Wie man 2022 Datenanalyst wird (mit oder ohne Abschluss)

Datenanalyst? Nahezu alle Branchen nutzen Daten, um Probleme zu lösen und Trends sowie Entwicklungen besser zu verstehen. Doch Rohdaten allein reichen für die Arbeit nicht aus – Unternehmen benötigen talentierte Datenanalysten, um aus den ihnen zur Verfügung stehenden Informationen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Wenn Sie lösungsorientiert sind und ein Händchen dafür haben, Muster zu erkennen, könnte eine Karriere in der Datenanalyse das Richtige für Sie sein.

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

• Frischen Sie Ihre mathematischen Grundkenntnisse auf
• Eine Ausbildung absolvieren
• Ihre allgemeinen Kompetenzen ausbauen
• Eine Weiterbildung in Betracht ziehen
• Sich auf die Jobsuche vorbereiten
• Sich auf eine Stelle bewerben

In diesem Artikel werden wir nicht nur die oben genannten Schritte genauer erläutern, sondern auch einen Blick darauf werfen, wie der berufliche Werdegang eines Datenanalysten aussehen könnte und welche Kompetenzen dafür erforderlich sind.

Der berufliche Werdegang jedes Datenanalysten sieht je nach Branche und der von ihm gewählten spezifischen Rolle etwas anders aus. Die folgenden Schritte werden jedoch jedem, der Datenanalyst werden möchte, dringend empfohlen.

1. Frischen Sie Ihre mathematischen Grundkenntnisse auf

Wie in jeder wissenschaftlichen Laufbahn benötigen Datenanalysten solide mathematische Grundlagen, um erfolgreich zu sein. Möglicherweise müssen Sie Ihre mathematischen Kenntnisse auffrischen und gegebenenfalls vertiefen, bevor Sie die Ausbildung zum Datenanalysten beginnen. In der folgenden Liste finden Sie einige wichtige Lernbereiche!

Statistiken
Die Statistik ist zweifellos das wichtigste Fachgebiet für einen Data Scientist und bildet die Grundlage für jeden Aspekt der Datenanalyse. Ein gutes Verständnis der Statistik bedeutet, in der Lage zu sein, umfangreiche Datensätze zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Zu den gängigen statistischen Konzepten, die man kennen sollte, gehören Wahrscheinlichkeitsverteilungen, statistische Merkmale und bayessche Statistik.

Algebra
Algebra auf Hochschulniveau wird häufig bei der Datenanalyse eingesetzt. Insbesondere ist lineare Algebra für jeden Fachmann unerlässlich, der im Bereich des maschinellen Lernens und/oder der KI arbeiten möchte, da die meisten Algorithmen darauf basieren.

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

Berechnungen
Ähnlich wie die Algebra ist auch die Analysis für die Arbeit mit KI unerlässlich und kann dazu beitragen, Maschinen die Mustererkennung beizubringen. Funktionen wie das Gradientenabstiegsverfahren oder Ableitungen gehören zu den gängigsten in der Datenwissenschaft.

2. Eine Ausbildung absolvieren

Unabhängig vom beruflichen Werdegang erwarten Arbeitgeber von neuen Datenanalysten ein bestimmtes Bildungsniveau. Es gibt verschiedene Möglichkeiten für Lernende, diese Anforderungen an die Ausbildung zum Datenanalysten zu erfüllen.

Zwar ist ein Hochschulabschluss am weitesten verbreitet – bei hochqualifizierten Datenanalysten meist ein Master in Datenwissenschaft oder ein Doktorat –, doch sind auch andere Wege möglich, wenn Sie bereit sind, hart zu arbeiten und sich voll einzubringen.

Data-Science-Trainingscamps ermöglichen oft einen schnelleren Erwerb der Grundkenntnisse und bieten Analysefachleuten, die nach einer Alternative zum traditionellen Unterricht suchen, mehr Flexibilität.

Hochschulabschlüsse, unabhängig davon, ob sie online oder im Präsenzunterricht erworben wurden, vermitteln einen umfassenden Überblick über die Grundlagen der Datenwissenschaft und -analyse. Immer mehr Hochschulen und Universitäten bieten Studiengänge mit Spezialisierungen in Bereichen wie Analytik, Dateningenieurwesen oder künstliche Intelligenz an.

Für bestimmte Einstiegspositionen kann jedoch ein Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder Informatik eine gute Ausgangsbasis darstellen.

Allerdings haben manche angehende Datenanalysten möglicherweise weder die Zeit noch die Ressourcen oder die Motivation, ein vierjähriges Studium zu absolvieren, und wären mit einem anderen Bildungsweg vielleicht besser bedient. Wenn Sie sich fragen, wie Sie ohne Hochschulabschluss Datenanalyst werden können, sollten Sie ein Datenanalyse-Bootcamp in Betracht ziehen.

3. Ihre allgemeinen Kompetenzen ausbauen

Niemand kommt allein mit seinem Fachwissen durch.

Da die Datenanalyse oft ganzheitlicher Natur ist, müssen angehende Analysten auch ihre allgemeinen Kompetenzen verfeinern. Ein Datenfachmann mag zwar in der Lage sein, aus einer riesigen Datenmenge nützliche Informationen zu gewinnen, doch das nützt nichts, wenn er diese in einem beruflichen Umfeld nicht anwenden kann.

Unabhängig davon, in welcher Phase Ihrer Karriere Sie sich befinden, müssen Sie in der Lage sein, Ihre Schlussfolgerungen einem vielfältigen Publikum zu vermitteln. Datenanalysten arbeiten mit Informationen, die sich auf alle Ebenen eines Unternehmens auswirken. Daher ist es unerlässlich, die Ergebnisse an Kollegen weitergeben zu können, die über unterschiedliche technische Kenntnisse verfügen.

Datenanalysten müssen zudem kritisch denken und über ausgeprägte Fähigkeiten zur Problemlösung verfügen, um alle Aspekte eines Problems zu erkennen und eine geeignete Lösung zu finden. Dies setzt ein tiefgreifendes Verständnis des Unternehmens, seiner Anforderungen und der Möglichkeiten zur Verbesserung der Abläufe voraus.

Neugier ist ebenfalls eine ideale Charaktereigenschaft für alle, die eine Karriere als Datenanalyst anstreben; schließlich dreht sich in diesem Bereich im Grunde alles darum, Fragen zu stellen und Informationen zu erschließen.

Auch wenn es vielleicht kontraintuitiv erscheint: Datenanalysefähigkeiten lassen sich vermitteln. Bestimmte Online-Kurse können einen grundlegenden Überblick oder eine vertiefte Auseinandersetzung mit den für das Unternehmen relevanten nicht-technischen Kompetenzen bieten. Die Suche nach einer Mentorenbeziehung oder das Einholen von Feedback von einem Berufskollegen kann Ihnen zudem einen auf Ihre Kompetenzen zugeschnittenen Weg zur Verbesserung aufzeigen.