9 Grundlegende Datenanalysten-Fähigkeiten: Ein umfassender Karriereführer

3. Statistische Analyse

Die statistische Analyse ist das Rückgrat der Datenanalyse und liefert die Methoden, um Rückschlüsse aus den Daten zu ziehen. Wenn du die statistischen Methoden verstehst, kannst du die folgenden Methoden anwenden:

• Deskriptive Statistik. Fasse die Daten zusammen und interpretiere sie, um einen klaren Überblick über die Daten zu erhalten.
• Inferentielle Statistik. Auf der Grundlage einer Stichprobe Vorhersagen und Schlussfolgerungen über eine Population treffen.
• Hypothesentests. Theorien oder Hypothesen im Hinblick auf die Lösung praktischer Probleme zu bewerten.

Unser Spickzettel für die deskriptive Analyse kann als schnelles Nachschlagewerk dienen

4. Datenaufbereitung und -bereinigung

Bevor eine Datenanalyse durchgeführt werden kann, müssen die Daten bereinigt und in ein brauchbares Format umgewandelt werden - ein Prozess, der als Data Wrangling bekannt ist. Dies beinhaltet:

• Datenbereinigung. Identifizieren und Korrigieren von Fehlern, Unstimmigkeiten und Ungenauigkeiten in Datensätzen.
• Datenumwandlung. Konvertierung von Daten in ein Format, das leicht analysiert werden kann, was eine Aggregation, Umformung oder Anreicherung der Daten beinhalten kann.
• Datenintegration. Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und eine einheitliche Sichtweise bieten.

Wesentliche Datenanalysten-Fähigkeiten: Soft Skills

Während du mit technischen Fähigkeiten einen Fuß in die Tür bekommst, sorgen Soft Skills dafür, dass du deine Ergebnisse effektiv vermitteln und mit anderen zusammenarbeiten kannst. Diese Fähigkeiten sind es oft, die gute Datenanalysten von guten unterscheiden.

5. Kommunikationsfähigkeit

Bei der Datenanalyse geht es nicht nur darum, Ergebnisse zu präsentieren, sondern auch darum, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen, die auch für nicht-technische Interessengruppen leicht verständlich sind. Effektive Kommunikation beinhaltet:

• Data Storytelling. Die Fähigkeit, Daten zu einer überzeugenden Erzählung zu verweben, die Geschäftsentscheidungen vorantreibt.
• Präsentationsfähigkeiten. Die Beherrschung von Präsentationswerkzeugen und die Fähigkeit, Daten visuell und verbal zu präsentieren, sind entscheidend.
• Zwischenmenschliche Fähigkeiten. Der Aufbau von Beziehungen zu Teammitgliedern und Interessengruppen ist für gemeinsame Projekte entscheidend.

6. Problemlösungsfähigkeiten

Datenanalysten sind oft mit mehrdeutigen Problemen konfrontiert, die analytisches Denken erfordern. Zur Problemlösung in der Datenanalyse gehören:

• Kritisches Denken. Die Fähigkeit, Probleme objektiv zu analysieren und zu bewerten, um sich ein Urteil zu bilden.
• Analytisches Denken. Logisches Denken, um Probleme anzugehen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
• Innovation. Manchmal reichen traditionelle Methoden nicht aus und du musst über den Tellerrand hinausschauen.

7. Liebe zum Detail

Einem Bericht von Gartner zufolge kann schlechte Datenqualität Unternehmen jedes Jahr durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar kosten, was zeigt, wie wichtig es ist, auf Details zu achten.

Bei der Datenanalyse kann schon ein kleiner Fehler zu falschen Schlussfolgerungen führen. Die Liebe zum Detail ist entscheidend für:

• Datenbereinigung. Sicherstellen, dass die Daten, mit denen du arbeitest, korrekt und frei von Fehlern sind.
• Qualitätssicherung. Überprüfe deine Analysen und Visualisierungen auf ihre Richtigkeit.
• Dokumentation. Führe gründliche Aufzeichnungen über deine Datenquellen, Methoden und deinen Code.

Fortgeschrittene Datenanalysten-Fähigkeiten: Deine Karriere auf die nächste Stufe bringen

Mit zunehmender Erfahrung und Beherrschung der grundlegenden Fähigkeiten wirst du feststellen, dass die Welt der Datenanalyse noch mehr spezialisierte Bereiche bietet, die du erkunden kannst. Diese fortgeschrittenen Fähigkeiten können dich auf dem umkämpften Arbeitsmarkt hervorheben und dir neue Möglichkeiten für deine berufliche Entwicklung eröffnen.

8. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Erweiterung der Datenanalyse, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen. Laut einem Bericht von Gartner werden 2022 20 % der analytischen Anwendungen mit maschinellem Lernen erweitert, eine Zahl, die dank der wachsenden Bedeutung von maschinellem Lernen und KI wahrscheinlich noch steigen wird.

Wenn du die Grundlagen verstehst, kannst du deine Fähigkeiten als Datenanalyst/in erheblich erweitern. Dazu gehören:

• Überwachtes Lernen. Techniken zur Erstellung von Modellen, die Vorhersagen auf der Grundlage von gelabelten Daten machen können.
• Unüberwachtes Lernen. Methoden zum Finden von Mustern in unbeschrifteten Daten.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Ein Teilbereich, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt.

Überwachtes und unüberwachtes Lernen vergleichen - Schlüsselqualifikationen für Datenanalysten

9. Big Data Technologien

Daten von Statista zeigen, dass der Big-Data-Markt von 42 Mrd. US-Dollar im Jahr 2018 auf 103 Mrd. US-Dollar im Jahr 2027 anwachsen wird, was den steigenden Bedarf an Kompetenzen im Bereich Big-Data-Technologien unterstreicht.

Da das Volumen und die Komplexität der Daten immer weiter zunehmen, werden Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark immer wichtiger. Diese Technologien ermöglichen es dir, zu arbeiten:

• Datenspeicherung. Bewältige große Datenmengen, die die Kapazität herkömmlicher Datenbanken übersteigen.
• Datenverarbeitung. Führe komplexe Berechnungen und Analysen von Big Data durch.
• Echtzeit-Analysen. Analysiere Daten in Echtzeit, um sofortige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Ein Skillset aufbauen: Wie man Datenanalysten-Fähigkeiten erwirbt

Um sich ein solides Datenanalyse-Know-how anzueignen, reicht es nicht aus, ein paar Online-Kurse zu belegen. Es ist eine kontinuierliche Reise, die formale Bildung, Selbststudium und praktische Erfahrung beinhalten kann.

Es gibt mehrere Wege, um ein qualifizierter Datenanalyst zu werden, und jeder hat seine eigenen Vor- und Nachteile:

• Online-Ressourcen. Mit Optionen wie DataCamp's Data Analyst in SQL gibt es viele Online-Methoden zum Selbststudium, um die Fähigkeiten eines Datenanalysten zu erwerben, die du für deinen Berufseinstieg brauchst.
• Bachelor-Abschluss. Ein Abschluss in Informatik, Statistik oder einem verwandten Fach bietet eine gute Grundlage, erfordert aber ein langfristiges Engagement.
• Masterstudiengänge. Spezialisierte Studiengänge in Data Science oder Business Analytics bieten vertieftes Wissen und beinhalten oft praktische Projekte.
• Bootcamps. Diese Intensivprogramme konzentrieren sich auf praktische Fähigkeiten und sind in der Regel kürzer und stärker berufsorientiert.

Schlussgedanken

Die Rolle eines Datenanalysten ist vielseitig und erfordert eine Mischung aus technischen Fähigkeiten, Soft Skills und Spezialwissen. Da sich der Bereich der Datenanalyse ständig weiterentwickelt, ist es nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit, immer auf dem neuesten Stand zu sein. Ganz gleich, ob du gerade erst anfängst oder deine Karriere vorantreiben willst, die Beherrschung dieser Fähigkeiten kann dich auf den Weg zu einem außergewöhnlichen Datenanalysten bringen.

Bist du bereit für den nächsten Schritt auf deinem Weg zur Datenanalyse? Das DataCamp bietet einen umfassenden Kurs für Datenanalysten mit Python an, der alles von Python-Programmierung über Datenvisualisierung bis hin zu maschinellem Lernen abdeckt. Außerdem kannst du mit unserer Datenanalysten-Zertifizierung dein Fachwissen gegenüber Personalverantwortlichen unter Beweis stellen und dich selbstbewusst auf Stellen bewerben.  Melde dich noch heute an, um praktische Erfahrungen zu sammeln und deine Fähigkeiten auf die nächste Stufe zu bringen.