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Was ist der Unterschied zwischen dem Data Analyst und Data Engineer?

Was ist der Unterschied zwischen dem Data Analyst und Data Engineer?

In der heutigen digitalen Welt spielen die Verarbeitung und Nutzung von Daten eine immer mehr wichtigere Rolle. Dabei gibt es zwei Fachgebiete, die sich besonders mit diesem Thema beschäftigen: Data Science und Digital Engineering. Zwei Berufe, welche Hand in Hand gehen, wenn es um das Verarbeiten und Analysieren von Daten gehen. Auch wenn das eine ohne das andere unvollständig ist, gibt es klare Unterschiede.

Data Science beschäftigt sich hauptsächlich mit der Erforschung und Analyse von Daten, um Muster und Trends zu erkennen und Prognosen zu treffen. Dabei kommen Methoden aus dem Bereich der statistischen Modellierung, «Machine Learning» und Datenanalyse zum Einsatz. Data Scientists arbeiten daran, die Daten so zu verstehen, dass sie für Unternehmen und Organisationen von Nutzen sein können, indem sie beispielsweise Prognosen erstellen, die dazu beitragen, die Geschäftstätigkeit zu verbessern oder neue Produkte zu entwickeln.

Digital Engineering hingegen beschäftigt sich mit der Konstruktion und dem Bau von Systemen, die digitale Daten verarbeiten. Dazu gehört die Entwicklung von Software, die Daten sammelt, speichert und verarbeitet, sowie die Entwicklung von Hardware-Systemen, die Daten erfassen und übertragen. Digital Engineers arbeiten daran, die Technologie und die Infrastruktur bereitzustellen, die für die Verarbeitung und Nutzung von Daten erforderlich ist. Sie entwerfen und bauen beispielsweise Datenbanken, die große Mengen an Daten speichern und schnell abrufen können, oder sie entwickeln Algorithmen, die Daten automatisch sortieren und kategorisieren.

Um es kurz zu fassen, Data Science konzentriert sich auf die Analyse von Daten und die Entwicklung von Modellen, während Digital Engineering sich auf die Technologie und die Infrastruktur konzentriert, die für die Verarbeitung und Nutzung von Daten erforderlich ist. Beide Fachgebiete sind jedoch eng miteinander verknüpft und arbeiten oft zusammen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.