{"id":1240,"date":"2025-11-28T11:30:48","date_gmt":"2025-11-28T11:30:48","guid":{"rendered":"https:\/\/techrecruiting.io\/?p=1240"},"modified":"2025-11-28T13:22:27","modified_gmt":"2025-11-28T13:22:27","slug":"data-engineering-data-science-den-unterschied-einfach-verstehen-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/techrecruiting.io\/en\/data-engineering-data-science-den-unterschied-einfach-verstehen-2026\/","title":{"rendered":"Data Engineering &amp; Data Science: Understanding the Difference (2025)"},"content":{"rendered":"<p>Wir leben im Zeitalter der Daten. \u00dcberall, wo wir hinsehen, werden Daten gesammelt, analysiert und genutzt, um Entscheidungen zu treffen und Angebote zu optimieren. Egal ob wir auf uns angepasste Film- und Serienvorschl\u00e4ge bei Netflix erhalten oder die schnellste Route bei Google Maps ermitteln lassen &#8211; Daten sind l\u00e4ngst nicht mehr nur Zahlen in Tabellen, sie sind der unsichtbare Motor, der unsere Welt antreibt. Doch wer steckt eigentlich dahinter? Wer konkret sind die Personen in den Unternehmen, die diese Daten sammeln, analysieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen? <\/p>\n\n\n\n<p>In diesem Artikel besch\u00e4ftigen wir uns mit zwei Berufsgruppen, die hier zentral sind &#8211; Data Scientists und Data Engineers. Zwei Berufsgruppen, die nahezu gleich klingen, sich oft kreuzen und doch verschieden sind. <\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was sind Daten?<\/h2>\n\n\n\n<p>Bevor wir uns jedoch den Berufsgruppen n\u00e4hern, lass uns erst einmal verstehen, was Daten eigentlich sind. Grundlegend sind es Informationen, die in einer bestimmten Form dargestellt und gespeichert werden k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnen dabei sehr vielseitig sein. Von einfachen Zahlen (bspw. eine Zahl wie &#8222;42&#8220;), \u00fcber Daten (bspw. &#8222;13. Januar 2025&#8220;) und Text (bspw. &#8222;Berlin&#8220;, ein Name oder eine Email-Adresse) bis zu Temperaturdaten (bspw. &#8222;22 Grad&#8220;) &#8211; vieles kann als Daten interessant sein. F\u00fcr die in der Einleitung erw\u00e4hnten Film- und Serienvorschl\u00e4ge bei Netflix k\u00f6nnen dies bspw. bereits gesehene Filme &amp; Serien sein, oder auch, ob Filme &amp; Serien vollst\u00e4ndig gesehen oder abgebrochen wurden. Nahezu jede Aktion wird interpretiert, um daraus Schlussfolgerungen abzuleiten. <\/p>\n\n\n\n<p>Und damit kommen wir auch schon zu unserer ersten Berufsgruppe: dem Data Engineer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was macht ein Data Engineer?<\/h2>\n\n\n\n<p>Der Data Engineer ist der \u201eDatenarchitekt\u201c im Hintergrund. Er sorgt daf\u00fcr, dass Daten aus verschiedensten Quellen zuverl\u00e4ssig, schnell und strukturiert dorthin flie\u00dfen, wo sie gebraucht werden \u2013 zum Beispiel in ein Data Warehouse, in Analyseplattformen oder direkt in Machine-Learning-Systeme. Ohne eine saubere, skalierbare Dateninfrastruktur w\u00e4ren Data Scientists, Analysten oder Entwickler nicht in der Lage, mit den Daten effizient zu arbeiten.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Typische Aufgaben eines Data Engineers:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Daten sammeln:<\/strong> Aufbau von Schnittstellen zu Datenquellen \u2013 zum Beispiel zu APIs, Datenbanken, Log-Dateien, Sensoren oder Drittanbietersystemen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ETL-Prozesse entwickeln:<\/strong> Daten werden <strong>Extrahiert<\/strong>, <strong>Transformiert<\/strong> and <strong>Geladen<\/strong> (Extract, Transform, Load), um sie in einem einheitlichen Format f\u00fcr die Analyse bereitzustellen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Data Pipelines bauen:<\/strong> Automatisierte Datenfl\u00fcsse sorgen daf\u00fcr, dass Daten regelm\u00e4\u00dfig und zuverl\u00e4ssig aktualisiert werden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenqualit\u00e4t sichern:<\/strong> Daten bereinigen, fehlende Werte behandeln, Duplikate entfernen \u2013 all das geh\u00f6rt zum Alltag.