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Die Technologiebranche ist derzeit besessen von Daten. Von Social-Media-Algorithmen bis hin zu medizinischen Durchbrüchen – Daten treiben Innovationen voran. Dieser Anstieg der Nachfrage hat zwei unterschiedliche Karrierewege geschaffen: Data Engineering und Data Science. Viele Menschen, die in das Feld einsteigen, sind jedoch verwirrt über die Debatte zwischen Data Engineer und Data Scientist. Beide Rollen arbeiten mit Daten, aber sie gehen aus sehr unterschiedlichen Blickwinkeln heran.
Stell dir das vor wie den Bau eines Hauses. Ein Data Engineer ist wie ein Architekt und ein Klempner, der sicherstellt, dass das Fundament stabil ist und das Wasser durch die Rohre fließt. Ein Data Scientist ist wie ein Innenarchitekt, der den Raum nutzt, um eine bestimmte Stimmung zu erzeugen oder ein funktionales Problem zu lösen. Ohne den Ingenieur hat der Wissenschaftler keine Daten zu analysieren, und ohne den Wissenschaftler hat die Infrastruktur des Ingenieurs keinen ultimativen Zweck. Mit zunehmender Komplexität von Unternehmen wird der Bedarf an spezialisierten Experten, die die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbarer Business Intelligence überbrücken können, entscheidend.
Die Wahl zwischen diesen Wegen ist eine wichtige Karriereentscheidung, und Zertifizierungen spielen auf diesem Weg eine große Rolle. Sie bieten eine strukturierte Möglichkeit, Ihren Wert gegenüber Arbeitgebern zu lernen und zu beweisen. Egal, ob Sie Mathematikbegeisterter oder Programmiergenie sind – das Verständnis des richtigen Zertifizierungswegs für Data Engineers hilft Ihnen, Zeit zu sparen und Ihre Gehaltsziele schneller zu erreichen. Dieser Artikel erklärt alles, was Sie wissen müssen, um eine informierte Entscheidung zu treffen.
Um den richtigen Weg zwischen Data Engineer und Data Scientist zu wählen, müssen Sie verstehen, was diese Fachleute tatsächlich tun. Ihre Aufgaben ergänzen sich, das heißt, sie arbeiten oft im selben Team, übernehmen aber unterschiedliche Teile der Datenpipeline.
Der Data Engineer ist der Erbauer. Die Hauptkompetenz eines Data Engineers ist es, Systeme zu entwickeln, die Rohdaten sammeln, verwalten und in brauchbare Informationen umwandeln. Sie übernehmen Datenleitungen – sie bauen Pipelines, die Daten aus Quellen wie App-Logs, Verkaufsdaten und sozialen Medien beziehen und diese dann an einem zentralen Ort namens Data Warehouse speichern. Sie konzentrieren sich auf:
Der Data Scientist ist der Einsichtssucher. Sobald die Daten sauber und gespeichert sind, greift die Data-Scientist-Zertifizierung ein. Ihre Aufgabe ist es, Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die einem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie nutzen fortschrittliche mathematische Techniken und Computermodelle, um zukünftige Trends vorherzusagen. Ihr Schwerpunkt umfasst:
Der Ingenieur konzentriert sich darauf, wie Daten gespeichert und verwaltet werden, während der Wissenschaftler sich darauf konzentriert, was die Daten offenbaren und warum sie wichtig sind. Gemeinsam verwandeln sie Rohdaten in strategische Erkenntnisse.
Wenn du es liebst, Systeme zu bauen und Softwarearchitektur-Rätsel zu lösen, brauchst du spezielle Data-Engineer-Fähigkeiten. Diese konzentrieren sich hauptsächlich auf das Backend der Technologie:
Ingenieure sind im Grunde spezialisierte Softwareentwickler, denen Effizienz, Verfügbarkeit und Systemskalierbarkeit wichtig sind. Sie sorgen dafür, dass die Daten sicher bleiben und gleichzeitig für diejenigen zugänglich sind, die sie benötigen.
Data-Scientist-Fähigkeiten erfordern eine Mischung aus Informatik, Mathematik und Geschäftsstrategie. Wenn du Statistik und Experimente magst, ist dieser Weg genau das Richtige für dich:
Kurz gesagt, ein Data Scientist ist teils Mathematiker, teils Geschichtenerzähler. Sie verwandeln Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die Führungskräften helfen, strategische Entscheidungen zu treffen.
Da diese Rollen so technisch sind, reicht ein Abschluss oft nicht aus. Arbeitgeber suchen nach bestimmten Zertifizierungen, um zu beweisen, dass man mit ihrer Technologieinfrastruktur umgehen kann.
Für Data Engineers: Wenn Sie Ihre Fähigkeit zum Aufbau von Infrastrukturen nachweisen möchten, ist eine Data Engineer-Zertifizierung der beste Schritt. Zu den angesehensten Optionen gehören:
Für Data Scientists: Wenn Sie die analytische Seite bevorzugen, hilft Ihnen eine Data Scientist-Zertifizierung, sich abzuheben. Beliebte Optionen sind:
Diese Zertifikate dienen als Bestätigungsstempel. Sie zeigen, dass du strenge Tests in realen Szenarien bestanden hast und bereit für Projekte mit hohem Einsatz bist.
Sowohl Data Engineer als auch Data Scientist bieten eine unglaubliche Karriereentwicklung und hohe Gehälter, auch wenn die Entwicklungen leicht unterschiedlich sind.
Was die Nachfrage betrifft, wächst Data Engineering derzeit etwas schneller. Unternehmen haben erkannt, dass sie keine fortgeschrittene Data Science betreiben können, wenn ihre Daten unübersichtlich und unorganisiert sind. Dies hat dazu geführt, dass Ingenieure verstärkt eingestellt werden, um solide Grundlagen zu schaffen, bevor Data Scientists eingestellt werden.
Die Entscheidung, welchen Weg du einschlägst, hängt von deiner Persönlichkeit und dessen, was dir beruflich Spaß macht.
Wählen Sie einen Data Engineer-Zertifizierungsweg, wenn:
Wählen Sie einen Data Scientist-Zertifizierungsweg , wenn:
Kannst du zwischen den Pfaden wechseln? Absolut. Viele Fachleute beginnen in einer Rolle und wechseln dann in eine andere. Ein Data Engineer könnte Zertifikate in Statistik anstreben, um Data Scientist zu werden. Oder ein Wissenschaftler lernt Systemarchitektur, um in die Ingenieurbranche zu wechseln. Die erfolgreichsten Menschen in der Branche verfügen oft über eine T-förmige Kompetenz – tiefgehende Expertise in einem Bereich mit Arbeitswissen im anderen. Diese Vielseitigkeit macht Sie zu einer unschätzbaren Bereicherung für jedes moderne Technologieteam.
Unabhängig von Ihrer Wahl ist der beste Weg, anzufangen, eine grundlegende Zertifizierung zu wählen und diese abzuschließen. Das gibt dir den Schwung, den du brauchst, um in die Branche einzusteigen. Egal, ob Sie die Infrastruktur aufbauen oder die Erkenntnisse analysieren – die Welt der Daten bietet reichlich Spielraum, um in der digitalen Wirtschaft zu wachsen und zu gedeihen.
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