So wirst Du Data Analyst

Berufsbild, Qualifikation und Karrierechancen

Wir leben in einer digitalen Welt, die mit jedem Tag ein Stück mehr vernetzt ist. Diese vernetzte Welt wird dank KI, Machine Learning und Data Science zunehmend mehr von Daten angetrieben. Als Data Analyst bist Du damit am Puls der Zeit und kannst durch ein gutes, analytisches Verständnis wirtschaftliche, aber auch gesellschaftliche Entwicklungen positiv beeinflussen. Es ist ein Job, der viel Verantwortung mit sich bringt. Denn wo mit Daten gearbeitet wird, muss auch mit großer Vorsicht gehandelt werden. Deshalb überrascht es nicht, dass sich zahlreiche und namhafte Unternehmen um gute Data-Analyst-Kandidaten reißen. Wir zeigen Dir, wie Du als Quereinsteiger zum Data Analyst wirst, was Du dafür brauchst und welche aufregenden Chancen Dir der Beruf tagtäglich bietet, der als der heißeste Job des Jahrzehnts gehandelt wird.

Was ist eine Datenanalyse und warum ist sie so wichtig?

Die Datenanalyse ist ein Prozess, in dem aus ungeordneten Informationen (Daten) Erkenntnisse gewonnen werden. Daten können viele, verschiedene Formen annehmen. So sind Urlaubsbilder und Sprachdateien genauso Daten wie ein Vorname und eine Telefonnummer. Durch eine systematische Untersuchung dieser Daten auf Muster und Beziehungen zueinander, versuchen Data Analysts nützliche Erkenntnisse aus diesen Daten zu ziehen und diese anderen verständlich zu kommunizieren.

Die Arbeit eines Data Analysts beginnt mit so genannten Rohdaten. Rohdaten sind zunächst ungeordnet. Solange sie nicht zuerst bereinigt werden, kann der Data Analyst keine Erkenntnisse aus ihnen ableiten. Mit anderen Worten: Es muss erst Ordnung in das Chaos gebracht werden, um Daten nutzbar zu machen. Das ist der Job eines Data Analysts. Das Sammeln, Bereinigen und Organisieren von Daten ist ein Großteil der Datenanalyse. Dazu nutzen Data Analysts verschiedene Methoden aus der Statistik, Programmierung und Visualisierung. Deshalb müssen Data Analysts aber diese Disziplinen aber nicht hundertprozentig perfekt beherrschen, denn mittlerweile wurden viele dieser Arbeitsschritte automatisiert und laufen teils selbstständig ab. Du musst diese Prozesse nur gut verstehen können, um sie zu managen und die Ergebnisse zu kontrollieren.

Die Datenanalyse ist aus zwei Gründen wichtig. Zum einen erleichtert sie die Entscheidungsfindung, zum anderen macht sie Entscheidungen anhand von Fakten belegbar. Das macht sie so wertvoll für Unternehmen, die viele, verschiedene Daten einbeziehen müssen, um sich strategisch klug auszurichten. Anstatt Dich also nur auf Dein Bauchgefühl zu verlassen, triffst Du als Data Analyst Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten. Auch wenn die Datenanalyse nicht immer zu 100 Prozent korrekt ist, ist sie das beste Werkzeug, um Trends und Entwicklungen vorherzusagen. In der Praxis kann sie auf zukünftige Verkaufszahlen hindeuten und hilft bei der Produktentwicklung und Vertriebsstrategie. Sie muss aber nicht nur im wirtschaftlichen Sinne eingesetzt werden. Es gibt auch Datenanalysen im Gesundheitsbereich, der Landwirtschaft oder im Regierungsapparat.

