{"id":109659,"date":"2026-07-21T10:14:44","date_gmt":"2026-07-21T08:14:44","guid":{"rendered":"https:\/\/stackfuel.com\/?p=109659"},"modified":"2026-07-21T10:15:24","modified_gmt":"2026-07-21T08:15:24","slug":"data-analyst-portfolio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/data-analyst-portfolio\/","title":{"rendered":"Data Analyst Portfolio: Dein erstes Projekt in 5 Schritten"},"content":{"rendered":"\n<p>Ein einziges echtes Projekt, von der ersten Frage bis zur fertigen Empfehlung, bringt Dich weiter als f\u00fcnf abgeschlossene Tutorials. Wer Data Analysts einstellt, \u00fcberfliegt den Lebenslauf und schaut sich das Portfolio an. Hier ist der Aufbau, der diesem Blick standh\u00e4lt: f\u00fcnf Schritte an einem durchgehenden Beispiel, mit \u00f6ffentlichen Daten, die Du Dir kostenlos herunterladen kannst.<\/p>\n\n\n\n<p>Als Praxis-Erg\u00e4nzung zeigt Tom Gadsby, Senior Data Scientist bei CareerFoundry (heute Teil von StackFuel), Schritt f\u00fcr Schritt, wie ein \u00fcberzeugendes Data-Analyst-Portfolio entsteht und worauf Recruiter wirklich achten. Das Video ist auf Englisch, Du kannst im Player aber jederzeit die Untertitel einschalten und bei Bedarf automatisch ins Deutsche \u00fcbersetzen lassen.<\/p>\n\n\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Building Your First Data Analytics Portfolio: A Step-by-Step Guide (2024)\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/j9Q84_Gn_T0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was geh\u00f6rt in ein Data-Analyst-Portfolio?<\/h2>\n\n\n\n<p>Ein \u00fcberzeugendes Data-Analyst-Portfolio besteht aus einem durchgehenden Projekt mit f\u00fcnf Teilen: einer konkreten Frage, einer nachvollziehbar dokumentierten Datenbereinigung, einem Dashboard, das eine Aussage trifft, einer einseitigen Empfehlung und einem auffindbaren Ort, an dem alles liegt. Ein einziges vollst\u00e4ndiges Projekt schl\u00e4gt mehrere angefangene.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Schritt 1: Starte mit der Frage, nicht mit dem Datensatz<\/h2>\n\n\n\n<p>Der h\u00e4ufigste Fehler beim ersten Projekt: Man f\u00e4ngt mit dem Datensatz an und sucht dann nach etwas Interessantem. Mach es umgekehrt.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine gute Portfolio-Frage ist konkret, sie betrifft echte Menschen, und sie f\u00fchrt zu einer Empfehlung. Nicht \u201eich analysiere mal Wohnungsdaten&#8220;, sondern \u201ewo in der Stadt bekomme ich f\u00fcr mein Geld die meisten Quadratmeter, und wie hat sich das \u00fcber die Jahre ver\u00e4ndert?&#8220;<\/p>\n\n\n\n<p>Die Frage sollte so formuliert sein, dass die Antwort eine Entscheidung beeinflusst. \u201eWie viele Wohnungen gibt es?&#8220; ist keine gute Portfolio-Frage. \u201eWo bekomme ich f\u00fcr mein Budget am meisten Platz?&#8220; ist eine, weil am Ende jemand danach handeln kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Passende \u00f6ffentliche Daten findest Du kostenlos bei&nbsp;<a href=\"https:\/\/genesis.destatis.de\/datenbank\/online\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">GENESIS-Online des Statistischen Bundesamtes<\/a>, im offenen Datenportal&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.govdata.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">GovData<\/a>&nbsp;oder unter den freien Datens\u00e4tzen auf&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kaggle<\/a>. Alle drei sind ohne Kosten nutzbar, GENESIS-Online sogar ohne Registrierung.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Tipp: <\/strong>W\u00e4hl ein Thema aus einer Branche, die Du schon kennst. Kommst Du aus dem Handel, nimm Verkaufsdaten. Aus der Logistik? Lieferzeiten. Dein Branchenwissen macht die Analyse glaubw\u00fcrdiger, weil Du erkennst, was an den Zahlen plausibel ist und was nicht. Genau das ist der Vorteil, den Du als\u00a0<a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/data-analyst-quereinstieg\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Quereinsteiger:in<\/a>\u00a0hast. Tom r\u00e4t im Video zum selben Gedanken aus Recruiter-Sicht: W\u00e4hl entweder ein Thema, f\u00fcr das Du wirklich brennst, oder eine Branche, die viele Analyst:innen einstellt, etwa Fintech, Pharma, E-Commerce oder Mobilit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Schritt 2: Bereinigen und die Entscheidungen dokumentieren<\/h2>\n\n\n\n<p>Rohe Daten sind nie sauber. Und genau das Aufr\u00e4umen zeigt, dass Du den Job kannst. Nicht das h\u00fcbsche Diagramm am Ende.