Von Excel zu Python: Der Weg eines Senior Analysten zu Data Science

Schnell technisch werden

Sonia erzählte, dass sie die Plattform sehr gerne nutzt und dass sie sie in absehbarer Zeit weiter nutzen wird. Sie hat über 30 Kurse absolviert, die sich hauptsächlich auf Python und Data Science konzentrieren, und hat im Jahr 2024 über 225.000xp auf DataCamp verdient. Zwei Kurse stachen für sie besonders hervor:

• Python Data Science Toolbox: Dieser Kurs half ihr, von den Excel-Grundlagen auf das Schreiben von Funktionen in Python umzusteigen und so die Lücke zwischen ihrem analytischen Fachwissen und den modernen Methoden der Datenwissenschaft zu schließen.
• Zwischenstufe Datenimport in Python: Das Erlernen der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen eröffnete neue Analysemöglichkeiten. Sie hat ihre Fähigkeiten beim Importieren, Transformieren und Verbinden von Daten erweitert. Damit fühlt sich Sonia jetzt noch begeisterter und zuversichtlicher, über ihre gewohnten Regierungsdatenbanken und OECD-Statistiken hinauszugehen und das Spektrum der Datenbanken, auf die sie zugreifen kann, zu erweitern.

Ein klarer Weg in deinem Tempo

Sonia kommt aus dem traditionellen Bereich der Analytik und schätzt an DataCamp die durchdachte Herangehensweise an das Erlernen moderner Technologien:

• Strukturierte Module: Mit grundlegenden Konzepten zu beginnen, bevor sie zu fortgeschrittenen Themen übergeht, half ihr, Vertrauen aufzubauen.
• Selbstgesteuertes Lernen: Diese Flexibilität ermöglichte es ihr, das Erlernen von Datenwissenschaften mit anderen Beschäftigungen zu vereinbaren, darunter Französisch- und Buddhismuskurse.
• Ein praxisorientierter Ansatz: Die sofortige Übung nach jedem Konzept half ihr, das Gelernte zu festigen. Als Neuling im Programmieren schätzt sie die verschiedenen Übungsmodule, die der Kurs/die Plattform bietet.

Direkt mit Data Scientists arbeiten

Für Sonia verändert die Aneignung technischer Fähigkeiten ihre Interaktion mit Data-Science-Teams und ermöglicht es ihr,:

• Verstehe und beteilige dich an Diskussionen über die Modellauswahl und Datenvorverarbeitung
• Überprüfe und kritisiere komplexe Data-Science-Methoden
• Bei funktionsübergreifenden Projekten effektiver zusammenarbeiten
• Überbrücke die Lücke zwischen analytischen Erkenntnissen und technischer Umsetzung

Auf ihrem Weg zur Zertifizierung zeigt Sonia, dass es bei der Erweiterung deines technischen Werkzeugkastens nicht nur darum geht, neue Tools zu lernen, sondern auch darum, in der heutigen datengesteuerten Umgebung effektiver zusammenzuarbeiten.

Sonia schätzt das Potenzial von KI, die Arbeit von Datenwissenschaftlern zu verbessern, sieht aber auch, dass sie umgekehrt ein noch schärferes Auge und Verständnis für die Werkzeuge, Methoden und verschiedenen Inputs erfordert, die bei der Arbeit mit Daten und der Präsentation der Ergebnisse erforderlich sind.