Unterschied zwischen der Qualifizierung „Data Analyst (IHK)“ und „Data Science Foundation“
Daten sind die Grundlage der Digitalisierung und werden zum wichtigsten Gut der Unternehmen. Mitarbeitenden, die Datenprozesse und Analysemethoden verstehen und auch ohne tiefgehende Informatikausbildung anwenden können, bieten sich neue Möglichkeiten, ihre Arbeitsprozesse effizienter und kreativer zu gestalten. Das CITT bietet bereits zwei Qualifizierung im Bereich „Data“ an. Da beide Qualifizierung die Programmiersprache „Python“, allerdings in anderen Umfängen, beinhalteten, möchten wir nachfolgend auf die Unterschiede eingehen:
Wie unterscheiden sich die beiden Trainingsangebote „Data Analyst (IHK)“ und „Data Science Foundation“?
Der Hauptunterschied zwischen den beiden Weiterbildungen liegt darin, dass sie sich auf unterschiedliche Jobrollen bzw. Aufgabengebiete beziehen.
- „Data Analyst (IHK)“ bereitet, wie der Name schon erkennen lässt, auf eine Tätigkeit als Data Analyst:in vor. Der Aufgabenschwerpunkt liegt auf der Auswertung von vorhandenen, strukturierten Daten.
- „Data Science Foundation“ zielt auf eine Tätigkeit als Data Scientist:in ab. Der Aufgabenschwerpunkt liegt auf der Lösung bzw. Optimierung von Problemstellungen mithilfe von statistischen Methoden. Das bedeutet, im Gegensatz zum Tätigkeitsfeld des Data Analysten liegen noch kein Daten vor. Als Data Scientist:in erkennst Du den Datenbedarf innerhalb einer Situation und erschaffst selbst die Datengrundlage durch die Anwendung statistischer Methoden.
Was sind die Schwerpunkte in den Trainingsangeboten?
Im Trainingsangebot „Data Analyst (IHK)“ lernst Du die Grundlagen der Datenverarbeitung und Datenanalyse. Du verstehst die Funktionsweise von Datenprozessen, kannst sie planen und effizient in die Realität umsetzen. Darüber hinaus kannst Du komplexe Daten und Sachverhalte anschaulich und interaktiv visualisieren und somit ein Maximum an Information zur Verfügung stellen. Dabei lernst Du auch, mit Python und Power BI zu arbeiten.
Im Trainingsangebot „Data Science Foundation“ lernst Du ebenfalls die Programmiergrundlagen von Python und Power BI kennen und erfährst, wie Du diese im produktiven Unternehmensumfeld für Data Science Anwendungen einsetzen kannst. Der Fokus liegt insbesondere auf den Bereiche Datenmanagement und Machine Learning. Als angehende(r) Data Scientist:in gehst Du dabei über die reine Auswertung und Analyse von Daten hinaus und lernst zudem statistische Methoden zur Datenschaffung kennen.
Für welche Zielgruppe eignen sich die Trainingsangebote?
Beide Kurse sind für alle Fachbereiche geeignet. Beide Trainingsangebote vermitteln Grundlagenkenntnisse, es sind daher keine Vorerfahrungen notwendig. Du solltest jedoch eine gewisse IT-Affinität und Interesse an Programmiersprachen wie Python mitbringen.
Anwendungsgebiete für Datenanalysen und Datenwissenschaften sind über verschiedenste Abteilungen hinweg möglich von der Produktion bis hin zum Marketing.
