Verwendet HR-Informationssysteme (HRIS), Mitarbeiterleistungsdaten und Umfrageergebnisse. Machine Learning Engineer: Konzentriert sich auf das Design und die Implementierung von Machine-Learning-Modellen und -Algorithmen zur Lösung komplexer Vorhersageprobleme.Erfordert typischerweise tiefgehende Kenntnisse in Python, R, TensorFlow und anderen ML-Frameworks. AI Research Scientist: Beschäftigt sich mit fortgeschrittener Forschung zur Entwicklung neuer Methoden und Technologien in der künstlichen Intelligenz.Benötigt Expertise in Deep Learning, neuronalen Netzen und kognitiven Computertechnologien. Natural Language Processing (NLP) Scientist: Spezialisiert sich darauf, Computer so zu programmieren, dass sie große Mengen natürlicher Sprachdaten verarbeiten und analysieren können.Nutzt Werkzeuge und Bibliotheken wie NLTK, SpaCy oder BERT für Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Textklassifikation und Sprachgenerierung. Data Engineer: Konzentriert sich auf die Infrastruktur und Architektur für Systeme zur Datenerzeugung, -sammlung und -analyse.Häufig versiert in Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark und umfassendem Datenbankmanagement. Quantitative Analyst (Quant): Arbeitet typischerweise im Finanzwesen und nutzt statistische und mathematische Modelle, um Finanz- und Risikomanagemententscheidungen zu informieren.Beherrscht statistische Analysetools und Programmiersprachen wie Python sowie Kenntnisse der Finanzmärkte.
Beide Karrierewege bieten Möglichkeiten zum Aufstieg in höhere Positionen, Spezialisierungen oder sogar den Übergang in andere Bereiche. Das Verständnis der potenziellen Karriereverläufe kann Fachleuten helfen, fundierte Entscheidungen über ihre berufliche Entwicklung zu treffen.

Karriereweg für Datenanalysten

Einsteiger-Datenanalyst: Beginnt mit der grundlegenden Datensammlung, -bereinigung und vorläufigen Analyse.Berichtet typischerweise über Erkenntnisse mit Visualisierungstools und unterstützt Senior-Analysten. Senior Datenanalyst: Übernimmt komplexere Analysen und leitet oft Projekte oder kleine Teams.Entwickelt anspruchsvollere Berichtssysteme und Dashboards. Leiter der Datenanalyse: Überwacht ein Team von Analysten und ist verantwortlich für Großprojekte und strategische Entscheidungen bezüglich der Datennutzung.Konzentriert sich auf die Verbesserung der Team-Effizienz und der Datenprozesse.

Karrierewege für Data Scientists

Junior Data Scientist: Arbeitet unter der Aufsicht erfahrenerer Wissenschaftler, konzentriert sich auf Datenbereinigung, Modellentwicklung und einfache prädiktive Analysen.Sammelt Erfahrungen mit verschiedenen statistischen Modellen und Machine-Learning-Algorithmen. Senior Data Scientist: Leitet Projekte, entwirft komplexe Modelle und arbeitet oft funktionsübergreifend mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um Lösungen zu implementieren.Beginnt, sich auf spezifische Bereiche wie Machine Learning, KI oder Deep Learning zu spezialisieren. Leiter der Datenwissenschaft oder Teamleiter: Leitet Teams von Data Scientists und koordiniert groß angelegte Projekte.Setzt die strategische Richtung für die datenbezogenen Richtlinien und Verfahren des Unternehmens. Chief Data Officer (CDO) oder Direktor für Analytik: Exekutivrolle, die die Datenmanagementstrategie für die gesamte Organisation überwacht.Sorgt dafür, dass Datenrichtlinien und -praktiken mit den Zielen der Organisation und den gesetzlichen Anforderungen übereinstimmen.