Die Aufgabe eines Data Analysts

Vereinfacht könnte man sagen: Ein Data Analyst sammelt und bereitet eine große Menge an Daten auf und führt dann Analysen an diesen Datenbeständen durch. Als Data Analyst suchst Du Dir Wege, wie Du Daten nutzbar machst, um Erkenntnisse zu gewinnen, Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen. Die Analysen, die ein Data Analyst erstellt, sollen zu besseren, informierten Geschäftsentscheidungen führen. Mit den Ergebnissen kann ein Unternehmen Fertigungskosten senken, die Kundenzufriedenheit steigern oder andere Probleme lösen, die einem Unternehmen Geld kosten. Dabei arbeitet der Data Analyst im Team mit Data Scientists und Data Engineers zusammen.

Was ist der Unterschied zum Data Scientist?

Oft ist die Unterscheidung zwischen den beiden Jobrollen unscharf, denn das Berufsfeld rund um die Datenwissenschaft ist noch relativ jung und entwickelt sich ununterbrochen weiter. Der Data Scientist unterscheidet sich vom Data Analyst in erster Linie durch seine fortgeschrittenen Fähigkeiten im Beruf. Beide Rollen teilen sich viele, ähnliche Aufgaben, sind gleichermaßen qualifiziert, um Daten zu analysieren und zu interpretieren, aber darüber hinaus besitzt der Data Scientist vertiefte Kenntnisse im Bereich der Programmierung und mathematischen Modellierung. Dadurch kann der Data Scientist tiefgreifende Probleme angehen, wie die Automatisierung von Prozessen und die Programmierung von künstlicher Intelligenz. Der Data Analyst nimmt die Rolle eines Auftragnehmers ein und betreut Aufgabenstellungen, die von anderen Fachabteilungen definiert werden. Der Data Scientist hingegen sucht eigenständig nach Verbesserungsmöglichkeiten. Während ein Bachelorabschluss für den Einstieg als Data Analyst genügt, wird oft für den Data Scientist ein abgeschlossenes Masterstudium vorausgesetzt.

 

Deine Aufgaben als Data Analyst

1 Fragestellung formulieren

Deine Analyse beginnt mit der Definition dessen, was Du herausfinden möchtest. Die Ergebnisse einer Datenanalyse sind immer nur so gut, wie die Fragestellung, mit der die Analyse begonnen wurde. Um die richtige Fragestellung zu formulieren, musst Du das Ziel der Analyse festlegen. Es ist in gewisser Weise der wichtigste Teil des Analyseprozesses. Die Krux ist, dass nicht selten, das offensichtliche Problem, nicht zum Kern der Lösung führt. Schon Albert Einstein sagte, „Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind.“ Es ist also wichtig, ein Problem zuerst aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und ein grundlegendes Verständnis für die Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens zu haben.

2 Daten sammeln

Hast Du die richtige Fragestellung herausgefunden, geht es darum, festzustellen, welche Daten Du zur Beantwortung brauchst. Hier helfen Dir zwei wissenschaftliche Herangehensweisen: die quantitative und die qualitative Analyse. Bei quantitativen Analysen geht es um große Mengen an Daten, während es bei der qualitativen Analyse um möglichst aussagekräftiges Feedback wie Kundenrezensionen geht. Dafür nutzen Data Analysts drei verschiedene Datenquellen:

  • First-Party-Daten, die direkt von Dir oder Deinem Unternehmen erhoben werden
  • Second-Party-Daten, die von einem anderen Unternehmen kommen
  • Third-Party-Daten, die aus anderen Quellen wie Social Media stammen

Um Second- und Third-Party-Daten zu sammeln, musst Du Dir eine gute Strategie überlegen und Daten aus Umfragen, Beobachtungen aus Social-Media-Beiträgen oder ein Online-Tracking einer Webseite nutzen. Sobald Du ausreichend Daten gesammelt hast, müssen diese bereinigt werden.

3 Daten bereinigen

Die Rohdaten, die Dir jetzt vorliegen sind noch nicht geordnet, in keinem einheitlichen Format gebracht geworden oder teilweise lückenhaft. Um sie für die Datenanalyse vorzubereiten, musst Du sie erst in einen einheitlichen Zustand bringen. Zuerst suchst Du nach Fehlern, Dopplungen, Ausreißern und Platzhaltern und beseitigst diese. Danach überprüfst Du noch einmal, ob die Daten nun Deinen Anforderungen entsprechen oder ob Du sie erneut durchsehen musst. Dieses Vorgehen bezeichnen Data Analysts auch als Data Wrangling.

