Mit der steigenden Zahl der Unternehmen und den steigenden Anforderungen im Bereich der Kommunikationstechnik steigt auch der Bedarf der Unternehmen an Datenanalysten. Wenn Sie eine Leidenschaft für Zahlen haben, Probleme lösen und Ihr Wissen an andere weitergeben, scheint eine Karriere als Datenanalyst die perfekte Wahl zu sein! Zuvor mussten Sie zunächst einen Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich erwerben. Nehmen Sie sich danach die Zeit, verschiedene relevante analytische Fähigkeiten zu erlernen und Erfahrungen im Bereich der Datenanalyse zu bereichern. Wer weiß, in den nächsten Jahren werden Sie als professioneller Datenanalyst erfolgreich sein!
Schritt
Teil 1 von 4: Verbesserung der akademischen Fähigkeiten
Schritt 1. Erwerben Sie einen Bachelor-Abschluss
Die meisten Stellenangebote für Berufseinsteiger richten sich nur an Bewerber mit abgeschlossener grundständiger Ausbildung und einem Bachelor-Abschluss. Um Datenanalyst zu werden, benötigen Sie in der Regel einen Bachelor-Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Finanzen oder Informatik.
Schritt 2. Bestimmen Sie, ob Sie das S2- oder S3-Niveau belegen müssen
Je höher die Position eines Datenanalytikers, desto höher muss das Bildungsniveau des Bewerbers sein. Im Allgemeinen ist eine hohe Position auch direkt proportional zur Höhe des erhaltenen Gehalts, wissen Sie! Wenn Sie an einer ernsthaften Karriere als Datenanalyst interessiert sind, versuchen Sie zu bewerten, wie wichtig ein akademischer Abschluss ist, um dieses Ziel zu erreichen.
Sie können beispielsweise einen Master in Data Science oder Business Analytics absolvieren
Schritt 3. Nehmen Sie an einem Kurs zu einem bestimmten Thema teil
Wenn Sie Ihr Verständnis von Analysis oder Programmierung verbessern möchten, sollten Sie Online- oder Offline-Kurse belegen, die eine Vielzahl spezifischer und relevanter Themen anbieten, die ein Datenanalyst verstehen muss.
Besuchen Sie nach Möglichkeit auch fachbezogene Seminare oder Workshops von Universitäten oder anderen lokalen Bildungseinrichtungen
Teil 2 von 4: Erlernen der erforderlichen Fähigkeiten
Schritt 1. Master Algebra auf Universitätsniveau
Jeden Tag arbeiten Datenanalysten mit Hunderten von Zahlen. Stellen Sie daher sicher, dass Sie über gute mathematische Fähigkeiten verfügen. Sie sollten mindestens Algebra auf Universitätsniveau beherrschen, verschiedene Funktionen interpretieren und grafisch darstellen können und sich mit Problemen auseinandersetzen, die in der Alltagsrealität auftreten.
Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie die Konzepte der Multivariablenrechnung und der linearen Algebra verstehen
Schritt 2. Statistiken verstehen
Um ein erfahrener Datenanalyst zu werden, müssen Sie Statistiken verstehen, um Daten gut interpretieren zu können. Beginnen Sie mit dem Erlernen grundlegender statistischer Konzepte, die sich an Gymnasiasten oder Universitätsstudenten richten, und fahren Sie dann mit komplexeren und herausfordernden Konzepten fort, die für die Stelle, auf die Sie sich bewerben, relevant sind.
- Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung sind einige Beispiele für grundlegende statistische Konzepte, die Sie wahrscheinlich in der High School oder der Universität gelernt haben.
- Ein solides Verständnis der deskriptiven Statistik und der inferentiellen Statistik ist ebenfalls sehr hilfreich.
Schritt 3. Verbessern Sie Ihre Programmierkenntnisse
Um ein starker Kandidat für Datenanalysten zu werden, beherrschen Sie zumindest die Grundkonzepte der Programmierung und verstehen Sie einige gängige Programmiersprachen wie Python, R und Java, bevor Sie zu komplexeren Konzepten und Programmiersprachen übergehen.
- Die Programmiersprache SQL ist auch bei Datenanalysten sehr beliebt.
- Wenn Sie möchten, nehmen Sie an verschiedenen Online-Kursen teil, um Ihr Verständnis der Datenprogrammierung zu verbessern.