Andere Faktoren, die den Karrierefortschritt beeinflussen

Beide Rollen erfordern kontinuierliches Lernen und die Anpassung an neue Technologien und Methoden. Christian Schmitz rät allen, die in diesem Bereich tätig sind oder tätig werden wollen, sich mit neuesten Trends in der Datenanalyse zu befassen: „Gerade in diesem Bereich sind wir erst am Anfang einer Entwicklung. Jeder, der als Datenanalyst oder Data Scientist reüssieren will, sollte sich auch klar darüber werden, wie unterschiedliche Branchen Daten nutzen und kann so potentielle Karrieremöglichkeiten und notwendige Fähigkeiten anpassen.“ Beide Karrierewege bieten klare und belastbare Wachstums- und Spezialisierungsmöglichkeiten. Zudem sind die Rollen noch nicht vollends ausgebildet: Datenanalysten könnten beispielsweise in Bereiche entwickeln, die mehr direkte Interaktion mit dem Geschäft und Entscheidungsfindung erfordern, während Data Scientists Rollen übernehmen könnten, die strategischer oder forschungsorientierter sind und innovative Technologien einbeziehen.
Bootcamps sind darauf ausgelegt, intensive und praxisnahe Schulungen in bestimmten Fachbereichen anzubieten, was sie zu einer beliebten Wahl macht, um ohne den zeitlichen und finanziellen Aufwand eines traditionellen Studiums in das Datenfeld einzusteigen. Data Analyst Bootcamps konzentrieren sich in der Regel darauf, praktische Fähigkeiten wie SQL, Excel, Python und Datenvisualisierungstools wie Tableau oder PowerBI zu vermitteln. Sie decken auch grundlegende Statistik und analytische Techniken ab, die für die effektive Interpretation und Berichterstattung von Daten notwendig sind. Absolventen sind darauf vorbereitet, Einstiegspositionen als Datenanalysten in verschiedenen Branchen zu übernehmen. Sie haben idealtypisch bereits erste Projekte ausgeführt, die ihre Fähigkeiten, Daten zu extrahieren, zu analysieren und zu visualisieren, verifizieren. Bootcamps für angehende Data Scientists sind intensiver und decken ein breiteres Themenspektrum ab, einschließlich fortgeschrittener Programmierung in Python oder R, maschinellem Lernen, fortgeschrittener statistischer Analyse und manchmal auch Elemente von Big Data-Technologien. Diese Programme können anspruchsvoller sein und erfordern oft auch ein längeres Engagement (bis zu sechs Monaten) sowie ein stärkeres Grundlagenwissen in Mathematik und Programmierung als bei Datenanalysten. Diese Bootcamp-Teilnehmer lernen, wie man anspruchsvolle prädiktive Modelle erstellt, große Datensätze verwaltet und maschinelle Lernalgorithmen anwendet. Wie ihre Analysten-Kollegen schließen sie das Bootcamp mit einer Leistungssicherung (Test und/oder Projektarbeit) ab, die ihre Fähigkeit hervorhebt, komplexe Datenwissenschaftsprobleme zu lösen. Bootcamps stellen einen fokussierten und praktischen Weg in Daten-Karrieren dar, der besonders für diejenigen attraktiv ist, die einen Karrierewechsel oder eine schnelle Weiterbildung anstreben. Sie können effektiv auf Einstiegs- und mittlere Positionen in der Datenanalyse und Datenwissenschaft vorbereiten, vorausgesetzt, man kombiniert die erlernten Fähigkeiten mit kontinuierlichem Lernen und Networking im Bereich.
Die Entscheidung zwischen einer Karriere als Data Scientist oder Datenanalyst sollte von Interessen, Stärken und Karrierezielen abhängen. Hier sind einige Beobachtungen, die dabei helfen können zu entscheiden, welche Rolle besser zu zum jeweiligen Kandidaten passt, basierend auf persönlichen und beruflichen Faktoren:

So erkennen Sie, ob Sie Data Analyst werden sollten:

Sie arbeiten gerne mit Zahlen, Diagrammen und Grafiken.
Sie haben ein gutes Auge für Details und eine starke Fähigkeit, Trends und Muster in Daten zu erkennen.Sie bevorzugen Aufgaben, die einen klaren Anfang und ein Ende haben, und genießen es, die praktische Anwendung Ihrer Arbeit zu sehen.Sie sind gut darin, komplexe Informationen auf einfache und verständliche Weise zu erklären.
Sie sind versiert in SQL oder bereit, es zu lernen, beherrschen grundlegende Programmierkenntnisse (vielleicht in Python oder R) und Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI.
Sie haben bereits ein gutes Verständnis für Statistik oder sind dabei, es zu entwickeln, neigen jedoch möglicherweise nicht dazu, sich mit komplexeren mathematischen Modellen zu beschäftigen.
Sie verfügen über starke Kommunikationsfähigkeiten, die es Ihnen ermöglichen, die Kluft zwischen Daten und Entscheidungsfindung zu überbrücken.
Sie bevorzugen eine Rolle mit regelmäßigeren Arbeitszeiten und möglicherweise einer besseren Work-Life-Balance.
Sie sind stark in Rollen, in denen Sie Entscheidungsprozesse unterstützen können, anstatt die ausschließlich die Weiterentwicklung von Systemen voranzutreiben, die zu neuen Geschäftsrichtungen führt.

So erkennen Sie, ob Sie ein Data Scientist werden sollten:

Sie haben ein starkes Interesse an maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Sie sind neugierig darauf, neue Werkzeuge im gesamten Bereich Daten kennenzulernen und sind bereit, kontinuierlich zu lernen.
Sie interessieren sich für die Vorhersagemodellierung und die technischen Herausforderungen bei der Arbeit mit Big Data.
Sie gehen gerne tiefer Fragen nach dem "Warum" und dem "Wie" nach und wie Daten diese beantworten können.
Sie haben eine solide Wissensgrundlage in Programmierung, insbesondere in Python oder R, und sind mit Bibliotheken und Frameworks vertraut, die im maschinellen Lernen verwendet werden.
Sie verfügen bereits über fortgeschrittene Kenntnisse im Bereich Statistik oder sind daran interessiert, diese zu entwickeln, sowie über Fähigkeiten im Aufbau und Feinabstimmung von Vorhersagemodellen.
Sie sind gut im Problemlösen und in der Innovation, was oft erforderlich ist, um neue Algorithmen oder datengetriebene Produkte zu entwickeln.
Sie sind mit einem dynamischen Arbeitsplan vertraut, der intensive Phasen von Forschung und Entwicklung erfordern kann.
Sie sind an Rollen interessiert, die mehr Autonomie bieten und projektbasiert sind und potenziell einen hohen Einfluss auf Ihre Organisation haben.
Zunächst einmal sollten Interessenten darüber nachdenken, wie viel Zeit und Ressourcen sie in Ausbildung und Training investieren möchten. Datenwissenschaft erfordert oft ein fachspezifisches Studium, während Datenanalyse oft mit einem Bachelor-Abschluss und spezifischen Zertifizierungen oder Bootcamps einher geht. Letztendlich bieten beide Karrieren aufregende Möglichkeiten im aufstrebenden Bereich der Daten. Bildquelle: © Campaign Creators / Unsplash

Interesse an einer Karriere im IT-Bereich?