Wie man im Jahr 2021 Datenanalyst wird ohne Erfahrung

Wenn Sie sich fragen, wie man Datenanalyst wird, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie sich von Zahlen angesprochen fühlen.

Während scheinbar endlose Datenblätter andere aus dem Gleichgewicht bringen könnten, fühlen Sie sich angezogen, fasziniert von der Möglichkeit, diese (fast) undurchdringlichen Wände von Informationen nach versteckten Einsichten und nützlichen Tipps zu durchforsten. Wer könnte Ihnen angesichts unserer datengesteuerten Welt verübeln, dass Sie aus Ihrem Interesse und Talent eine Karriere machen wollen?

In diesem Artikel gehen wir mit Ihnen die Schritte durch, wie man Datenanalyst wird und was Sie tun müssen, um Ihre natürlichen Begabungen in marktfähige analytische Talente zu verwandeln. Wir geben Ihnen auch eine Vorstellung davon, wohin Ihre Fähigkeiten als Datenanalyst Sie im Laufe Ihrer Karriere führen werden und wie Sie Ihre Fähigkeiten so anpassen können, dass Sie Arbeitgeber in der Branche Ihrer Wahl ansprechen.

Um Datenanalyst zu werden, sollten Sie diese Schritte beachten:

1. Verstehen Sie, wohin Sie als Datenanalyst gehen wollen
2. Erhalten Sie eine grundlegende Ausbildung und verstehen Sie, welche Fähigkeiten Sie erwerben müssen
3. Erwerben Sie die Fähigkeiten durch ein Studium, ein Bootcamp oder selbstgesteuertes Lernen
4. Einstieg in die gewählte Branche

Bereit zu lernen, wie man ein Datenanalyst wird? Lassen Sie uns beginnen.

Verstehen Sie, wohin Sie als Datenanalyst gehen wollen

Bevor wir beginnen, einen Weg für Ihre Karriere zu zeichnen, ist es wichtig, dass Sie ein klares Verständnis davon bekommen, wohin Sie gehen werden und was Sie erwarten können, wenn Sie dort ankommen.

Was ist ein Datenanalyst?

Ein Datenanalyst ist ein technischer Fachmann, der Unternehmen, Non-Profit-Organisationen und anderen Organisationen hilft, aus unzähligen Fakten und Zahlen tagtäglich Erkenntnisse zu gewinnen.

Diese datenerfahrenen Fachleute setzen bei ihrer Arbeit eine breite Palette von Techniken ein. Dazu gehören unter anderem Programmierung, maschinelles Lernen, Mathematik, Statistik und Datenerfassung, um zahlengestützte Erkenntnisse zu gewinnen.

Während die Aufgaben, die Datenanalysten übernehmen, je nach Branche, Unternehmen und Beruf variieren können, verbringen die meisten Fachleute ihren Arbeitstag damit, riesige Datenbanken nach Trends, Mustern oder anderen Beobachtungen zu durchkämmen. Diese Beobachtungen ermöglichen es ihnen, fundierte Meinungen zu aktuellen und langfristigen Trends zu entwickeln, Vorhersagen zu treffen und ihre Erkenntnisse mit den Stakeholdern des Unternehmens zu kommunizieren.

Datenanalysten sind für Unternehmen besonders wertvoll, weil sie Trends erkennen und Prognosemodelle erstellen können, bevor Probleme – oder kostspielige strategische Fehler – auftreten. Datenanalysten können Unternehmen auch dabei helfen, den Erfolg von Produkten und Dienstleistungen einzuschätzen, indem sie die Leistung von Anzeigen, Plattformen und Unternehmenswebseiten bei den Zielgruppen bewerten.

Datenanalysten werden oft mit dem Tech-Sektor in Verbindung gebracht, sind aber keineswegs darauf beschränkt. Tatsächlich können Datenanalysten bei großen Investmentbanken, Private-Equity-Firmen, Medizintechnikunternehmen und sogar bei gemeinnützigen Organisationen arbeiten.