4 Daten analysieren

Hast Du Deinen Datensatz bereinigt, ist er bereit für die Analyse. Hier stehen Data Analysts mehrere Optionen zur Verfügung und Du musst entscheiden, welcher Ansatz für die jeweilige Fragestellung am besten geeignet ist:

  • Die deskriptive Analyse fasst Merkmale eines Datensatzes zusammen und versucht diese zu beschreiben. Sie lässt zwar keine eindeutigen Rückschlüsse zu, aber ist sehr nützlich, um festzustellen, welche nächsten Analyseschritte geeignet sind.
  • Die diagnostische Analyse ist dazu gedacht, Ursachen und Beziehungen zu verstehen. Die Untersuchung der Beziehung zweier Werte, kann dabei helfen Probleme zu identifizieren. Dieser Schritt hilft auch dabei, die eigene Fragestellung zu überprüfen und gegebenenfalls anzupassen.
  • Die prädiktive Analyse hilft dabei, Trends und Entwicklungen auf der Basis vergangener Daten abzulesen.
  • Die präskriptive Analyse kann nützlich sein, um über das weitere Vorgehen zu entscheiden und wird auch als Technik des maschinellen Lernens genutzt, wenn Computer lernen sollen, eigenständig Vorhersagen zu treffen.

5 Daten visualisieren und kommunizieren

Nachdem Du die Analysetechniken auf die Daten angewandt hast, gibt es einen letzten wichtigen Schritt. Du musst die Ergebnisse Deiner Analyse noch kommunizieren und anderen, die nicht dieselben oder sogar gar keine Analysefähigkeiten besitzen, verständlich zu erklären. Dafür visualisierst Du die Daten und erstellst passende Diagramme, Grafiken, Präsentationen, Reports oder interaktive Dashboards, die Deine Erkenntnisse visuell untermalen. Dieser Schritt ist sehr wichtig und hat das Ziel, dass jeder sofort auf einen Blick die Ergebnisse richtig interpretieren kann und sie selbst so begreift, um sie in eigene Worte zu fassen. Wenn die Visualisierung einfach und unmissverständlich ist, ist sie von hohem Wert für die weitere Entscheidungsfindung.

Diese 9 Fähigkeiten brauchst Du als Data Analyst

Eine Karriere in der Datenanalyse kann sehr verschiedene Kenntnisse erfordern, einschließlich technischen und nicht-technischen. Dazu gehört auch die konkrete Anwendung von Tools. Welche Fähigkeiten benötigt werden, hängt ganz vom Unternehmen, der Branche und der genauen Rolle ab. Schauen wir uns dennoch die wichtigsten und häufigsten neun Qualifikationen einmal an, die für Deinen Einstieg als Data Analyst wichtig sind.

Technische Fähigkeiten

1 Programmierkenntnisse

Meistens erfordert ein Job als Data Analyst vor allen Dingen das Sammeln, die Aufbereitung und die Analyse von Daten. Dazu sind Programmierfähigkeiten von Vorteil, um flexibler und unabhängiger von Analysesoftware zu sein. Das kann im Joballtag Zeit sparen. Insbesondere Python-Kenntnisse sind sehr gefragt. Denn von allen Programmiersprachen, die es gibt, ist Python die Bevorzugte. Wenn Du hier keine Vorkenntnisse mitbringst, ist das kein Beinbruch. Auch als blutiger Anfänger lassen sich Python-Skills relativ leicht mit einer berufsbegleitenden Weiterbildung erlernen.

2 Datenbanken und ihre Sprachen

Das Management von Daten erfordert das Verstehen der jeweiligen Sprache einer Datenbank. Eine Datenbank kommt da zum Einsatz, wo die Kapazität von Excel endet. Es ist ein System, in dem sehr große Datenmengen gespeichert und abgerufen werden. Ein Data Analyst muss die Strukturen von Datenbanken erkennen können, um die Informationen zu sammeln, die für eine Analyse benötigt werden.

