Data Analyst

Data Analysis (Datenanalyse) bezieht sich auf den Prozess der Inspektion, Reinigung, Transformation und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen, Schlussfolgerungen und Unterstützung der Entscheidungsfindung zu gewinnen. Datenanalyse kann in verschiedenen Formen erfolgen, wie deskriptive Analyse (Beschreibung der aktuellen Daten), explorative Datenanalyse (Entdecken von Mustern oder Anomalien in den Daten), und inferenzielle Analyse (Schlussfolgerungen aus den Daten ziehen). Die Werkzeuge und Techniken variieren von einfachen statistischen Methoden und grafischen Darstellungen bis hin zu komplexeren Methoden wie der Zeitreihenanalyse.

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das statistische Methoden, Datenanalyse, maschinelles Lernen und verwandte Techniken verwendet, um Daten zu verstehen und zu analysieren, um Wissen, Einblicke und datenbasierte Produkte zu schaffen. Data Science umfasst nicht nur die Analyse von Daten, sondern auch die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, um große und komplexe Datensätze zu verstehen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es kombiniert Bereiche wie Informatik, Mathematik, Statistik und Fachwissen aus dem jeweiligen Anwendungsgebiet.

Der Hauptunterschied zwischen Data Analysis und Data Science liegt in der Reichweite und Tiefe der durchgeführten Arbeit. Data Analysis konzentriert sich in erster Linie auf die Verarbeitung und Interpretation bestehender Daten, um Trends zu erkennen und Berichte zu erstellen. Es ist oft retrospektiv und zielt darauf ab, aus bestehenden Daten Schlüsse zu ziehen.

Im Gegensatz dazu ist Data Science umfassender. Es beinhaltet nicht nur die Analyse von Daten, sondern auch das Erstellen von Systemen und Algorithmen zur Datenverarbeitung, die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, und das Prognostizieren zukünftiger Trends oder Verhaltensweisen. Data Science ist oft vorausschauend und prospektiv, mit einem Fokus auf die Erstellung von Lösungen und Produkten, die auf Daten basieren.

Zusammengefasst: Während Data Analysis sich mit der unmittelbaren Dateninterpretation befasst, geht Data Science einen Schritt weiter, indem es Daten nutzt, um Vorhersagemodelle zu erstellen und komplexe, datengetriebene Lösungen zu entwickeln.