Datenwissenschaftler vs. Statistiker (Gemeinsamkeiten und Unterschiede) • BUOM

25. April 2022

Die Fähigkeit, Datenmuster zu identifizieren und zu interpretieren, kann Organisationen aller Art dabei helfen, effektive Geschäfts- und Forschungsentscheidungen zu treffen. Aus diesem Grund können sie Spezialisten für Datenwissenschaft und Statistik einstellen. Obwohl es viele Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Berufen gibt, gibt es auch Unterschiede, die bei der Entscheidung hilfreich sein können, ob Sie daran interessiert sind, den einen oder anderen Beruf zu ergreifen. In diesem Artikel erklären wir, was Datenwissenschaftler und Statistiker tun, und listen die Gemeinsamkeiten und Unterschiede auf, die Datenwissenschaftler von Statistikern unterscheiden.

Was ist ein Datenwissenschaftler?

Ein Datenwissenschaftler ist ein Fachmann, der Daten sammelt und analysiert, um bei der Lösung realer Probleme zu helfen. Diese Karriere erfordert eine Kombination aus analytischen, betriebswirtschaftlichen und Computerkenntnissen. Ein Datenwissenschaftler kann damit beginnen, herauszufinden, welche Daten nützlich sein können, um bestimmte Geschäftsentscheidungen zu treffen oder wichtige Fragen zu beantworten. Anschließend können sie Datenmodellierungsprozesse entwickeln oder Algorithmen erstellen, um diese Daten zu finden und zu analysieren. Dazu können sie auch ihr Wissen über maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Automatisierung und Statistik nutzen.

Zu den weiteren spezifischen Aufgaben eines Datenwissenschaftlers können gehören:

• Data Mining und Bereinigen

• Datenintegration und -speicherung

• Bereiten Sie Daten für die Analyse vor, indem Sie sie in ein Standardformat konvertieren

• Auswahl von Analyseverfahren

• Automatisierung von Datenerfassungs- und Integrationsprozessen

• Schreiben von Programmen zur Durchführung von Analysen

• Interpretation der Analyseergebnisse

• Berichterstattung über die Ergebnisse an Management und Stakeholder

• Fehlerbehebung bei Software und Verfahren

Was ist ein Statistiker?

Ein Statistiker ist ein Fachmann, der mathematische und statistische Methoden verwendet, um Daten zu interpretieren und Probleme zu lösen. Sie können Datenerfassungsprozesse erstellen und implementieren und anschließend Analysen mithilfe statistischer Modellierung durchführen. Der Statistiker kann dann einen Bericht mit detaillierten Angaben zu seinen Ergebnissen verfassen und diese Ergebnisse den Stakeholdern des Unternehmens präsentieren. Sie können sich auch bei Entscheidungen beraten lassen und Stakeholdern dabei helfen, zu verstehen, welche Entscheidung ihre Statistiken am besten unterstützen.

Zu den weiteren Aufgaben eines Statistikers gehören:

• Koordination mit Abteilungen wie Vertrieb, Produktion und Entwicklung zur Datenbeschaffung

• Erstellung von Datenbereitstellungsprotokollen und -anforderungen

• Auswahl und Einsatz von Statistikprogrammen zur Speicherung und Interpretation von Daten

• Anwendung statistischer Methoden und mathematischer Ansätze zur Datenanalyse

• Analyse der statistischen Zuverlässigkeit der Ergebnisse

• Vergleich der Ergebnisse mit statistischen Branchentrends

• Präsentation der Ergebnisse auf Gesellschafterversammlungen und Branchenveranstaltungen

Datenwissenschaftler vs. Statistiker

Wenn Sie entweder Datenwissenschaftler oder Statistiker werden möchten, kann es hilfreich sein, die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Rollen zu verstehen. Hier sind einige Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu berücksichtigen:

Ähnlichkeiten

Zu den Ähnlichkeiten zwischen den beiden Rollen gehören:

Kenntnisse in der Datenextraktion, -analyse und -interpretation

Sowohl Datenwissenschaftler als auch Statistiker entwickeln und implementieren Data-Mining-Techniken, um nützliche Daten zu finden und zu erhalten. Sie sind auch für die Analyse dieser Daten verantwortlich und helfen bei der Interpretation der Ergebnisse, um reale Entscheidungen zu treffen. Dies bedeutet, dass die beiden Arten von Fachleuten über gemeinsame Fähigkeiten verfügen, einschließlich der Fähigkeit, Daten zu finden, Analysen zu verwenden, Trends zu verstehen, Visualisierungen zu erstellen und Probleme zu beheben. Sie können beide eine Kombination aus mathematischen, statistischen und Programmierkenntnissen nutzen, um ihre Arbeit zu erleichtern.

