20 Datenanalyse-Projekte für alle Niveaus

Warum Datenanalyse-Projekte wählen

Datenanalyseprojekte sind ein wichtiges Sprungbrett für alle, die in der datenzentrierten Welt von heute erfolgreich sein wollen. Hier ist, warum sie so wichtig sind:

1. Praktische Anwendung der Fähigkeiten: Sie bieten praktische Erfahrungen und schließen die Lücke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung.
2. Vielseitigkeit in der Industrie: Datenanalyse ist in verschiedenen Sektoren unerlässlich. Die Arbeit an verschiedenen Projekten erweitert dein Verständnis und deine Anpassungsfähigkeit.
3. Kritisches Denken: Diese Projekte fördern deine Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren, Muster zu erkennen und datengestützte Lösungen zu entwickeln.
4. Technische Kenntnisse: Durch die Teilnahme an Projekten werden deine Fähigkeiten in den wichtigsten Tools und Sprachen verbessert, was dich zu einem kompetenten und vielseitigen Analysten macht.
5. Effektive Kommunikation: Hier lernst du, komplexe Daten in verständliche und umsetzbare Informationen zu übersetzen - eine Fähigkeit, die in jedem beruflichen Umfeld sehr geschätzt wird.
6. Beruflicher Aufstieg: Die Durchführung von Projekten verbessert dein Portfolio, zeigt potenziellen Arbeitgebern deine Fähigkeiten und erweitert deine Karrierechancen.

Im Grunde genommen schärfen Datenanalyseprojekte nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern bereiten dich auch auf die Herausforderungen und Anforderungen der modernen Arbeitswelt vor.

Datenanalyse-Projekte für Einsteiger 

Als Anfänger musst du dich darauf konzentrieren, die Daten zu importieren, zu bereinigen, zu manipulieren und zu visualisieren. 

• Datenimport: Lerne, die Daten mit SQL, Python, R oder Web Scraping zu importieren. 
• Datenbereinigung: Verwende verschiedene Python- und R-Bibliotheken, um die Daten zu bereinigen und zu verarbeiten. 
• Datenmanipulation: Verwendung verschiedener Techniken, um den Datensatz für die Datenanalyse und -visualisierung zu formen.
• Datenvisualisierung: Stelle die Daten mithilfe von Diagrammen und Grafiken dar. 

Projekte zum Importieren und Bereinigen von Daten

1. Den Airbnb-Markt in NYC erkunden 

Im Projekt "Exploring the NYC Airbnb Market" wendest du deine Kenntnisse über Datenimport und -bereinigung an, um den Airbnb-Markt in New York zu analysieren. Du nimmst Daten aus verschiedenen Dateitypen auf und kombinierst sie, bereinigst Strings und formatierst Daten, um genaue Informationen zu erhalten.  

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Das Projekt ist perfekt für Anfänger, die Erfahrungen mit dem Importieren und Bereinigen von Daten sammeln wollen. Du kannst ähnliche Methoden auf diesen Online-Ticket-Verkaufsdatensatz anwenden, um die Daten noch besser handhaben und verarbeiten zu können. 

Lerne mehr über Datenimport und -bereinigung, indem du Kurzkurse besuchst:

• Einführung in das Importieren von Daten in Python
• Daten bereinigen in Python

2. Worthäufigkeit in klassischen Romanen

Im Projekt " Word Frequency in Classic Novels" (Worthäufigkeit in klassischen Romanen ) benutzt du requests und BeautifulSoup, um einen Roman von der Project Gutenberg Website zu scrapen. Nachdem du die Textdaten gescannt und bereinigt hast, wirst du NLP einsetzen, um die häufigsten Wörter in Moby Dick zu finden. Das Projekt führt dich in die Welt des Python Web Scraping und der natürlichen Sprachverarbeitung ein.

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Für Datenanalysten und Datenwissenschaftler ist Web Scraping eine wichtige Fähigkeit, die sie erlernen müssen. Du kannst einen kurzen Kurs über Web Scraping mit Python belegen, um die Werkzeuge und Komponenten einer HTML-Webseite zu verstehen. 

