Data Analyst vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied?

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Datenanalysten und Datenwissenschaftler zählen laut dem „Future of Jobs Report 2025“ des Weltwirtschaftsforums zu den gefragtesten und bestbezahltesten Berufen [1]. Beide Berufe arbeiten mit Daten, allerdings auf unterschiedliche Weise.

In diesem Artikel vergleichen wir Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Wir erläutern ihre Aufgaben, die benötigten Fähigkeiten, die wichtigsten Unterschiede und erläutern, wie Sie die jeweilige Karriere anstreben können. Wenn Sie anschließend eine Karriere im Datenbereich anstreben und berufsrelevante Fähigkeiten erwerben möchten, empfiehlt sich die Anmeldung zum Data Analytics Zertifikat von Google oder zum Data Science Zertifikat von IBM. 

Data Analysts vs. Data Scientists: Was machen sie? 

Datenanalysten arbeiten typischerweise mit strukturierten Daten, um konkrete Geschäftsprobleme mithilfe von Tools wie SQL, R oder Python, Datenvisualisierungssoftware und statistischer Analyse zu lösen. Typische Aufgaben eines Datenanalysten können sein:

• Zusammenarbeit mit Organisationsleitern zur Ermittlung des Informationsbedarfs

• Datenbeschaffung aus Primär- und Sekundärquellen

• Bereinigen und Neuorganisieren von Daten für die Analyse

• Analysieren von Datensätzen, um Trends und Muster zu erkennen, die in umsetzbare Erkenntnisse umgesetzt werden können

• Präsentation der Ergebnisse auf leicht verständliche Weise, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen

Datenwissenschaftler befassen sich oft mit Unbekanntem, indem sie fortschrittlichere Datentechniken nutzen, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Sie automatisieren beispielsweise eigene Machine Learning Algorithmen oder entwickeln Vorhersagemodelle, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten können. Diese Rolle gilt allgemein als fortgeschrittenere Version eines Datenanalysten. Zu den alltäglichen Aufgaben von Datenwissenschaftlern gehören beispielsweise:

• Sammeln, Bereinigen und Verarbeiten von Rohdaten

• Entwicklung von Vorhersagemodellen und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Auswertung großer Datensätze

• Entwicklung von Tools und Prozessen zur Überwachung 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 für ihre wertvollen Fähigkeiten gut bezahlt. 

Laut Kununu verdienen Datenanalysten in Deutschland durchschnittlich € 56.900 brutto pro Jahr, während Datenwissenschaftler durchschnittlich € 66.700 verdienen [2, 3].

Unterschied zwischen den Fähigkeiten eines Datenanalysten und eines Datenwissenschaftlers

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

Möglichkeiten zum Aufbau Ihrer Datenkompetenz auf Coursera mit einflussreichen Branchenführern:

• Entwickeln Sie Python Grundlagen mit dem IBM Applied Data Science Zertifikat

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

• Nutzen Sie KI, um mit der Spezialisierung Microsoft Copilot für Data Science schnelle Erkenntnisse zu gewinnen

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

• Verwenden Sie Power BI, um eine Verbindung zu Datenquellen herzustellen und diese mit dem Microsoft Power BI Data Analyst Zertifikat in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln.

Bildungsanforderungen für Datenanalyse vs. Datenwissenschaft

Für 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) verfügen in der Regel über einen Master- oder Doktortitel in Datenwissenschaft, Informationstechnologie, Mathematik oder Statistik.

Während ein Hochschulabschluss bislang der bevorzugte Weg zu einer Karriere im Datenbereich war, eröffnen sich nun auch für Personen ohne Abschluss oder Erfahrung neue Möglichkeiten. Mit einem Zertifikat in Datenanalyse können Sie in weniger als sechs Monaten die notwendigen Fähigkeiten für eine Einstiegsposition als Datenanalyst erwerben.

Mit dem anfängerfreundlichen Data Analyst Zertifikat von Meta können Sie statistische Analysen, Datenverwaltung und Programmierung mit SQL, Tableau und Python üben . Dieses selbstgesteuerte Programm bereitet Sie auf eine Einstiegsposition vor und kann in nur 5 Monaten abgeschlossen werden.

Bauen Sie Ihre Datenkompetenzen mit Coursera auf

Datenexperten nutzen ihr Datenwissen, um Unternehmen zu besseren und fundierteren Entscheidungen zu verhelfen. Bauen Sie die analytischen Fähigkeiten auf, die Sie für den Start Ihrer Datenkarriere benötigen, mit einem dieser Bildungsprogramme auf Coursera:

Erwerben Sie grundlegende Datenanalysekenntnisse mit dem Google Data Analytics Zertifikat. Erlernen Sie wichtige Analysefähigkeiten 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 für Daten zu steigern, sollten Sie die Spezialisierung Microsoft Copilot für 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.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)