Ziele

Datenwissenschaftler und Statistiker haben das gleiche Ziel: Forschung und Analyse durchzuführen, um wichtige Entscheidungen und Erkenntnisse zu unterstützen. Sie können Daten nutzen, um die Vergangenheit oder Gegenwart besser zu verstehen und fundierte Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Unternehmen, die diese datengesteuerten Informationen nutzen, treffen mit größerer Wahrscheinlichkeit fundierte Entscheidungen, die ihnen zum Erfolg verhelfen. Dieser Erfolg kann darin bestehen, den Umsatz des Unternehmens zu steigern oder den Ruf des Unternehmens zu verbessern.

Arbeitsumfeld

Abhängig von der Branche, in der sie tätig sind, können Datenwissenschaftler und Statistiker während der Geschäftszeiten Vollzeit arbeiten. Sie werden wahrscheinlich auch beide in einem Büro arbeiten und viele Stunden am Schreibtisch am Computer verbringen. Während beide an wichtigen Projekten beteiligt sind, arbeiten sie manchmal abends, um ihre Arbeit abzuschließen. Datenwissenschaftler und Statistiker sind auch dafür verantwortlich, ihre Ergebnisse an Aktionäre und Manager zu kommunizieren. Dies bedeutet, dass beide Teams an Besprechungen teilnehmen können, einschließlich Gruppenbesprechungen, Einzelgesprächen oder Konferenzen, um ihre Berichte auszutauschen.

Unterschiede

Obwohl es viele Ähnlichkeiten zwischen Datenwissenschaftlern und Statistikern gibt, gibt es auch einige wesentliche Unterschiede, deren Verständnis für Menschen, die einen Einstieg in dieses Fachgebiet in Betracht ziehen, hilfreich sein kann. Hier sind einige Unterschiede zu beachten:

Methoden

Datenwissenschaft ist ein relativ neues interdisziplinäres Feld, das Elemente der Informatik, Mathematik und Technologie zum Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten vereint. Datenwissenschaftler können sich auf verwandte Technologien wie Automatisierung, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung konzentrieren. Dies unterscheidet sich von der Statistik, die ein älteres Studienfach innerhalb der Mathematik ist. Obwohl Statistiker möglicherweise Technologie zur Erreichung ihrer Ziele einsetzen, konzentrieren sie sich eher auf mathematische Konzepte wie Signifikanztests, Diagnosediagramme und manuelle Datenerfassung. Weitere gängige statistische Tools sind die Häufigkeitsanalyse, die Varianzanalyse, die Standardabweichung, die Bestimmung der Stichprobengröße, der Mittelwert, der Median und der Modus.

Verwendung

Data Science ist vor allem für Big-Data-Situationen nützlich. Dies kann große Forschungsprojekte oder Unternehmensanalysen umfassen. Zu den wichtigsten Branchen, in denen Datenwissenschaftler arbeiten, gehören Gesundheitssysteme, Finanzen, Banken, Ingenieurwesen, Werbung, Fertigung und Wirtschaft. Statistiken können für die Analyse und Untersuchung großer oder kleiner Datenmengen hilfreich sein. Zu den Hauptarbeitsgebieten von Statistikern gehören Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Biologie, Astronomie, Handel und Marketing.

Bildungsanforderungen

Ein weiterer Unterschied, den es zu berücksichtigen gilt, sind die Bildungsvoraussetzungen für die Ausbildung zum Datenwissenschaftler im Vergleich zur Ausbildung zum Statistiker. Viele Arbeitgeber verlangen von Datenwissenschaftlern einen Master-Abschluss in einem Bereich wie Informatik, Mathematik, Statistik, Informationstechnologie oder Computertechnik. Einige Arbeitgeber bevorzugen möglicherweise Data-Science-Kandidaten mit einem Doktortitel in Data Science. Arbeitgeber, die Statistiker einstellen, werden wahrscheinlich mit einem Bachelor-Abschluss in Statistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich zufrieden sein. Manche Statistik-Arbeitgeber schätzen möglicherweise auch Kandidaten mit einem Master-Abschluss in einem Bereich wie Statistik, Mathematik oder Datenwissenschaft.