Data Analyst Degree: Abwägen deiner Karriereoptionen

Daten sind ein wichtiges Gut, und Datenanalysten spielen eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Unternehmen aller Branchen verlassen sich auf Datenanalysten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Muster aufzudecken und das Wachstum voranzutreiben. Aber was braucht man, um Datenanalyst/in zu werden, und ist ein Studium der beste Weg dorthin?

In diesem Artikel erfährst du, welche Vorteile ein Abschluss in Datenanalyse mit sich bringt, welche Fähigkeiten du durch eine formale Ausbildung entwickeln kannst und wie du herausfinden kannst, ob ein Abschluss die richtige Wahl für dich ist. Außerdem werden alternative Möglichkeiten für den Einstieg oder den Aufstieg in der Branche ohne einen traditionellen Abschluss untersucht.

Brauchst du einen Hochschulabschluss, um Datenanalyst/in zu werden?

Eine der häufigsten Fragen, die ich von angehenden Datenanalysten bekomme, ist die, ob ein Studium notwendig istary. Die kurze Antwort lautet: nicht immer. Für einige Stellen ist ein Abschluss erforderlich, aber auch Bootcamps, Zertifizierungen und Selbststudium sind praktikable Alternativen. Ich sehe das folgendermaßen:

Berücksichtige deinen Hintergrund und deine Ziele

• Hast du einen verwandten Abschluss? Wenn du bereits einen Abschluss in Bereichen wie Datenwissenschaft, Informatik oder Statistik hast, verfügst du vielleicht über die grundlegenden Fähigkeiten, die für eine Tätigkeit als Datenanalyst/in erforderlich sind. Überprüfe, inwieweit dein vorhandenes Wissen mit den beruflichen Anforderungen übereinstimmt.
• Wechselst du den Beruf? Wenn du aus einem fachfremden Bereich kommst, solltest du übertragbare Fähigkeiten wie analytisches Denken, Problemlösung und Kommunikation hervorheben - all das ist bei der Datenanalyse von großem Nutzen.

Alternative Wege erforschen

• Bootcamps und Zertifizierungen: Diese bieten eine schnelle, praktische Möglichkeit, wichtige Fähigkeiten zu erwerben. Programme von Plattformen wie DataCamp konzentrieren sich auf Tools wie Python, SQL, R und Power BI und legen den Schwerpunkt auf praktische Schulungen für reale Szenarien.
• Selbststudium: Viele erfolgreiche Datenanalysten haben ihre Karriere durch Selbststudium aufgebaut. Online-Tutorials, Open-Source-Projekte und professionelle Kurse ermöglichen es dir, Schlüsseltechnologien zu beherrschen und ein starkes Portfolio zu erstellen.

Evaluiere den Stellenmarkt

• Worauf legen die Arbeitgeber Wert? Viele Arbeitgeber legen mehr Wert auf praktische Fähigkeiten und Erfahrung als auf eine formale Ausbildung. Überprüfe Stellenausschreibungen in deiner Wunschbranche, um gefragte Qualifikationen zu ermitteln.
• Mach praktische Erfahrungen: Ein abgerundetes Portfolio, das zeigt, dass du in der Lage bist, Daten zu analysieren, Einsichten zu gewinnen und Ergebnisse zu präsentieren, kann oft genauso wirkungsvoll sein wie ein Abschluss. Konzentriere dich auf Projekte, die dein Fachwissen und deine Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis stellen.

Triff eine informierte Entscheidung

Ein Hochschulabschluss kann zwar Türen öffnen, ist aber nicht der einzige Weg, um Datenanalyst/in zu werden. Egal, ob du ein traditionelles Studium absolvierst oder dich für alternative Wege wie Bootcamps und Selbststudium entscheidest, konzentriere dich auf die Entwicklung praktischer Fähigkeiten und das Sammeln von Erfahrungen in der realen Welt. Am wichtigsten ist, dass deine Entscheidung mit deinen persönlichen Zielen, Ressourcen und Karrierewünschen übereinstimmt.

