Die Begriffe „Data Analyst“ und „Data Scientist“ begegnen dir heutzutage fast auf jeder Jobplattform – und trotzdem ist vielen nicht klar, worin genau der Unterschied liegt. In diesem Beitrag erklären wir dir nicht nur, wie sich die beiden Rollen unterscheiden, sondern auch, welche Tools, Skills und Karrieremöglichkeiten du jeweils brauchst.
1. Aufgaben: Analyse vs. Modellierung
Data Analysts bereiten Daten auf, analysieren sie und stellen die Ergebnisse meist visuell dar. Ihre Aufgabe ist es, Fragen wie „Wie haben sich unsere Umsätze entwickelt?“ oder „Welche Produkte verkaufen sich am besten?“ zu beantworten. Typische Tools: Excel, SQL, Power BI oder Tableau.
Data Scientists hingegen gehen einen Schritt weiter: Sie entwickeln Vorhersagemodelle, arbeiten mit Machine Learning und analysieren oft unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder. Ihre Fragestellungen sind komplexer: „Wie können wir Kündigungen vorhersagen?“ oder „Wie segmentieren wir unsere Kundschaft automatisch?“. Typische Tools: Python, R, Jupyter Notebooks.
2. Ausbildung und Skills
- Data Analyst: Einstieg oft schon mit BWL-, VWL- oder Informatik-Studium möglich. Gute Kenntnisse in Excel und SQL sind Pflicht, BI-Tools von Vorteil.
- Data Scientist: Meist akademischer Hintergrund in Mathematik, Statistik, Informatik oder Data Science. Sehr gute Kenntnisse in Python/R, Statistik und Machine Learning erforderlich.
3. Gehalt und Karriere
Data Scientists verdienen in der Regel mehr, was unter anderem an den höheren Anforderungen und der Marktnachfrage liegt. Dennoch sind Data Analysten oft der Einstieg in die Datenwelt – mit guten Perspektiven, später in Data Engineering oder Data Science zu wechseln.
4. Was passt zu dir?
- Du liebst strukturierte Daten, Tabellen und klare Antworten? Dann ist der Analyst-Job genau dein Ding.
- Du denkst gerne experimentell, schreibst gerne Code und hast kein Problem mit komplexer Mathematik? Dann solltest du dir den Weg zum Data Scientist genauer ansehen.
Fazit
Beide Rollen sind zentral für datengetriebene Entscheidungen. Der Unterschied liegt vor allem in der Tiefe der Analyse und den verwendeten Methoden.
Wenn du also den Einstieg suchst: Fang mit der Data Analyst-Rolle an – und entwickle dich mit wachsender Erfahrung weiter!
Du willst in den Datenberuf einsteigen oder suchst Projektunterstützung? Dann melde dich bei uns auf datenanalyst.com/kontakt – wir helfen dir gerne weiter!