Wie wird man Datenanalyst?

Was ist ein Datenanalyst?

Ein Datenanalyst ist jemand, der Daten manipuliert und studiert und kommuniziert die Ergebnisse mit ihrer Organisation, um Möglichkeiten und Verbesserungen zu finden. Ein Datenanalyst ist der Schlüssel zu datengesteuerten Geschäftsentscheidungen, was ihn zu einer extrem gefragten Rolle macht.

Was macht ein Datenanalyst?

Die Aufgaben eines Datenanalysten lassen sich in drei Hauptbereiche einteilen.

1. Data Mining. Der Analytiker zieht Informationen aus primären und sekundären Quellen.
2. Datenbereinigung. Der Analyst bereinigt die Daten von Fehlern oder Unstimmigkeiten und sucht nach Mustern, Beziehungen oder Trends in den Daten.
3. Datenvisualisierung. Der Analyst organisiert die Daten so, dass sie leicht verständlich sind, um Geschäftsziele und -strategien zu bilden.

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Data Scientist?

Ein Datenanalyst untersucht Daten, um Antworten und Erkenntnisse zu gewinnen. Ein Data Scientist nutzt Daten, um prädiktive Analysen durchzuführen und zu entscheiden, was in der Zukunft auf Basis von Mustern in den Daten passieren wird.

Eine andere Betrachtungsweise:

• Datenwissenschaftler stellen ihre eigenen Fragen, um ihre Vorhersagen zu treffen
• Datenanalysten bekommen die Fragen gestellt und sollen die Antworten herausfinden

Datenanalysten können Einstiegspositionen sein, die innerhalb des Unternehmens wachsen, während die Rolle des Datenwissenschaftlers in der Regel entweder einen fortgeschrittenen Master-Abschluss oder nachgewiesene Expertise mit den notwendigen Fähigkeiten erfordert. Data Scientists haben auch ein höheres Durchschnittsgehalt als Datenanalysten.

Wie man ein Datenanalyst in 4 Schritten wird

1. Verstehen Sie die Rolle. Es gibt viele Rollen innerhalb des Datenmanagements und der Datenanalyse, daher ist es wichtig zu unterscheiden, was zu Ihnen passt und wonach Sie suchen. Recherchieren Sie im Vorfeld, um zu wissen, was von einem Datenanalysten erwartet wird. Sammeln Sie Informationen darüber, welche technischen Fähigkeiten, Tools, Programme und Kommunikationsfähigkeiten Sie stärken müssen, bevor Sie sich bewerben. Dieser Leitfaden ist ein guter Anfang.
2. Entwickeln Sie Ihr Fachwissen. Um Datenanalyst zu werden, absolvieren die meisten Menschen einen Bachelor-Abschluss in Statistik, Mathematik, Informatik oder Informationstechnologie. Immer mehr Menschen steigen jedoch über Bootcamps und Zertifizierungen in die Datenanalytik ein. Viele Datenanalysten beginnen mit einem Online-Bootcamp oder Kurs, in dem technische Fähigkeiten und Sprachen wie SQL, Microsoft Excel, R oder Python vermittelt werden. Sie können sich auch durch eine Einstiegsposition in der IT, in der Sie das Unternehmen kennenlernen und sich mit verschiedenen Schnittstellen vertraut machen können, auf Ihre gewünschte Rolle vorbereiten.
3. Finden Sie die richtigen Leute. Ihr Netzwerk kann Ihnen viele Möglichkeiten eröffnen. Suchen Sie sich jemanden aus der Branche, der als Mentor fungieren kann oder Ihnen bei Fragen zur Verfügung steht. Sie können lernen, wie die Leute zu ihrer aktuellen Rolle gekommen sind und welche verschiedenen Wege Sie einschlagen können. Ein Gespräch mit jemandem, der Erfahrung im wirklichen Leben hat, kann Ihnen helfen, Ihre Karriere so zu gestalten, wie Sie es sich wünschen. Hier ist, warum Mentorschaft in hochtechnischen Rollen einen großen Unterschied in der Karriereentwicklung machen kann.
4. Übernehmen Sie Projekte. Um einen Job als Datenanalyst zu bekommen, müssen Sie ein Portfolio von Projekten aufbauen, die Sie durchgeführt haben. Finden Sie freiberufliche Arbeit oder tun Sie sich mit einem Freund zusammen, dessen Projekt Ihnen helfen könnte, zu wachsen und Ihr Wissen in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und Statistik anzuwenden. Diese Projekte werden Ihnen nicht nur helfen, nachweisliche Erfolge in diesem Bereich zu zeigen, sondern auch Ihr Selbstvertrauen aufzubauen, wenn Sie sich für Jobs bewerben.