Projekte zur Datenmanipulation

3. Erkundung des Bitcoin-Kryptowährungsmarktes

Im Projekt "Erkundung des Bitcoin-Kryptowährungsmarktes" erkundest du Daten zu Bitcoin und anderen Kryptowährungen. Du bereinigst den Datensatz, indem du Kryptowährungen ohne Marktkapitalisierung aussortierst, Bitcoin mit anderen Währungen vergleichst und die Daten für die Visualisierung vorbereitest.  

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Du kannst ähnliche Methoden auf Börsendaten anwenden und lernen, die Daten für die Datenanalyse zu manipulieren. Außerdem kannst du im Kurs Datenmanipulation mit Pandas Datenumwandlung, Aggregation, Slicing und Indizierung lernen. 

4. Analysiere deine Runkeeper Fitnessdaten

Im Projekt Analyze Your Runkeeper Fitness importierst, bereinigst, bearbeitest und analysierst du die Trainingsdaten aus sieben Jahren Runkeeper. Es ist ein perfektes Beispielprojekt, um komplexe Datenfilterung, -umwandlung und -verarbeitung zu lernen. Außerdem analysierst du die Daten und erstellst einen detaillierten zusammenfassenden Bericht. 

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Du kannst ähnliche Methoden auf NBA-Shooter-Daten anwenden und mehr Erfahrung in der Datenmanipulation und -analyse sammeln oder du kannst den Kurs Manipulating Time Series Data in Python belegen, um komplexe Zeitreihendaten zu bearbeiten. 

Datenvisualisierungsprojekte

5. COVID-19 visualisieren

Im Projekt "Visualisierung von COVID-19" wirst du COVID-19-Daten mit der beliebtesten R-Bibliothek ggplot visualisieren. Du wirst bestätigte Fälle weltweit analysieren, China mit anderen Ländern vergleichen, lernen, das Diagramm zu kommentieren und eine logarithmische Skala hinzuzufügen. Das Projekt wird dir Fähigkeiten vermitteln, die bei R-Programmierern sehr gefragt sind. 

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Du kannst ggplot-Methoden auf Messdaten anwenden und mehr Erfahrung mit der Visualisierung und Analyse von Daten sammeln. Außerdem kannst du den Kurs Intermediate Data Visualization with the ggplot2 belegen, um die besten Methoden der Datenvisualisierung zu lernen. 

6. Der Android App Market auf Google Play 

Im Projekt Android App Market on Google Play importierst, bereinigst und visualisierst du die Daten des Google Play Stores, um den Android-App-Markt zu verstehen. 

Du wirst:

1. Bereinige die Daten.
2. Korrigiere die Datentypen.
3. Erkunde die App-Kategorien.
4. Verstehe die Verteilung von App-Bewertungen, Größe, Beliebtheit und Preis. 
5. Führe eine Stimmungsanalyse der Nutzerbewertungen durch. 

Bild aus dem Projekt

Du kannst die aus dem Projekt gewonnenen Erkenntnisse auf einen ähnlichen Datensatz anwenden: Google Play Store Apps, um mehr Erfahrung bei der Visualisierung und Erkundung der Daten zu sammeln. 

Den Code zur interaktiven Datenvisualisierung zu verwenden ist einfach, aber die Daten zu verstehen und zu interpretieren ist schwierig. Nimm am Kurs Datenvisualisierung verstehen teil, um die Visualisierungsverteilung zu erklären und die besten Datenvisualisierungstechniken zu lernen, um komplexe Daten zu vermitteln.  

Fortgeschrittene Datenanalyse-Projekte

Für fortgeschrittene Datenanalyseprojekte musst du Mathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik beherrschen. Außerdem führst du explorative Daten und prädiktive Analysen durch, um die Daten im Detail zu verstehen.

• Wahrscheinlichkeit & Statistik: Führe Mittelwert, Median, Standardabweichung, Wahrscheinlichkeitsverteilungsalgorithmen und Korrelation an den Daten durch. 
• Explorative Datenanalyse: Erkunde die Datenverteilung, verstehe verschiedene Arten von Spalten und erkenne Trends und Muster. 
• Predictive Analytics: Führe Regression, Klassifizierung, Clustering und Vorhersagen mit Algorithmen des maschinellen Lernens durch.  