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Daten speichern:<\/strong> Aufbau von Datenbanken, Data Lakes oder Data Warehouses \u2013 je nach Anwendungsfall.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Skalierbare Infrastruktur bereitstellen:<\/strong> Nutzung moderner Cloud-Technologien (z.\u202fB. AWS, Azure, GCP) und Big-Data-Tools (z.\u202fB. Apache Spark, Kafka, Airflow), um gro\u00dfe Datenmengen performant zu verarbeiten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Beispiel:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Ein E-Commerce-Unternehmen m\u00f6chte das Kaufverhalten seiner Kunden analysieren. Der Data Engineer entwickelt eine Pipeline, die Bestelldaten, Klickverhalten, Retoureninformationen und Logdaten aus verschiedenen Quellen sammelt, zusammenf\u00fchrt und in einem Data Warehouse bereitstellt \u2013 t\u00e4glich aktualisiert, fehlerfrei und strukturiert. Erst dann kann der Data Scientist auf dieser Basis arbeiten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was macht ein Data Scientist?<\/h2>\n\n\n\n<p>Der Data Scientist ist der \u201eDatenanalytiker\u201c mit einem starken Fokus auf statistische Analyse, Modellierung und k\u00fcnstliche Intelligenz. Sein Ziel ist es, aus den bereitgestellten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n<p>Data Scientists arbeiten eng mit Fachabteilungen (z.\u202fB. Marketing, Produktentwicklung, Management) zusammen, um datenbasierte Entscheidungen zu erm\u00f6glichen. Sie \u00fcbersetzen Gesch\u00e4ftsprobleme in analytische Fragestellungen und entwickeln darauf basierend mathematische Modelle.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Typische Aufgaben eines Data Scientists:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Explorative Datenanalyse (EDA):<\/strong> Untersuchung der Daten auf Muster, Ausrei\u00dfer, Korrelationen, Verteilungen usw.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hypothesen testen:<\/strong> Z.\u202fB. &#8222;F\u00fchrt eine Preissenkung zu mehr Umsatz?&#8220; \u2013 Data Scientists testen dies mit statistischen Methoden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Machine-Learning-Modelle entwickeln:<\/strong> z.\u202fB. Prognosen (Forecasting), Klassifikationen (z.\u202fB. Spam vs. Nicht-Spam), Empfehlungen (wie bei Netflix).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Daten visualisieren:<\/strong> Ergebnisse werden verst\u00e4ndlich gemacht \u2013 in Dashboards, Pr\u00e4sentationen oder interaktiven Tools.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kommunikation:<\/strong> Data Scientists erkl\u00e4ren ihre Erkenntnisse verst\u00e4ndlich \u2013 auch f\u00fcr Menschen ohne Daten-Background.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Beispiel:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Ein Data Scientist entwickelt ein Modell, das auf historischen Kundendaten vorhersagt, welche Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit abwandern werden (Churn Prediction). Das Unternehmen kann daraufhin gezielt Gegenma\u00dfnahmen ergreifen \u2013 z.\u202fB. Rabattangebote oder personalisierte Newsletter.