3 Datenmanipulation

In den wenigsten Fällen sind die Daten von Anfang an für eine Analyse bereit. Wie bereits anfänglich erwähnt, sind Daten häufig unvollständig, nicht geordnet oder liegen in verschiedenen Formaten vor. Datensätze müssen deshalb zuerst bereinigt werden. Analysten verwenden oft eine Sprache wie Python, um die Daten für eine Analyse vorzubereiten. Diesen Vorgang nennt man Datenmanipulation.

4 Tools zur Datenvisualisierung

Was macht ein Data Analyst mit den Ergebnissen seiner Analyse? Die Datenvisualisierung ist eine mächtige Fähigkeit, um Ergebnisse zu kommunizieren. Dabei helfen Tools wie Matplotlib, JavaScript d3.js und Tableau. Diese Werkzeuge zu beherrschen, ist wichtig, aber noch wichtiger ist es, die Prinzipien zu verstehen, wie Daten erfolgreich visualisiert und verständlich mittels Data Storytelling kommuniziert werden können.

5 Mathematik und Statistik

Statistik und lineare Algebra sind Kenntnisse, die ein Data Analyst besitzen oder erlernen sollte. Sie sind entscheidend, wenn es darum geht, Tests durchzuführen und in sehr fortgeschrittenen Fällen auch von Nöten, um zu entscheiden, wie Algorithmen optimiert werden können. Für den zweiten Fall bieten Programmierkenntnisse in Python oft bereits eine große Hilfestellung.

Nicht-technische Fähigkeiten

6 Logik

Mit einem hellen Köpfchen kommt man weit. Eine nützliche Fähigkeit für Data Analysts ist es, sich logischer Denkmuster zu bedienen, für die keine höhere Mathematik benötigt wird. Oft muss ein Data Analyst sich in den Kontext seiner Analysen gut eindenken können, um interessante Fragestellung festzulegen und die Ergebnisse kritisch hinterfragen zu können. Die Datenanalyse ist ein weites Feld mit einer Vielzahl von Aufgaben. Je nach Aufgabenfeld sind spezielle Kenntnisse von Nöten. Es ist wichtig, ein Grundverständnis von Mathematik und Statistik zu haben, noch wichtiger ist es allerdings, Probleme auf analytische Art betrachten zu können. 80 Prozent der Arbeit eines Data Analysts bestehen aus der Aufbereitung, Sortierung und Visualisierung von Daten, für die üblicherweise keine höhere Mathematik nötig ist.

7 Kreativität

Data Storytelling und Präsentationen gehen Hand in Hand. Aber gute Präsentationsfähigkeiten sind keine Selbstverständlichkeit. Die Fähigkeit, eine fesselnde Geschichte mit Daten zu erzählen, ist entscheidend, um Erkenntnisse richtig zu vermitteln und das Publikum zu fesseln. Es ist eine Kunst für sich, komplexe Zusammenhänge einfach auszudrücken, ohne den Inhalt zu verfälschen. Aus diesem Grund sind die Datenvisualisierung und ein gutes Data Storytelling wichtige Fähigkeiten, die ein Data Analyst beherrschen muss.

8 Soziale Fähigkeiten

Es ist wichtig zu verstehen, wer der Kunde eines Analyseauftrags oder die Zielgruppe einer Präsentation ist und welche Vorkenntnisse diese Personen haben. Das gilt ganz besonders, wenn die Erkenntnisse nicht einfach und schnell erkannt werden können. Oft fehlen anderen Fachabteilungen die Kenntnisse, um die Ergebnisse einer Datenanalyse richtig zu deuten. Ein Data Analyst weiß, welche Informationen sein Publikum benötigt und wie er sie am besten vermittelt.