Heute hat praktisch jedes moderne Unternehmen Zugang zu einer Fülle von Daten – so viele, dass ihre gesammelten Schätze ohne erfahrene Fachleute unmöglich zu nutzen sind. Dank Datenanalysten, die ein klares Verständnis davon haben, wie man datengesteuerte Erkenntnisse einsetzt, sind die Vorteile dieser Informationsschätze jedoch kaum zu unterschätzen.

Im Jahr 2018 befragte das Business-Intelligence-Unternehmen Microstrategy Unternehmen aus verschiedenen Branchen und aus aller Welt zu ihrer Datennutzung. Ihre Forscher berichteten, dass 60 Prozent Datenanalysen nutzen, um die Prozess- und Kosteneffizienz zu steigern, 57 Prozent setzen sie ein, um Strategien und Veränderungen voranzutreiben, und 52 Prozent verlassen sich auf Datenanalysten, um die finanzielle Leistung zu überwachen und zu verbessern.

Angesichts dieser Vorteile und unserer zunehmenden Abhängigkeit von Daten und den Erkenntnissen, die sie bieten, sollte es keine Überraschung sein, dass Datenanalysten sehr gefragt sind. Laut einem Bericht von Indeed aus dem Jahr 2019 sind die Stellenausschreibungen für Datenwissenschaftler im Vergleich zum Vorjahr um satte 31 Prozent gestiegen.

„Früher waren Data-Science-Jobs meist auf den Tech- und Finanzsektor beschränkt“, schreibt Linkedin-Learning-Analyst Paul Patrone über den Bedarf an Talenten. „Jetzt sammelt praktisch jede Branche, vom Einzelhandel bis zur Produktion, Daten über ihre Kunden. Das führt zu einem Anstieg der Nachfrage nach Data Scientists, die all diese Daten am besten interpretieren können. Da es sich jedoch um einen relativ neuen Job handelt, verfügen nur wenige Fachleute über diese Fähigkeiten. Daher fehlt es in den meisten amerikanischen Städten, nicht nur in den finanz- und techniklastigen wie San Francisco und New York, an Datenwissenschaftlern.“

Fragen Sie sich, wo Sie landen könnten, wenn Sie Datenanalyst werden? Hier sind ein paar der am stärksten datenabhängigen Branchen:

• Einzelhandel: Der Einzelhandel ist eine hart umkämpfte Branche. Unternehmen, die es nicht schaffen, neue Trends richtig zu erkennen, riskieren, hinter ihre Konkurrenten zurückzufallen und die Gunst der Verbraucher zu verlieren. Mit gut eingesetzter Datenanalyse können Einzelhändler antizipieren, was ihre Kunden wünschen – und es dann anbieten.
• Finanzen: Das Bankwesen nutzt Predictive Analytics, um den Kundenservice zu verbessern, die Effizienz zu steigern und betriebliche Probleme wie Betrug einzudämmen.
• Fertigung: Datenanalysten, die in der Fertigung eingesetzt werden, nutzen häufig Predictive Analytics, um die Wahrscheinlichkeit von Systemausfällen einzuschätzen und Reparaturen zu planen, bevor Maschinen ausfallen und Produktionspläne beeinträchtigen.
• Gesundheitswesen: Mit Predictive Analytics können Organisationen des Gesundheitswesens nicht nur ein umfassendes Verständnis darüber gewinnen, wie ihre Einrichtungen genutzt werden, sondern auch, wie sie ihre vorhandenen Ressourcen optimieren können. Diese Fähigkeit ist von unschätzbarem Wert, da sie es den Anbietern ermöglicht, den Patientenservice zu optimieren und die bestmögliche Versorgung für die meisten Patienten bereitzustellen.
• Transport: Organisationen in diesem Bereich können gesammelte Daten analysieren, wie Menschen wahrscheinlich Transportdienste nutzen und ein erhöhtes Risiko für Probleme wie übermäßigen Verkehr, Kollisionen oder Nachfrage identifizieren. Diese prädiktiven Erkenntnisse ermöglichen es den Verantwortlichen für das Transportwesen, Fahrpläne und Dienstleistungen zu optimieren und sicherzustellen, dass alle Verkehrsmittel reibungslos funktionieren.

