Transkript zu Data Scientist vs. Data Engineer - Unterschiede, Aufgaben & Karriere erklärt
Willkommen zu einer neuen tiefgehenden Analyse. Heute nehmen wir uns äh zwei Berufsbezeichnungen vor, die man ständig hört, aber na ja, die man oft nur schwer auseinanderhalten kann: Data Scientist und Data Engineer. Du hast uns einen sehr aufschlussreichen Artikel vom Data and AI Campus geschickt. Vielleicht, weil du selbst überlegst in diese Richtung zu gehen oder oder weil du einfach mal verstehen willst, wer in den Unternehmen eigentlich was mit den ganzen Daten macht. Und genau das ist unsere Mission heute. Wir klären auf, was diese Rollen unterscheidet und was ja noch viel spannender ist, warum die eine ohne die andere eigentlich gar nicht mehr kann.
Exakt. Man kann es sich ein bisschen vorstellen wie im Bauwesen.
Okay.
Der eine ist quasi der Architekt und der Bauingenieur, der gießt das Fundament, plant die gesamte Infrastruktur und der andere, das ist dann der Innenarchitekt und Entdecker, der das fertige Gebäude nutzt, um darin zu leben, Muster zu erkennen und es äh optimal zu gestalten. Beide sind absolut entscheidend, aber ihre Arbeit könnte ja unterschiedlicher kaum sein.
Das ist ein super Bild für den Einstieg. Okay, dann packen wir das mal aus. Fangen wir beim Fundament an. Also beim Data Engineer, der unsichtbare Held im Hintergrund. Habe ich da recht?
Absolut. Der unsichtbare Held, der Data Engineer arbeitet ganz am Anfang der Kette. Er bekommt die Rohdaten und die muss man sich vorstellen wie eine Lieferung Baumaterial, bei der alles, wirklich alles, durcheinander auf einen Haufen gekippt wurde.
Ah ja.
Nasser Zement, verbogene Nägel, zerbrochene Ziegel. Die Daten sind oft unformatiert, voller Fehler, unvollständig. Die Hauptaufgabe des Engineers ist es also aus diesem Chaos Ordnung zu schaffen. Er baut, testet und wartet die komplette Datenarchitektur,
also Datenbanken, große Verarbeit Genau. Im Grunde die digitalen Rohrleitungen und Kläranlagen des Unternehmens.
Okay. Das heißt, wenn jetzt ein Onlineshop Kundendaten hat, Klickverhalten von der Webseite und sagen wir Lagerbestände aus drei komplett verschiedenen Systemen,
ist der Engineer derjenige, der dafür sorgt, dass all diese Informationen an einem Ort sauber und vor allem nutzbar zusammenfließen?
Ganz genau. Und was hier faszilierend ist, ist die enorme Verantwortung. Seine Arbeit ist die absolute Grund für alles, was danach kommt. Wenn diese Pipelines unzuverlässig sind oder schlimmer noch fehlerhafte Daten liefern,
oh yeah,
dann sind alle späteren Analysen wertlos. Das ist dieses klassische Garbage in Garbage Out Prinzip. Man kann die brillantesten Analysten der Welt haben. Wenn sie auf einem wackeligen Fundament aus schlechten Daten arbeiten, wird das Haus, das sie bauen, halt einstürzen.
Moment mal, wenn die Engineers also die ganze, ich sag mal, Knochenarbeit machen und die Scientists dann mit den Sau Daten, die coolen Vorhersagemodelle bauen und die Lorbären ernten. Führt das in der Praxis nicht ständig zu Konflikten? Also, wer bekommt am Ende die Anerkennung für einen Erfolg?
Das ist eine exzellente Frage. Wirklich exzellent, weil sie direkt ins Herz der Unternehmenskultur zielt.
Früher war das oft so. Der Engineer war der Klemtner im Keller und der Scientist war der Star auf der Bühne. Aber reife datengetriebene Unternehmen haben verstanden, dass das eine fatale Sichtweise ist. Ich kenne Scientists, brilliante Statistiker, die verzweifeln, weil sie eine Woche warten müssen, bis der Engineer ihnen einen einfachen Datenexport bereitstellt. Okay, das kann ich mir vorstellen.