9 Business-Erfahrung

Zu verstehen, welche Ziele ein Unternehmen verfolgt, ist entscheidend, wenn es darum geht, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Data Analysts sollten nicht nur verstehen, wie sich Daten auf die Entscheidungen ihres Unternehmens auswirken können, sondern sie sollten auch wissen, wie sie z. B. mit Ingenieuren oder Produktmanagern interagieren oder Branchenwissen mitbringen. Sowohl ein technisches als auch ein nicht-technisches Verständnis des Unternehmens und seiner Interna ist für den Job als Datenanalyst unerlässlich.

Tools im Einsatz

Microsoft Excel

Als konventionelles Datenanalyse-Tool bietet Microsoft Excel eine Vielzahl an Funktionen. Diese reichen von der Sortierung und Bearbeitung von Daten bis zur Darstellung dieser Daten in Form von Diagrammen. Ein gutes Verständnis für Microsoft Excel ist sehr hilfreich für den Beruf als Data Analyst.

SQL

SQL (Structured Query Language) ist eine Programmier- und Datenbanksprache und wird für das Datenbankmanagement benutzt.

Python

Python ist eine sehr verbreitete und nahezu unverzichtbare Programmiersprache für Datenexperten. Zum Glück ist sie leicht erlernbar und verständlich. Zudem ist sie Open Source, was bedeutet, dass Du sie eigenständig anpassen und weiterentwickeln kannst.

SAS

SAS wurde vom SAS Institute für Funktionen wie fortgeschrittene Analytics, die Erstellung von Vorhersagemodellen, Business Intelligence und das Datenmanagement entwickelt worden. Es ist sehr nützlich, denn es kann jede Art von statistischer Modellierung großer Datenmengen problemlos verarbeiten.

R

Eine Alternative zu SAS ist R, eine Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafikerstellung. Der Vorteil an R ist, dass es als kostenlose Open Source Software Dich dazu einlädt, es selbst für Deine Zwecke anzupassen.

Im ersten Moment mag das Erlernen dieser Tools und Sprachen schwierig klingen und vielleicht weißt Du nicht, wo Du beginnen sollst. Diese Sorge können wir Dir nehmen. Wie bei allen Fähigkeiten, die Du neu lernst, geht es auch hier darum klein zu beginnen. Ganz egal, ob Du lernst zu kochen, ein Instrument zu spielen oder zu malen, Du beginnst immer mit den Basics. Und diese sind sogar neben dem Beruf erlernbar, wenn Du dranbleibst. Am Ende zählt: Übung macht den Meister.

Wie wirst Du Data Analyst?

Deine Karriere als Data Analyst beginnt mit dem Erlernen von jobrelevanten Fähigkeiten. Als Neueinsteiger ohne mathematischen oder Programmier-Hintergrund, bedeutet das, sich zuallererst mit den Grundkenntnissen vertraut zu machen und den Analyseprozess zu verstehen. Sobald Du die wichtigsten Fähigkeiten gesammelt hast, kannst Du über eine Bewerbung als Data Analyst nachdenken. Auch wenn dieser Prozess mühelos klingt, erfordert ein solcher Karrierewechsel viel eigenes Engagement. Um alles zu lernen, was Du für diesen Wechsel benötigst und auf das Fachwissen erfahrener Datenexperten zurückzugreifen, lohnt es sich Onlinekurse in Betracht zu ziehen. Ein solcher Kurs kann bei erfolgreichem Abschluss eine Zertifizierung als Data Analyst bedeuten, was eine wichtige Alternative zum klassischen Universitätsabschluss darstellt. Um den ersten Schritt auf Deinem neuen Karriereweg zu machen, kannst Du Dich bei StackFuel über Kursangebote und Fördermöglichkeiten durch die Bundesagentur für Arbeit oder das Jobcenter informieren.