Natürlich fangen wir hier an, uns selbst zu überholen. Beginnen wir damit, die unmittelbarere Frage zu beantworten: Wie kann ich Datenanalyst werden?

Erhalten Sie eine grundlegende Ausbildung und verstehen Sie, welche Fähigkeiten Sie erwerben müssen

Wenn Sie jemanden aus der Branche um Rat fragen, wie man in die Datenanalytik einsteigen kann, wird die unmittelbare Antwort fast immer dieselbe sein: Ausbildung und Training.

Unabhängig von der Branche, in der sie schließlich arbeiten, müssen alle Datenanalysten einen Kernsatz an Fähigkeiten erwerben. Schauen wir uns einige der grundlegenden Kompetenzen an, die Sie sich aneignen müssen, bevor Sie überhaupt in den Einstellungspool eintreten.

Grundlagen der Statistik

Es ist schwer, in der Datenanalyse ohne eine gewisse Vertrautheit mit statistischem Denken und Theorie weit zu kommen, besonders wenn Sie beabsichtigen, sich auf maschinelles Lernen zu spezialisieren. Ein grundlegendes Verständnis der statistischen Prinzipien wird Ihre Fähigkeit verbessern, Informationen zu klassifizieren, verständliche Datenvisualisierungen zu erstellen und fortgeschrittene Daten-Sampling-Techniken zu verwenden.

Python

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen in der Datenanalytik. Analysten verwenden vorinstallierte Module und eine große Sammlung von Bibliotheken, um Daten abzurufen, zu bereinigen und zu visualisieren sowie analytische Modelle zu erstellen.

Excel

Sie kennen vielleicht die Grundlagen von Excel, aber die meisten Leute wissen nicht, wie fortgeschritten die Tabellenkalkulation sein kann. Diese Standard-Bürosoftware ist nicht nur intuitiv, flexibel und kollaborativ – sie ist auch unglaublich nützlich.

Datenanalysten können Informationen aus externen Datenbanken importieren und dann interne Excel-Funktionen wie Pivot-Tabellen und VBA-Skripte nutzen, um schnelle Analysen durchzuführen und leicht verständliche Tabellen und Berichte zu erstellen.

SQL/NoSQL

Beide, SQL und NoSQL, sind Sprachen, die zur Kommunikation mit Datenbanken verwendet werden. Der Unterschied zwischen den beiden liegt in der Art der Datenbanken, die jede Sprache manipulieren kann.

SQL, oder Structured Query Language, ist die Standardsprache für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken – also solchen, die zusammengehörige Datenpunkte entsprechend ihrer Verbindungen speichern. Sie kann verwendet werden, um Informationen aus diesen Datenbanken zu aktualisieren, abzurufen oder zu löschen.

NoSQL wird, wie der Name schon sagt, oft für die Abfrage nicht-relationaler Datenbanken verwendet. Obwohl Datenanalysten mit beiden Sprachen vertraut sein sollten, sollten sie dem Erlernen von NoSQL den Vorrang geben. Nicht-relationale Datenbanken (und damit auch NoSQL) unterliegen nicht den Einschränkungen, die eine relationale Struktur mit sich bringt, und sind daher gut geeignet, um große Datenmengen zu verarbeiten. Diese Fähigkeit macht sie bei den vielen Unternehmen beliebt, die große Mengen an Informationen sammeln – und sind daher für angehende Datenanalysten zunehmend relevant.

Hadoop

Hadoop ist eine beliebte Open-Source-Software, die riesige Mengen an Speicherplatz für jede Art von Daten bietet. Das Framework kann gleichzeitige Aufgaben aufnehmen, wodurch die Datenanalyse viel weniger zeit- und ressourcenintensiv wird.