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/thilo-elst\/\" target=\"_blank\" rel=\" noreferrer noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2443\" height=\"1023\" src=\"https:\/\/techrecruiting.io\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Werbeanzeige-2.svg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1271\"\/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Unterschied Data Engineer und Data Scientist<\/h2>\n\n\n\n<p>Obwohl Data Engineers und Data Scientists oft Hand in Hand arbeiten, gibt es grundlegende Unterschiede in ihren Rollen, Zielen und F\u00e4higkeiten. In der folgenden Tabelle sehen wir hierzu eine \u00dcbersicht:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Bereich<\/strong><\/td><td><strong>Data Engineer<\/strong><\/td><td><strong>Data Scientist<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Fokus<\/td><td>Infrastruktur &amp; Datenbereitstellung<\/td><td>Analyse &amp; Modellierung<\/td><\/tr><tr><td>Ziel<\/td><td>Robuste Datenplattform aufbauen<\/td><td>Erkenntnisse &amp; Vorhersagen gewinnen<\/td><\/tr><tr><td>Technologies<\/td><td>Spark, Kafka, Airflow, SQL, Hadoop, AWS<\/td><td>Python, R, TensorFlow, Pandas<\/td><\/tr><tr><td>Datentypen<\/td><td>Rohdaten, gro\u00dfe Datenmengen (<a href=\"https:\/\/techrecruiting.io\/en\/glossary\/big-data\/\" data-type=\"glossary\" data-id=\"432\">Big Data<\/a>)<\/td><td>Analysierte, strukturierte Daten<\/td><\/tr><tr><td>Hintergrund<\/td><td>Softwareentwicklung, Datenbanken, Systemarchitektur<\/td><td>Statistik, Mathematik, Machine Learning<\/td><\/tr><tr><td>Aufgaben<\/td><td>Daten sammeln, bereinigen, speichern<\/td><td>Daten analysieren, Modelle erstellen, visualisieren<\/td><\/tr><tr><td>Zusammenarbeit<\/td><td>Bereitet Daten f\u00fcr den Data Scientist vor<\/td><td>Nutzt vom Data Engineer bereitgestellte Daten<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>W\u00e4hrend der <strong>Data Engineer<\/strong> also daf\u00fcr sorgt, dass die richtigen Daten sauber, zuverl\u00e4ssig und verf\u00fcgbar sind, nutzt der <strong>Data Scientist<\/strong> diese Daten, um daraus Wissen, Erkenntnisse oder Vorhersagen zu gewinnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Beide Rollen brauchen technisches Know-how, aber mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Erst durch ihr Zusammenspiel k\u00f6nnen datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen effektiv getroffen werden \u2013 von der Infrastruktur bis zur strategischen Handlungsempfehlung.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Beispiel:<\/h4>\n\n\n\n<p>Man kann sich den Datenprozess wie eine Produktionsstra\u00dfe vorstellen:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>The<strong> Data Engineer<\/strong> legt die Schienen, bringt die Rohstoffe heran, sortiert sie und stellt sicher, dass alles zuverl\u00e4ssig l\u00e4uft.<\/li>\n\n\n\n<li>The<strong> Data Scientist<\/strong> verarbeitet die Rohstoffe weiter, baut aus ihnen etwas Neues und wertet sie aus, um sie gewinnbringend einzusetzen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Ein Data Scientist kann nicht produktiv arbeiten, wenn die Daten unvollst\u00e4ndig, unstrukturiert oder fehlerhaft sind \u2013 was ohne einen Data Engineer oft der Fall ist. Umgekehrt bringt eine perfekt funktionierende Dateninfrastruktur allein keinen Mehrwert, wenn niemand daraus Schl\u00fcsse zieht.<\/p>\n\n\n\n<p>In kleinen Teams kann es vorkommen, dass eine Person beide Rollen \u00fcbernimmt (z.\u202fB. als &#8222;Full-Stack Data Professional&#8220;). In gro\u00dfen Organisationen sind die Rollen dagegen klar getrennt \u2013 auch, weil beide Bereiche viel Spezialwissen erfordern.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tipps f\u00fcr dein Recruiting<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Nachfrage nach Data Scientists und Data Engineers ist gro\u00df \u2013 und Talente in diesem Bereich sind stark umworben. Wer erfolgreich rekrutieren will, sollte deshalb nicht nur wissen, <strong>was<\/strong> gesucht wird, sondern auch verstehen, <strong>wie<\/strong> diese Rollen ticken und worauf gute Kandidaten wirklich Wert legen. Egal ob im klassischen Bewerbungsprozess oder beim Active Sourcing: Ein professioneller und authentischer Auftritt entscheidet oft \u00fcber den Erfolg.