Ein Tag als Data Analyst

Der Arbeitsalltag von Data Analysts hängt ganz von der Branche oder dem Unternehmen ab. Sie können für die Erstellung von Dashboards, das Pflegen von Datenbanken und Analysen für verschiedene Abteilungen im Unternehmen verantwortlich sein. Die meisten von ihnen arbeiten eng mit IT-Teams, dem Management, Fachabteilungen und Data Scientists zusammen. Je nach Aufgabengebiet variieren die Kenntnisse und Werkzeuge, mit denen ein Data Analyst arbeitet. Einige Data Analysts verwenden nicht einmal Programmiersprachen und arbeiten hauptsächlich mit Statistiksoftware und Excel. Da das Feld der Datenanalyse so vielseitig ist, kann ein Data Analyst sich am Vormittag z. B. mit der Datenbereinigung und am Nachmittag mit der Erstellung konkreter, kundenspezifische Lösungen befassen. Versuchen wir einen möglichen Tag im Leben eines Data Analysts zu skizzieren.

Morgens beschäftigt sich Data Analystin Lisa damit Daten mithilfe von SQL aus einer Datenbank abzufragen und anschließend zu analysieren. Dafür arbeitet sie in einer Tabelle mit Kundendaten wie u. a. Name, Alter, PLZ und Warenwert. Lisa will herausfinden, wo Kunden besonders häufig einkaufen, doch in der Tabelle sind viele Datenlücken, weshalb sie mit ihrer Führungskraft bespricht, wie sie mit den Lücken umgehen soll. Er beschließt, dass sie sich mit verschiedenen Personengruppen bzw. Stakeholdern abstimmen muss. Mit der IT muss sie besprechen, wie die Datenlücken entstanden sind, um sie danach ausmerzen zu können. Mit ihrem Ansprechpartner aus der Fachabteilung, die die Analyse in Auftrag gegeben hat, muss sie sich abstimmen, wie mit den Datenlücken umgegangen wird. Sie entscheiden sich dazu, die Lücken durch eine künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu ergänzen. Dafür arbeitet Lisa mit einem Experten in ihrem Team gemeinsam weiter. Später an diesem Tag arbeitet Lisa daran, die Ergebnisse ihrer letzten Analyse zu visualisieren und in eine Präsentation umzuwandeln, die sie ihrem Team vorstellen will, um die nächsten Schritte gemeinsam festzulegen. Dabei legt Lisa besonderen Wert darauf, dass die Darstellung der Ergebnisse schlüssig und leicht verständlich ist, um eine Entscheidung zu vereinfachen.

Die vielen Optionen des Data Analysts

Eine unverzichtbare Grundlage ist natürlich, dass ein Unternehmen digital agiert. Je stärker das Unternehmen digital ausgerichtet ist, desto mehr Daten liegen ihm vor. Klassischerweise werden deshalb besonders in den Branchen Finanzen, Versicherungen, Online-Handel, Energie, Telekommunikation und Gesundheitswesen Datenexperten dringend gesucht. Unter Data Analysts gibt es außerdem unterschiedliche Spezialisierungen wie unter anderem den Finanz-, Marketing-, Wetter- oder Risikoanalysten. Diese Berufsbilder heißen zwar unterschiedlich, sind sich aber von Aufgabenfeld her so ähnlich, dass eine Zertifizierung als Data Analyst Dich für diese und weitere Analysten-Jobs ausreichend qualifiziert. Das ist nicht nur besonders zukunftssicher, sondern macht die Fähigkeiten eines Data Analysts zu den gefragtesten des 21. Jahrhunderts. In vielen Wirtschafts- und Gesellschaftsbereichen ist es sehr wichtig, Daten aktiv auszuwerten. Nur so erhalten Unternehmen wichtige Einsichten über ihre Produkte, Services, Kunden und sogar unternehmensinterne Prozesse und wie sie verbessert werden können. So können sie nach und nach Wettbewerbsvorteile erlangen und die Konkurrenz überholen. Auch in gesellschaftlich relevanten Branchen werden Data Analysts gesucht. Die Gesundheitsbranche muss Patientendaten analysieren und auswerten, um Informationen über die besten Behandlungsmöglichkeiten zu erhalten und Gesundheitsprodukte entwickeln zu können. Die Möglichkeiten für Data Analysts sind also unbegrenzt und Quereinsteiger können sogar in der ihnen bekannten Branche bleiben, wenn sie das möchten.

