Wie man 2024 Datenanalyst/in wird: 5 Schritte zum Start deiner Karriere

Warum eine Karriere als Datenanalyst/in beginnen? 

In den letzten Jahren gab es immer mehr Menschen, die wissen wollten, wie man Datenanalyst/in wird. Die Rolle wird immer beliebter, was angesichts der riesigen Datenmengen, die wir in der modernen Welt erzeugen, nicht verwunderlich ist. 

Unternehmen in allen Branchen brauchen Spezialisten, die Daten nutzen, analysieren, aussagekräftige datengestützte Erkenntnisse daraus gewinnen und diese Erkenntnisse zur Lösung wichtiger Geschäftsprobleme einsetzen können.  Es gibt also mehrere Gründe, warum du eine Karriere als Datenanalyst/in in Betracht ziehen solltest: 

• Die Nachfrage nach Rollen. Der Arbeitsmarkt für Datenanalysten boomt, und es gibt keine Anzeichen dafür, dass er sich in nächster Zeit abschwächt. Daten des US Bureau of Labor Statistics zeigen, dass die Zahl der Arbeitsplätze für Analysten zwischen 2021 und 2031 voraussichtlich um 23 % steigen wird. Wenn du nach einem zukunftssicheren Beruf suchst, könnte dies der richtige sein. 
• Das Gehalt. Datenanalytiker/innen werden in der Regel gut bezahlt, das Durchschnittsgehalt in den USA liegt bei 63.632 Dollar. 
• Die Arbeitszufriedenheit. Datenanalysten sind laut PayScale-Daten im Allgemeinen ziemlich zufrieden mit ihrem Job, mit durchschnittlich 3,9 von 5 Sternen. 

Wie man Datenanalyst wird

Im Folgenden haben wir beschrieben, wie du von Grund auf Datenanalyst/in wirst. Vieles davon setzt voraus, dass du neu in den Beruf einsteigst, obwohl vieles auch für diejenigen relevant sein wird, die bereits einige der Grundlagen kennen. 

Wie lange es dauert, Analytiker/in zu werden, hängt sehr stark von der Person ab. Diejenigen, die bereits ein wenig Wissen und Erfahrung haben, können die Fähigkeiten innerhalb weniger Monate beherrschen. Für andere dauert es mehrere Jahre des Studiums. 

Um in der Branche erfolgreich zu sein, brauchst du jedoch mehrere Voraussetzungen, darunter: 

• Eine natürliche Neugierde für Daten 
• Wichtige Programmiersprachen und -kenntnisse
• Ein Portfolio von relevanten Projekten
• Ein richtig geschriebener Lebenslauf 
• Überzeugende Profile auf LinkedIn und ähnlichen Websites  
• Vernetzung mit anderen Datenspezialisten

Schritt 1: Erlerne die wichtigsten Fähigkeiten zur Datenanalyse

Beginne mit den Grundlagen der Datenanalyse 

Die landläufige Meinung ist, dass man gut in Mathematik, Statistik oder Programmierung sein muss, um Datenanalyse zu lernen. Es stimmt zwar, dass ein Hintergrund in diesen Bereichen eine solide technische Grundlage bietet, aber das bedeutet nicht, dass eine Karriere in der Datenanalyse für Menschen mit einem anderen Bildungs- und Berufshintergrund unzugänglich ist.

Das Erlernen der Datenanalyse erfordert ein intensives Studium, Hingabe und eine Menge Übung. Du musst dir ein gewisses Maß an Optimismus bewahren, auch wenn du feststeckst, erschöpft oder entmutigt bist oder keine Fortschritte siehst. 

Ein/e angehende/r Datenanalyst/in sollte kreativ und neugierig auf Daten sein, eine explorative Denkweise haben, analytisch denken können, in der Lage sein, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten und bereit sein, die nötige Zeit und Mühe aufzubringen.  Das sind alles Qualitäten, die deinen Erfolg sichern werden.

Zu Beginn solltest du dir einige Grundkenntnisse in der Datenanalyse aneignen, z. B. die Grundlagen der Statistik, die Themen wie Zentrums- und Streuungsmaße, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests abdecken. 

