Ein Senkrechtstart als Data Analyst, genau das ist StackFuels Data Analyst-Alumni Siegfried Bondarenko geglückt. Siegfried ist Berliner, ausgebildeter Medizintechniker und Physikingenieur. Er traf 2020 auf einen durch Corona angeschlagenen Arbeitsmarkt. Also beschloss er sich dieser Situation anzupassen und mithilfe einer Data Analyst Weiterbildung seinen Horizont zu erweitern.
Noch vor Erhalt seines Abschlusszertifikats kam bereits das Jobangebot. Im Oktober 2021 startete er seinen neuen Beruf als Data Analyst. Wie ihm das gelungen ist und wie er die Weiterbildung bei StackFuel erlebt hat, berichtet er selbst im nachfolgenden Interview.
Hallo Siegfried, vielen Dank, dass Du Deine Erfolgsgeschichte mit uns teilst. Was kannst Du uns und unseren Leser:innen über Deinen bisherigen Karriereweg und Deine Entscheidung, Dich weiterzubilden, erzählen?
Ich war schon immer sehr technik- und wissenschaftsaffin. Aufbauend auf meine Ausbildung als Medizintechniker studierte ich physikalische Technik im Bachelor und später Photonik im Master an der Technischen Hochschule Wildau. Während und auch nach dem Studium war ich bei einem Berliner High-Tech Startup beschäftigt und ging anschließend in Richtung der angewandten Wissenschaft an einem Institut für Laser- und Plasmatechnik.
Einerseits suchte ich schon länger eine Herausforderung abseits des Labors, wobei ich vor allem an einen Job in der Industrie oder im öffentlichen Dienst dachte, andererseits sah ich durch die Corona-Krise ab 2020 eine Notwendigkeit, meinen Horizont zu erweitern und mich der veränderten Arbeitsmarktsituation anzupassen.
Ein langes Telefonat mit einem Freund über meine beruflichen Aussichten während der Corona-Krise brachte mich auf das Thema Data Science. Als dieses Stichwort fiel, wusste ich, dass das genau das war, wonach ich gesucht hatte. Am selben Tag traf ich bei meinen Onlinerecherchen auf StackFuel und schon die grafische Aufmachung der Info-Broschüre machte mir das Training schmackhaft. Natürlich standen bei meiner Entscheidung die Trainingsinhalte im Vordergrund und insbesondere die Programmiersprache Python hatte mein Interesse geweckt, denn die wollte ich schon immer sehr gern erlernen.
Woher kommt Dein Interesse für Python-Programmierung und Daten?
Daten sind mächtig, doch ohne Verarbeitung und Analyse wertlos. Ich finde es spannend, Muster, Strukturen und Abhängigkeiten in Datensätzen zu finden und sie damit überhaupt erst nutzbar zu machen und einen Mehrwert aus ihnen zu generieren. Außerdem kann man über eine gelungene Visualisierung, komplexe Zusammenhänge transportieren und vereinfacht darstellen, sodass sogar fachfremde Personen die Zusammenhänge erkennen und verstehen. So wird eine interdisziplinäre Arbeit überhaupt erst ermöglicht.
Hattest Du dabei auch Berührungsängste in Bezug auf die Arbeit mit Daten, Programmierung und höhere Mathematik?
Ich hatte sicherlich vor der Programmierung die größten Berührungsängste, denn obwohl ich ein Physikingenieur bin, habe ich das Programmieren im Studium nie gelernt. Ich hatte Schwierigkeiten mir das Programmieren mit YouTube-Tutorials autodidaktisch und ohne direkte Anwendung beizubringen. Diesbezüglich war die Weiterbildung bei StackFuel ein Gamechanger für mich. Die Lernumgebung sowie die einfache und intuitive Python-Programmiersprache haben maßgeblich dazu geführt, dass ich fast alle Ängste abbauen konnte.
Gab es einen bestimmten Moment in der Data-Analyst-Weiterbildung, der besonders herausfordernd, aber auch erkenntnisreich war?
Aha-Effekte erlebte ich im Data Analyst-Training täglich, denn ich hatte so gut wie keine Vorerfahrung mit dem Thema. Die größte Herausforderung lag sicherlich in den freien und praktischen Aufgaben, bei denen man erst einmal alleine, ohne Anleitung nach Lösungswegen suchen musste. Ich erinnere mich vor allem an eine Coding Challenge zur Primfaktorzerlegung mit einer verschachtelten For-Schleife, die für mich sehr unerwartet kam. Dort habe ich wahrscheinlich am längsten gebraucht, um die Funktion zum Laufen zu kriegen. Dabei erlebte ich den vielleicht größten Aha-Effekt, als ich endlich wirklich durchdrungen hatte, wofür SQL steht, was APIs genau sind und wie sie funktionieren.