Tableau

Tableau ist ein hilfreiches Tool, das es Analysten ermöglicht, Daten nach verschiedenen Faktoren zu isolieren; dies ermöglicht es Analysten, sich auf bestimmte Regionen, Demografien oder Ausreißer zu konzentrieren, um ein besseres Verständnis des Datensatzes zu entwickeln.

Front-End-Entwicklungsfähigkeiten

Die meisten Datenanalysten müssen ihre Ergebnisse an Kunden, andere Abteilungen oder Unternehmensvertreter kommunizieren. CSS und HTML können Analysten dabei helfen, ansprechende Online-Plattformen zu erstellen, die ihre mit Daten gefüllten visuellen Darstellungen beherbergen.

HTML, oder HyperText Markup Language, wird verwendet, um die zugrunde liegende Struktur einer Webseite zu beschreiben. Entwickler können mit Hilfe von definierten „Tags“ Bilder, Absätze, Eingabeformulare und andere Funktionen auf einer Seite platzieren.

CSS (Cascading Style Sheets) beschreibt, wie HTML-Elemente gestylt werden sollten, und beeinflusst Schriftgrößen, Farben, Abstände und andere Designaspekte.

Erwerben Sie diese Fähigkeiten durch ein Studium, Bootcamp oder selbstgesteuertes Lernen

Es ist eine scheinbar einfache Frage: Wie werde ich Datenanalyst?

Aber die Antwort ist kompliziert. Es gibt keinen „richtigen“ Weg in die Analytik. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, sich die Fähigkeiten anzueignen, die Sie brauchen, um beruflich erfolgreich zu sein: Sie können in ein vierjähriges College-Studium investieren, sich in ein kürzeres Bootcamp-Programm einschreiben, sich per Selbststudium weiterbilden oder eine Kombination aus diesen drei Möglichkeiten wählen. Für Arbeitgeber ist die Art und Weise, wie Sie Ihre Fähigkeiten erwerben, nicht so wichtig wie die Tatsache, dass Sie sie haben.

Mit anderen Worten, Sie haben Optionen. Ihr Bildungsweg kann – und sollte – einzigartig für Sie sein und sich nach Ihren individuellen Bedürfnissen und Vorlieben richten. Bevor Sie mit der Planung Ihres Weges beginnen, nehmen Sie sich ein paar Augenblicke Zeit, um die folgenden Fragen zu beantworten und ein besseres Verständnis für Ihre speziellen Bildungsbedürfnisse und Präferenzen zu erlangen.

• Bildung: Wie lernen Sie am besten? Können Sie alleine lernen oder bevorzugen Sie einen von einem Lehrer geleiteten Kurs?
• Situation: Können Sie einen Vollzeit-Zeitplan einhalten, oder brauchen Sie Flexibilität in Teilzeit? Können Sie einen Präsenzkurs machen oder benötigen Sie eine Online-Schulung?
• Finanzen: Wie viel sind Sie bereit, für Ihre Ausbildung zu bezahlen?
• Zeit: Wie viel Zeit sind Sie bereit, in das Erlernen des Handwerks zu investieren? Können Sie es sich leisten, ein paar Monate zu pausieren, oder wäre ein Teilzeitplan über einen längeren Zeitraum besser für Sie?
• Plan: Was ist Ihr voraussichtlicher Zeitrahmen für die Erlangung neuer Fähigkeiten und den Wiedereinstieg in den Arbeitsmarkt?

Halten Sie Ihre Antworten griffbereit, während Sie die unten aufgeführten Ausbildungswege durchgehen!

Hochschulabschluss

Es ist vielleicht nicht notwendig, einen Hochschulabschluss zu machen, um Datenanalyst zu werden, aber es ist sicher hilfreich, einen zu haben!

Ein traditioneller vierjähriger Abschluss wird Sie sowohl mit den praktischen Fähigkeiten als auch mit dem theoretischen Wissen ausstatten, das Sie benötigen, um in der Datenanalyse erfolgreich zu sein. Die Ausbildung an Hochschulen ist oft sehr viel umfassender als die von Intensiv-Workshops und Selbststudium.