Und ich kenne Engineers, die frustriert sind, weil die Anforderungen vom Science Team sich täglich ändern. Diese Reibung, genau diese, ist der Grund, warum moderne Teams als eine Einheit funktionieren müssen. Der Erfolg ist immer ein Teamerfolg.
Verstehe. Auf dieser Bühne, die der Ingenieur gebaut hat, betritt dann also der Data Scientist. Wie würdest du seine Rolle beschreiben? Er ist dann der Detektiv und Geschichtenerzähler. Genau. Er nimmt die sauberen aufbereiteten Daten und beantwortet die wirklich entscheidenden Geschäftsfragen: Was ist passiert? Warum ist es passiert und am allerwichtigsten, was wird wahrscheinlich als nächstes passieren?
Mhm. In deinem Onlineshop Beispiel würde der Scientist die sauberen Daten nehmen und ein Modell bauen, das vorhersagt, welche Kunden am ehesten abwandernd werden. Oder er analysiert, warum sich ein bestimmtes Produkt in Hamburg super verkauft, in München aber ein Ladenhüter ist.
Er sucht also nach den Mustern. Er sucht nach Mustern, baut Vorhersagemodelle mit maschinellem Lernen und übersetzt am Ende seine komplexen Analysen in eine klare, verständliche Geschichte für das Management.
Das heißt, sein Job ist erst dann wirklich erledigt, wenn jemand auf Basis seiner Erkenntnisse eine Entscheidung treffen kann.
Exakt. Ein statistisch perfektes Modell, das niemand versteht oder dem niemand vertraut, ist wertlos. Der Scientist ist quasi ein Brückenbauer zwischen der Welt der Daten und der Welt der Geschäftsentscheidungen und das erfordert einen ständigen Dialog. Der sagt dem Engineer: "Hör zu, für mein neues Prognosemodell brauche ich zusätzlich Wetterdaten und die Social Media Trends der letzten 6 Monate und zwar tagesaktuell."
Und der Engineer muss dann loslegen.
Genau, der Engineer muss dann die Pipelines bauen oder anpassen, um genau diese Daten zuverlässig zu liefern. Es ist ein permanentes geben und nehmen.
Okay, die Aufgaben klingen ja fundamental verschieden. Ich wette, das sieht man auch, wenn man sich mal ihre digitalen Werkzeugkoffer anschaut oder mich würde vor allem interessieren, Gibt es da eine gemeinsame Sprache, die beide sprechen?
Ja, die gibt es und die ist absolut entscheidend. Aber lass uns erstmal die Unterschiede anschauen, denn die verraten viel über die jeweilige Philosophie. Der Werkzeugkasten des Dataingenieurs ist industrielles schweres Gerät.
Aha.
Da geht es um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, darum massive Lasten zu bewegen. Wir reden hier von Datenbanksystemen wie Postgrace, Mongo DB oder Oracle und für die ganz großen Datenmengen von Frameworks wie Apache Spark und Hadub. Bei den Sprachen sind das vor allem SQL, Python, aber auch Skala oder Java, die sehr robust für große Systeme sind.
Das sind also die digitalen Bugger und Kräne, um diese Datenautobahn zu bauen.
Perfektes Bild. Absolut.
Im Gegensatz dazu ist der Werkzeugkasten des Data Scientist eher wie ein Präzisionslabor.
Okay,
hier geht es um Messung, Experimente, Visualisierung und ja, feine Justierung. Er nutzt Sprachen wie Python und R, aber mit ganz spezifischen Bibliotheken wie Pandas für die Datenmanipulation, Skit Learn für maschinelles Lernen oder Mat Plotlip für die Visualisierung. Und ganz wichtig sind Tools wie Tableau oder Power BI, mit denen er interaktive Dashboards baut, um seine Geschichten zu erzählen.
