Datenanalyst werden

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Datenanalysten sammeln, bereinigen und analysieren Daten, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Laut dem Bericht des Weltwirtschaftsforums [1] wird für Berufe im Datenbereich in den kommenden Jahren ein erhebliches Wachstum erwartet. Wenn Sie sich für diesen gefragten Beruf interessieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, in diesen Beruf einzusteigen.

In diesem Artikel erläutern wir die verschiedenen Möglichkeiten, Datenanalyst zu werden – mit oder ohne Abschluss. Wenn Sie anschließend berufsrelevante Fähigkeiten erwerben möchten, empfiehlt sich die Anmeldung zum IBM Datenanalyse-Zertifikat. In elf Kursen erwerben Sie fundierte Kenntnisse in Python sowie Kenntnisse in der Datenvisualisierung und Präsentation Ihrer Ergebnisse. Sie benötigen lediglich grundlegende Computerkenntnisse, Grundkenntnisse in Mathematik und einen sicheren Umgang mit Zahlen.

Wie kann ich Datenanalyst werden? Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Jobs im Bereich Datenanalyse gibt es in den unterschiedlichsten Branchen, und es gibt viele Wege, in diesem gefragten Bereich den ersten Job zu finden. Egal, ob Sie gerade erst ins Berufsleben einsteigen oder eine neue Karriere anstreben – hier sind einige Schritte auf dem Weg zum Datenanalysten.

1. Machen Sie eine grundlegende Ausbildung

Wenn Sie neu in der Welt der Datenanalyse sind, sollten Sie sich zunächst grundlegende Kenntnisse aneignen. Ein umfassender Überblick über die Datenanalyse kann Ihnen helfen, zu entscheiden, ob dieser Beruf zu Ihnen passt, und Ihnen gleichzeitig berufsrelevante Fähigkeiten vermitteln.

Früher war für die meisten Einstiegspositionen als Datenanalyst ein Bachelor-Abschluss erforderlich. Obwohl für viele Stellen immer noch ein Abschluss erforderlich ist, ändert sich das langsam. Mit einem Abschluss in Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fach können Sie sich grundlegendes Wissen aneignen und Ihren Lebenslauf aufwerten – oder Sie können sich das Nötige auch durch alternative Programme wie Berufszertifikate, Bootcamps oder Selbstlernkurse aneignen.

In diesem Video geben praktizierende Daten-Experten ihre besten Ratschläge für angehende Datenanalysten.

2. Erwerben Sie technische Fähigkeiten 

Um einen Job in der Datenanalyse zu bekommen, sind in der Regel spezifische technische Fähigkeiten erforderlich. Egal, ob Sie sich im Rahmen eines Studiums, eines Berufszertifikats oder auf eigene Faust weiterbilden, dies sind einige grundlegende Fähigkeiten, die Sie wahrscheinlich benötigen, um eingestellt zu werden.

• Statistik

• R- oder Python-Programmierung

• SQL (Strukturierte Abfragesprache)

• Datenvisualisierung

• Datenbereinigung und -aufbereitung

Sehen Sie sich einige Stellenausschreibungen für Positionen an, auf die Sie sich bewerben möchten, und konzentrieren Sie Ihr Lernen auf die spezifischen Programmiersprachen oder Visualisierungstools, die als Anforderungen aufgeführt sind.

Zusätzlich zu diesen Hard Skills legen Personalverantwortliche auch Wert auf berufsrelevante Fähigkeiten, wie beispielsweise solide Kommunikationsfähigkeiten. Sie könnten beispielsweise gebeten werden, Ihre Ergebnisse so zu präsentieren, dass sie auch für Personen ohne tiefgehendes technisches Wissen verständlich sind. Darüber hinaus spielen Problemlösungskompetenz sowie fundiertes Fachwissen in der Branche, in der Sie arbeiten möchten, eine wichtige Rolle.

Erfahren Sie mit dem IBM-Zertifikat Datenanalyse mit Excel und R, wie Sie mit R, R Studio und Jupyter Datenanalysen durchführen können, einschließlich Datenvorbereitung, statistischer Analyse und prädiktiver Modellierung.

3. Arbeiten Sie an Projekten mit echten Daten

Der beste Weg, den Wert von Daten zu erkennen, besteht darin, in realen Umgebungen mit ihnen zu arbeiten. Suchen Sie nach Studiengängen oder Kursen, die praktische Projekte mit echten Datensätzen beinhalten. Zudem gibt es eine Vielzahl kostenloser öffentlicher Datensätze, die Sie für die Entwicklung eigener Projekte nutzen können.

Entdecken Sie Klimadaten des Deutschen Wetterdienstes, vertiefen Sie sich mit Daten von BuzzFeed in die Nachrichten oder finden Sie mit den offenen Daten der NASA Lösungen für drohende Herausforderungen auf der Erde und darüber hinaus. Dies sind nur einige Beispiele für die verfügbaren Daten. Wählen Sie ein Thema, das Sie interessiert, und finden Sie einige Daten zum Üben.

Wenn Sie berufsrelevante Datenanalyse-Kenntnisse erwerben möchten, ohne ein Studium absolvieren zu müssen, ist das Google Datenanalyse-Zertifikat von Coursera eine gute Wahl. Sie lernen, Daten mit SQL und R zu bereinigen und zu organisieren, mit Tableau zu visualisieren und eine Fallstudie für Ihr Portfolio zu erstellen.