Du kannst auch mit Dingen wie der Datenanalyse in Tabellenkalkulationen beginnen, um ein Gefühl für das Sammeln und Verarbeiten von Daten zu bekommen, und lernen, wie die explorative Datenanalyse in Power BI und anderen Tools funktioniert.

Wähle eine Programmiersprache zum Lernen

Datenanalysten und -analystinnen arbeiten in der Regel mit mehreren Programmiersprachen, d.h. es gibt keine falsche oder richtige Wahl. Im Wesentlichen musst du SQL für die Abfrage und Bearbeitung von Datenbanken beherrschen, aber dann musst du zwischen R und Python als nächster Programmiersprache wählen. 

Einen Vergleich zwischen Python und R für die Datenanalyse findest du in einem separaten Beitrag. Mit unseren Kursen kannst du auch lernen, Datenanalyst/in mit R oder Python zu werden. 

Im Wesentlichen lernst du an dieser Stelle, wie du Daten mit deiner bevorzugten Programmiersprache importieren, bereinigen, bearbeiten und visualisieren kannst. Du entdeckst einige der Bibliotheken, die dir bei verschiedenen Aufgaben helfen und deine Programmierkenntnisse erweitern können. 

Schritt 2: Qualifiziere dich in Datenanalyse

Die meisten Arbeitgeber wollen einen Nachweis über deine Qualifikationen in der Datenanalyse sehen. Es gibt verschiedene Wege dorthin, und vieles davon hängt von deinem aktuellen Bildungsstand und deiner Vertrautheit mit der Materie ab. 

Mehrere Universitäten bieten zum Beispiel Bachelor- und Masterabschlüsse in Datenanalyse an, aber dieser Weg erfordert eine beträchtliche Investition von Zeit und Geld: Du musst 2 bis 4 Jahre für ein Vollzeitstudium einplanen, und es kann zwischen 30.000 und 200.000 Dollar kosten. 

Wenn du dich für einen Bachelor-Studiengang einschreibst, musst du auch Kurse außerhalb der Datenanalytik belegen. Ein Hochschulabschluss ist nicht notwendig, um Datenanalyst/in zu werden, aber er kann sicherlich hilfreich sein. Auch die Entscheidung für ein Data Science Bootcamp ist eine beliebte Wahl, obwohl auch hier der Preis für viele unerschwinglich sein kann. 

Das Online-Lernen mit DataCamp gibt dir die Flexibilität, von jedem Ort der Welt aus zu lernen, vorausgesetzt, du hast einen Computer und einen Internetzugang. Außerdem ist das Lernen in einem Online-Programm deutlich günstiger als an einer Universität: Du kannst zum Beispiel unseren Data Analyst Career Track und die Datenanalysten-Zertifizierung in weniger als einem Jahr zu einem Bruchteil der Kosten eines Universitätsstudiums absolvieren, du bekommst trotzdem praktische Erfahrung und kannst sogar eine vollständige Zertifizierung als Datenanalyst erhalten. 

Ein Vergleich der verschiedenen Qualifizierungswege für Datenanalysten

Ein ideales Online-Selbstlernprogramm beinhaltet einen umfassenden und ausgewogenen Lehrplan, der die wichtigsten Themen und Techniken der Datenanalyse abdeckt - zusammen mit vielen Möglichkeiten, sie zu üben. 

Wenn du also wissen willst, wie man Datenanalyst/in wird, ohne Erfahrung zu haben, sieht dein Lernweg ungefähr so aus:

Schritt 3: Übe deine Datenanalysten-Fähigkeiten 

Sobald du einige der grundlegenden Fähigkeiten beherrschst, musst du anfangen, sie selbst zu entwickeln. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie du das tun kannst: 

Arbeit an einzelnen Projekten

Du wirst reichlich Gelegenheit haben, deine neuen Fähigkeiten in verschiedenen Übungen und Datenanalyse-Projekten anzuwenden, die in deinem Lehrplan vorgesehen sind. Durch das Üben deiner Fähigkeiten und das Lösen von Schein- oder realen Problemen erhältst du eine solide Grundlage für deine zukünftige Berufserfahrung. 

