Wie man die Herausforderungen eines Datenanalysten meistert

Sie möchten Datenanalyst werden, wissen aber nicht, wie Sie das anstellen sollen? Keine Sorge, ich bin hier, um zu helfen. In diesem Leitfaden zeige ich Ihnen die häufigsten Herausforderungen beim Berufseinstieg in der Datenanalyse. Außerdem zeige ich Ihnen einfache Schritte auf, mit denen Sie diese Hindernisse überwinden können.

Eine Karriere als Datenanalyst kann sowohl aufregend als auch ein wenig beängstigend sein. Die Möglichkeit, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und einen echten Beitrag zu leisten, ist aufregend, aber es gibt viele Fähigkeiten zu beherrschen und viel zu lernen.

Wenn Sie gerade erst anfangen, fühlen Sie sich vielleicht von der schieren Menge an Informationen, die es gibt, überwältigt. Dieses Gefühl ist normal - aber mit einem klaren Plan und stetigem Bemühen können Sie Ihre Ängste überwinden und besiegen!

In diesem Leitfaden finden Sie einige praktische Schritte und Tipps, die Ihnen helfen, die Herausforderungen des Berufs des Datenanalysten zu meistern.

Beherrschen wesentlicher technischer Fertigkeiten

Der Einstieg als Datenanalyst kann sich anfühlen, als würden Sie einen Berg besteigen. Aber denken Sie daran: Sie müssen nicht gleich ein Experte sein. Jeder fängt als Anfänger an; es ist völlig normal, dass Sie die ersten Schritte als entmutigend empfinden.

Das Erlernen technischer Fertigkeiten ist ein schrittweiser Prozess. Jeder Tag, an dem Sie üben und lernen, bringt Sie der Beherrschung der erforderlichen Werkzeuge und Techniken näher. Geduld und Ausdauer sind der Schlüssel, wenn Sie sich durch neue Konzepte und Fertigkeiten arbeiten.

Beginnen Sie mit dem Erlernen von SQL, das für die Verwaltung und Abfrage von Datenbanken unerlässlich ist. Beginnen Sie am besten mit unserem SQL für Anfänger Kurs beginnen. Er deckt die grundlegenden Konzepte ab, die Sie benötigen, um eine solide Grundlage für die Arbeit mit Daten zu schaffen. Sobald Sie sich mit den Grundlagen von SQL vertraut gemacht haben, empfehle ich Ihnen, zu unserem Kurs SQL A bis Z zu wechseln, der umfassende Schulungen zu fortgeschrittenen SQL-Techniken bietet.

Als nächstes sollten Sie sich mit Python vertraut machen. Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die u. a. für die Datenanalyse, die Visualisierung und die Erstellung von Algorithmen verwendet wird. Der Kurs Python Basics auf unserer Schwesterseite LearnPython.com ist ein guter Ausgangspunkt. Dieses Paket aus drei Kursen deckt die wichtigsten Konzepte ab und bietet praktische Übungen, die Ihnen helfen, die Möglichkeiten von Python bei der Datenanalyse zu verstehen.

Excel ist ein weiteres wichtiges Werkzeug. Excel mag zwar einfach erscheinen, ist aber ein leistungsstarkes Programm zur Datenmanipulation; Sie können damit Pivot-Tabellen erstellen und erste Datenanalysen durchführen. Vielleicht führen Sie sogar einen Großteil Ihrer Datenanalyse mit den vertrauten Tabellenkalkulationen durch; viele Unternehmen verlassen sich für verschiedene Datenaufgaben immer noch auf Excel.

Schließlich sollten Sie sich mit Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI vertraut machen. Mit diesen Tools können Sie ansprechende und übersichtliche visuelle Darstellungen Ihrer Daten erstellen, die es Ihnen erleichtern, Ihre Erkenntnisse mit technisch nicht versierten Interessengruppen und Führungskräften zu teilen.

