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Wenn Du an einer Karriere im Bereich Big Data und Datenverarbeitung interessiert bist, führt kein Weg an ihnen vorbei: den heißbegehrten Jobrollen Data Analyst und Data Scientist.
Obwohl der Hype um Datenexpert:innen nach wie vor riesig ist, ist oft nicht klar, worin der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist liegt. Beide arbeiten mit Daten – aber nicht auf dieselbe Weise.
In diesem Artikel vergleichen wir die beiden Berufsbilder und helfen Dir dabei herauszufinden, ob Du eher als Data Analyst oder Data Scientist geeignet bist. Wir werfen gemeinsam einen Blick auf Unterschiede und Gemeinsamkeiten, Karrierewege, typische Aufgaben und essenzielle Fähigkeiten.
Übrigens: Dank Bildungsgutschein kannst Du eine Weiterbildung unter bestimmten Voraussetzungen sogar kostenlos bekommen.
Warum Data Analysts und Data Scientists auch 2026 noch stark gefragt sind
- Hoher Bedarf: Der Bedarf an datengetriebenen Fachkräften ist in Deutschland weiterhin hoch. Unternehmen bauen verstärkt Analytics- und Data-Teams auf, um Geschäftsentscheidungen datenbasiert zu treffen.
- Quereinstieg möglich: Durch Online-Kurse, Bootcamps oder Zertifikatsprogramme können auch Quereinsteiger:innen Data-Analytics- oder Data-Science-Karrieren starten – ohne klassisches Informatik- oder Statistikstudium.
- Flexibles Arbeiten: Viele Rollen lassen sich remote ausüben. Ein Laptop und eine gute Internetverbindung reichen oft aus.
- Karriere-Booster: Datenkompetenz ist branchenübergreifend wertvoll – sei es in Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen oder Technik.
- Förderungen: In Deutschland gibt es für bestimmte Weiterbildungen Fördermöglichkeiten, etwa über Bildungsgutscheine (je nach Anbieter und persönlicher Situation).
- Zukunftssicherheit: Da Daten zunehmend im Zentrum von Geschäftsstrategien stehen, sind diese Berufe auch langfristig relevant.
Data Analyst vs. Data Scientist: direkter Vergleich
| Data Analyst | Data Scientist |
|---|---|
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| Hinweis: Die Tabelle vergleicht die typischen Rollen, Aufgaben und Fähigkeiten von Data Analysts und Data Scientists. Je nach Unternehmen und Branche können Aufgabenbereiche variieren. | |
Data Analyst: der analytische Berater im Unternehmen
Data Analysts spielen eine zentrale Rolle bei der datengestützten Entscheidungsfindung. Sie bearbeiten Daten aus SQL-Datenbanken, Excel-Tabellen oder Data Analyst Tools, um Muster zu erkennen, vergangene Geschäftsvorfälle (z. B. Verkaufszahlen, Nutzerstatistiken, Conversion-Daten) zu analysieren und Trends abzuleiten. Dabei nutzen sie häufig A/B-Tests, um verschiedene Optionen objektiv miteinander zu vergleichen.
Beratung und Kommunikation als Kernaufgabe
Ihre Arbeit ist stark beratungsorientiert: Data Analysts bereiten die Ergebnisse so auf, dass Entscheider:innen sie verstehen und fundierte Entscheidungen treffen können. Dies umfasst:
- Datenvisualisierung und Storytelling, um komplexe Informationen verständlich zu machen
- Kontextualisierung der Ergebnisse im geschäftlichen oder branchenspezifischen Umfeld
- Unverfälschtes Reporting – sie berichten nur, was die Daten zeigen, nicht was die Führung hören möchte
Kommunikationsstärke ist essenziell, da Entscheider:innen oft selbst nicht über die technischen Fähigkeiten verfügen, Daten auszuwerten. Data Analysts agieren damit wie investigative Berater:innen, die Daten transparent und nachvollziehbar vermitteln.
Zusammenarbeit und Branchenwissen
Erfolgreiche Data Analysts arbeiten eng mit Fachabteilungen zusammen, sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen und nutzen ihr Wissen über Unternehmensprozesse, um Analysen relevanter zu machen. Quereinsteiger:innen sind hier besonders wertvoll, da sie bereits branchenspezifisches Know-how mitbringen. Netzwerke innerhalb des Unternehmens erleichtern zudem die Informationsbeschaffung und Wirkung der Beratung.