Die Vorteile gehen auch weit über den formalen Unterricht hinaus; durch den Besuch einer Hochschule haben Sie die Möglichkeit, ein wertvolles Netzwerk von Kollegen, Professoren und Branchenexperten aufzubauen. Praktischerweise enden viele Studiengänge mit einem Abschlussprojekt, das als Herzstück Ihres Einstiegsportfolios dienen kann und potenziellen Arbeitgebern Ihre technischen Fähigkeiten vorstellt.

Ein Arbeitgeber kann von Datenanalysten einen vierjährigen Abschluss in einer der folgenden Disziplinen verlangen:

• Wirtschaftsinformatik
• Ökonomie
• Informatik
• Informationsmanagement
• Mathematik
• Statistik

Das heißt, Datenanalysten müssen nicht unbedingt einen Abschluss in einem dieser Bereiche haben – oder überhaupt einen! (Keine Sorge, dazu später mehr.)

Sie können mit jedem Abschluss Datenanalyst werden, solange Sie nachweisen können, dass Sie die notwendigen Fähigkeiten besitzen. Wenn Sie Ihren Abschluss bereits in einem anderen Bereich gemacht haben, sollten Sie in Erwägung ziehen, in ein Bootcamp oder ein Selbstlernprogramm zu investieren, das es Ihnen ermöglicht, alle praktischen Fertigkeiten zu erlernen, die Ihnen vielleicht noch fehlen.

All dies gesagt, ist die College-Schiene nicht für jeden das Richtige. Es erfordert eine Investition von Zeit und Geld, und da die meisten Institutionen nach einem Vollzeitplan strukturiert sind, müssen Sie sicher sein, dass Sie den Unterricht um Ihre persönlichen oder beruflichen Verpflichtungen herum unterbringen können.

Data Analytics Boot Camps

Data Analytics Boot Camps sind kurzfristige, intensive Lernprogramme, die Sie mit allen gefragten Fähigkeiten ausstatten, die Sie für den Einstieg in den Arbeitsmarkt benötigen. Diese Intensivkurse sind für ihre Flexibilität und Zugänglichkeit bekannt, können online oder persönlich abgehalten werden und sind in der Regel innerhalb von drei bis sechs Monaten abgeschlossen.

Im Vergleich zu einem Studiengang erfordern Bootcamps eine kürzere Zeit- und Kostenverpflichtung. Data Analytics-Bootcamps vermitteln auch wichtige praktische Fähigkeiten wie Data Mining, Datenaufbereitung, Behavioral Analytics, maschinelle Intelligenz und spezifische Software.

Die Teilnehmer schließen oft mit diesen praktischen Fähigkeiten ab – erhalten aber im Gegenzug vielleicht nicht den gleichen umfassenden theoretischen Hintergrund wie ein Hochschulabsolvent. Es ist jedoch erwähnenswert, dass der daraus resultierende Mangel an theoretischer Ausbildung potenzielle Arbeitgeber oft nicht beunruhigt.

Nach einer Studie von Indeed aus dem Jahr 2017 sehen 72 Prozent der Arbeitgeber Bootcamp-Absolventen als genauso gut vorbereitet an wie herkömmliche Hochschulabsolventen, während 12 Prozent der Meinung sind, dass Bootcamp-Absolventen „besser vorbereitet sind und mit größerer Wahrscheinlichkeit High-Performer sind.“ Tatsächlich haben 80 Prozent der befragten Arbeitgeber Bootcamp-Absolventen eingestellt, und fast alle (99,8 Prozent) gaben an, dass sie wieder einen einstellen würden.

Außerdem zeigen die Daten der 2018 von Course Report durchgeführten Umfrage zu den Ergebnissen von Coding Bootcamp-Absolventen, dass die Mehrheit der Bootcamp-Absolventen einen Vollzeitjob findet. Fast 80 Prozent der befragten Absolventen geben an, dass sie in einer Position angestellt wurden, in der sie die in einem Bootcamp erlernten Fähigkeiten anwenden müssen.