So viel wirst Du verdienen

Wenn es um die Wahl einer geeigneten Karriere geht, ist es wichtig mehrere Faktoren im Blick zu haben. Geld allein macht zwar nicht glücklich, aber es ist ohne Frage für die meisten Arbeitnehmenden sehr motivierend und eine materielle Art der Wertschätzung, wenn sie für ihre Arbeit auch gut entlohnt werden. Diese Faktoren sind bei Data Analysts auf jeden Fall gegeben. Durchschnittlich erhält ein Data Analyst im deutschsprachigen Raum etwa ein Jahresbruttogehalt von 42.000 bis 60.000 Euro. Als Teamleiter in diesem Bereich kannst Du bis zu 90.000 Euro brutto jährlich verdienen. Das Gehalt variiert wie so oft je nach Arbeitserfahrung, Branche, Spezialisierung, besonderen Fähigkeiten, Region und Verhandlungsgeschick im Bewerbungsgespräch. Aktuell werden deutschlandweit mehrere tausend Data-Analyst-Stellen angeboten, allein auf Stepstone 6971, Indeed 2.636, Glassdoor 2589 oder Kimeta 3.879. Mit einer großzügigen Vergütung und diesem großen Angebot an unbesetzten Stellen, musst Du Dich als Data Analyst um Deine berufliche Zukunft nicht mehr sorgen.

Wer es mit einer Karriere in der Datenanalyse ernst meint, für den gibt es viele Möglichkeiten, die in diesem Artikel vorgestellten Fähigkeiten zu erlernen und als Data Analyst eine neue Karriere zu starten. Einer der effizientesten Wege, dies zu tun, ist eine Weiterbildung, die Dich auf die Herausforderungen des Berufs vorbereitet. Während viele große Unternehmen dringend versuchen Datenexperten auf dem Jobmarkt zu finden und einzustellen, investieren inzwischen immer mehr Unternehmen darin, ihre Mitarbeitenden in die Rolle von Data Analysts und Data Scientists weiterzubilden. Das liegt vor allem daran, dass bereits heute ein großer Fachkräftemangel in diesem Bereich herrscht und dieser voraussichtlich noch weiter zunehmen wird. Zusätzlicher Vorteil ist, dass solche Mitarbeitenden bereits unschätzbare Erfahrungen in der Branche, dem Markt und den Interna des Unternehmens besitzt.

Informiere Dich hier über eine Weiterbildung zum Data Analyst und unsere Fördermöglichkeiten.

 Quellen:

StackFuel (2020): „Einfach erklärt: Was ist Big Data?“ [10.03.2021]

Get in IT (2021): “EINSTIEGSGEHALT FÜR INFORMATIKER 2021“ [07.04.2021]

Stepstone (2021): “Data Analyst Jobs” [13.04.2021]

Indeed (2021): “Data Analyst Jobs” [13.04.2021]

Glassdoor (2021): “Data Analyst Jobs” [13.04.2021]

Kimeta (2021): “Data Analyst Jobs” [13.04.2021]

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Laura Redlich
Laura Redlich
Als waschechte Berlinerin hat sich Laura schnell der Kreativszene angeschlossen. Nach ihrem Bachelorstudium in Medien- und Kommunikationsmanagement an der Mediadesign – Hochschule für Design und Informatik, war Laura nebenbei beim Film als Booker tätig und später als Produktionsassistentin. Gestartet im Marketing hat sie bei MyToys im Bereich E-Mail-Marketing. Zuletzt war Laura im Content Marketing bei IQPC und konnte bereits Big Data und AI-Luft schnuppern. Privat brennt sie für ein nachhaltiges und achtsames Leben – ob veganes Essen, Meditation oder Yoga - Laura probiert immer gerne Neues aus, um sich weiterzuentwickeln.

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