Die besten Studienabschlüsse für angehende Datenanalysten

Wenn ein Studium mit deinen beruflichen Zielen übereinstimmt, ist die Wahl des richtigen Studiengangs sehr wichtig. Das Feld der Datenanalyse ist sehr vielfältig und die Wahl deines Abschlusses kann deinen beruflichen Werdegang beeinflussen. Im Folgenden findest du einige der wichtigsten Abschlüsse für angehende Datenanalysten und die einzigartigen Vorteile, die sie bieten:

• Datenwissenschaft: Ein Data Science-Studium umfasst Datenmanagement, Statistik und maschinelles Lernen und bereitet die Studierenden auf Aufgaben wie Datenbereinigung, -analyse und -vorhersage vor.
• Computer Science: Der Schwerpunkt eines Informatikstudiums liegt auf Programmierung, Algorithmen und Rechentheorie. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für angehende Datenanalysten, die die Datenerfassung automatisieren oder mit großen Systemen arbeiten wollen.
• Quantitative Bereiche (Statistik/Angewandte Mathematik, Finanzen/Ökonomie): Ein Abschluss in Statistik oder angewandter Mathematik bietet starke analytische Fähigkeiten durch statistische und mathematische Modellierung. Finanz- und Wirtschaftsstudiengänge befähigen die Studierenden, Prognosen zu erstellen und Strategien mit Hilfe von Finanzdaten zu entwickeln.
• Management-Informationssysteme (MIS): MIS-Abschlüsse vereinen technisches und betriebswirtschaftliches Wissen und umfassen Datenanalyse und Systemanalyse. Sie sind ideal, um sowohl technische als auch organisatorische Zusammenhänge der Datennutzung zu verstehen.

Kursarbeit und Fähigkeiten, auf die du dich konzentrieren solltest

Die Kurse und Fähigkeiten, auf die du dich während deines Studiums konzentrierst, sind entscheidend für den Aufbau einer erfolgreichen Karriere in der Datenanalyse. 

Grundlegende Fähigkeiten und Kursinhalte für Datenanalysten. Bild vom Autor

Hier sind die wichtigsten Bereiche, die du priorisieren solltest:

Wesentliche Kurse

• Statistik: Interpretiere Daten, prüfe Hypothesen und ziehe aussagekräftige Schlussfolgerungen.
• Mathematik: Lerne Kalkül und lineare Algebra für Algorithmen und Datentransformationen.
• Datenbankmanagement: Lerne, Daten mit SQL zu speichern und abzufragen.
• Programmieren: Erwerbe Kenntnisse in Python und R für die Datenbearbeitung und -analyse.
• Datenvisualisierung: Nutze Tools wie Tableau, Power BI oder Matplotlib, um Erkenntnisse effektiv zu präsentieren.

Zu entwickelnde Fertigkeiten

• Datenbereinigung: Beherrsche Techniken, um Unstimmigkeiten zu beseitigen und Rohdaten für die Analyse vorzubereiten.
• Kommunikation: Entwickle Fähigkeiten zum Geschichtenerzählen und Präsentieren, um Erkenntnisse effektiv zu vermitteln.
• Statistisches Denken: Baue eine solide Grundlage in Statistik auf, um Datenmuster zu interpretieren, Trends zu erkennen und zuverlässige Schlussfolgerungen zu ziehen.

Der Wert eines Abschlusses in Datenanalyse

Ein Abschluss in Datenanalytik kann deine Karriere erheblich beeinflussen, da er dir Vorteile bei den Jobchancen, den Verdienstmöglichkeiten und der Karriereentwicklung bietet. Und so geht's:

Deine Karriere vorantreiben

• Strukturiertes Lernen: Abschlüsse bieten einen systematischen Weg, um wichtige Fähigkeiten zu erwerben.
• Vernetzungsmöglichkeiten: Die Abschlüsse helfen dir, dich mit Gleichgesinnten und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen und deine Karriereaussichten zu verbessern.
• Der Weg zu leitenden Positionen: Abschlüsse führen oft zu höheren Verdienstmöglichkeiten und zum Zugang zu Führungspositionen, z.B. als Analytiker/in oder Datenwissenschaftler/in.

Die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt befriedigen

• Bachelor-Abschlüsse: Der Kurs ist für Einsteiger geeignet und vermittelt Grundkenntnisse in Datenanalyse, Programmierung und Visualisierung.
• Master-Abschlüsse: Wird manchmal für fortgeschrittene Positionen benötigt und bietet Spezialwissen und einen Wettbewerbsvorteil.

Ein Abschluss ist wertvoll, aber praktische Fähigkeiten und Erfahrung sind für den Erfolg unerlässlich.

Alternative Wege zu einer Karriere als Datenanalyst

Viele Berufstätige steigen ohne einen formalen Abschluss durch Zertifizierungen und Bootcamps in die Datenanalyse ein. Diese Ausbildungsgänge bieten eine zielgerichtete, praktische Ausbildung, die dir in kürzerer Zeit die wichtigsten Fähigkeiten für deine Tätigkeit vermittelt. Sowohl Zertifizierungen als auch Bootcamps bieten praktisches Lernen, flexible Zeitpläne und die Möglichkeit, ein Portfolio mit realen Projekten aufzubauen.