Aber du meintest, es gibt eine gemeinsame Sprache. Ich habe jetzt bei beiden Python und SQL gehört. Wenn Sie dieselbe Sprache sprechen, warum sind es dann überhaupt zwei verschiedene Jobs?
Weil Sie die Sprache für völlig unterschiedliche Zwecke nutzen. SQL ist für beide die absolute Lingua Franka, um überhaupt Daten aus einer Datenbank abzufragen. Das ist sozusagen die grundlegende Grammatik.
Verstehe.
Aber der Engineer nutzt SQL, um komplexe Daten-Pipelines zu definieren und zu optimieren, während der Scientist es eher für explorative Analysen nutzt, um ein Gefühl für die Daten zu bekommen. Und bei Spark wird es noch deutlicher. Der Engineer nutzt Spark, um einen riesigen ETL Prozess zu bauen.
ETL, das steht für extrahieren, transformieren, laden. Richtig.
Genau. Und dieser mittlere Schritt, das Transformieren ist oft, na ja, die Hölle auf Erden und die unsichtbare Schwerstearbeit des Engineers.
Oh,
ich habe Projekte gesehen, da kamen Datumsangaben aus fünf verschiedenen internationalen Systemen an. Amerikanisches Format, deutsches, mit und ohne Zeitstempel, mal als Text, mal als Zahl, das alles in eine saubere einheitliche Form zu bringen, bevor der Scientist überhaupt anfängt zu arbeiten. Das das ist die Magie des Engineers.
Und der Scientist wiederum würde Spark aus dem Mau diesen sauberen Daten nutzen, um darauf ein Machine Learning Modell zu trainieren, das vielleicht hunderttausende von Kunden gleichzeitig bewertet. Gleiches Werkzeug, völlig anderer Anwendungsfall.
Diese unterschiedlichen Werkzeuge und Philosophien, das klingt jetzt nicht so, als kämen diese Leute vomselben Unikurs. Stimmt der Eindruck?
Der Eindruck stimmt absolut. Der klassische Data Engineer hat oft einen Hintergrund in Informatik oder Computerengineering. Das ist ja auch Logisch, denn sein Job ist im Kern Softwareentwicklung und Systemarchitektur. Es geht um Effizienz, Stabilität und sauberen Code.
Und der Scientist,
der Data Scientist kommt dagegen häufiger aus der Statistik, Mathematik, Ökonometrie oder Physik.
Physik, das überrascht mich jetzt.
Ist darauf trainiert, aus verrauschenden Signalen eines Experiments ein klares Muster zu extrahieren. Und ob dieses Signal von einem Teilchenbeschleuniger oder von den Klickdaten eines Onlineshops kommt, ist methodisch erstmal we beitrangig. Es ist dieselbe Fähigkeit Muster im Chaos zu finden.
Das ist ein faszinierender Punkt. Heißt es auch, dass die Türen für Quereinsteiger offen sind? Wenn du als unser Zuhörer z.B. aus der Webentwicklung kommst, wo würdest du da andocken?
Absolut, die Türen sind weit offen. Ein Webentwickler oder ein Datenbanadministrator bringt ja schon ein enormes technisches Rüstzeug mit. Der Schritt zum Data Engineer ist da oft naheliegend, weil man die Grundlagen von Datenstrukturen und Systemen schon kennt.
Mhm.
Da könnte man mit Kursen zu SQL oder spezifischen Data Engineering Tools wie Spark ansätzen. Für angehende Scientists ist ein solider Einstieg oft ein Kurs in Python, speziell für die Datenanalyse oder eine Einführung in die künstliche Intelligenz, um die Konzepte des maschinellen Lernens zu verstehen. Zertifizierungen von den großen Cloudanbietern sind in beiden Fällen goldwert, weil sie zeigen, dass man mit den modernen Werkzeugen umgehen kann.
Okay, bringen wir es mal auf einen Punkt für dich. Wir haben also auf der einen Seite den Engineer, den Architekten, der konzentriert sich auf den Bau und die Wartung der Infrastruktur und braucht dafür tiefes Wissen in Datenarchitektur und diesen ETL Prozessen.