Projekte zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

7. Echtzeit-Insights aus Social Media-Daten

Für das Projekt " Real-time Insights from Social Media" nutzt du verschiedene statistische Tools, um die heißen Trends bei Twitter zu erforschen. Du wirst lokale und globale Muster und gemeinsame Trends verstehen und Häufigkeits- und Sprachanalysen durchführen. 

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Du kannst ähnliche Methoden, die im Projekt verwendet wurden, auf einen neuen Datensatz anwenden: Internet News and Consumer Engagement, und erfahre mehr über die Analyse von Nachrichtentrends und Verbraucherverhalten. 

8. Finde Filmähnlichkeiten anhand von Plot-Zusammenfassungen

Im Projekt "Find Movie Similarity from Plot Summaries" wirst du NLP und Clustering einsetzen, um die Ähnlichkeiten zwischen Filmplots zu finden. Es ist das perfekte Projekt, wenn du statistische Verfahren auf Textdaten anwenden möchtest. 

Du importierst zwei Datensätze, kombinierst sie, führst Tokenisierung und Stemming durch, konvertierst Wörter in Vektoren und verwendest KMeans, um ein Clustering durchzuführen. Außerdem berechnest du den Ähnlichkeitsabstand und visualisierst die Ergebnisse mit Matplotlib, Linkage und Dendrogrammen.

Bild aus dem Projekt

Nutze deine Erfahrungen aus dem Projekt und wende sie auf einen neuen Datensatz an: Netflix Movie Data, um Erfahrungen mit der Anwendung von Statistiken auf Textdaten zu sammeln.

Wenn du dich für die gängigsten statistischen Techniken, Wahrscheinlichkeit, Datenverteilung, Korrelation und Versuchsplanung interessierst, belege den Kurs Einführung in die Statistik in Python.

Explorative Datenanalyse (EDA) Projekte

9. Analyse der internationalen Schuldenstatistik

Im Projekt "Analyze International Debt Statistics" schreibst du SQL-Abfragen, um die internationale Verschuldung anhand des Datensatzes der Weltbank zu untersuchen und zu analysieren. SQL ist das beliebteste und wichtigste Werkzeug, um Datenanalysen unterwegs durchzuführen. 

In dem Projekt findest du die:

1. Unterschiedliche Länder
2. Unterschiedliche Schuldenindikatoren
3. Gesamtbetrag der von den Ländern geschuldeten Schulden
4. Land mit den höchsten Schulden
5. Durchschnittliche Höhe der Schulden über alle Indikatoren
6. Der höchste Betrag der Tilgungszahlungen
7. Der häufigste Schuldenindikator

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Du verbindest den World Nations MariaDB-Datensatz und wendest ähnliche Abfragen an, um zusätzliche Erfahrungen im Umgang mit und der Analyse von SQL-Datenbanken zu sammeln. Außerdem kannst du im Kurs "Explorative Datenanalyse in SQL" Techniken und Abfragen im Umgang mit verschiedenen SQL-Datenbanken verbessern. 

10. Untersuchen von Netflix-Filmen und Gaststars in The Office

Im Projekt "Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office" wirst du Datenmanipulation und -visualisierung nutzen, um ein reales datenwissenschaftliches Problem zu lösen. Du wirst tiefgehende explorative Datenanalysen durchführen und Schlussfolgerungen aus detaillierten Grafiken ziehen. 

Bild aus dem Projekt

Du kannst an einem Portfolio-Projekt arbeiten, indem du ähnliche Fähigkeiten auf einen neuen Datensatz anwendest: Netflix Movie Data. Außerdem kannst du Exploratory Data Analysis in Python belegen, um mehr über Datenbereinigung und -validierung zu erfahren, Zusammenhänge und Verteilungen zu verstehen und multivariate Beziehungen zu erforschen.