Im Folgenden habe ich eine Tabelle mit den von mir empfohlenen Kursen zusammengestellt, mit denen Sie die Grundlagen von SQL, Python, Excel und dem Datenvisualisierungstool Power BI erlernen können:

Erfassen der wichtigsten statistischen Konzepte

Sobald Sie die Tools verstehen, die Sie verwenden werden, können Sie zu einem anderen wichtigen Teil der Datenanalyse übergehen: der Statistik. Statistiken sind das Rückgrat der Datenanalyse; sie helfen Ihnen, Daten sinnvoll zu nutzen und genaue Schlussfolgerungen aus Ihren Ergebnissen zu ziehen.

Auch hier gilt: Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Ihnen diese Konzepte zunächst komplex erscheinen; das tun sie für die meisten Lernenden. Jeder muss irgendwo anfangen!

Beginnen Sie mit den Grundlagen wie Mittelwert, Median und Modus, die grundlegende Maße der zentralen Tendenz sind. Wenn Sie diese verstehen, können Sie Ihre Daten effizient zusammenfassen. Danach können Sie zu Konzepten wie Standardabweichung und Varianz übergehen, die die Streuung Ihrer Daten messen.

Mit zunehmender Vertrautheit können Sie sich mit fortgeschritteneren Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests beschäftigen. Diese Konzepte ermöglichen es Ihnen, Vorhersagen zu treffen und Annahmen über Ihre Daten zu testen. In Online-Kursen und Lehrbüchern zur Datenanalyse finden Sie detaillierte Erklärungen und Beispiele, die Sie beim Lernen unterstützen. Hier sind ein paar, die ich empfehle:

• Statistik 101 - Dieser großartige Online-Kurs auf einer anderen unserer Schwesterseiten, der Vertabelo Academy, enthält 54 interaktive Übungen.
• Introduction to Statistics (Einführung in die Statistik) - Dieser Kurs der Stanford University, der über Coursera verfügbar ist, vermittelt Ihnen wichtige Konzepte für die Datenanalyse.
• Practical Statistics for Data Scientists (Praktische Statistik für Datenwissenschaftler ) - Dieses großartige Buch enthält einige Python-Beispiele und praktische Tipps für den Umgang mit der explorativen Datenanalyse.

Beschränken Sie sich nicht nur auf das Lesen oder Ausfüllen der Übungen, die Sie in diesen Ressourcen erhalten. Wenden Sie diese Konzepte in realen Datensätzen an, um zu sehen, wie sie wirklich funktionieren. Je mehr Sie die statistischen Methoden anwenden, desto intuitiver werden sie. Bleiben Sie dran, und schon bald werden Sie in der Lage sein, statistische Analysen selbstbewusst auf reale Datenprobleme anzuwenden.

Daten interpretieren und Einsichten kommunizieren

Eine der größten Herausforderungen für Datenanalysten ist die richtige Interpretation von Daten - und die Weitergabe Ihrer Interpretation. Sie müssen verstehen, was die Daten aussagen, und dann in der Lage sein, dies anderen klar zu erklären.

Um dies erfolgreich zu tun, beginnen Sie damit, Ihre Daten zu durchforsten, um Trends, Muster und Merkwürdigkeiten zu finden. Aber das reicht nicht aus; Sie müssen über die Zahlen hinausschauen, um die Geschichte, die sie erzählen, zu entdecken. Dieser Schritt ist entscheidend für die Entwicklung aussagekräftiger Erkenntnisse und Empfehlungen.

Sobald Sie Ihre Erkenntnisse haben, ist die nächste Herausforderung, sie einfach zu erklären. Am besten ist es, unnötigen Fachjargon zu vermeiden; einfachere Begriffe helfen jedem (unabhängig von seiner Rolle oder seinen Fähigkeiten), Ihre Ergebnisse zu verstehen. Eine klare Kommunikation ist der Schlüssel zu verwertbaren und umsetzbaren Erkenntnissen.