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00d6ffne den Datensatz, und Du siehst sofort die typischen Probleme: fehlende Werte, Preise als Text statt als Zahl, uneinheitliche Schreibweisen f\u00fcr denselben Bezirk und ein paar unm\u00f6gliche Ausrei\u00dfer, etwa eine Wohnung f\u00fcr zwei Euro und eine f\u00fcr zwei Millionen.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr den Einstieg ist der Weg \u00fcber Excel und Power Query am zug\u00e4nglichsten, bei gr\u00f6\u00dferen Datenmengen macht man denselben Schritt in SQL. Du entfernst Duplikate, wandelst Texte in echte Zahlen um, vereinheitlichst die Bezirksnamen und entscheidest bewusst, was mit Ausrei\u00dfern passiert. Nicht stillschweigend l\u00f6schen, sondern begr\u00fcnden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wichtig: <\/strong>Dokumentiere diese Entscheidungen. Ein Satz reicht: \u201eWerte unter zehn Euro pro Quadratmeter wurden als Eingabefehler entfernt.&#8220; Wer ein Portfolio sieht, in dem jemand zeigt, wie er die Daten aufger\u00e4umt und welche Entscheidungen er dabei getroffen hat, wei\u00df, dass die Person den echten Job verstanden hat. Ein perfektes Dashboard ohne sichtbare Aufbereitung sagt wenig aus.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Teil ist kein l\u00e4stiges Vorspiel, sondern der Kern der&nbsp;<a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/data-analyst-aufgaben\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">t\u00e4glichen Aufgaben eines Data Analyst<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Schritt 3: Das Dashboard, das eine Geschichte erz\u00e4hlt<\/h2>\n\n\n\n<p>Ein Dashboard ist kein Selbstzweck. Es soll eine Frage beantworten. Die h\u00e4ufigste Schw\u00e4che ist nicht zu wenig, sondern zu viel: zwanzig Diagramme, keine Aussage.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Regel lautet:&nbsp;<strong>ein Diagramm, eine Aussage.<\/strong>&nbsp;Jede Visualisierung muss eine Frage beantworten, sonst fliegt sie raus. F\u00fcr die Mietpreis-Frage hei\u00dft das: eine Karte oder ein Balkendiagramm mit den Quadratmeterpreisen nach Bezirk. Eine Linie, die die Entwicklung \u00fcber die Jahre zeigt. Vielleicht ein Vergleich nach Zimmeranzahl. Mehr nicht.<\/p>\n\n\n\n<p>Und der Punkt, den kaum jemand umsetzt:&nbsp;<strong>Aktionstitel statt n\u00fcchterner \u00dcberschriften.<\/strong>&nbsp;Nicht \u201ePreise nach Bezirk&#8220;, sondern \u201eBezirk X bietet die meisten Quadratmeter pro Euro&#8220;. Der Titel nennt bereits die Erkenntnis. Das ist das Pyramidenprinzip: zuerst die Aussage, dann die Belege. Genau darauf verweist auch Tom im Video und nennt das Pyramidenprinzip von McKinsey als Faustregel f\u00fcr jede Zusammenfassung.<\/p>\n\n\n\n<p>Wer Dein Dashboard ansieht, soll in zehn Sekunden verstehen, was es sagt. Muss er erst studieren, was Du gemeint hast, ist es zu kompliziert gebaut. Gebaut wird das Ganze in Power BI, dem Werkzeug, das auch im Berufsalltag den Gro\u00dfteil der Reporting-Arbeit tr\u00e4gt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Schritt 4: Die Empfehlung auf einer Seite<\/h2>\n\n\n\n<p>Hier trennt sich das gute Portfolio vom durchschnittlichen. Die meisten h\u00f6ren beim Dashboard auf. Du gehst einen Schritt weiter.<\/p>\n\n\n\n<p>Schreib eine Zusammenfassung auf genau einer Seite, mit vier Teilen: das Problem, die wichtigste Erkenntnis, Deine Empfehlung und die n\u00e4chsten Schritte.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr unser Beispiel k\u00f6nnte das so klingen: \u201eWer Quadratmeter maximieren will, findet im Bezirk X aktuell das beste Verh\u00e4ltnis. Die Preise dort sind \u00fcber drei Jahre langsamer gestiegen als im Zentrum. Empfehlung f\u00fcr Wohnungssuchende mit Budget Y: diese drei Bezirke zuerst pr\u00fcfen.