Predictive Analytics Projekte

11. Funktionen für Lebensmittelpreisprognosen

Im Projekt " Funktionen für Lebensmittelpreisprognosen" wirst du eine vorausschauende Analyse der Lebensmittelpreise in Ruanda durchführen. Du wirst Daten mit Hilfe von R-Paketen importieren, verarbeiten, manipulieren und prognostizieren. Es ist perfekt für Anfänger und Profis, die mit der Sprache R und der prädiktiven Analyse beginnen wollen. 

Bild aus dem Projekt

Du kannst eine R-Funktion zur Zeitreihenprognose für Leihdaten erstellen und mit Hilfe von R-Paketen besser in der Lage sein, Vorhersageanalysen durchzuführen. Außerdem kannst du den Kurs Prognose der Produktnachfrage in R absolvieren, um mehr über die Prognose der Nachfrage mit Zeitreihen, Mischregression und hierarchische Prognosen zu erfahren.

12. Vorhersage von Kreditkartengenehmigungen

Im Projekt "Vorhersage von Kreditkartenbewilligungen" erstellst du das leistungsfähigste maschinelle Lernmodell zur Vorhersage von Kreditkartenbewilligungen. 

Zuerst wirst du die Daten verstehen und fehlende Werte imputieren. Danach verarbeitest du die Daten vor und trainierst ein logistisches Regressionsmodell auf der Trainingsmenge. Am Ende bewertest du die Ergebnisse und verbesserst die Leistung des Modells mithilfe der Rastersuche.

Bild vom Autor | Code aus dem Projekt

Die Anwendung einfacher Algorithmen des maschinellen Lernens ist ein wesentlicher Bestandteil des Lebens eines Datenanalysten. Du kannst mehr Erfahrung sammeln, indem du ähnliche Methoden auf einen neuen Datensatz anwendest: Bank Marketing. 

Erfahre mehr über Klassifizierung, Regression, Feinabstimmung und Preprocessing, indem du einen kurzen Kurs zu Supervised Learning mit scikit-learn belegst.

Datenanalyse-Projekte für Studenten im letzten Jahr

Abschlussarbeiten sind in der Regel forschungsbasiert und benötigen mindestens 2-3 Monate Zeit. Du bearbeitest ein bestimmtes Thema und versuchst, die Ergebnisse mithilfe verschiedener Statistik- und Wahrscheinlichkeitsverfahren zu verbessern.  

Hinweis: Es gibt einen wachsenden Trend zu Machine Learning-Projekten für Abschlussarbeiten in der Datenanalyse.  

13. Senkung der Sterblichkeit im Straßenverkehr in den USA

Für das Projekt "Reducing Traffic Mortality in the USA" findest du eine gute Strategie zur Reduzierung der verkehrsbedingten Todesfälle in den USA. Du importierst, bereinigst, bearbeitest und visualisierst die Daten. Außerdem führst du Feature-Engineering durch und wendest verschiedene Machine-Learning-Modelle (multivariate lineare Regression, KMeans-Clustering) an, um zu aussagekräftigen Ergebnissen zu kommen und diese zu kommunizieren. 

Bild aus dem Projekt

Wenn du mehr über unüberwachtes Lernen erfahren möchtest, schau dir den Kurs Clusteranalyse in Python an. 

14. Song-Genres aus Audiodaten klassifizieren

Im Projekt "Classify Song Genres from Audio" wendest du Algorithmen des maschinellen Lernens an, um Lieder in Genres zu klassifizieren.

Das wirst du sein:

1. Vorbereiten des Datensatzes
2. Aufteilung in Trainings- und Testgruppen
3. Normalisiere die Daten
4. PCA auf skalierte Daten anwenden
5. Trainiere Entscheidungsbaum und logistische Regression und vergleiche die Leistung
6. Balanciere die Daten für eine bessere Leistung
7. Modellverzerrungen verstehen
8. Kreuzvalidierung anwenden, um unsere Modelle zu bewerten

Bild vom Autor | Ergebnis des Projekts

Lerne mehr über logistische Regression und SVM, indem du den Kurs Lineare Klassifikatoren in Python belegst.