Interessiert? Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was ein echtes Bootcamp-Programm bieten kann, sollten Sie sich das Georgia Tech Data Science and Analytics Boot Camp ansehen. Dieses 24-wöchige Intensiv-Bootcamp-Programm bietet eine breite Abdeckung der gefragtesten Technologien, einschließlich Excel, SQL, Tableau und mehr.

Selbstgesteuertes Lernen

Sololes Lernen war noch nie so einfach. Heutzutage kann man mit einer schnellen Google-Suche auf Tutorials, digitale Lehrbücher und selbstgeleitete Kurse zugreifen.

Die geringen Kosten, die Flexibilität und das Gefühl der Unabhängigkeit, das der Einstieg in eine selbstgesteuerte Ausbildung schafft, sind kaum zu überbieten. Sie können Ihren eigenen Lehrplan entwickeln, Ihren eigenen Zeitplan festlegen und nach Ihren Interessen und Zielen lernen.

Selbstgesteuertes Lernen kann ein anpassungsfähiges, budgetfreundliches Mittel sein, um sich praktische Fähigkeiten anzueignen – aber es kommt mit ein paar Vorbehalten.

Im Gegensatz zu College-Programmen oder Bootcamps gibt es bei Selbstlernprogrammen weder einen Lernplan noch unterstützende Dozenten. Ja, dieses Fehlen erlaubt es Ihnen, Ihren eigenen Lehrplan zu entwickeln, aber es legt auch die Verantwortung dafür auf Sie. Sie müssen in der Lage sein, sich selbst zur Rechenschaft zu ziehen und sich immer wieder zum Lernen anzuspornen. Wenn Sie das nicht tun, werden Sie möglicherweise feststellen, dass Sie die benötigten Fähigkeiten nicht schnell (oder überhaupt nicht) erlernen.

Dieser Weg ist nur denjenigen zu empfehlen, die extrem selbstmotiviert sind. Seien Sie ehrlich zu sich selbst! Können Sie mit der Verantwortung umgehen? Wenn Sie dazu neigen, Unterstützung oder Anleitung zu brauchen – und seien wir ehrlich, das tun die meisten Menschen -, ist ein Bootcamp oder ein formelles Programm vielleicht die bessere Wahl.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass Sie aus einem selbstgeleiteten Kurs nicht mit einem Abschluss oder Zertifikat hervorgehen werden, sondern ein herausragendes Portfolio entwickeln müssen, um Arbeitgeber davon zu überzeugen, dass Sie die notwendigen Fähigkeiten für die Stelle haben, für die Sie sich bewerben.

Alternativ könnten selbstgeleitete Streifzüge in die Datenwissenschaft Ihr Einstieg in ein längerfristiges, engagiertes Programm sein. Viele nicht-technische Lernende nutzen selbstgesteuerte Lernstrategien, um ein grundlegendes Verständnis der Datenanalyse aufzubauen, bevor sie sich in formale Programme einschreiben.

Suchen Sie nach Ideen, wo Sie Ihre selbstgesteuerte Ausbildung beginnen können? Wir haben sie!

Beste Bücher

Wer liebt nicht ein gutes Buch? Wenn Sie neu in der Datenanalyse sind, können Ihnen diese erstklassigen Texte helfen, ein grundlegendes Verständnis für die Prinzipien der Datenwissenschaft zu erlangen.

• Data Analytics Made Accessible – von Dr. Anil Maheshwari. Ein tiefer Einblick in Data Mining, Visualisierung, neuronale Netze und andere relevante Themen.
• Data Science for Dummies – von Lillian Pierson. Eine einsteigerfreundliche Ressource, die sich auf die geschäftliche Seite der Datenanalyse konzentriert und Anleitungen für den Einstieg in das Feld bietet.
• Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think – von Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier. Ein Überblick darüber, wie Big Data so unterschiedliche und wichtige Branchen wie Wirtschaft, Regierung, Medizin und Wissenschaft geprägt hat.

Beste Zeitschriften und Fachpublikationen

Das Verfolgen der richtigen Blogs und Nachrichtenquellen kann helfen, das Interesse an Data Science aufrechtzuerhalten, besonders bei Motivationstiefs.