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Verstehe den Unterschied: Data Scientist vs. Data Engineer<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Zun\u00e4chst einmal ist es entscheidend, die beiden Rollen nicht miteinander zu vermischen \u2013 ein h\u00e4ufiger Fehler in Stellenausschreibungen. Ein Data Scientist befasst sich mit Analysen, Algorithmen, Machine Learning und datenbasierten Vorhersagen. Er oder sie denkt in Hypothesen und sucht nach Mustern in den Daten, um Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Data Engineer hingegen sorgt daf\u00fcr, dass die Daten \u00fcberhaupt erst strukturiert und zuverl\u00e4ssig zur Verf\u00fcgung stehen \u2013 \u00fcber automatisierte Datenpipelines, gut konzipierte Datenbanken und performante Infrastruktur. Der Fokus liegt hier also deutlich st\u00e4rker auf Softwareentwicklung und Architektur.<\/p>\n\n\n\n<p>In der Praxis hei\u00dft das: Wenn du im Titel \u201eData Scientist\u201c schreibst, aber im Text Big-Data-Infrastruktur, ETL-Prozesse und Kafka-Erfahrung verlangst, verlierst du qualifizierte Kandidaten oft schon nach dem ersten Absatz.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Woran du gute Data Scientists erkennst<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Ein guter Data Scientist bringt nicht nur technisches Wissen mit, sondern kann komplexe Zusammenh\u00e4nge verst\u00e4ndlich erkl\u00e4ren und Ergebnisse in einen gesch\u00e4ftlichen Kontext setzen. Das bedeutet: Er oder sie versteht Statistik, kennt sich mit maschinellen Lernverfahren aus und kann auch mit Programmiersprachen wie <a href=\"https:\/\/techrecruiting.io\/en\/glossary\/python\/\" data-type=\"glossary\" data-id=\"193\">Python<\/a> oder R umgehen \u2013 vor allem mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy oder Scikit-learn.<\/p>\n\n\n\n<p>Wirklich wertvoll wird ein Data Scientist aber vor allem dann, wenn er nicht nur \u201ezahlenverliebt\u201c ist, sondern neugierig fragt, wie ein bestimmtes Modell dem Unternehmen hilft \u2013 zum Beispiel, Kunden besser zu verstehen oder Prozesse effizienter zu gestalten.<\/p>\n\n\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus ist ein gutes Gesp\u00fcr f\u00fcr Kommunikation wichtig. Erkenntnisse m\u00fcssen verst\u00e4ndlich pr\u00e4sentiert werden \u2013 sei es im Team, gegen\u00fcber Stakeholdern oder im Management. Wer die besten Modelle baut, aber sie nicht erkl\u00e4ren kann, bleibt unter seinem Potenzial.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Woran du gute Data Engineers erkennst<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Bei Data Engineers liegt der Schwerpunkt st\u00e4rker auf der Technik. Wer in diesem Bereich wirklich gut ist, versteht, wie man gro\u00dfe Datenmengen zuverl\u00e4ssig verarbeitet \u2013 nicht einmal, sondern dauerhaft und automatisiert.<\/p>\n\n\n\n<p>Gute Data Engineers haben ein tiefes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Datenbanken, Datenmodellierung und die Entwicklung von ETL-Prozessen. Sie wissen, wie man mit Tools wie Apache Spark, Kafka oder Airflow umgeht, und sind oft auch mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure vertraut.<\/p>\n\n\n\n<p>Was viele untersch\u00e4tzen: Auch in dieser Rolle ist Codequalit\u00e4t entscheidend. Gute Data Engineers schreiben sauberen, wartbaren Code, denken skalierbar und haben einen Sinn f\u00fcr Fehlerbehandlung und Monitoring. Sie sehen ihre Arbeit als langfristiges Fundament, nicht als einmalige L\u00f6sung.