Lernpfad für Datenanalysten: Aufbau wesentlicher Fähigkeiten für Ihre Karriere
Die Rolle eines Datenanalysten ist in der heutigen datengetriebenen Welt immer wichtiger geworden. Aber was macht ein Datenanalyst eigentlich? Kurz gesagt, ein Datenanalyst sammelt, verarbeitet und analysiert Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungen unterstützen. Im Gegensatz zu Datenwissenschaftlern konzentrieren sich die meisten Datenanalysten jedoch nicht auf die Erstellung von Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modellen. Ihre Hauptaufgabe besteht vielmehr darin, Rohdaten zu verwalten und mit verschiedenen Tools und statistischen Methoden zu interpretieren.
Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, müssen Datenanalysten eine Reihe von Schlüsselkompetenzen erwerben. Im Folgenden stellen wir diese wesentlichen Fähigkeiten sowie empfohlene Ressourcen und Zertifizierungen vor, die Ihnen auf Ihrem Lernweg helfen können.
1. Beherrschen von Statistik
Statistik ist das Fundament der Datenanalyse. Ohne ein solides Verständnis statistischer Konzepte ist es nahezu unmöglich, aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Deskriptive und induktive Statistik sind zwei Schlüsselfelder, auf die sich jeder angehende Datenanalyst konzentrieren sollte. Zwei bis drei Wochen, die Sie in das Erlernen dieser Konzepte und das Üben von realen Problemen investieren, sind eine solide Investition in Ihre Zukunft.
Empfohlene Zertifizierungen:
- University of Michigan (Coursera): Statistics with Python Specialization – Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie statistische Methoden mit Python anwenden.
Bücher zur Empfehlung:
- Practical Statistics for Data Scientists
- Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data
2. Kompetenz in Excel erwerben
Excel bleibt eines der am häufigsten verwendeten Werkzeuge für die Datenverarbeitung und -analyse. Obwohl es viele andere Tools gibt, bietet Excel aufgrund seiner Flexibilität und einer Vielzahl von Funktionen weiterhin entscheidende Vorteile für Datenanalysten. Funktionen wie PivotTables und VLOOKUP sind im täglichen Analysealltag unverzichtbar, während erweiterte Funktionen wie VBA und Makros die Effizienz erheblich steigern können.
Empfohlene Zertifizierungen:
- 365 Data Science: Introduction to Excel – Ein unterschätzter Kurs, der alle wichtigen Aspekte von Excel für die Datenanalyse abdeckt.
- Rice University (Coursera): Introduction to Data Analytics Using Excel – Dieser Kurs führt Sie von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Excel-Techniken.
3. SQL-Kenntnisse für das Datenbankmanagement
SQL ist ein weiteres grundlegendes Werkzeug für Datenanalysten, insbesondere beim Arbeiten mit Datenbanken. Ein solides Verständnis von SQL ermöglicht es Ihnen, effizient mit Datenbanken zu interagieren, CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) durchzuführen sowie komplexere Abfragen wie Joins und Unions zu erstellen. Das Beherrschen von SQL ermöglicht es Ihnen, Daten effektiv zu extrahieren und zu manipulieren, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug in Ihrem Arsenal macht.
Empfohlene Zertifizierungen:
- Duke University (Coursera): Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business – Diese Spezialisierung hilft Ihnen, ein solides Verständnis der für die Datenanalyse erforderlichen SQL-Konzepte zu erlangen.
Bücher zur Empfehlung:
- Learning SQL (3. Auflage, O’Reilly)
4. Arbeiten mit Business-Intelligence (BI)-Tools
Business-Intelligence (BI)-Tools werden häufig verwendet, um Dashboards zu erstellen, Berichte zu generieren und Daten zu visualisieren, um Unternehmen bei datengestützten Entscheidungen zu unterstützen. Zu den beliebten BI-Tools gehören Tableau, Power BI und Looker. Auch wenn Sie Python oder SQL verwenden können, um mit BI-Tools zu arbeiten, ist das Beherrschen eines oder mehrerer dieser Plattformen entscheidend, um ein gut abgerundeter Datenanalyst zu werden.
Empfohlene Zertifizierungen:
- University of California (Coursera): Data Visualization with Tableau Specialization – Dieser Kurs deckt alles ab, was Sie über Tableau wissen müssen.
- Udemy: Power BI – The Complete Introduction – Ein anfängerfreundlicher Kurs, der Sie durch die Grundlagen und fortgeschrittenen Themen von Power BI führt.
5. Programmiersprachen lernen
Auch wenn nicht jede Rolle als Datenanalyst tiefgehende Programmierkenntnisse erfordert, kann ein solides Verständnis einer Programmiersprache Ihre Fähigkeit zur Datenanalyse erheblich verbessern. Python und R sind die beiden am häufigsten verwendeten Sprachen im Bereich der Datenanalyse, da sie umfangreiche Bibliotheken wie NumPy, pandas und Matplotlib (in Python) sowie dplyr und ggplot2 (in R) bieten.
Empfohlene Zertifizierungen:
- IBM Data Analytics Professional Certificate (Schwerpunkt Python)
- Google Data Analytics Professional Certificate (Schwerpunkt R)
- FreeCodeCamp: Data Analysis Using Python – Dieser Kurs vermittelt Ihnen alle wesentlichen Bibliotheken und Methoden, die für eine effektive Datenanalyse erforderlich sind.
Bücher zur Empfehlung:
- Python for Data Analysis (2. Auflage, O’Reilly)
- Data Analytics with R
6. Aufbau Ihres Portfolios und Erstellung eines überzeugenden Lebenslaufs
Nachdem Sie diese technischen Fähigkeiten erworben haben, besteht der nächste Schritt darin, Ihr Wissen durch ein gut gestaltetes Portfolio und einen Lebenslauf zu präsentieren. Die Arbeit an realen Projekten, die all Ihre erlernten Fähigkeiten nutzen, wird nicht nur Ihr Fachwissen festigen, sondern auch Ihre Fähigkeiten potenziellen Arbeitgebern zeigen. Ein überzeugendes Portfolio zusammen mit einem starken Lebenslauf wird Ihre Chancen, Ihren Traumjob zu bekommen, erheblich steigern.
Darüber hinaus ist das Erzählen einer datenbasierten Geschichte eine wesentliche, oft übersehene Fähigkeit. Selbst die beste Analyse ist nutzlos, wenn die Ergebnisse nicht effektiv kommuniziert werden.
Lebenslauf-Ressourcen:
- DataCamp: Tips for Building Your Resume for Data Science and Analytics
- Krish Naik (YouTube): Bietet zahlreiche Videos zum Erstellen von Lebensläufen und Portfolios, die auf Datenwissenschaftsrollen zugeschnitten sind.
Fazit: Ihr Fahrplan zum Datenanalysten
Dieser Fahrplan skizziert die gefragtesten Fähigkeiten und Zertifizierungen, die erforderlich sind, um eine erfolgreiche Karriere als Datenanalyst zu beginnen. Basierend auf den Erkenntnissen von Berufstätigen bietet er einen klaren Lernweg, der Ihnen hilft, sicher in die Welt der Datenanalyse einzutreten. Indem Sie Zeit in das Erlernen von Statistik, das Beherrschen von Tools wie Excel und SQL und den Aufbau Ihres Portfolios investieren, sind Sie bestens vorbereitet, um sich den Herausforderungen der realen Datenwelt zu stellen und bedeutende Beiträge zu jedem Unternehmen zu leisten.
Nehmen Sie sich Zeit, üben Sie konsequent und genießen Sie vor allem die Lernreise!