• Analytics Insight – Ein Print-Magazin, das Big-Data-Nachrichten und -Trends sowie Interviews, Artikel und Kommentare zu aktuellen Ereignissen in diesem Bereich veröffentlicht.
• Datafloq – Ein Online-Magazin, das Einblicke in aufkommende Technologien wie Big Data, Blockchain und KI bietet.
• Database Trends and Applications – Eine Online-Ressource, die Nachrichten, Analysen, Whitepapers, Webinare und mehr bietet.

Beste Video-Lernkanäle

Sind Ihre Augen vom Lesen schon wund? Videobasierte Data-Science-Tutorials machen es einfacher, sowohl Ihr Wissen als auch Ihr Interesse an dem Gebiet zu verfeinern.

• The Semicolon – Bietet einfache Erklärungen zu komplexen Themen wie maschinelles Lernen, Python und (am wichtigsten) Datenanalyse.
• Data School – Bietet ausführliche Tutorials zur Verwendung von Python für Data Science.
• David Langer – Der Branchenexperte Dave Langer bietet eine Fülle von qualitativ hochwertigen Tutorials zu Themen rund um Data Science.

Verbessern Sie Ihre Einstellungschancen

Am Ende des Tages sind Arbeitgeber genauso hoffnungsvoll wie Sie, dass Sie die perfekte Besetzung für die Stelle sind; allerdings wollen sie das Umsatzrisiko und die Kosten minimieren, indem sie den bestmöglichen Kandidaten auswählen. Auf jede Stelle, auf die Sie sich bewerben, werden wahrscheinlich Dutzende von qualifizierten Bewerbern kommen, die alle mindestens so sehr wie Sie die Stelle haben wollen.

Die Demonstration von Leidenschaft, Interesse und Kompetenz ist ein entscheidender Teil, um sich von der Masse abzuheben. Um das zu erreichen, müssen Sie Zeit und Mühe darauf verwenden, Ihren Lebenslauf aufzupolieren, Ihr Portfolio zusammenzustellen, für Vorstellungsgespräche zu üben und ein unterstützendes berufliches Netzwerk aufzubauen.

Sind Sie nicht sicher, wo Sie anfangen sollen? Schauen Sie sich die folgenden Ressourcen an, um Tipps zu erhalten, wie Sie sich auf den Bewerbungsprozess vorbereiten können!

• What Every Aspiring Data Scientist Needs to Know About Networking – Towards Data Science. Gibt Tipps, wie angehende Datenanalysten das Beste aus ihrem beruflichen Netzwerk machen können.
• Data Analyst Resume: Leitfaden & Beispiele für 2020 – Karriereblog. Erklärt, wie Sie sich durch die Optimierung des Lebenslaufs im besten Licht präsentieren können.
• Wie man ein Data Science Portfolio aufbaut – Towards Data Science. Beschreibt, welche Art von Projekten in Ihr Portfolio aufgenommen werden können (und wie Sie möglicherweise an der Erfahrungsanforderung vorbeikommen können).
• Data Analyst Interview Questions: Show Off Your Experience – Dice Insights. Erklärt, was neue Datenanalysten bei einem Vorstellungsgespräch erwarten können und gibt Tipps, wie sie ihre Gesprächspartner beeindrucken können.

Brechen Sie in die von Ihnen gewählte Branche ein

Alle Datenanalysten haben die gleichen Kernkompetenzen. Wenn Sie jedoch bereits wissen, in welcher Branche Sie nach Abschluss Ihrer Ausbildung und dem Eintritt in den Arbeitsmarkt arbeiten möchten, können Sie Ihre Fähigkeiten anpassen und potenzielle Arbeitgeber in diesem Bereich ansprechen.

Werfen wir einen Blick auf die Branchen, die wir zu Beginn dieses Artikels vorgestellt haben, und erklären, was Sie tun können, um Ihre Hard- und Soft Skills für Ihren Traumjob zu optimieren.

