Überlegst Du gerade, eine Data Analyst Ausbildung zu absolvieren? In diesem Artikel stellen wir Dir vor, was Du dabei alles lernen würdest ...
Heute wissen die meisten Unternehmen, dass ihre Geschäftsstrategie nun auf Daten basieren muss. Dazu benötigen sie Fachleute mit besonderen Fähigkeiten, insbesondere Big-Data-Experten und -Expertinnen.
Diese Fachkräfte nutzen ihre Talente, um in den massiven Datenmengen, die jedes Jahr produziert werden, relevante Informationen zu finden. Aus diesem Grund steigt die Nachfrage nach Data Analysts.
Data Analyst: Informationen zur Ausbildung
Überlegst Du gerade, eine umfassende Data Analyst Ausbildung zu absolvieren, um eine neue Karriere in der Datenanalyse anzufangen? In diesem Artikel findest Du alles, was Du dabei lernen wirst. Wenn Du die Stellenangebote durchliest, fällt Dir sicherlich auf, dass es ein großes Angebot an datenbasierten Stellen gibt. Wenn Du jedoch eine Karriere als Data Analyst einschlagen möchtest, brauchst Du viele Fähigkeiten, die von den Unternehmen vorausgesetzt werden:
- Sprache für strukturierte Abfragen oder SQL
- Excel
- Programmierung in Python oder R
- Visualisierung von Daten
- Kommunikative Fähigkeiten
- Machine Learning
Hier hast Du einen Überblick über diese Fähigkeiten, die Du für die Durchführung von Datenanalysen erwerben musst.
SQL
SQL ist die Abkürzung für Structured Query Language (dt. strukturierte Abfrage-Sprache), eine Datenbankabfragesprache, die häufig im Bereich der Datenanalyse verwendet wird. Es handelt sich dabei um die Grundkenntnisse, die Data Analysts beherrschen müssen.
Der große Vorteil dieser Sprache ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Außerdem geben die einstellenden Unternehmen in ihren Stellenanzeigen deutlich an, dass die Bewerber und Bewerberinnen die Sprache SQL für die Verwaltung und Speicherung von Daten beherrschen müssen. Die Sprache ist auch nützlich, um sich mit mehreren Datenbanken zu verbinden, insbesondere beim Erstellen oder Ändern der Strukturen dieser Datenbanken.
Excel
Wahrscheinlich verwendest Du Excel bei Deiner Arbeit und denkst dabei nur an eine Software, die ein Tabellenblatt mit Zeilen und Spalten anzeigt. Dieses Werkzeug zeigt jedoch seine ganze Stärke in der Data Science und der Data Analytics.
Die erweiterten Fähigkeiten von Excel wie das Schreiben von Makros oder die Verwendung der VBA-Lookup-Funktion sind bei der Datenanalyse sehr nützlich. Damit werden Analysen für kleine Datenmengen schnell durchgeführt. Wenn Du z. B. von einem Start-up-Unternehmen eingestellt wirst, arbeitest Du vielleicht mit einer Datenbank im Excel-Dateiformat.
Seit seiner Einführung bis heute ist Excel ein unverzichtbares Werkzeug in vielen Organisationen aller Branchen. Daher ist es wichtig, dass Du alle Optionen und Funktionen von Excel beherrschst. Dafür gibt es unzählige Ressourcen, sei es auf Webseiten oder auf Streaming-Seiten. Du kannst auch eine Ausbildung absolvieren, die strukturierte Kurse zur Datenanalyse anbietet und Sitzungen zu Excel enthält.
Kritisches Denken
In großen Unternehmen wirst Du mit Big Data arbeiten müssen. Das heißt, dass Du die Antworten auf bestimmte Probleme finden kannst. Du musst dann wissen, wie Du die richtigen Fragen stellst.
Eine erfolgreiche Karriere als Data Analyst hängt nicht nur von technischen Skills und Kenntnissen ab. Du musst auch kritisch denken können. So kannst Du die Aufgaben, die Data Analysts zu erfüllen haben, besser bewältigen, nämlich: Daten entdecken und zusammenfassen, um sie auszuwerten.
Manche Menschen haben schon diese Fähigkeit, kritisch zu denken. Wenn Du zu diesen Menschen gehörst, ist das ein Vorteil für Dich. Wenn nicht, musst Du sie während Deiner Ausbildung entwickeln. Es gibt viele Tricks, mit denen Du dies erreichen kannst. Beispielsweise kannst Du einfache Fragen zu einem Problem stellen, damit Du einfache Lösungen findest. Du solltest Dich auch nicht auf Theorien verlassen, sondern Dich auf Deine Fähigkeit, selbstständig zu denken, konzentrieren.
Programmieren in R oder Python
R und Python sind zwei Programmiersprachen, die in der Data Science und Data Analytics verwendet werden. Was Excel macht, können sie zehnmal besser und zehnmal schneller. Denn sie ermöglichen sowohl fortgeschrittene Datenanalysen als auch prädiktive Analysen von großen Datenmengen. Wenn Du ein Experte/eine Expertin werden willst, solltest Du zumindest eines von beiden beherrschen.
Wenn Du Dich übrigens noch nicht zwischen R und Python entscheiden kannst, solltest Du wissen, dass es sich bei beiden um kostenlose Open Source-Programmiersprachen handelt. Unternehmen bevorzugen oft nicht das eine oder das andere. Arbeitgeber und Arbeitgeberinnen schätzen lediglich Deine Fähigkeit, genaue Analysen zu erstellen. Dennoch bevorzugen viele Data Analysts R gegenüber Python für Data Mining und Ad-hoc-Analysen.
Visualisierung der Daten
Nachdem die Daten analysiert wurden, müssen sie zusammengefasst und vorgestellt werden. Dies ist die Datenvisualisierung – auch Dataviz genannt. Die Ergebnisse Deiner Arbeit müssen für die Manager und Managerinnen im Unternehmen lesbar und verständlich sein.
Die Datenvisualisierung ist ein wichtiger Teil der Aufgaben von Data Analysts. Wenn Du es nicht schaffst, Deine Informationen zu vermitteln und das Interesse Deines Publikums aufrechtzuerhalten, kann dies negative Folgen haben. Dazu musst Du die Gestaltung von eingängigen und klaren Diagrammen und Grafiken beherrschen, damit die Ergebnisse Deiner Arbeit prägnant und präzise sind. Aus diesem Grund wird die Beherrschung eines Werkzeugs wie Tableau als wesentlich angesehen.
Machine Learning
In den Bereichen Data Science und Data Analytics geht es um künstliche Intelligenz und prädiktive Analysen. Das Verständnis und die Beherrschung von Machine Learning ist der Schlüssel für Data Analysts.
Auch wenn nicht alle Data Analyst maschinelles Lernen als wichtiges Werkzeug in ihrer Arbeit einsetzen, ist es dennoch wichtig, die Konzepte und die Funktionsweise zu kennen, um Deine Karriere voranzutreiben.
Anmerkung: Wir haben für die Veröffentlichung dieses Beitags eine Kompensation erhalten.