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Active Sourcing: So sprichst du Talente richtig an<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Gerade im Bereich Data &amp; Analytics ist Active Sourcing oft erfolgversprechender als das Warten auf Bewerbungen. Doch dabei kommt es auf die richtige Ansprache an.<\/p>\n\n\n\n<p>Wer Talente gewinnen m\u00f6chte, sollte sich ehrlich mit ihrem Profil besch\u00e4ftigen. Eine Nachricht, die sich auf konkrete Projekte oder Tools bezieht, wirkt deutlich glaubw\u00fcrdiger als eine Standardvorlage mit dem Satz \u201eWir bieten dir eine spannende Herausforderung\u201c.<\/p>\n\n\n\n<p>Auch technisches Verst\u00e4ndnis ist wichtig: Du musst nicht selbst Apache Spark anwenden k\u00f6nnen, aber du solltest zumindest wissen, was es ist \u2013 und warum es f\u00fcr einen Data Engineer relevant sein k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n<p>Am besten funktioniert eine offene, interessierte Kommunikation auf Augenh\u00f6he. Zeige klar, was du anzubieten hast: Welches Projekt steht an? Welcher Tech-Stack wird verwendet? Wie sieht das Team aus? Je konkreter du wirst, desto h\u00f6her ist die Chance auf eine Antwort.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Was du im Interview beachten solltest<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Im Gespr\u00e4ch mit Data Scientists solltest du weniger auf auswendig gelernte Fachbegriffe achten, sondern mehr auf das <strong>analytische Denken<\/strong>. Lass die Kandidaten ein Beispiel durchdenken \u2013 etwa eine kleine Vorhersageaufgabe oder eine Analyse eines fiktiven Datensatzes. Spannend wird es, wenn sie dabei auch ihre Annahmen, ihre Entscheidungslogik und ihre Kommunikation zeigen.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei Data Engineers hingegen lohnt es sich, tiefer in die technische Praxis einzusteigen: Wie w\u00fcrden sie eine Pipeline f\u00fcr gro\u00dfe Mengen Logdaten aufbauen? Was w\u00fcrden sie tun, wenn eine Verarbeitung regelm\u00e4\u00dfig fehlschl\u00e4gt? Auch Fragen zu Datenbankdesign, Fehlerhandling oder Infrastruktur sind sinnvoller als \u201eklassische\u201c Interviewfragen.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein guter Engineer \u00fcberzeugt nicht nur durch Fachwissen, sondern auch durch Pragmatismus: Er oder sie wei\u00df, wie man robuste L\u00f6sungen baut \u2013 nicht nur theoretisch, sondern im realen Betrieb.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Technisches K\u00f6nnen allein reicht nicht \u2013 Soft Skills sind entscheidend<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>So unterschiedlich die Rollen von Data Scientists und Data Engineers auch sind \u2013 eines haben sie gemeinsam: Beide arbeiten selten allein. Sie m\u00fcssen im Team funktionieren, mit Fachabteilungen kommunizieren und h\u00e4ufig zwischen technischen und nicht-technischen Anforderungen vermitteln.<\/p>\n\n\n\n<p>Gute Kandidaten bringen daher nicht nur technisches Wissen mit, sondern auch Teamf\u00e4higkeit, Kommunikationsst\u00e4rke und Lernbereitschaft. Gerade weil sich Tools und Methoden in diesem Feld st\u00e4ndig weiterentwickeln, ist die Offenheit f\u00fcr Neues oft wichtiger als jahrelange Erfahrung mit einem bestimmten Tool.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fazit: So rekrutierst du erfolgreich<\/strong> Data Engineers &amp; Data Scientists<\/h3>\n\n\n\n<p>Wer in der Datenwelt rekrutiert, muss die Rollen verstehen \u2013 und sie sauber voneinander abgrenzen. Eine klare Sprache in der Ausschreibung, technisches Grundverst\u00e4ndnis in der Ansprache und ein wertsch\u00e4tzender Ton im Gespr\u00e4ch sind heute mehr denn je entscheidend.