15. Analyse der Weltbevölkerung 

Das Projekt "Weltbevölkerungsanalyse" ist das beste Beispiel für die Durchführung einer tiefgreifenden explorativen Analyse. Du wirst verschiedene Spalten erkunden, die am wenigsten und am meisten bevölkerten Länder visualisieren und die Bevölkerungsdichte und die Wachstumsrate untersuchen. Außerdem wirst du die Länderrangverteilung und die Korrelationskarte anzeigen. 

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Lerne einfache Methoden zur Datenvisualisierung in Python, indem du den Kurs Intermediate Data Visualization with Seaborn absolvierst. 

16. Data Science und MLOps-Landschaft in der Industrie

Das Projekt "Data Science and MLOps Landscape in Industry" ist der heilige Gral für alle Datenmanipulationen, Visualisierungen sowie explorative und geospatiale Analysen. Du wirst lernen, Box Plots, Doughnut Diagramme, Balkendiagramme, Heatmaps, parallele kategoriale Diagramme, Blasendiagramme, Trichterdiagramme, Radardiagramme, Eiszapfendiagramme und Karten effektiv einzusetzen. Außerdem lernst du, verschiedene Arten von Diagrammen zu interpretieren. 

Bild aus dem Projekt

Nimm am Kurs Einführung in die Datenvisualisierung mit Plotly in Python teil, um die fortgeschrittenen Funktionen und Anpassungen von Plotly kennenzulernen. 

End-to-End-Datenanalyse-Projekte

End-to-End-Projekte sind gut für deinen Lebenslauf und dein Verständnis für den Lebenszyklus von Datenanalyseprojekten. 

In der Regel wirst du das sein:

1. Umgang mit mehreren Datensätzen
2. Die Datenverteilung verstehen
3. Datenbereinigung und -manipulation anwenden
4. Anwendung von Wahrscheinlichkeitsrechnung und statischen Verfahren
5. Datenanalyse und -visualisierung durchführen
6. Einsatz von maschinellen Lernmodellen für die Vorhersageanalyse
7. Erstellen des Berichts oder Dashboards

17. Taxitarife mit Zufallsforsten vorhersagen

Im Projekt "Predict Taxi Fares with Random Forests" (Taxifahrten mit Zufallsforsten vorhersagen ) wirst du Taxifahrten in New York begleiten und baumbasierte Modelle verwenden, um den Wert von Fahrpreisen und Trinkgeldern auf der Grundlage von Ort, Datum und Uhrzeit vorherzusagen. Außerdem wirst du mit den beliebten R-Paketen dplyr, ggplot2 und randomForests vertraut gemacht. 

Du bereinigst die Daten und visualisierst sie auf der Karte, um Fahrten-Hotspots zu verstehen, prognostizierst Taxitarife mithilfe von Baum- und Random-Forest-Modellen, zeigst die Vorhersage auf der Karte an und analysierst die Ergebnisse. 

Bild aus dem Projekt

Wenn du dich noch nicht mit baumbasierten Modellen in R auskennst, solltest du den Kurs Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen mit R besuchen, um ein Experte zu werden. 

18. A/B-Tests für mobile Spiele mit Cookie Cats

A/B-Tests für neue Funktionen und Produkte sind ein wichtiger Teil der Arbeit von Datenanalysten. Im Projekt Mobile Games A/B Testing with Cookie Cats analysierst du das Ergebnis eines A/B-Tests, bei dem das erste Tor in Cookie Cats von Level 30 auf Level 40 verschoben wurde.

Im Detail musst du Datenmanipulation, Statistik, Datenvisualisierung und kritisches Denken anwenden, um zu entscheiden, welche Version die beste ist. 

Bild aus dem Projekt

Wenn du A/B-Tests noch nicht kennst, solltest du den Kurs Kundenanalyse und A/B-Tests in Python absolvieren, um KPIs zu verstehen, das Kundenverhalten und die Anwendung zu erforschen und zu visualisieren und die Ergebnisse von A/B-Tests zu analysieren. 