&#8220;<\/p>\n\n\n\n<p>Das ist der Moment, in dem aus einer Analyse ein Beitrag wird. Du zeigst nicht nur, dass Du Daten auswerten kannst, sondern dass Du daraus eine Entscheidung ableitest. Genau daf\u00fcr werden Data Analysts bezahlt.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Tipp: <\/strong>Halte Dich kurz. Eine Seite zwingt Dich, das Wichtigste zu priorisieren, und genau das will ein Recruiter sehen. Wer drei Erkenntnisse klar auf den Punkt bringt, wirkt souver\u00e4ner als jemand, der zehn Charts unkommentiert nebeneinanderstellt. Und layoute die Seite sauber. Sie ist oft das Erste, was jemand von Deinem Projekt liest.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Schritt 5: Hosten und auffindbar machen<\/h2>\n\n\n\n<p>Das beste Projekt n\u00fctzt nichts, wenn es auf Deiner Festplatte liegt. Es muss auffindbar und in zehn Sekunden erfassbar sein.<\/p>\n\n\n\n<p>Du brauchst daf\u00fcr keine programmierte Website. Eine einfache Notion-Seite, ein sauberes PDF oder der Featured-Bereich auf LinkedIn reichen v\u00f6llig. Wichtig sind klare Screenshots vom Dashboard, ein Link zur einseitigen Empfehlung und ein Satz pro Projekt, der sagt, welche Frage es beantwortet.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gut zu wissen: <\/strong>Ein einziges vollst\u00e4ndiges Projekt, das von der Frage bis zur Empfehlung durchgezogen ist, schl\u00e4gt drei halbfertige. Qualit\u00e4t vor Menge, immer.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Toms Bonus-Tipp aus dem Video:<\/strong>&nbsp;Wenn es ein Unternehmen gibt, f\u00fcr das Du gern arbeiten w\u00fcrdest, frag direkt nach, ob es ein Datenproblem gibt, an dem Du arbeiten darfst. Manche Firmen geben Dir daf\u00fcr anonymisierte Daten. Du l\u00f6st damit ein echtes Problem in einem Bereich, der Dich interessiert, und im besten Fall wird daraus Dein Einstieg.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie lange dauert so ein Projekt?<\/h2>\n\n\n\n<p>Realistisch solltest Du f\u00fcr Dein erstes vollst\u00e4ndiges Portfolio-Projekt zwischen 20 und 40 Stunden einplanen, verteilt \u00fcber zwei bis vier Wochen. Der gr\u00f6\u00dfte Block entf\u00e4llt dabei nicht auf das Dashboard, sondern auf die Bereinigung und darauf, die Frage wirklich scharf zu bekommen. Das ist normal und entspricht exakt dem Verh\u00e4ltnis im Berufsalltag.<\/p>\n\n\n\n<p>Lass Dich davon nicht abschrecken. Du baust hier nicht nur ein Bewerbungsdokument, sondern trainierst genau den Ablauf, den Du sp\u00e4ter t\u00e4glich brauchst. Und Du kannst das Projekt jederzeit erweitern: Ein zweiter Datensatz, ein Vorjahresvergleich oder eine zus\u00e4tzliche Dimension lassen sich sp\u00e4ter erg\u00e4nzen, ohne dass Du von vorn anfangen musst.<\/p>\n\n\n\n<p>Gut zu wissenEine gef\u00f6rderte Weiterbildung nimmt Dir diesen Schritt nicht ab, sie strukturiert ihn. Das Portfolioprojekt ist fester Bestandteil des Curriculums, inklusive Feedback auf Deine Entscheidungen. Bezahlt wird das in der Regel \u00fcber den&nbsp;<a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/was-ist-ein-bildungsgutschein\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Bildungsgutschein<\/a>, einen Anspruch darauf hast Du aber nicht.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die h\u00e4ufigsten Fehler im \u00dcberblick<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Fehler<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Warum er schadet<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Besser<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Mit dem Datensatz starten<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Es entsteht eine Analyse ohne Zweck<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Mit einer Frage starten, die zu einer Entscheidung f\u00fchrt<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Bereinigung verstecken<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Genau daran erkennt man das echte Handwerk<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Entscheidungen dokumentieren, je ein Satz<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Zwanzig Diagramme bauen<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Viel Fl\u00e4che, keine Aussage<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Ein