Nach Abschluss des Programms erhalten Sie über das Employer Consortium von Google Zugang zu Ressourcen für die Personalbeschaffung.

4. Erstellen Sie ein Portfolio Ihrer Arbeiten

Wenn Sie im Internet mit Datensätzen experimentieren oder praktische Aufgaben im Unterricht erledigen, bewahren Sie Ihre besten Arbeiten unbedingt für Ihr Portfolio auf. Ein Portfolio demonstriert Personalverantwortlichen Ihre Fähigkeiten. Ein überzeugendes Portfolio kann entscheidend dazu beitragen, den Job zu bekommen.

Wenn Sie mit der Zusammenstellung von Arbeiten für Ihr Portfolio beginnen, wählen Sie Projekte aus, die Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen:

• Scrapen Sie Daten aus verschiedenen Quellen

• Bereinigen und normalisieren Sie Rohdaren

• Visualisieren Sie Ihre Ergebnisse mithilfe von Grafiken, Diagrammen, Karten und anderen Visualisierungen

• Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse aus Daten

Wenn Sie im Laufe Ihrer Ausbildung an Gruppenprojekten gearbeitet haben, sollten Sie auch eines davon in die Liste aufnehmen. Dies zeigt, dass Sie in der Lage sind, im Team zu arbeiten.

Wenn Sie nicht sicher sind, was Sie in Ihr Portfolio aufnehmen sollen (oder Inspiration für Projektideen benötigen), nehmen Sie sich etwas Zeit und schauen Sie sich die Portfolios anderer Personen an, um zu sehen, was diese ausgewählt haben.

Tipp: Eröffnen Sie ein GitHub-Konto und veröffentlichen Sie Ihre Projekte und Ihren Code auf der Website. Es ist ein hervorragender Ort, um sich mit einer Community von Datenanalysten zu vernetzen, Ihre Arbeit zu präsentieren und möglicherweise die Aufmerksamkeit von Personalvermittlern zu erregen.

5. Üben Sie die Präsentation Ihrer Ergebnisse

Es kann leicht passieren, dass man sich nur auf die technischen Aspekte der Datenanalyse konzentriert. Vernachlässigen Sie jedoch nicht Ihre Kommunikationsfähigkeiten. Ein wichtiger Bestandteil Ihrer Arbeit als Datenanalyst ist die Präsentation Ihrer Ergebnisse gegenüber Entscheidungsträgern und anderen Stakeholdern im Unternehmen. Wenn Sie in der Lage sind, anhand der Daten eine Geschichte zu erzählen, können Sie Ihrem Unternehmen helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. 

Üben Sie beim Abschluss Ihrer Portfolioprojekte die Präsentation Ihrer Ergebnisse. Überlegen Sie, welche Botschaft Sie vermitteln und welche visuellen Mittel Sie zur Unterstützung verwenden. Üben Sie langsames Sprechen und Blickkontakt. Üben Sie vor dem Spiegel oder vor Ihren Studienkollegen. Nehmen Sie Ihre Präsentation auf, um sie später anzusehen und Verbesserungsmöglichkeiten zu finden.

6. Besorgen Sie sich einen Einstiegsjob als Datenanalyst

Nachdem Sie einige Erfahrungen im Umgang mit Daten und der Präsentation Ihrer Ergebnisse gesammelt haben, ist es an der Zeit, Ihren Lebenslauf zu verbessern und sich auf Einstiegsjobs als Datenanalyst zu bewerben. Scheuen Sie sich nicht, sich auch auf Stellen zu bewerben, die Ihnen zu anspruchsvoll erscheinen. Ihre Fähigkeiten, Ihr Portfolio und Ihre Begeisterung für eine Stelle sind oft wichtiger, als wenn Sie jeden Punkt in der Qualifikationsliste abhaken.

Wenn Sie noch studieren, erkundigen Sie sich beim Career Service Ihrer Universität nach Praktikumsmöglichkeiten. Mit einem Praktikum können Sie praktische Erfahrungen für Ihren Lebenslauf sammeln und das Gelernte im Beruf anwenden.

7. Erwägen Sie eine Zertifizierung oder einen höheren Abschluss

Überlegen Sie sich im Laufe Ihrer Karriere als Datenanalyst, wie Sie sich weiterentwickeln möchten und welche weiteren Qualifikationen Ihnen dabei helfen können. Zertifizierungen wie der Certified Analytics Professional oder der Cloudera Certified Associate Data Analyst können Ihnen helfen, sich für anspruchsvollere Positionen mit höheren Gehaltsstufen zu qualifizieren.

Wenn Sie eine Karriere als Data Scientist anstreben, benötigen Sie möglicherweise einen Master-Abschluss in Data Science oder einem verwandten Fach. Höhere Abschlüsse sind nicht immer erforderlich, können aber zusätzliche Möglichkeiten eröffnen.

Beginnen Sie Ihre Karriere als Datenanalyst mit Coursera

Entwickeln Sie mit dem IBM Datenanalyse-Zertifikat auf Coursera berufsrelevante Fähigkeiten für eine Karriere als Junior- oder Einsteiger-Datenanalyst. Sammeln Sie technische Erfahrung in praktischen Übungen und Projekten, die in einem Portfolio gipfeln, mit dem Sie Ihre Arbeit präsentieren können.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)