Schritt 4. Verbessern Sie Ihre Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten
Nachdem Sie die Daten analysiert haben, müssen Sie im nächsten Schritt die Daten an andere weitergeben. Lernen Sie daher, komplexe Informationen so zu erklären, dass sie auch für sehr Laien leichter verständlich sind, und lernen Sie Programme zu verwenden, die in der Lage sind, die Ergebnisse der Daten visuell zu veranschaulichen, um sie interessanter und verständlicher zu machen.
Ein erfahrener Datenanalyst muss gut darin sein, Daten visuell und verbal zu kommunizieren. Studieren Sie daher Tools wie ggplot und matplotlib, um die verschiedenen Daten zu veranschaulichen, die Sie möglicherweise finden
Schritt 5. Meistern Sie Microsoft Excel
Da ein Datenanalyst gut darin sein muss, Daten zu gruppieren und Zahlen zu berechnen, ist Excel eine der Anwendungen, die man beherrschen muss. Keine Sorge, Cyberspace bietet Hunderte von Video-Tutorials und kostenlose Websites, die Ihnen grundlegende Excel-Konzepte beibringen.
Schritt 6. Verstehen Sie das Konzept des maschinellen Lernens
Eines der wichtigen Konzepte im Datenanalyseprozess ist das maschinelle Lernen, das sich auf die Fähigkeit von Computern bezieht, nach Überprüfung aller verfügbaren Daten selbstständig Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Um das Konzept zu erlernen, versuchen Sie es mit Online-Kursen, von denen einige sogar kostenlos zugänglich sind.
- Um diese Konzepte zu verstehen, müssen Sie zunächst die Grundkonzepte der Programmierung und Statistik beherrschen.
- Es gibt drei Arten des maschinellen Lernens, nämlich überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Lernen, Situationen abzubilden, um maximale Ergebnisse zu erzielen (Verstärkungslernen).
- Ein Beispiel für überwachtes Lernen ist die Fähigkeit von E-Mails, Ihren Posteingang zu filtern und Spam in separaten Ordnern zu gruppieren. Ein Beispiel für unbeaufsichtigtes Lernen ist, wenn Netflix eine Fernsehserie oder einen Film empfiehlt, die Ihrem Geschmack entsprechen, und ein Beispiel für Reinforcement Learning ist ein fahrerloses Auto, das die Fähigkeit hat, seine Umgebung zu beobachten und sich an sie anzupassen.
Teil 3 von 4: Auf der Suche nach Erfahrung
Schritt 1. Finden Sie eine Branche, die einen Datenanalysten benötigt
Konzentrieren Sie Ihre Suche auf Branchen, die höchstwahrscheinlich Datenanalysten benötigen. Marketingfirmen, Technologieunternehmen und Finanzinstitute benötigen beispielsweise in der Regel Datenanalysten, um Unternehmensdaten zu übersetzen und in leichter verständliche Begriffe zu entschlüsseln.
Suchen Sie auf der Website des Unternehmens nach den derzeit angebotenen Karrieremöglichkeiten oder suchen Sie auf den Google-Seiten, wenn Sie nicht nach einem bestimmten Unternehmen suchen. Wenn Sie Freunde oder Verwandte haben, die in diesen Branchen arbeiten, fragen Sie, ob es Karrieremöglichkeiten gibt, die Sie ausprobieren können
Schritt 2. Versuchen Sie ein Praktikum als Datenanalyst
Ein Praktikum ist eine sehr starke Brücke, um ein fester Mitarbeiter in Ihrem Traumunternehmen zu werden. Die meisten Praktikumsprogramme stehen nur Personen offen, die einen akademischen Abschluss (z. B. einen D3- oder Bachelor-Abschluss) haben. Obwohl es wirklich von der Branche abhängt, für die Sie sich entscheiden, müssen Sie höchstwahrscheinlich eine Programmiersprache wie Python, R oder SQL beherrschen. Natürlich wird es viel besser, wenn Sie alle drei beherrschen!
Praktikanten werden in der Regel nicht bezahlt und nur für wenige Monate eingestellt. Prüfen Sie daher vor der Bewerbung alle vom Unternehmen aufgeführten Angaben
Schritt 3. Treten Sie einer Handelsorganisation bei
Dies ist eine sehr wirkungsvolle Möglichkeit, Chancen zu erweitern, Beziehungen zu stärken, Wissen zu erweitern, indem Sie an verschiedenen Seminaren teilnehmen oder alle Ihre Fragen zum Beruf des Datenanalytikers beantworten. Auf internationaler Ebene gibt es Organisationen, die sich mit Datenanalysten beschäftigen, wie TechAmerica oder The Association for Computing Machinery. Suchen Sie im Internet nach Informationen über Organisationen, die Sie interessieren!