Diagramm, eine Aussage, Aktionstitel<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Beim Dashboard aufh\u00f6ren<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Das \u201eNa und&#8220; fehlt<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Einseitige Empfehlung mit n\u00e4chsten Schritten<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Projekt lokal speichern<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Niemand findet es<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Notion, PDF oder LinkedIn Featured<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit: ein echtes Projekt schl\u00e4gt f\u00fcnf Tutorials<\/h2>\n\n\n\n<p>Fang mit der Frage an, nicht mit den Daten. R\u00e4um die Daten auf und zeig, welche Entscheidungen Du dabei getroffen hast. Bau ein Dashboard, in dem jedes Diagramm eine Aussage trifft. Schreib die Empfehlung auf eine Seite. Und leg das Ganze dorthin, wo es jemand in zehn Sekunden erfassen kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Wer diesen Ablauf einmal komplett durchzieht, hat mehr vorzuweisen als die meisten Bewerber:innen mit einer langen Kursliste.<\/p>\n\n\n\n<p>Genau solche Projekte, mit echten Datens\u00e4tzen und mit Feedback, baust Du im Portfolioprojekt der&nbsp;<a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/data-analyst-ausbildung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Data-Analyst-Weiterbildung<\/a>. Wenn Du wissen willst, ob das zu Dir passt, vereinbare einfach Dein&nbsp;<a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/beratung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">kostenloses Beratungsgespr\u00e4ch<\/a>. Wir schauen gemeinsam auf Deinen Hintergrund, den n\u00e4chsten Schritt und die F\u00f6rderung \u00fcber den&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.arbeitsagentur.de\/karriere-und-weiterbildung\/bildungsgutschein\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Bildungsgutschein<\/a>. Einen Anspruch darauf hast Du nicht, die Agentur entscheidet im Einzelfall.&nbsp;<a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">StackFuel ist seit 2020 AZAV-zertifiziert<\/a>&nbsp;und hat \u00fcber 8.000 Absolvent:innen begleitet.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">H\u00e4ufige Fragen<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Wie viele Projekte braucht ein Data-Analyst-Portfolio?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Eines reicht, wenn es vollst\u00e4ndig ist. Ein durchgezogenes Projekt von der Frage \u00fcber die Bereinigung und das Dashboard bis zur Empfehlung ist aussagekr\u00e4ftiger als drei angefangene Tutorials.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Woher bekomme ich kostenlose Datens\u00e4tze f\u00fcr mein Portfolio?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>\u00d6ffentliche Quellen wie GENESIS-Online des Statistischen Bundesamtes, das Portal GovData oder die freien Datens\u00e4tze auf Kaggle. W\u00e4hl m\u00f6glichst ein Thema aus einer Branche, die Du bereits kennst.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Brauche ich Python f\u00fcr mein erstes Portfolio-Projekt?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Nein. Excel mit Power Query, SQL und Power BI reichen f\u00fcr ein starkes erstes Projekt vollkommen aus. Python ist die Erweiterung, nicht der Einstieg.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Was schauen sich Recruiter im Portfolio zuerst an?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Meist die einseitige Zusammenfassung und die Screenshots des Dashboards. Deshalb sollten beide sauber gelayoutet sein und die Erkenntnis sofort erkennbar machen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein einziges echtes Projekt, von der ersten Frage bis zur fertigen Empfehlung, bringt Dich weiter als f\u00fcnf abgeschlossene Tutorials. Wer Data Analysts einstellt, \u00fcberfliegt den Lebenslauf und schaut sich das Portfolio an. Hier ist der Aufbau, der diesem Blick standh\u00e4lt: f\u00fcnf Schritte an einem durchgehenden Beispiel, mit \u00f6ffentlichen Daten, die Du Dir kostenlos herunterladen kannst. 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