Data Analytics vs. Coding: Die richtige Karriereentscheidung in 2024

Ein Karrierewechsel ist eine aufregende, aber auch gleichzeitig herausfordernde Entscheidung. Insbesondere in der heutigen Zeit sind IT-Jobs sehr gefragt aufgrund ihrer attraktiven Gehälter und der Stabilität, die sie in unsicheren Zeiten bieten. Wenn Du darüber nachdenkst, eine Karriere im Bereich Data Analytics vs. Coding anzustreben, stehen Dir spannende Möglichkeiten und Perspektiven für Wachstum offen. Um jedoch eine fundierte Entscheidung zu treffen, ist es wichtig, die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen beiden Bereichen zu verstehen.

In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Aspekte von Data Analytics und Coding beleuchten, um Dir bei der Wahl des besten Karrierewegs in der IT-Branche zu helfen.

Data Analytics vs. Coding in der Berufswelt

Die Nachfrage nach Fachkräften in den Bereichen Data Analytics und Coding ist in Deutschland stark gestiegen. In Deutschland gibt 2023 allein im Bereich Data Analytics und Coding 137.000 Stellen, die von Unternehmen nicht besetzt werden konnten, sowohl in kleinen Startups als auch in großen Unternehmen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce. Die Gehälter für Data Analysten liegen laut Glassdoor im Durchschnitt zwischen 52.000 und 72.000 Euro pro Jahr, abhängig von der Erfahrung und dem Unternehmen. Softwareentwicklern winken laut Glassdoor durchschnittlich Gehälter von 55.000 bis 76.300 Euro pro Jahr. Je nach Kenntnissen und Standort können diese Zahlen abweichen.

Data Analytics vs. Coding: Die Fähigkeiten eines Data Analysts

Data Analytics befasst sich, wie der Name schon sagt, mit der Analyse von Unternehmensdaten. Data Analysten werden von Fachabteilungen und Führungskräften konsultiert, um Analysen und Berichte zu spezifischen Fragestellungen zu liefern. Diese Datenanalysen bilden die Grundlage für datengesteuerte strategische und taktische Entscheidungen.

Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, sind bestimmte Fähigkeiten erforderlich. Dazu gehören:

• Dateninterpretation: Die Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu interpretieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
• Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, Daten visuell ansprechend darzustellen, um komplexe Informationen verständlich zu machen.
• Programmiersprachen: Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder SQL sind für die Datenanalyse von Vorteil.
• Datenanalysetools: Die Beherrschung von Tools wie Tableau, Power BI oder Excel ist entscheidend, um Daten effektiv zu analysieren.
• Agile Methoden: Die Fähigkeit, in agilen Teams zu arbeiten und iterative Ansätze bei der Datenanalyse anzuwenden.

Data Analytics vs. Coding: Die Fähigkeiten eine:r Programmierer:in

Coding dreht sich um das Schreiben, Testen und Warten von Code, der die Funktionalität von Software und Anwendungen steuert. Programmierer:innen sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass die Software den gewünschten Leistungs- und Sicherheitsstandards entspricht.

Um erfolgreich als Programmierer:in zu sein, benötigt man bestimmte Fähigkeiten. Dazu gehören:

• Softwareentwicklung: Die Fähigkeit, Software und Anwendungen von Grund auf zu entwickeln.
• Fehlerbehebung und Code-Optimierung: Die Fähigkeit, Fehler im Code zu erkennen und zu beheben sowie den Code zu optimieren, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.
• Implementierung von Sicherheitsstandards: Die Fähigkeit, Sicherheitsstandards bei der Entwicklung von Software und Anwendungen umzusetzen.
• Zusammenarbeit: Die Fähigkeit, effektiv mit anderen Entwickler:innen und Fachexpert:innen zusammenzuarbeiten, um gemeinsam Softwarelösungen zu entwickeln.

Gemeinsame Aspekte, Soft Skills und Entwicklungsmöglichkeiten

Es ist wichtig zu beachten, dass es nicht nur Unterschiede, sondern auch um Gemeinsamkeiten zwischen Data Analytics und Coding gibt. Beide Bereiche erfordern Problemlösungsfähigkeiten, kritisches Denken und die Fähigkeit, sich in komplexen Situationen zurechtzufinden. Soft Skills wie Teamarbeit, Kommunikation und Kreativität sind in beiden Berufsfeldern von großer Bedeutung.

Bei der Entscheidung, welcher Weg zu Dir passt, solltest Du Deine persönlichen Interessen, Ziele und Fähigkeiten berücksichtigen. Wenn Du Freude daran hast, Daten zu analysieren und komplexe Probleme durch die Untersuchung großer Datenmengen zu lösen, könnte die Datenanalyse der richtige Weg für Dich sein. Wenn du hingegen Spaß daran hast, systematisch Code zu schreiben und Software lebendig werden zu lassen, könnte das Programmieren besser zu dir passen. Es gibt jedoch keine feste Regel – viele Wege führen zum Erfolg, und Deine Entscheidung hängt von Deinem individuellen Charakter ab.

Berufschancen und Weiterbildungsmöglichkeiten

Sowohl Data Analytics als auch Coding bieten langfristig vielversprechende Karrieremöglichkeiten. Data Analysten werden in vielen Branchen benötigt, um Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Programmierer:innen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Software, Apps und digitalen Lösungen für verschiedene Anwendungsbereiche.

Wenn Du Dich für eine Karriere in Data Analytics oder Coding interessierst, gibt es viele Möglichkeiten, um die erforderlichen Fähigkeiten aufzubauen. Du könntest an Online-Kursen, Bootcamps oder Weiterbildungsprogrammen wie zum Beispiel dem Data Analyst Kurs oder dem Python Programmer Kurs teilnehmen, um Deine technischen Kenntnisse zu verbessern. Ein Quereinstieg ist mit den richtigen Kursen selbst dann möglich, wenn Du keine Grundlagen mitbringst. Eine umfassende Weiterbildung ist der Schlüssel, um in beiden Berufsfeldern erfolgreich zu sein.

Fazit

Die Entscheidung zwischen Data Analytics und Coding hängt von Deinen persönlichen Interessen, Zielen und Fähigkeiten ab. Indem Du die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Anforderungen beider Bereiche verstehst, kannst Du die richtige Wahl für Deine IT-Karriere treffen. Denke daran, dass beide Wege einzigartige Möglichkeiten bieten, um in der spannenden Welt der Informationstechnologie erfolgreich zu sein. Sowohl die Data Analytics Karriere als auch die Coding Berufsfelder versprechen langfristige Berufschancen und die Möglichkeit, einen bedeutenden Beitrag zur innovativen und sich ständig weiterentwickelnden IT-Branche zu leisten. Es liegt an Dir, deine eigene Reise zu gestalten – sei es durch das Entdecken neuer Erkenntnisse aus Daten oder das Erschaffen funktionsreicher Softwarelösungen.

Quellen

Noble Desktop (2022): „Coding vs. Data Science: What’s the Difference?“ [23.08.2023]

Glassdoor (2023): „Gehalt als Softwareentwickler in Deutschland“ [23.08.2023]

Glassdoor (2023): „How much does a Data Analyst make in Germany?“ [23.08.2023]

Career Karma (2022): „Data Science vs Software Engineering: Key Differences” [23.08.2023]