Die Erstellung visueller Darstellungen Ihrer Daten mit Tools wie Tableau und Power BI scheint nur ein weiterer Schritt zu sein - und ein komplizierter noch dazu. Aber Datenvisualisierung ist unerlässlich. Gute visuelle Darstellungen können Ihre Daten verständlicher und für Ihr Publikum interessanter machen. In unserem Artikel SQL und Power BI: Daten in Erkenntnisse verwandeln erfahren Sie mehr darüber. Und wenn Sie Tipps brauchen, wie Sie Daten mit Hilfe von Storytelling-Techniken aufbereiten können, finden Sie hier ein tolles Video:

Schließlich kann die effektive Präsentation Ihrer Ergebnisse eine weitere große Hürde darstellen. Ganz gleich, ob Sie einen Bericht schreiben oder einen Vortrag halten, die überzeugende Darstellung Ihrer Erkenntnisse ist ein wesentlicher Bestandteil einer erfolgreichen Datenanalyse. Stellen Sie sicher, dass Sie eine klare, motivierende Geschichte erzählen. Verwenden Sie einfaches, aber ansprechendes Bildmaterial und verständliche Statistiken, um Ihre Argumente zu untermauern. So können Ihre Zuhörer fundierte Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse treffen.

Mit Branchentrends auf dem Laufenden bleiben

Es ist für jeden Datenanalysten äußerst wichtig, mit den Branchentrends Schritt zu halten. Die Tools, Techniken und bewährten Verfahren in diesem Bereich entwickeln sich ständig weiter, und die Erstellung genauer Analysen hängt davon ab, dass Sie Ihr Wissen auf dem neuesten Stand halten.

Eine Möglichkeit, auf dem Laufenden zu bleiben, besteht darin, seriöse Blogs und Websites zum Thema Datenanalyse und Datenwissenschaft zu verfolgen. Solche Websites bieten die neuesten Nachrichten, Trends und Tipps für Datenexperten. Hier sind einige gute Datenanalysten-Blogs, die ich Ihnen empfehle:

• Towards Data Science bietet Artikel und Anleitungen zu verschiedenen Themen der Datenwissenschaft sowie Einblicke in die Branche.
• KDnuggets bietet Nachrichten, Software-Bewertungen und Meinungen zu Data Science, maschinellem Lernen und KI.
• R-Blogger ist ein Community-Blog, der sich auf die R-Programmierung (R ist eine weitere sehr beliebte Datenanalysesprache) und andere Datenanalysethemen konzentriert.
• FlowingData konzentriert sich auf Datenvisualisierungstechniken und -beispiele.
• Der LearnSQL.de Blog bietet Artikel und Tutorien, die sich speziell mit SQL und Datenbankmanagement befassen.

Die Vernetzung mit anderen Datenexperten ist ebenfalls entscheidend, wenn Sie auf dem neuesten Stand bleiben wollen. Treten Sie Online-Communities bei, besuchen Sie Webinare und nehmen Sie an Konferenzen teil. Der Austausch mit anderen Datenanalysten und Datenwissenschaftlern bietet wertvolle und praktische Einblicke und ist außerdem eine gute Möglichkeit, sich über die Veränderungen in der Branche auf dem Laufenden zu halten. Für einen einfachen Einstieg folgen Sie LearnSQL.de auf LinkedIn, um über die neuesten SQL-Techniken und Branchennachrichten informiert zu werden.

Sobald Sie einen Job in der Datenanalyse gefunden haben, ist Ihre Ausbildung noch nicht zu Ende. Kontinuierliche Weiterbildung ist ein weiterer wichtiger Schritt auf dem Weg zur Beherrschung der Datenanalyse. Nehmen Sie an Online-Kursen und -Workshops teil, um sich über neue Tools und Methoden zu informieren. Plattformen wie Coursera und Udacity sind erschwingliche Optionen, mit denen Sie Ihre Kenntnisse auf dem neuesten Stand halten können.

Und schließlich sollten Sie Ihre Tools und Techniken regelmäßig überprüfen. Halten Sie Ausschau nach neuen oder aktualisierten Tools, die Ihre Arbeit effizienter machen können. Wenn Sie proaktiv lernen und sich an neue Entwicklungen anpassen, bleiben Sie in Ihrem Bereich wettbewerbsfähig.

