Data Scientist vs. Data Engineer: Unterschiedliche, aber verbundene Rollen

In der heutigen datengetriebenen Welt sind Berufe wie Data Engineer und Data Scientist gefragter denn je. Doch was genau unterscheidet diese beiden Rollen, die oft im selben Satz genannt werden, aber doch so unterschiedliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten haben? Während der eine die Grundlage für moderne Dateninfrastrukturen legt, bringt der andere diese Daten zum Leben und liefert wertvolle Erkenntnisse.

In diesem Artikel nehmen wir Dich mit auf eine Reise durch die faszinierende Welt der Datenberufe. Wir beleuchten die Verantwortlichkeiten, die von diesen Experten übernommen werden, die Tools und Programmiersprachen, die sie täglich nutzen, sowie deine Berufsaussichten und Gehälter. Entdecke, welcher dieser Berufe besser zu deinen Interessen und Fähigkeiten passt – oder warum beide unerlässlich für den Erfolg datengetriebener Unternehmen sind.

Data Scientist vs. Data Engineer: Verantwortlichkeiten

Aufgaben eines Data Engineers

Data Engineers sind verantwortlich für den Aufbau, die Entwicklung, den Test und die Wartung von Datenarchitekturen wie Datenbanken und groß angelegten Verarbeitungssystemen. Sie arbeiten mit rohen, ungefilterten Daten, die oft fehlerhaft, unformatiert oder unvollständig sind. Zu deinen Aufgaben gehören:

• Verbesserung der Datenqualität, -zuverlässigkeit und -effizienz durch Integration neuer Datenquellen und Optimierung von Datenprozessen.
• Entwicklung von Prozessen zur Datenmodellierung, -abbau und -produktion.
• Sicherstellen, dass die Datenarchitektur den Anforderungen der Data Scientists und anderer Stakeholder gerecht wird.

Aufgaben eines Data Scientists

Data Scientists hingegen nutzen vorverarbeitete Daten, um Muster und Trends zu identifizieren und mithilfe von maschinellem Lernen, statistischen Methoden und Analysetools Vorhersagemodelle zu erstellen. Deine Aufgaben umfassen:

• Erforschung geschäftlicher Fragestellungen und Untersuchung großer Datenmengen aus internen und externen Quellen.
• Erstellung von Berichten und klaren Präsentationen für Stakeholder.
• Automatisierung von Prozessen, um regelmäßig Einblicke bereitzustellen.

Data Scientist vs. Data Engineer: Tools und Software

Data Engineers bevorzugen Tools wie Spark und Hadoop, um große Datenmengen zu verarbeiten und ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden) zu optimieren. Data Scientists hingegen nutzen häufig Visualisierungs- und Analysetools wie Tableau oder Power BI, um datenbasierte Geschichten zu erzählen und deine Erkenntnisse verständlich zu machen.

Data Scientist vs. Data Engineer: Bildungswege

Während Data Engineers häufig aus ingenieurwissenschaftlichen Bereichen kommen, haben Data Scientists oft einen Hintergrund in Mathematik oder Statistik. Beide Rollen ziehen jedoch Fachkräfte aus unterschiedlichen Disziplinen an, darunter Physik, Biologie und Meteorologie. Auch Quereinsteiger aus Bereichen wie Webentwicklung oder Datenbankadministration wechseln oft in diese Berufe.

Data Scientist vs. Data Engineer: Gehälter und Jobchancen

Beide Rollen sind sehr gefragt. Während Data Scientists für die Entwicklung datengetriebener Erkenntnisse benötigt werden, steigt die Nachfrage nach Data Engineers aufgrund von Cloud-Technologien und der zunehmenden Implementierung von “Data Lakes”. Unternehmen stellen zunehmend komplette Teams aus Data Scientists und Data Engineers zusammen, um die Anforderungen des Marktes zu erfüllen.

Zusammenfassung: Data Scientist vs. Data Engineer

Einstieg in Data Science und Data Engineering

Für alle, die eine Karriere in diesen Bereichen starten möchten, gibt es zahlreiche Ressourcen und Zertifizierungsprogramme:

• Data Scientist: Einstiegskurse wie „Einführung in Python“ oder „Einführung Künstliche Intelligenz“ bieten Grundlagen für wichtige Tools und Methoden. Eine Data Scientist-Zertifizierung hilft, die eigenen Fähigkeiten nachzuweisen.
• Data Engineer: Kurse wie „Einführung in SQL“ oder „Einführung in das Data Engineering“ vermitteln praxisrelevante Fähigkeiten. Eine Data Engineer-Zertifizierung ist ein wertvolles Karrieresprungbrett.

Die Wahl zwischen Data Scientist und Data Engineer hängt von deinen Interessen ab. Beide Rollen bieten spannende Karrieremöglichkeiten in einem dynamischen, datengetriebenen Umfeld.