Data Analyst, Data Scientist oder AI Engineer
BerufeDiese Rollen überschneiden sich bei Daten, beantworten aber unterschiedliche Fragen. Data Analysts unterstützen Entscheidungen mit Reporting und Analyse. Data Scientists entwickeln Modelle und Experimente. AI Engineers machen Modelle zu belastbaren Systemen. Nur nach Jobtitel zu wählen kann zu einem zu flachen oder zu fortgeschrittenen Kurs führen.
Data Analyst: Entscheidungen und Belege
Data Analysts arbeiten oft mit Abfragen, Dashboards, Definitionen und Geschäftsfragen. Sie machen aus einer vagen Anfrage eine messbare Analyse und erklären die Bedeutung der Belege. Ein gutes Einstiegsportfolio zeigt saubere Analyse, verständliche Visualisierung und eine Entscheidung aus dem Ergebnis.
Data Scientist: Modelle und Experimente
Data Scientists arbeiten tiefer mit Statistik, Features, Modellbewertung und Experimentdesign. Die Rolle braucht Programmierung, Mathematik und Geschäftskontext. Ein Projekt sollte zeigen, warum ein Modell gewählt wurde, wie es bewertet wurde und wo die Schlussfolgerung endet.
AI Engineer: Systeme und Betrieb
AI Engineers integrieren, stellen bereit und betreiben Modelle in Anwendungen. Neben Machine Learning brauchen sie Softwareentwicklung, APIs, Tests, Cloud und Monitoring. Ein gutes Projekt zeigt einen laufenden Dienst statt nur ein Notebook.
Wähle den nächsten Schritt
- Wähle Analyst bei Freude an Geschäftsfragen und Belegen.
- Wähle Data Science für Modelle und Bewertung.
- Wähle AI Engineering für Bau und Betrieb von KI Systemen.
- Beginne mit den Grundlagen der Rolle und nicht mit ihrem trendigsten Werkzeug.
Kläre deinen nächsten Karriereschritt
Teile deinen Hintergrund mit dem Karriereberater, bestätige eine realistische Richtung und vergleiche Kurse anhand belegbarer Daten.
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