Einen Job als Datenanalyst suchen und finden

Sobald Sie Ihre Fähigkeiten entwickelt haben und mit den Branchentrends Schritt halten, besteht die nächste Herausforderung darin, eine Stelle als Datenanalyst zu finden. Dazu müssen Sie ein aussagekräftiges Portfolio erstellen. Außerdem müssen Sie wissen, wo Sie nach Stellen suchen und wie Sie sich auf Vorstellungsgespräche vorbereiten können.

Beginnen wir mit Ihrem Portfolio. Sie brauchen ein solides Portfolio, das Ihre Fähigkeiten und Projekte zeigt. Viele Datenanalysten nutzen Plattformen wie GitHub, um ihre Projekte zu veröffentlichen. Viele Datenanalysten nutzen Plattformen wie GitHub, um ihre Projekte zu veröffentlichen. Sie fügen auch Beispiele ihrer Arbeit (z. B. SQL-Abfragen, Python-Skripte und Datenvisualisierungen) hinzu, die ihre praktische Erfahrung unterstreichen. Diese Präsentation Ihrer praktischen und theoretischen Kenntnisse wird Ihnen helfen, sich bei Arbeitgebern zu profilieren. Tipps zur Erstellung eines aussagekräftigen Portfolios finden Sie in unserem Artikel Building a Data Analyst Portfolio: Alles, was Sie wissen müssen.

Nutzen Sie bei der Stellensuche mehrere Plattformen. Jobbörsen wie Indeed, Glassdoor und LinkedIn Jobs sind gute Ausgangspunkte. Vergessen Sie auch nicht die Websites, die sich auf Datenberufe spezialisiert haben, wie DataJobs, DataAnalyst.com und Dice.

Als nächstes sollten Sie sich auf das Vorstellungsgespräch vorbereiten. Vergewissern Sie sich, dass Ihre technischen Fähigkeiten, insbesondere SQL, auf dem neuesten Stand sind, denn diese werden im Vorstellungsgespräch abgefragt. Üben Sie zu erklären, wie Sie Datenprobleme lösen. Überlegen Sie, welche Erfahrungen Sie in der Vergangenheit gemacht haben und inwieweit diese zu der von Ihnen angestrebten Stelle passen. Informieren Sie sich über gängige Fragen in Vorstellungsgesprächen für Datenanalysten - und darüber, wie Sie sie beantworten können - mithilfe dieser Ressourcen:

• Top 100+ SQL-Interview-Fragen und Übungsaufgaben
• 25 SQL-Interview-Fragen für Datenanalysten
• Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch Fortgeschrittenes SQL

Schließlich sollten Sie Ihren Lebenslauf und Ihr Anschreiben an die jeweilige Stelle anpassen. Heben Sie Ihre relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen hervor und verwenden Sie Schlüsselwörter aus der Stellenbeschreibung. Auf diese Weise können Sie Ihren Lebenslauf und/oder Ihr Anschreiben an der Gatekeeping-Software vorbeischleusen und werden von Personalverantwortlichen und Managern wahrgenommen.

Durch den Aufbau eines soliden Portfolios, eine intelligente Stellensuche und eine gute Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche erhöhen Sie Ihre Chancen auf Ihre erste Stelle als Datenanalyst.

Sie können die Herausforderungen des Berufs des Datenanalysten meistern!

Der Beruf des Datenanalysten ist eine aufregende und lohnende Berufswahl. Auf dem Weg dorthin gibt es einige Herausforderungen, aber Sie können sie meistern. Mit Engagement und kontinuierlichem Lernen werden Sie sich ein solides Fundament an technischen Fähigkeiten und statistischen Konzepten erarbeiten. Mit etwas Ausdauer und praktischer Erfahrung werden Sie alle Hindernisse überwinden und die Stelle als Datenanalyst bekommen!

Und glauben Sie mir, die Mühe lohnt sich. Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für Datenanalysten in den USA zwischen 87.000 und 137.000 Dollar. Das zeigt, wie lohnend dieser Bereich sein kann. Bleiben Sie dran, und Ihre Bemühungen werden sich sowohl beruflich als auch finanziell auszahlen.

Bleiben Sie engagiert, und Sie werden in diesem dynamischen und lukrativen Beruf erfolgreich sein!