Genau vor diesen Themen schrecken auch andere zurück und trauen sich diese Herausforderung möglicherweise nicht zu. Hast Du einen Rat, den Du mit denen teilen möchtest, die aktuell noch zögern?
Ich kann mir vorstellen, dass die meisten, die sich für die Weiterbildung zum Data Analyst interessieren, zwar ein gutes Mathematikverständnis besitzen und auch in Excel mit Daten umgehen können, sich aber das Programmieren nicht zutrauen. Das ist schade, weil es ihnen ungemein bei der Arbeit nutzen könnte. Ich finde, manchmal muss man ins kalte Wasser springen, sich herausfordern und etwas Neues beginnen, um sich persönlich und professionell weiterzuentwickeln. StackFuel meistert gerade diesen Einstieg in Data Science für Anfänger und wer wirklich Interesse an dem Thema hat, sollte sich einfach trauen und es probieren.
Wie hat Dir die Weiterbildung bei StackFuel abseits der Lerninhalte gefallen?
Die Lernplattform von StackFuel ist hervorragend aufgebaut und der Einsatz von audiovisuellen Medien, Quizzes, Challenges und Solution Checkern macht das Programmieren eher zu einem Spiel, bei dem man unbedingt den Highscore knacken will. Der Support konnte mir bei all meinen Anliegen helfen und ich fühlte mich als Teilnehmer immer wertgeschätzt. Mir hat ebenfalls gefallen, dass neben Hard Skills auch die nötigen Soft Skills vermittelt werden, wie z. B. Tipps für LinkedIn, XING, GitHub, Portfolio-Arbeiten, persönliche Blogbeiträge und Bewerbungstraining. Ich kann deshalb die Weiterbildung wirklich nur empfehlen.
Wir gratulieren Dir, denn schon wenige Wochen nach Deinem Abschluss bei StackFuel startest Du Deinen neuen Data Analyst-Job. Was hat Dir geholfen diesen Job zu bekommen?
Zu meinem neuen Job kam ich über eine Empfehlung, weshalb ich ab dem 1. Oktober die Stelle als Business Data Analyst antrete. Ich hatte viel Glück. Zum einen mit meinem Kontakt und zum anderen hatte ich das Privileg, auf Anfrage und aufgrund des vielversprechenden Jobangebots ein privates, einstündiges Bewerbungstraining mit einem von StackFuels Educational Data Scientists zu erhalten. Das hat sich dann beim Data Analytics Einstellungstest für die Stelle auch voll ausgezahlt. Natürlich habe ich nach dem Training noch tagelang bis zum Test geübt, denn diese Tests haben es in sich! Aber wie immer, ist auch das nur eine Frage der Motivation.
Ich denke, dass StackFuel für diese neue Herausforderung eine gute Basis für meine Data Analytics-Fähigkeiten mittels Python, Pandas, Matplotlib und mit interessanten, anschaulichen Trainings-Datensätzen gelegt hat. Bei jeder neuen Stelle muss man sich in deren Betriebsabläufe und Best Practices einarbeiten und ich bin zuversichtlich, dass ich frisch aus dem Data Analyst-Training kommend, gut einsteigen kann und freue mich dann „on-the-job“ weiter zu lernen.
So wirst Du zertifizierter Data Analyst
Siegfried hat erfolgreich gezeigt, wie der Quereinstieg als Data Analyst gelingen kann. Mit viel Engagement und Motivation hat er sich selbst herausgefordert und so die vielleicht wichtigste Eigenschaften von Data Scientists und Data Analysts bewiesen: Der Wille zu lebenslangem Lernen.
Wenn auch Du wissen willst, was Siegfried an unserer Lernumgebung, dem Data Lab, begeistert hat, dann überzeug Dich selbst und schau sie Dir auf unserer Webseite genauer an: Zur Lernumgebung.
Ein Quereinstieg erfordert Mut. Mit StackFuel schaffst Du jede neue Herausforderung. Erfahre mehr über unsere geförderten Weiterbildungen mit einem Bildungsgutschein vom Jobcenter oder der Agentur für Arbeit mit einer 100-prozentigen Kostenübernahme. Starte Deine neue Datenkarriere noch heute.
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