<\/p>\n
Sowohl Statistiker<\/strong> als auch Datenwissenschaftler<\/strong> arbeiten viel mit Daten, es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Berufen:<\/span><\/p>\n Unterschied Nr. 1 (Datentypen) \u2013<\/strong> Datenwissenschaftler verbringen tendenziell mehr Zeit damit, unvollst\u00e4ndige Daten zu sammeln und zu bereinigen, w\u00e4hrend Statistiker im Allgemeinen \u00fcber saubere Daten verf\u00fcgen.<\/span><\/p>\n Unterschied Nr. 2 (Endziele)<\/strong> \u2013 Datenwissenschaftler konzentrieren sich in der Regel auf die Erstellung von Modellen, die Ergebnisse vorhersagen, w\u00e4hrend Statistiker sich eher auf die Erstellung von Modellen konzentrieren, die die Beziehung zwischen Variablen genau beschreiben.<\/span><\/p>\n Unterschied Nr. 3 (Produktion)<\/strong> \u2013 Datenwissenschaftler neigen dazu, Modelle zu erstellen, die in Unternehmen in Produktion gehen, w\u00e4hrend Statistiker dazu neigen, Modelle zu erstellen, die Einblicke oder Erkl\u00e4rungen \u00fcber das Ph\u00e4nomen liefern k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Lesen Sie weiter, um eine detaillierte Erkl\u00e4rung dieser Unterschiede zu erhalten.<\/span><\/p>\n Im Allgemeinen arbeiten Datenwissenschaftler h\u00e4ufig mit Daten, die komplizierter, schwieriger zu extrahieren und viel umfangreicher sind als die von Statistikern verwendeten Datentypen.<\/span><\/p>\n Beispielsweise muss ein Datenwissenschaftler, der bei einem Immobilienunternehmen arbeitet, m\u00f6glicherweise Datens\u00e4tze mit Millionen von Zeilen von mehreren verschiedenen externen Servern extrahieren, alle in unterschiedlichen Formaten.<\/span><\/p>\n Sie ben\u00f6tigt umfassende Kenntnisse in SQL und mindestens einer Programmiersprache (wie R<\/a> oder Python<\/a> ), um die Daten zu extrahieren und in ein f\u00fcr die Modellierung geeignetes Format zu verpacken.<\/span><\/p>\n Im Gegensatz dazu neigen Statistiker dazu, mit kleineren Datens\u00e4tzen zu arbeiten, die bereits in einem \u00fcbersichtlichen Format pr\u00e4sentiert werden.<\/span><\/p>\n Beispielsweise erh\u00e4lt ein Statistiker, der f\u00fcr ein biomedizinisches Unternehmen arbeitet, m\u00f6glicherweise eine 50-zeilige Excel-Datei mit Informationen zum Blutdruck, der Herzfrequenz und dem Cholesterinspiegel von 50 verschiedenen Patienten.<\/span><\/p>\n Anstatt ihre Zeit damit zu verbringen, Daten zu extrahieren und zu bereinigen, w\u00fcrden sie wahrscheinlich mehr Zeit damit verbringen, sich f\u00fcr einen geeigneten Hypothesentest<\/a> oder ein Modell zu entscheiden, das zu den Daten passt, und zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Annahmen<\/a> der f\u00fcr den Test oder das Modell gew\u00e4hlten Statistik ber\u00fccksichtigt werden.<\/span><\/p>\n In vielen F\u00e4llen besteht das Endziel eines Datenwissenschaftlers darin, ein Modell zu erstellen, das bestimmte Ergebnisse genau vorhersagen kann.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Datenwissenschaftler, der f\u00fcr ein Finanzunternehmen arbeitet, versuchen, ein logistisches Regressionsmodell<\/a> zu erstellen, das genau vorhersagen kann, ob bestimmte Personen mit einem Kredit in Verzug geraten.<\/span><\/p>\n Sie passen eine Vielzahl von Modellen mithilfe unterschiedlicher Kombinationen von Pr\u00e4diktorvariablen an und versuchen, das Modell zu finden, das die genauesten Vorhersagen liefert.<\/span><\/p>\n Ihr Endziel besteht darin, ein genaues Modell zu erstellen, anstatt genau zu quantifizieren, wie sich jede Pr\u00e4diktorvariable auf die Antwortvariable<\/a> bezieht.<\/span><\/p>\n Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Statistiker eher auf die Erstellung von Modellen, die die Beziehung zwischen Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen genau beschreiben k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein an einer Universit\u00e4t arbeitender Statistiker 30 Studenten f\u00fcr die Teilnahme an einer Studie rekrutieren, die genau quantifiziert, wie sich unterschiedliche Lerngewohnheiten auf die Pr\u00fcfungsergebnisse auswirken.