Data Scientist: Der Forscher und Entwickler
Forschend und entwickelnd
Im Gegensatz zu beratenden Data Analysts bewegen sich Data Scientists häufig im Unbekannten und erschließen neue Geschäftsmöglichkeiten. Ihre Arbeit ist stark projektbezogen und langfristig: Sie analysieren nicht nur die Vergangenheit, sondern entwickeln datengetriebene Produkte, Vorhersagemodelle (Predictive Analytics) und KI-Modelle, um zukünftige Trends vorherzusagen.
Technische Fähigkeiten und Methoden
- Erstellung von Algorithmen und Machine-Learning-Modellen
- Automatisierung von Prozessen und Aufbau von Data Pipelines zur kontinuierlichen Datenverarbeitung
- Nutzung fortgeschrittener Programmierkenntnisse (z. B. Python, R)
- Anwendung von Statistik, Machine Learning und Dateninfrastruktur
Interdisziplinäres Wissen
Data Scientists vereinen mehrere Disziplinen, die über das reine Analysieren hinausgehen:
- Mathematik & Statistik – tiefere Kenntnisse als typische Softwareingenieur:innen
- Informatik & Programmierung – besser programmieren als klassische Statistiker:innen
- Kommunikation & Domänenwissen – wichtig, um Ergebnisse verständlich und geschäftsrelevant zu vermitteln
Vorteilhaft ist daher ein Hintergrund aus Forschung oder MINT-Berufen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) sowie relevante Vorerfahrung.
Vor- und Nachteile beider Rollen
Gemeinsamkeiten (Vorteile beider Berufe)
- Gute Einstiegsmöglichkeiten ohne klassischen Hochschulabschluss, wenn Weiterbildung oder Bootcamps genutzt werden.
- Flexible Arbeitsmodelle (insbesondere Remote) sind gut etabliert.
- Hohe Nachfrage: Datenkompetenz ist in vielen Unternehmen ein Wettbewerbsvorteil.
- Karrierepotenzial: Du kannst später als Data Analyst oder Scientist in verwandte Rollen wechseln, z. B. Data Engineer, ML Engineer, Analytics Lead.
Herausforderungen
- Als Data Analyst: Du musst stark in Kommunikation sein, Analysen verständlich machen und dich oft mit Fachabteilungen abstimmen.
- Als Data Scientist: Du brauchst tiefere technische und mathematische Skills, viel Eigeninitiative bei Forschungsthemen und oft Geduld für langfristige Projekte.
- Beide Rollen erfordern kontinuierliches Lernen: Technologien, Tools und Methoden entwickeln sich schnell weiter.
Für wen passt welcher Job?
| Data Analyst | Data Scientist |
|---|---|
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| Hinweis: Diese Tabelle zeigt, welche Rolle eher zu welchen Interessen und Fähigkeiten passt. Je nach Unternehmen und Branche können Aufgabenbereiche variieren. | |
Fazit
Data Analyst und Data Scientist sind beides exzellente Karrierewege – mit großer Nachfrage, guten Gehaltsmöglichkeiten und vielseitigen Entwicklungschancen.
Wenn Dein Fokus eher auf Analyse, Beratung und Geschäftsentscheidungen liegt, ist der Data Analyst-Weg sehr attraktiv.
Wenn Du dich mehr für Modellierung, Machine Learning und automatisierte Datenprozesse interessierst, ist der Data Scientist-Weg vermutlich die bessere Wahl.
Letztlich hängt es stark von Deinen Stärken, Interessen und Karrierezielen ab. Und: Der Einstieg ohne Studium ist möglich – mit der richtigen Weiterbildung kannst Du heute sehr gut in beide Rollen hineinkommen.
Unterschied Data Analyst – Data Scientist – Teil 2
In Teil 2 der Artikelreihe „Data Scientist vs. Data Analyst“ erfährst Du mehr über das durchschnittliche Jahresgehalt für Data Analysts und Data Scientists, Karrierestufen, Voraussetzungen für die beiden Jobs, benötigte Fähigkeiten und wie Du den Jobeinstieg meisterst. Hier geht’s zu Teil 2 der Reihe.
