Statistiker vs. datenwissenschaftler: was ist der unterschied?

Sowohl Statistiker als auch Datenwissenschaftler arbeiten viel mit Daten, es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Berufen:

Unterschied Nr. 1 (Datentypen) – Datenwissenschaftler verbringen tendenziell mehr Zeit damit, unvollständige Daten zu sammeln und zu bereinigen, während Statistiker im Allgemeinen über saubere Daten verfügen.

Unterschied Nr. 2 (Endziele) – Datenwissenschaftler konzentrieren sich in der Regel auf die Erstellung von Modellen, die Ergebnisse vorhersagen, während Statistiker sich eher auf die Erstellung von Modellen konzentrieren, die die Beziehung zwischen Variablen genau beschreiben.

Unterschied Nr. 3 (Produktion) – Datenwissenschaftler neigen dazu, Modelle zu erstellen, die in Unternehmen in Produktion gehen, während Statistiker dazu neigen, Modelle zu erstellen, die Einblicke oder Erklärungen über das Phänomen liefern können.

Lesen Sie weiter, um eine detaillierte Erklärung dieser Unterschiede zu erhalten.

Unterschied Nr. 1: Datentypen

Im Allgemeinen arbeiten Datenwissenschaftler häufig mit Daten, die komplizierter, schwieriger zu extrahieren und viel umfangreicher sind als die von Statistikern verwendeten Datentypen.

Beispielsweise muss ein Datenwissenschaftler, der bei einem Immobilienunternehmen arbeitet, möglicherweise Datensätze mit Millionen von Zeilen von mehreren verschiedenen externen Servern extrahieren, alle in unterschiedlichen Formaten.

Sie benötigt umfassende Kenntnisse in SQL und mindestens einer Programmiersprache (wie R oder Python ), um die Daten zu extrahieren und in ein für die Modellierung geeignetes Format zu verpacken.

Im Gegensatz dazu neigen Statistiker dazu, mit kleineren Datensätzen zu arbeiten, die bereits in einem übersichtlichen Format präsentiert werden.

Beispielsweise erhält ein Statistiker, der für ein biomedizinisches Unternehmen arbeitet, möglicherweise eine 50-zeilige Excel-Datei mit Informationen zum Blutdruck, der Herzfrequenz und dem Cholesterinspiegel von 50 verschiedenen Patienten.

Anstatt ihre Zeit damit zu verbringen, Daten zu extrahieren und zu bereinigen, würden sie wahrscheinlich mehr Zeit damit verbringen, sich für einen geeigneten Hypothesentest oder ein Modell zu entscheiden, das zu den Daten passt, und zu überprüfen, ob die Annahmen der für den Test oder das Modell gewählten Statistik berücksichtigt werden.

Unterschied Nr. 2: Endziele

In vielen Fällen besteht das Endziel eines Datenwissenschaftlers darin, ein Modell zu erstellen, das bestimmte Ergebnisse genau vorhersagen kann.

Beispielsweise könnte ein Datenwissenschaftler, der für ein Finanzunternehmen arbeitet, versuchen, ein logistisches Regressionsmodell zu erstellen, das genau vorhersagen kann, ob bestimmte Personen mit einem Kredit in Verzug geraten.

Sie passen eine Vielzahl von Modellen mithilfe unterschiedlicher Kombinationen von Prädiktorvariablen an und versuchen, das Modell zu finden, das die genauesten Vorhersagen liefert.

Ihr Endziel besteht darin, ein genaues Modell zu erstellen, anstatt genau zu quantifizieren, wie sich jede Prädiktorvariable auf die Antwortvariable bezieht.

Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Statistiker eher auf die Erstellung von Modellen, die die Beziehung zwischen Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen genau beschreiben können.

Beispielsweise könnte ein an einer Universität arbeitender Statistiker 30 Studenten für die Teilnahme an einer Studie rekrutieren, die genau quantifiziert, wie sich unterschiedliche Lerngewohnheiten auf die Prüfungsergebnisse auswirken.

In diesem Szenario würde sich der Statistiker mehr mit der Interpretation der Regressionsmodellkoeffizienten und der Analyse ihrer entsprechenden p-Werte befassen, um zu verstehen, ob sie eine statistisch signifikante Beziehung zur Antwortvariablen haben.

Unterschied Nr. 3: Produktion

Im Allgemeinen neigen Datenwissenschaftler dazu, statistische Modelle zu erstellen, die in Unternehmen viel häufiger in Produktion gehen als Statistiker.

Beispielsweise könnte ein Datenwissenschaftler, der bei einer großen Lebensmittelkette arbeitet, ein Modell erstellen, das den Verkauf verschiedener Produkte genau vorhersagen kann.

Sein Endziel wäre es, mit Entwicklern des Unternehmens zusammenzuarbeiten, die ihm dabei helfen können, sein Modell auf einen Server zu stellen, der jede Nacht läuft und Produktverkäufe für jeden neuen Tag vorhersagen kann.

Andererseits erstellen Statistiker selten Modelle, die in eine Produktionsart integriert sind.

Beispielsweise kann ein Statistiker, der in einem Gesundheitsunternehmen arbeitet, ein Modell erstellen, das die Beziehung zwischen verschiedenen Lebensstilfaktoren (Rauchen, Bewegung, Ernährung usw.) beschreibt, sein Endziel besteht jedoch lediglich darin, die Beziehung zwischen diesen Faktoren und einer Antwortvariablen zu quantifizieren . wie die Lebensdauer.

Ihr Endziel besteht darin, ein Modell zu erstellen, das ihnen Informationen liefert, anstatt eines, das in einer Produktionsumgebung platziert wird.

Abschluss

Sowohl Statistiker als auch Datenwissenschaftler arbeiten in ihrer täglichen Arbeit mit Daten, tun dies jedoch auf unterschiedliche Weise.

Datenwissenschaftler arbeiten in der Regel mit einer größeren Vielfalt an Daten, die oft unübersichtlich sind und verarbeitet werden müssen, während Statistiker oft mit kleineren, übersichtlicheren Datensätzen arbeiten.

Datenwissenschaftler konzentrieren sich außerdem eher auf die Erstellung von Modellen, die Ergebnisse genau vorhersagen können, während Statistiker eher Modelle erstellen, die die Beziehung zwischen Variablen genau erklären können.

Schließlich tendieren Datenwissenschaftler dazu, Modelle in Unternehmen in Produktion zu bringen, während Statistiker ihre Ergebnisse oft zusammenfassen und berichten, um Einblicke in reale Phänomene zu gewinnen.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Artikel erläutern die Bedeutung von Statistiken in verschiedenen Bereichen:

Warum sind Statistiken wichtig? (10 Gründe, warum Statistiken wichtig sind!)
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen
Die Bedeutung der Statistik im Bildungswesen
Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen
Die Bedeutung von Statistiken im Finanzwesen