Zertifizierungen bestätigen deine Fähigkeiten mit Programmen, die du im eigenen Tempo absolvieren kannst und die sich gut mit deinen beruflichen Verpflichtungen vereinbaren lassen, während Bootcamps eine intensivere, schnellere Ausbildung mit Karriereunterstützung wie Lebenslaufüberprüfung und Hilfe bei der Arbeitsvermittlung bieten.

Ein Portfolio aufbauen

Unabhängig davon, ob du eine Zertifizierung anstrebst oder ein Bootcamp besuchst, ist der Aufbau eines starken Portfolios der Schlüssel zum Nachweis deiner Fähigkeiten. Öffentliche Datensätze von Ressourcen wie Kaggle und Google Dataset Search bieten reichlich Gelegenheit, die Analyse von realen Daten zu üben und die erlernten Fähigkeiten anzuwenden. Außerdem bieten Plattformen wie DataLab ein KI-gestütztes Daten-Notizbuch, mit dem du Erkenntnisse aus deinen Datensätzen ableiten kannst. 

Konzentriere dich bei der Erstellung deiner Projekte auf Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen oder Einzelhandel. Ein solides Portfolio, das zeigt, dass du in der Lage bist, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, ist oft wichtiger als ein Abschluss.

Wachse dein Netzwerk

Um als Datenanalyst/in ohne Abschluss erfolgreich zu sein, solltest du dich darauf konzentrieren, ein starkes Portfolio aufzubauen und dich zu vernetzen. Arbeite an persönlichen Projekten mit öffentlich zugänglichen Datensätzen, erwerbe Zertifizierungen in Tools wie SQL, Python und Power BI und präsentiere sie in deinem Portfolio. Die Vernetzung über Plattformen wie LinkedIn, die Teilnahme an Meetups und die Anpassung deiner Bewerbungen sind wichtige Strategien. Dein Portfolio sollte praktische Fähigkeiten, reale Problemlösungen und deine Fähigkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, hervorheben, die von Arbeitgebern sehr geschätzt werden.

Fokus auf praktische Fähigkeiten

Auch wenn Rankings von Datenanalysten-Studiengängen eine gewisse Orientierung bieten können, kommt es den Arbeitgebern vor allem auf die praktischen Fähigkeiten und Erfahrungen an, die du erworben hast. Programme, die wichtige Tools wie SQL, Python, R und Power BI vermitteln und praktische Projekte anbieten, sind wichtig. Konzentriere dich auf die Entwicklung dieser Kompetenzen, unabhängig von der Einstufung des Studiengangs, um dich im Wettbewerb auf dem Gebiet der Datenanalyse abzuheben.

Wohin dich ein Datenanalysten-Studium führen kann

Ein Abschluss in Datenanalytik öffnet die Türen zu verschiedenen Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Branchen. In der Technik, im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Einzelhandel und in der Produktion werden qualifizierte Datenanalysten benötigt. Absolventinnen und Absolventen können z.B. als Business-Analysten, Datenwissenschaftler, Finanzanalysten und Marketing-Analysten tätig werden.

Die Gehälter variieren je nach Branche, Abschluss und Standort. Bachelor-Absolventen verdienen in der Regel zwischen 55.000 und 75.000 Dollar, Master-Absolventen zwischen 75.000 und 100.000 Dollar. In den Bereichen Technik und Finanzen werden höhere Gehälter gezahlt, aber auch Branchen wie das Gesundheitswesen und der Einzelhandel bieten wettbewerbsfähige Vergütungen. Ich male hier mit einem breiten Pinsel. Lies unseren Blogbeitrag über die Gehälter von Datenanalysten auf der ganzen Welt, um mehr über die Gehaltsspannen nach Region und Erfahrung zu erfahren.

Schlussgedanken

Es gibt mehrere Wege, Datenanalyst/in zu werden, und jeder bietet einzigartige Vorteile. Egal, ob du ein Studium, eine Zertifizierung oder ein Bootcamp absolvierst, der Erfolg hängt von einem Schlüsselfaktor ab: praktische Fähigkeiten zu entwickeln, um Probleme in der realen Welt zu lösen.

Eine gute Möglichkeit, sowohl durch praktische Übungen zu lernen als auch deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, ist unsere Data Analyst Certification. Ich würde diese Arbeit mit anderen großartigen Ressourcen verbinden, die wir haben, wie z.B. unser Webinar " Wie werde ich Datenanalyst", das Details zu unserenAssociate- und Professional-Zertifizierungen und Ideen zur Karriereentwicklung bietet.