Rufen Sie die Website der Organisation auf und suchen Sie nach Informationen zur Mitgliederregistrierung. Einige Organisationen bieten sogar eine kostenlose Mitgliedschaft an und geben jedem Mitglied vollen Zugriff, um alle verfügbaren Informationen auf ihrer Website hochzuladen. Im Allgemeinen müssen Sie jedoch eine bestimmte Gebühr zahlen, um auf mehr Premium-Informationen zuzugreifen
Schritt 4. Bewerben Sie sich auf Jobs für Anfänger
Scheuen Sie sich nicht, Ihre Karriere von Grund auf zu beginnen, denn dadurch werden Sie mit dem Wissen und der Erfahrung bereichert, die Sie für eine höhere Position benötigen. Immerhin ist das Gehalt für Anfänger-Datenanalysen schon recht hoch. Darüber hinaus sind die meisten Unternehmen ständig auf der Suche nach neuen Mitarbeitern für die Position eines Statistikdatenanalysten oder eines Geschäftsanalysten.
In der Regel benötigen Sie nur einen Bachelor-Abschluss, um sich für eine Stelle als Datenanalytikerin zu bewerben
Teil 4 von 4: Vorstellungsgespräch führen
Schritt 1. Erstellen Sie ein professionelles Anschreiben und einen Lebenslauf
Denken Sie daran, dass dies die ersten Informationen über Sie sind, die Unternehmen sehen. Nehmen Sie sich daher so viel Zeit wie möglich, um Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen in beide Bereiche einzubringen, und zeigen Sie, dass Sie der Arbeit, die sie anbieten, wirklich würdig sind. Stellen Sie sicher, dass Sie sich auch die Zeit nehmen, beide zu bearbeiten, bevor Sie sie an das Zielunternehmen senden.
Schritt 2. Informieren Sie sich vor dem Vorstellungsgespräch über das Unternehmen, für das Sie sich bewerben
Dies kann Ihre Bereitschaft für ein ernsthaftes Jobgespräch mit dem Interviewer erhöhen. Versuchen Sie daher, die Website des Unternehmens zu besuchen, um sich über alle Projekte zu informieren, an denen sie arbeiten und/oder die von ihnen verwendeten Programme.
Wenn das Unternehmen, bei dem Sie sich bewerben, über ein Social-Media-Konto verfügt, folgen Sie seinem Konto, um die neuesten hochgeladenen Updates zu erhalten
Schritt 3. Üben Sie die Beantwortung der verschiedenen Fragen, die gestellt werden können
Durchsuchen Sie das Internet, um Beispiele für Fragen zu finden, die während eines Vorstellungsgesprächs gestellt werden könnten. Simulieren Sie anschließend Ihre Antworten vor Ihren Nächsten oder versuchen Sie, Ihre Antworten aufzuzeichnen und auszuwerten.
Einige der am häufigsten gestellten Fragen sind: „Was ist Ihrer Meinung nach die Definition von Big Data?“oder „Welche Probleme haben Analysten Ihrer Meinung nach häufig bei der Datenanalyse?“
Schritt 4. Machen Sie sich bereit, Ihre technischen Fähigkeiten zu präsentieren
Obwohl dies stark von der Stelle abhängt, auf die Sie sich bewerben, werden Sie wahrscheinlich gebeten, für die Stelle relevante technische Fähigkeiten nachzuweisen. Nehmen Sie sich daher die Zeit, um sich vor der Durchführung des Vorstellungsgesprächs über die Arten von Programmen zu informieren, die das Unternehmen verwendet, und seien Sie darauf vorbereitet, Ihre Fähigkeiten im Umgang mit diesen Programmen zu präsentieren.
Einige Beispiele für technische Fähigkeiten, die im Allgemeinen nachgewiesen werden müssen, sind Programmierkenntnisse (Übersetzen von Logik in Programmiersprachen), Programmieren oder Analysieren von Daten mit verschiedenen Ressourcen
Schritt 5. Stellen Sie dem Interviewer Fragen
Stellen Sie am Ende des Vorstellungsgesprächs Fragen wie „An welcher Art von Projekt würde ich am ehesten arbeiten?“oder „Mit welchem Programm erstellt das Unternehmen Datenvisualisierungen? Job und machen Sie zu einem besseren Kandidaten.
