Datenanalyst*in und Data Scientist*in, das klingt erst mal nicht wirklich unterschiedlich. Und tatsächlich werden die Begriffe häufig synonym verwendet, jedoch fälschlicherweise. Es existieren Unterschiede, die für Laien auf den ersten Blick jedoch nicht klar ersichtlich sind, schließlich handelt es sich um Berufe, die einer stetigen Weiterentwicklung unterworfen sind. Deshalb verschwimmen oft die Grenzen zwischen den einzelnen Berufen und was wir heute noch den Data Scientist*innen zuordnen, kann morgen schon in den Aufgabenbereich der Analyst*innen fallen.
Die ersten Unterschiede finden sich schon in den Einstiegsvoraussetzungen. Reicht für Data Analyst*innen traditionell ein abgeschlossenes Bachelorstudium oder seit Neuestem ebenfalls eine abgeschlossene Berufsausbildung, benötigen Data Scientist*innen im Regelfall einen Masterabschluss. Dem geforderten Berufsabschluss folgend ist auch das Gehalt der Data Scientist*innen höher als das der Data Analyst*innen.
Grob zusammengefasst stellen Data Scientist*innen eine weitreichendere Version der Data Analyst*innen dar. Während Data Analyst*innen Daten analysieren, um Fragestellungen zu beantworten, die das Unternehmen ihnen stellt, arbeiten Data Scientist*innen eigeninitiiert, identifizieren und beantworten also eigene Fragestellungen. Sie suchen folglich eigenständig nach Mustern oder Trends, die ihrem Unternehmen zukünftig helfen werden.
Die Arbeit der Data Analyst*innen richtet sich hingegen auf bereits existente Fragestellungen, deren Beantwortung ihrem Unternehmen in der aktuellen Situation weiterhilft. Darüber hinaus beschränken sich Analyst*innen meist auf eine bestimmte Quelle, während Scientist*innen mehrere Quellen im Blick behalten.
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