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Datenanalysten und Datenwissenschaftler z盲hlen laut dem 鈥濬uture of Jobs Report 2025鈥� des Weltwirtschaftsforums zu den gefragtesten und bestbezahltesten Berufen []. Beide Berufe arbeiten mit Daten, allerdings auf unterschiedliche Weise.

In diesem Artikel vergleichen wir Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Wir erl盲utern ihre Aufgaben, die ben枚tigten F盲higkeiten, die wichtigsten Unterschiede und erl盲utern, wie Sie die jeweilige Karriere anstreben k枚nnen. Wenn Sie anschlie脽end eine Karriere im Datenbereich anstreben und berufsrelevante F盲higkeiten erwerben m枚chten, empfiehlt sich die Anmeldung zum Data Analytics Zertifikat von Google oder zum Data Science Zertifikat von IBM.听

Data Analysts vs. Data Scientists: Was machen sie?聽

Datenanalysten arbeiten typischerweise mit strukturierten Daten, um konkrete Gesch盲ftsprobleme mithilfe von Tools wie SQL, R oder Python, Datenvisualisierungssoftware und statistischer Analyse zu l枚sen. Typische Aufgaben eines Datenanalysten k枚nnen sein:

• Zusammenarbeit mit Organisationsleitern zur Ermittlung des Informationsbedarfs

• Datenbeschaffung aus Prim盲r- und Sekund盲rquellen

• Bereinigen und Neuorganisieren von Daten 蹿眉谤 die Analyse

• Analysieren von Datens盲tzen, um Trends und Muster zu erkennen, die in umsetzbare Erkenntnisse umgesetzt werden k枚nnen

• Pr盲sentation der Ergebnisse auf leicht verst盲ndliche Weise, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen

Datenwissenschaftler befassen sich oft mit Unbekanntem, indem sie fortschrittlichere Datentechniken nutzen, um Vorhersagen 蹿眉谤 die Zukunft zu treffen. Sie automatisieren beispielsweise eigene Machine Learning Algorithmen oder entwickeln Vorhersagemodelle, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten k枚nnen. Diese Rolle gilt allgemein als fortgeschrittenere Version eines Datenanalysten. Zu den allt盲glichen Aufgaben von Datenwissenschaftlern geh枚ren beispielsweise:

• Sammeln, Bereinigen und Verarbeiten von Rohdaten

• Entwicklung von Vorhersagemodellen und Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen zur Auswertung gro脽er Datens盲tze

• Entwicklung von Tools und Prozessen zur 脺berwachung und Analyse der Datengenauigkeit

• Erstellen von Datenvisualisierungstools, Dashboards und Berichten

• Schreiben von Programmen zur Automatisierung der Datenerfassung und -verarbeitung

Berufsaussichten und Gehalt als Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler

Datenexperten sind gefragt und werden 蹿眉谤 ihre wertvollen F盲higkeiten gut bezahlt.听

Laut Kununu verdienen Datenanalysten in Deutschland durchschnittlich 鈧� 56.900 brutto pro Jahr, w盲hrend Datenwissenschaftler durchschnittlich 鈧� 66.700 verdienen [, ].

Unterschied zwischen den F盲higkeiten eines Datenanalysten und eines Datenwissenschaftlers

Sowohl Data Scientists als auch Data Analysts arbeiten mit Daten, doch jede Rolle erfordert leicht unterschiedliche F盲higkeiten und Werkzeuge. Viele technische F盲higkeiten der Data Science bauen auf denen der Data Analysts auf. Hier ein Vergleich:

M枚glichkeiten zum Aufbau Ihrer Datenkompetenz auf 糖心vlog官网观看 mit einflussreichen Branchenf眉hrern:

鈥� Entwickeln Sie Python Grundlagen mit dem IBM Applied Data Science Zertifikat

鈥� Lernen Sie im IBM Data Analytics mit Excel und R Zertifikat, wie Sie mit Excel und R arbeiten

鈥� Nutzen Sie KI, um mit der Spezialisierung Microsoft Copilot 蹿眉谤 Data Science schnelle Erkenntnisse zu gewinnen

鈥� Entdecken Sie die Vorteile der Datenanalyse im Cloud Computing mit dem Google Cloud Data Analytics Zertifikat

鈥� Verwenden Sie Power BI, um eine Verbindung zu Datenquellen herzustellen und diese mit dem Microsoft Power BI Data Analyst Zertifikat in aussagekr盲ftige Erkenntnisse umzuwandeln.

Bildungsanforderungen 蹿眉谤 Datenanalyse vs. Datenwissenschaft

F眉r die meisten Stellen als Datenanalyst ist mindestens ein Bachelor Abschluss in einem Fach wie Mathematik, Statistik, Informatik oder Finanzwesen erforderlich. Datenwissenschaftler (und viele fortgeschrittene Datenanalysten) verf眉gen in der Regel 眉ber einen Master- oder Doktortitel in Datenwissenschaft, Informationstechnologie, Mathematik oder Statistik.

W盲hrend ein Hochschulabschluss bislang der bevorzugte Weg zu einer Karriere im Datenbereich war, er枚ffnen sich nun auch 蹿眉谤 Personen ohne Abschluss oder Erfahrung neue M枚glichkeiten. Mit einem Zertifikat in Datenanalyse k枚nnen Sie in weniger als sechs Monaten die notwendigen F盲higkeiten 蹿眉谤 eine Einstiegsposition als Datenanalyst erwerben.

Mit dem anf盲ngerfreundlichen Data Analyst Zertifikat von Meta k枚nnen Sie statistische Analysen, Datenverwaltung und Programmierung mit SQL, Tableau und Python 眉ben . Dieses selbstgesteuerte Programm bereitet Sie auf eine Einstiegsposition vor und kann in nur 5 Monaten abgeschlossen werden.

Bauen Sie Ihre Datenkompetenzen mit 糖心vlog官网观看 auf

Datenexperten nutzen ihr Datenwissen, um Unternehmen zu besseren und fundierteren Entscheidungen zu verhelfen. Bauen Sie die analytischen F盲higkeiten auf, die Sie 蹿眉谤 den Start Ihrer Datenkarriere ben枚tigen, mit einem dieser Bildungsprogramme auf 糖心vlog官网观看:

Erwerben Sie grundlegende Datenanalysekenntnisse mit dem Google Data Analytics Zertifikat. Erlernen Sie wichtige Analysef盲higkeiten wie Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung sowie wichtige Datentools wie SQL, R und Tableau.

Bereiten Sie sich mit dem IBM Data Science Zertifikat auf eine Karriere als Datenwissenschaftler vor. Lernen Sie die Tools, Sprachen und Bibliotheken kennen, die professionelle Datenwissenschaftler verwenden, darunter Python und SQL.

Um die KI Effizienz 蹿眉谤 Daten zu steigern, sollten Sie die Spezialisierung Microsoft Copilot 蹿眉谤 Data Science in Betracht ziehen. Sammeln Sie praktische Erfahrung mit Copilot, um Code zu generieren, Daten zu analysieren, einfache generative Modelle zu erstellen und Verzerrungen in KI gesteuerten Prozessen zu minimieren.

H盲ufig gestellte Fragen (FAQ)