Richtig?
Und auf der anderen Seite den Scientist, den Entdecker, der sich auf Analyse und Interpretation fokussiert und dafür Skills in Statistik und maschinellem Lernen benötigt. Beide sind auf dem Jobmarkt extrem gefragt, aber gibt es da aktuelle Tendenz?
Ja, und die ist ziemlich deutlich, die Nachfrage nach Data Engineers äh die explodiert geradezu.
wirklich.
Ja, das liegt vor allem am Siegeszug der Cloud und dem Konzept der sogenannten Data Lakes.
Data Lakes, da muss ich kurz nachfragen. Ist das nicht einfach nur ein schickes Wort für eine riesige Datenbank?
Nicht ganz. Und der Unterschied ist entscheidend. Stell dir ein klassisches Data Warehouse vor. Das ist wie ein ordentlich sortiertes Lagerhaus, wo jede Palette an ihrem festen Platz steht.
Alles strukturiert.
Genau. Alles ist strukturiert und für einen bestimmten Zweck vorbereitet. Ein Data Lake hingegen ist anfangs wirklich ein riesiger See, in den das Unternehmen erstmal alles reinwirft. Strukturierte Daten aus Datenbanken, aber eben auch unstrukturierte Daten wie E-Mails, Bilder, Social Media Posts, Sensordaten, alles im Rohzustand.
Ein Datensumpf quasi.
ein bisschen. Und um aus diesem trübensee saubere Trinkwasserleitungen zu den Analysten zu legen, braucht man eben immer mehr hochqualifizierte Data Engineers.
Das heißt, der eigentliche Flaschenhals in vielen Unternehmen ist gar nicht der Mangel an cleveren Analysten, sondern die fehlende robuste Infrastruktur. Man hat sich einen Porsche gekauft, aber nur einen Feldweg, auf dem man fahren kann.
Du hast es perfekt zusammengefasst und genau das ist das wichtigste Fazit. Unternehmen stellen nicht mehr nur den einen oder den anderen ein. Der Trend geht unaufhaltsam zu kompletten Teams aus beiden Rollen. Man hat verstanden, dass es kein Entweder oder ist, sondern ein strategisches Miteinander.
Mhm.
Der beste Scientist ist machtlos ohne gute Daten und die beste Datenpipeline ist nutzlos, wenn niemand die richtigen Fragen stellt und die Erkenntnisse daraus zieht.
Ein strategisches Miteinander, das ist ein perfektes Schlusswort. Fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse für dich noch einmal zusammen. Wir haben gesehen, Data Engineers sind die unverzichtbaren Architekten, die die Datenautobahnen bauen und für den reibungslosen Verkehrsfluss sorgen. Data Scientists sind die visionären Entdecker, die auf diesen Autobahnen reisen, um neue Erkenntnisse zu finden und Karten für die Zukunft zu zeichnen. Die Wahl zwischen den beiden Wegen hängt also stark von deinen persönlich Interessen ab. Die zentrale Frage ist: baust du lieber das System oder analysierst du lieber, was in diesem System passiert?
Genau. Und das führt zu dem einen Gedanken, den ich dir gerne mitgeben möchte, der weit über die reinen Jobtitel hinausgeht. Die eigentliche Frage ist nicht, welcher Job cooler klingt oder vielleicht ein paar Euro mehr im Jahr bringt. Die wirklich entscheidende Frage, die du dir stellen solltest, lautet: Bist du die Person, die die robusten Brücken und Fundamente für den Informationsfluss von morgen bauen will? Oder bist du diejenige, die diese Wege nutzen möchte, um Muster zu erkennen, die sonst niemand sieht und um die Zukunft so ein Stück weit vorhersagbar zu machen. Deine Antwort darauf definiert nicht nur einen Karriereweg, sie definiert die Art und Weise, wie du die datengetriebene Zukunft, in der wir alle leben, aktiv mitgestalten möchtest.
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