Jobbeschreibung für Datenanalysten

Eine typische Stellenbeschreibung für Datenanalysten könnte nach den folgenden Eigenschaften, Ausbildungen und Erfahrungen fragen:

1. Kollaborative Natur und Führungsqualitäten. Um in der Datenanalytik erfolgreich zu sein, ist Fokussierung entscheidend. Jede Organisation sollte ein tiefes Verständnis dafür haben, was sie zu erreichen versucht und wie die Datenanalyse dies unterstützen kann. Es ist die Aufgabe eines Datenanalysten, mit der IT-Abteilung, der Geschäftsführung und den Datenwissenschaftlern zusammenzuarbeiten, um das Endergebnis zu bestimmen, das sie in den Daten suchen.
2. Programmiersprachenkenntnisse. In jeder Stellenbeschreibung wird die Beherrschung einiger spezifischer Programmiersprachen, Analysetools und Datenbanksprachen wie Microsoft Exel, SQL, R und Python gefordert.
3. Analyseerfahrung. Von einem Datenanalysten wird erwartet, dass er statistische Werkzeuge verwendet, um die gesammelten Daten zu interpretieren, mit den Daten zu arbeiten, um relevante Muster oder Trends zu finden, und in der Lage zu sein, prädiktive Analysen durchzuführen. Er muss auch in der Lage sein, Beziehungen innerhalb des Datensatzes zu erkennen und was jede Beziehung bedeuten könnte.
4. Datenbankpflege. Ein Datenanalyst behebt alle Kodierungsfehler, verfolgt alle Muster oder Trends, löscht alle irrelevanten Informationen, um Speicherplatz freizugeben, und erstellt alle notwendigen Berichte, um das Team auf dem Laufenden zu halten.

Eine typische Stellenbeschreibung für einen Datenanalysten erfordert die folgenden Fähigkeiten:

1. Datenbereinigung und -analyse. Bei der Datenbereinigung geht es darum, unvollständige, irrelevante oder ungenaue Teile des Datensatzes zu identifizieren und herauszufinden, wie mit diesen Fehlern verfahren werden soll. Qualifizierte Datenanalysten haben ein gut geschultes Auge, das Fehler im System erkennen kann, und wissen, wie sie die Probleme vor der Analyse lösen können. Weitere Analyse bedeutet, zu verstehen, wie man aus Datenmustern Trends und Geschäftslösungen extrahieren kann.
2. Mathematik und kritisches Denken. Die Fähigkeit, Ihre mathematischen Fähigkeiten zu nutzen, erweist sich als entscheidend für die Analyse und das Verständnis von Daten. Ein Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeit ermöglicht die Entdeckung von Trends oder Unstimmigkeiten, die in Daten auftreten können. Kritisches Denken ermöglicht es Datenanalysten, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und sich nicht zu verzetteln. Ein Datensatz kann viele Beziehungen, Fehler und Trends enthalten, daher ist es wichtig, bei der Problemlösung den Überblick zu behalten und die Hauptfragen im Fokus zu behalten.
3. Datenvisualisierung. Ein guter Datenanalyst muss wissen, wie er mit seinem Publikum kommunizieren kann. Schriftliche Korrespondenz, Präsentationsfähigkeiten und allgemeine Kommunikationsfähigkeiten sind grundlegend für die Lösung von Problemen mit einem Datensatz. Ein Datenanalyst muss wissen, wie er mit seinen Daten eine Geschichte erzählen kann, die weithin verstanden und angewandt werden kann, indem er relationale Datenbanken oder Grafiken erstellt, Präsentationen oder schriftliche Berichte erstellt.

Datenanalysten benötigen auch technische Kenntnisse über branchenspezifische Tools, wie zum Beispiel:

1. Microsoft Excel & SQL. Microsoft Excel ist ein weit verbreiteter Einstiegspunkt für jeden Datenanalysten. Es ist ein absolutes Muss, um ein Analyst zu werden und ist der Beginn des Verständnisses von Datentechnologien. Es ist ein leichtes und schnelles Werkzeug für Analysen. SQL ist der viel stärkere große Bruder von Microsoft Excel. Es wird verwendet, um eine Datenbank zu aktualisieren und mit ihr zu kommunizieren, sowie als Werkzeug für den Zugriff und die Manipulation von Daten.
2. R/Python. R und Python sind die beiden führenden Open-Source-Programmiersprachen, um Predictive Analytics anzubieten. Die beiden sind sehr dynamische Programme, zu denen häufig neue Funktionen hinzugefügt werden, die bei Data Mining, Engineering, Anwendungen und mehr helfen. Ein Datenanalyst sollte mindestens eine dieser Sprachen beherrschen.
3. MATLAB. MATLAB ist eine Programmiersprache und Multi-Paradigma-Umgebung für numerische Berechnungen, die den letzten Schritt in der fortgeschrittenen Datenaufzeichnung, -manipulation und -organisation darstellt. Es eignet sich hervorragend für Unternehmen, die sich für Big Data interessieren, und ist leistungsstark im Bereich des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ist ein gefragtes Feld, und ein gutes Verständnis seiner Modelle kann Sie voranbringen.

Erfahren Sie mehr darüber, was ein Datenanalyst hier tut.

Wie kann Springboard Ihnen helfen, ein Datenanalyst zu werden?

Springboards Data Analytics Career Track baut technische und geschäftliche Denkfähigkeiten auf. Jeder Student wird 1:1 mit einem Mentor zusammengebracht, der zur Verfügung steht, um Fragen zu beantworten, mit dem Lehrplan zu helfen und Ihren Übergang zur Datenanalyse so reibungslos wie möglich zu gestalten. Mit projektbasiertem Lernen, Zugang zu Branchenexperten und einem hochmodernen Lehrplan werden Sie Springboards Datenanalyse-Bootcamp mit allen Schlüsseln beenden, die Sie benötigen, um Ihren nächsten Karriereschritt zu entriegeln.

Datenanalysten-Karriere-FAQs

Unten finden Sie eine Reihe von häufig gestellten Fragen und Antworten darüber, wie man ein Datenanalyst wird.

• Wie lange dauert es, Datenanalyst zu werden?

Mit der richtigen Ausbildung können Sie direkt nach dem Studium Datenanalyst werden. Wenn Sie kein verwandtes Fach studiert haben, kein Problem! Alle Ressourcen sind da draußen. Sie können sich in weniger als einem Monat mit verschiedenen Kursen und durch einfaches Erkunden der Oberfläche ein gutes Verständnis für SQL, Microsoft Excel und andere Sprachen aneignen. Wenn Sie sich engagieren, könnte Ihre Karriere als Datenanalyst gleich um die Ecke sein.

• Was müssen Sie studieren, um Datenanalyst zu werden?

Der erste Schritt ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Informatik, statistische Analyse oder Mathematik. Zu den Studienfächern gehören lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Informationsmanagement, Wirtschaftsinformatik, Finanzen oder Wirtschaftswissenschaften.

• Müssen Datenanalysten gut in Mathematik sein?

Die kurze Antwort lautet ja. Mathematisches Denken und Verständnis sind entscheidend, um Daten effektiv manipulieren und verschiedene Trends, Muster und Beziehungen kommunizieren zu können. Wenn Mathematik nicht Ihre Stärke ist, ist die gute Nachricht, dass man diese Fähigkeit erlernen kann. Ziehen Sie in Betracht, verschiedene Kurse in verwandten Bereichen zu belegen, um Ihr mathematisches Denken zu entwickeln.

• Codieren Datenanalysten?

Codieren ist nicht unbedingt eine erforderliche Fähigkeit für einen Datenanalysten. Während ein oberflächliches Verständnis für die Verarbeitung der Programmiersprachen sehr hilfreich ist, ist das Codieren keine typische Aufgabe für einen Datenanalysten. Es gibt jedoch einige Organisationen, die das Codieren in die Aufgaben eines Datenanalysten einbeziehen.

Ist Datenanalyse der richtige Beruf für Sie?

Springboard bietet ein umfassendes Data Analytics Bootcamp an. Unser Data-Analytics-Lehrplan geht über die technischen Fähigkeiten hinaus und konzentriert sich auf die Bereiche, in denen Arbeitgeber die größten Lücken finden: strategisches Denken, Problemlösung und Kommunikation. Sehen Sie sich Videos von Microsoft an. Lernen Sie Einblicke von McKinsey-Experten. Nehmen Sie Fallstudien der Harvard Business School in Angriff. Kein anderes Bootcamp für Datenanalytik bietet dies. Sie werden Ihren Abschluss mit einer analytischen Denkweise machen. Das ist ein Vorteil nicht nur für Ihre Jobsuche, sondern für Ihre gesamte Karriere.

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