Einzelhandel

Um im Einzelhandel erfolgreich zu sein, müssen Sie starke technische Fähigkeiten und noch bessere Kommunikationsfähigkeiten haben. Außerdem müssen Sie sich darin wohlfühlen, große Datenmengen für interne Stakeholder des Unternehmens mit Hilfe von SQL- und NoSQL-Abfragen zu generieren und zu analysieren.

Da Sie Ihre Ergebnisse wahrscheinlich sowohl mit Kunden als auch mit der Unternehmensleitung kommunizieren müssen, sollten Sie in der Lage sein, klar zu erklären, wie die Erkenntnisse, die Sie sehen, Verbrauchertrends veranschaulichen und in Handelsstrategien einfließen.

Da der Einzelhandel oft auf visuelle Attraktivität und Branding fokussiert ist, kann es von Vorteil sein, wenn Sie Ihre Portfolio-Projekte auf einer interaktiven, visuell ansprechenden Website für Arbeitgeber zur Verfügung stellen.

Finanzen

Datenanalysten in der Finanzwelt müssen ihr kritisches Denkvermögen und ihre Problemlösungsfähigkeiten entwickeln. Arbeitgeber werden wahrscheinlich auch ein umfassendes Verständnis von SQL, Wissen über verschiedene Datenmodelle und nachweisbare Kenntnisse in Excel verlangen.

Sie sollten in der Lage sein, Unternehmensberichte zu erstellen. Angehende Finanzdatenanalysten sollten in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Umgebungen abzurufen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Websites, E-Mails, Firmenprotokolle und sogar persönliche Kundeninteraktionen.

Fertigungsindustrie

Datenanalysten, die eine Karriere in der Fertigungsindustrie aufbauen wollen, müssen sehr detailorientiert und termintreu sein. Sie sollten ein fortgeschrittenes Verständnis von Excel und relationalen Datenbanken haben. Grundlegende Kenntnisse in Predictive Analytics sind ebenfalls ein Muss, da sich Datenanalysten in der Fertigungsindustrie oft darauf konzentrieren, zu berechnen, wann ein Eingriff in die Systeme erforderlich wird.

Analysten in der Fertigung sollten Wert auf Qualität und Genauigkeit legen und in der Lage sein, gleichermaßen gut mit Teammitgliedern, Geschäftsführern und nicht-technischen Kollegen zu kommunizieren.

Gesundheitswesen

Die meisten Datenanalysten im Gesundheitswesen haben einen Hintergrund in der Medizin. Sie müssen ein tiefes Verständnis der gängigen Verfahren im Gesundheitswesen nachweisen; viele Jobs erfordern spezielle Zertifizierungen.

Arbeitgeber wünschen sich Bewerber, die über ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und Kenntnisse in der Verwaltung von Krankenakten verfügen. Datenanalysten im Gesundheitswesen sollten auch Erfahrung mit Tabellenkalkulations- und Visualisierungsmethoden haben.

Transportwesen

Angehende Datenanalysten, die in der Transportbranche Fuß fassen wollen, sollten mit Datenvisualisierung, Programmierung, statistischer Analyse und ökonometrischer Modellierung vertraut sein. Erfahrung und/oder gezeigtes Interesse an Stadtplanung und politischer Forschung können ebenfalls von Vorteil sein.

Analysten in der Verkehrsbranche sollten außerdem über ausgezeichnete Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten verfügen, da ihre Rolle fast sicher in einer projektbasierten oder beratenden Umgebung liegen wird.

So, was nun?

Nun, da Sie so weit gekommen sind, wissen Sie, wie Sie ein Datenanalyst werden und sich in jeder Branche einen Namen machen können.

Gehen Sie die Herausforderung an! Nehmen Sie sich jetzt etwas Zeit, um herauszufinden, welcher Bildungsweg für Sie am besten geeignet ist und was Sie tun können, um den ersten Schritt zu machen. Sie können Ihr Leben verändern und die Data-Analytics-Karriere Ihrer Träume aufbauen.