<\/p>\n\n\n\n<p>Statt lange Anforderungskataloge runterzuschreiben, hilft es, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: Was soll die Person bei euch bewirken? Welche F\u00e4higkeiten sind daf\u00fcr wirklich n\u00f6tig? Und warum ist das Projekt oder das Team f\u00fcr die Zielgruppe spannend?<\/p>\n\n\n\n<p>Wer so denkt und kommuniziert, hebt sich im umk\u00e4mpften Markt positiv ab \u2013 und gewinnt nicht nur Mitarbeitende, sondern Mitgestaltende f\u00fcr die datengetriebene Zukunft.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\"\/>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/thilo-elst\/\" target=\"_blank\" rel=\" noreferrer noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2437\" height=\"1222\" src=\"https:\/\/techrecruiting.io\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Ueber-mich.svg\" alt=\"About me\" class=\"wp-image-1172\"\/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">FAQ<\/h2>\n\n\n<div id=\"rank-math-faq\" class=\"rank-math-block\">\n<div class=\"rank-math-list\">\n<div id=\"faq-question-1764328396337\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\"><strong>Was macht ein Data Scientist genau?<\/strong><\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Ein Data Scientist analysiert Daten, erstellt Vorhersagemodelle und hilft dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Er arbeitet mit Statistik, Machine Learning und Programmiersprachen wie Python, um Muster und Trends zu erkennen.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1764328473306\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\"><strong>Was macht ein Data Engineer im Unternehmen?<\/strong><\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Ein Data Engineer baut die technische Infrastruktur, um Daten zuverl\u00e4ssig zu sammeln, zu speichern und bereitzustellen. Er entwickelt Datenpipelines, arbeitet mit Cloud-Technologien und sorgt daf\u00fcr, dass Daten sauber und nutzbar sind.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1764328487475\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\"><strong>Data Scientist oder Data Engineer \u2013 wen soll ich zuerst einstellen?<\/strong><\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Wenn die Daten noch nicht strukturiert oder leicht zug\u00e4nglich sind, solltest du zuerst einen Data Engineer einstellen. Erst wenn saubere Daten vorliegen, kann ein Data Scientist daraus wertvolle Erkenntnisse ableiten.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1764328524096\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\"><strong>Welche Skills braucht ein Data Engineer?<\/strong><\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Ein Data Engineer sollte SQL sicher beherrschen, Erfahrung mit Tools wie Apache Spark oder Airflow haben und mit Cloud-Diensten wie AWS oder GCP arbeiten k\u00f6nnen. Programmierkenntnisse (z.\u202fB. Python oder Java) sind ebenfalls wichtig.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1764328541078\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\"><strong>Woran erkenne ich einen guten Data Scientist?<\/strong><\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Ein guter Data Scientist kombiniert analytisches Denken mit technischem Know-how. Er kennt sich mit Machine Learning aus, kann Daten verst\u00e4ndlich visualisieren und kommuniziert klar. Ein GitHub-Profil oder echte Projekte sind ein gutes Zeichen.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wir leben im Zeitalter der Daten. \u00dcberall, wo wir hinsehen, werden Daten gesammelt, analysiert und genutzt, um Entscheidungen zu treffen und Angebote zu optimieren. 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