<\/span><\/p>\n In diesem Szenario w\u00fcrde sich der Statistiker mehr mit der Interpretation der Regressionsmodellkoeffizienten und der Analyse ihrer entsprechenden p-Werte<\/a> befassen, um zu verstehen, ob sie eine statistisch signifikante Beziehung zur Antwortvariablen haben.<\/span><\/p>\n Im Allgemeinen neigen Datenwissenschaftler dazu, statistische Modelle zu erstellen, die in Unternehmen viel h\u00e4ufiger in Produktion gehen als Statistiker.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Datenwissenschaftler, der bei einer gro\u00dfen Lebensmittelkette arbeitet, ein Modell erstellen, das den Verkauf verschiedener Produkte genau vorhersagen kann.<\/span><\/p>\n Sein Endziel w\u00e4re es, mit Entwicklern des Unternehmens zusammenzuarbeiten, die ihm dabei helfen k\u00f6nnen, sein Modell auf einen Server zu stellen, der jede Nacht l\u00e4uft und Produktverk\u00e4ufe f\u00fcr jeden neuen Tag vorhersagen kann.<\/span><\/p>\n Andererseits erstellen Statistiker selten Modelle, die in eine Produktionsart integriert sind.<\/span><\/p>\n Beispielsweise kann ein Statistiker, der in einem Gesundheitsunternehmen arbeitet, ein Modell erstellen, das die Beziehung zwischen verschiedenen Lebensstilfaktoren (Rauchen, Bewegung, Ern\u00e4hrung usw.) beschreibt, sein Endziel besteht jedoch lediglich darin, die Beziehung zwischen diesen Faktoren und einer Antwortvariablen zu quantifizieren<\/em> . wie die Lebensdauer.<\/span><\/p>\n Ihr Endziel besteht darin, ein Modell zu erstellen, das ihnen Informationen liefert, anstatt eines, das in einer Produktionsumgebung platziert wird.<\/span><\/p>\n Sowohl Statistiker als auch Datenwissenschaftler arbeiten in ihrer t\u00e4glichen Arbeit mit Daten, tun dies jedoch auf unterschiedliche Weise.<\/span><\/p>\n Datenwissenschaftler arbeiten in der Regel mit einer gr\u00f6\u00dferen Vielfalt an Daten, die oft un\u00fcbersichtlich sind und verarbeitet werden m\u00fcssen, w\u00e4hrend Statistiker oft mit kleineren, \u00fcbersichtlicheren Datens\u00e4tzen arbeiten.<\/span><\/p>\n Datenwissenschaftler konzentrieren sich au\u00dferdem eher auf die Erstellung von Modellen, die Ergebnisse genau vorhersagen k\u00f6nnen, w\u00e4hrend Statistiker eher Modelle erstellen, die die Beziehung zwischen Variablen genau erkl\u00e4ren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Schlie\u00dflich tendieren Datenwissenschaftler dazu, Modelle in Unternehmen in Produktion zu bringen, w\u00e4hrend Statistiker ihre Ergebnisse oft zusammenfassen und berichten, um Einblicke in reale Ph\u00e4nomene zu gewinnen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Artikel erl\u00e4utern die Bedeutung von Statistiken in verschiedenen Bereichen:<\/span><\/p>\n Warum sind Statistiken wichtig? (10 Gr\u00fcnde, warum Statistiken wichtig sind!)<\/a> Sowohl Statistiker als auch Datenwissenschaftler arbeiten viel mit Daten, es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Berufen: Unterschied Nr. 1 (Datentypen) \u2013 Datenwissenschaftler verbringen tendenziell mehr Zeit damit, unvollst\u00e4ndige Daten zu sammeln und zu bereinigen, w\u00e4hrend Statistiker im Allgemeinen \u00fcber saubere Daten verf\u00fcgen. Unterschied Nr. 2 (Endziele) \u2013 Datenwissenschaftler konzentrieren sich in der […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Unterschied Nr. 1: Datentypen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Unterschied Nr. 2: Endziele<\/strong><\/h2>\n
Unterschied Nr. 3: Produktion<\/strong><\/h2>\n
Abschluss<\/strong><\/span><\/h2>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen<\/a>
Die Bedeutung der Statistik im Bildungswesen<\/a>
Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen<\/a>
Die Bedeutung von Statistiken im Finanzwesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"