19. Ein End-to-End-Projekt zur Zeitreihenanalyse und -prognose mit Python

Im Projekt " Zeitreihenanalyse und -prognose" wirst du tief in die Analyse der Trends eintauchen, das ARIMA-Modell für Prognosen anwenden, die Ergebnisse vergleichen und die Ergebnisse visualisieren, um die Verkäufe von Möbeln und Bürobedarf zu verstehen.

Zeitreihenanalysen und Prognosen sind im Finanzsektor sehr gefragt und werden dir zu einem gut bezahlten Job verhelfen. Das Einzige, was du tun musst, ist, verschiedene Trends zu interpretieren und die Zahlen genau vorherzusagen. 

Hinweis: Finanzanalyse und -prognose ist ein gut bezahlter Job, aber auch der härteste Job. 

Bild aus dem Projekt

Wenn du Probleme mit der Analyse und Vorhersage hast, versuche den Kurs ARIMA-Modelle in Python zu absolvieren, um mehr über ARMA-Modelle, die Anpassung der Zukunft, die Auswahl der besten Modelle und das Training saisonaler ARIMA-Modelle zu lernen.

20. Aufbau eines multikriteriellen Empfehlungssystems

Das Ziel des Projekts " Build a multi-objective recommender system" ist es, E-Commerce-Klicks, Warenkorbzugänge und Bestellungen vorherzusagen. Kurz gesagt: Du wirst ein multikriterielles Empfehlungssystem erstellen, das auf früheren Ereignissen in einer Benutzersitzung basiert.

Wenn du das Projekt abgeschlossen hast, wirst du es beherrschen:

1. Datenmanipulation und -analyse
2. Verstehe Sitzungen und Veranstaltungen
3. Datenvisualisierung und Berichterstattung
4. Umgang mit Zeitreihendaten
5. Analysiere Zeitreihendaten, um das Nutzerverhalten zu untersuchen
6. Klicks, Warenkörbe und Bestellungen vorhersagen

Bild aus dem Projekt

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Einzelne Projekte sind zwar wichtig für die Entwicklung der persönlichen Fähigkeiten, aber Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass ihre Teams gut gerüstet sind, um die Komplexität der Datenanalyse zu bewältigen. DataCamp for Business bietet maßgeschneiderte Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, ihre Mitarbeiter in den Bereichen Data Science, Analytik und maschinelles Lernen zu schulen. Mit dem Zugang zu einer umfangreichen Bibliothek interaktiver Kurse, benutzerdefinierter Lernpfade und realer Projekte können Teams ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenerfassung, -bereinigung, -manipulation, -visualisierung und prädiktive Analyse verbessern - alles Schlüsselbereiche, die in diesem Blog vorgestellt werden.

Egal, ob du ein kleines Startup oder ein großes Unternehmen bist, das DataCamp for Business bietet dir die Werkzeuge, um dich weiterzubilden, umzuschulen und eine datengesteuerte Kultur zu schaffen, um auf dem heutigen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Du kannst noch heute eine Demo anfordern, um mehr zu erfahren. 

Fazit

Nachdem du die wichtigsten Fähigkeiten erlernt hast, musst du ein starkes Portfolio aufbauen, um dein Wissen zu präsentieren. Außerdem lernst du neue Tools, Funktionen und Konzepte kennen, die für dein Berufsleben von Vorteil sind. 

In diesem Beitrag haben wir uns mit einsteigerfreundlichen Projekten, Projekten für Fortgeschrittene, Projekten für Abschlussschülerinnen und -schüler und ganzheitlichen Datenanalyseprojekten beschäftigt. Außerdem haben wir Projekte zu den Themen Dateneingabe und -bereinigung, Wahrscheinlichkeit und Statistik, Datenmanipulation und -visualisierung sowie explorative Daten und prädiktive Analysen behandelt. 

Was kommt als Nächstes? Wenn du mindestens 12 Projekte abgeschlossen hast, kannst du versuchen, dich als Professional Data Analyst zertifizieren zu lassen. Damit erhöhst du deine Chancen, eingestellt zu werden. Weitere Karrieretipps findest du auch in unserem Beitrag " Wie werde ich Datenanalyst".