Wie man im Jahr 2022 Datenanalyst wird (mit oder ohne Abschluss)

Was ist ein Datenanalytiker? Fast jede Branche nutzt Daten, um Probleme zu lösen und Trends und Entwicklungen besser zu verstehen. Organisationen brauchen talentierte Datenanalysten, um die Bedeutung der Informationen, die sie haben, zu erkennen.

Wenn Sie ein lösungsorientierter Mensch sind und ein Talent dafür haben, Muster zu finden, könnte eine Karriere in der Datenanalyse das Richtige für Sie sein.

Die folgenden Schritte können Ihnen helfen, ein Datenanalyst zu werden :

• Ihre Grundkenntnisse in Mathematik auffrischen
• Eine Ausbildung erwerben
• Ihre allgemeinen Fähigkeiten stärken
• Weitere Ausbildung in Betracht ziehen
• Sich auf die Arbeitssuche vorbereiten
• Sich auf eine Stelle bewerben

In diesem Artikel werden wir nicht nur die oben genannten Schritte ausführlicher behandeln, sondern auch darauf eingehen, wie der berufliche Werdegang eines Datenanalysten aussehen könnte und welche Fähigkeiten dafür erforderlich sind.

Der berufliche Werdegang jedes Datenanalysten wird sich je nach Branche und spezifischer Rolle, die er gewählt hat, etwas unterscheiden. Die folgenden Schritte werden jedoch jedem, der Datenanalyst werden möchte, wärmstens empfohlen.

1- Wiederholung Ihrer mathematischen Grundkenntnisse

Wie bei jeder wissenschaftlichen Laufbahn müssen Datenanalysten über eine solide mathematische Grundlage verfügen, um erfolgreich zu sein. Es kann notwendig sein, Ihre mathematischen Fähigkeiten zu überprüfen und ggf. zu verbessern, bevor Sie lernen, Datenanalyst zu werden. Sehen Sie sich die folgende Liste an, um einige der wichtigsten Studienbereiche kennenzulernen!

Statistiken
Zweifellos der wichtigste Fachbereich für einen Datenwissenschaftler, liegt der Bereich Statistik jedem Aspekt der Datenanalyse zugrunde. Ein gutes Verständnis von Statistik zu haben bedeutet, dass man in der Lage ist, große Datensätze zu analysieren, um Informationen auf hohem Niveau zu erhalten. Zu den gängigen statistischen Konzepten, die Sie kennen sollten, gehören Wahrscheinlichkeitsverteilungen, statistische Merkmale und Bayes'sche Statistik.

Algebra
Algebra auf Hochschulniveau wird häufig in der Datenanalyse verwendet. Insbesondere ist die lineare Algebra für jeden Berufstätigen notwendig, der im Bereich des maschinellen Lernens und/oder der KI arbeiten möchte, da die meisten Algorithmen sie verwenden.

Angesichts des Aufschwungs des maschinellen Lernens und der Integration von KI in die Datenwissenschaft ist es wahrscheinlich, dass diese Grundprinzipien im Laufe der Zeit immer mehr an Bedeutung gewinnen werden.

Berechnungen
Ähnlich wie Algebra ist die Kalkulation für die Arbeit mit KI erforderlich und kann dazu beitragen, Maschinen die Mustererkennung beizubringen. Funktionen wie Gradientenabstieg oder Ableitungen gehören zu den häufigsten, die man in der Datenwissenschaft findet.

2- Eine Ausbildung erhalten

Unabhängig von der beruflichen Laufbahn erwarten Arbeitgeber von neuen Datenanalysten ein bestimmtes Bildungsniveau. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie ein Lernender diese Anforderungen an die Ausbildung zum Datenanalysten erfüllen kann.

Ein Hochschulabschluss ist zwar am häufigsten - mit einem Master in Datenwissenschaft oder einem Doktortitel für hochrangige Datenanalysten -, doch sind auch andere Wege möglich, wenn Sie bereit sind, zu arbeiten und zu investieren.

Trainingscamps für Datenwissenschaft ermöglichen oft einen schnelleren Erwerb von Grundfertigkeiten und bieten mehr Flexibilität für Analyseprofis, die eine Alternative zum traditionellen Unterricht suchen.

Universitätsabschlüsse, die online oder persönlich erworben werden, bieten eine umfassende Abdeckung der Prinzipien der Datenwissenschaft und -analyse. Eine wachsende Zahl von Colleges und Universitäten bietet Kurse an, die Spezialisierungen in Bereichen wie Analytik, Data Engineering oder künstliche Intelligenz umfassen.

Für einige Stellen auf der ersten Führungsebene kann jedoch ein Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaft oder Informatik ein guter Ausgangspunkt sein.

Abgesehen davon haben einige angehende Datenanalysten vielleicht nicht die Zeit, die Ressourcen oder die Lust, einen vierjährigen Abschluss zu verfolgen, und könnten mit einem anderen Bildungsweg besser bedient sein. Wenn Sie sich fragen, wie Sie ohne Abschluss Datenanalyst werden können, sollten Sie ein Trainingslager für Datenanalyse in Betracht ziehen.

3- Stärken Sie Ihre allgemeinen Fähigkeiten

Niemand kann sich allein aufgrund seines technischen Wissens durchsetzen.

Die oftmals ganzheitliche Natur der Datenanalyse erfordert, dass angehende Analysten auch ihre allgemeinen Fähigkeiten verfeinern. Ein Datenprofi mag in der Lage sein, aus einer massiven Datenmenge nützliche Informationen zu extrahieren, aber das bedeutet nichts, wenn er nicht in der Lage ist, diese Informationen in einem professionellen Umfeld zu nutzen.

Unabhängig davon, in welcher Phase Ihrer Karriere Sie sich befinden, müssen Sie in der Lage sein, Ihre Ergebnisse verschiedenen Zielgruppen zu erklären. Da Datenanalysten mit Informationen arbeiten, die sich auf alle Ebenen einer Organisation auswirken, ist es unerlässlich, dass Sie Ihre Ergebnisse an Kollegen mit unterschiedlichem Fachwissen weitergeben können.

Datenanalysten müssen auch kritische Denker und Problemlöser sein, die in der Lage sind, alle Aspekte eines Problems zu sehen und eine angemessene Lösung zu finden. Dazu gehört ein tiefes Verständnis der Organisation, ihrer Bedürfnisse und dessen, was getan werden kann, um die Abläufe zu verbessern.

Eine neugierige Natur ist auch ein idealer Charakterzug für diejenigen, die nach einer Karriere als Datenanalyst suchen; schließlich geht es in diesem Bereich im Grunde darum, Fragen zu stellen und Informationen zu entdecken.

Auch wenn es kontraintuitiv erscheinen mag, können die Fähigkeiten zur Datenanalyse gelehrt werden. Einige Online-Kurse können einen grundlegenden Überblick oder eine intensive Auseinandersetzung mit nicht-technischen Fähigkeiten bieten, die für das Unternehmen relevant sind. Die Suche nach Mentoring oder dem Feedback eines Berufskollegen kann Ihnen ebenfalls einen spezifischen Verbesserungspfad für Ihre Fähigkeiten aufzeigen.