In dieser Phase hilft es dir, Zugang zu echten, sauberen Datensätzen und vorausgewählten Ideen zu haben, um dein Interesse am Lernen aufrechtzuerhalten und Ablenkungen durch zusätzliches Suchen oder Brainstorming zu vermeiden. In unserem Angebot an Data-Science-Projekten kannst du deine Fähigkeiten auf die Probe stellen. 

Es wird jedoch der Zeitpunkt kommen, an dem du dich auf die praktische Arbeit als Datenanalyst/in vorbereiten musst, und du wirst ein weiterführendes Studium absolvieren müssen: Um dich am besten zu "verkaufen", solltest du einem potenziellen Arbeitgeber deine Fähigkeit zeigen, selbstständig zu arbeiten und zu recherchieren. 

Daher musst du einzelne Projekte durchführen, bei denen du für alles verantwortlich bist: die Auswahl des Themas, die Beschaffung der notwendigen Daten, die Überlegung, in welche Richtung du forschen willst, die Gestaltung der Projektstruktur, das Aufstellen und Überprüfen von Hypothesen, die effektive Kommunikation deiner Ergebnisse und die Festlegung des weiteren Vorgehens. 

Deshalb nehmen einzelne Projekte meist viel mehr Zeit in Anspruch als die angeleiteten, aber sie helfen dir, dich bei der Bewerbung von der Masse abzuheben.

Nutze kostenlose Datensätze für Datenanalyseprojekte

Sobald du ein gutes Thema für dein Projekt gefunden hast, ist dein nächster Schritt, die relevanten Daten zu finden, die du untersuchen kannst. Zu diesem Zweck gibt es zahlreiche Online-Repositories, die eine Vielzahl von kostenlosen Datensätzen anbieten. Neben den DataCamp-Projekten kannst du auch:

• DataLab - Eine integrierte Online-Entwicklungsumgebung (IDE) mit vorinstallierten Datensätzen zum Schreiben von Code, Analysieren von Daten und Üben deiner Fähigkeiten.
• Kaggle - Die beliebteste Website mit Tausenden von kostenlosen Datensätzen zu verschiedenen Themen, sowohl aus der realen Welt als auch aus synthetischen Daten.
• UCI Machine Learning Repository - Enthält Open-Source-Datensätze. Die meisten davon sind sauber, gut strukturiert und gut dokumentiert.
• FiveThirtyEight - Hier findest du interaktive datengestützte Artikel zu verschiedenen Mainstream-Themen sowie die Datensätze, die für diese Artikel verwendet wurden.
• Google Dataset Search - Eine stichwortbasierte Suchmaschine, genau wie die normale Google-Suche. Hier sind mehr als 25 Millionen kostenlose öffentliche Datensätze gespeichert.

Schritt 4: Ein Projektportfolio für Datenanalysten erstellen 

Zu diesem Zeitpunkt solltest du auf dem besten Weg sein, Datenanalyst/in zu werden. Um bei potenziellen Arbeitgebern vorstellig zu werden, brauchst du jedoch eine Mappe mit deinen Arbeiten. In unserem Leitfaden zum Aufbau eines Data-Science-Portfolios findest du einige Anregungen. 

Wenn du zum ersten Mal als Datenanalyst auf den Arbeitsmarkt kommst, ist es verständlich, wenn dein anfängliches Projektportfolio hauptsächlich angeleitete Capstone-Projekte aus deinem Online-Bootcamp oder deiner datenbezogenen Universitätsarbeit enthält. In diesem Stadium ist es auch völlig in Ordnung und wird erwartet, dass es viele verschiedene Bootcamp-Projekte zu unterschiedlichen Lernkonzepten gibt, die eine Vielzahl von Tools und Techniken zeigen. 

Aber du willst dein Portfolio nutzen, um deine Leidenschaften und Interessen zum Vorschein zu bringen. Erzähle eine Geschichte darüber, wie sich deine Fähigkeiten entwickelt haben und wo deine Kompetenzen liegen. Du willst sowohl deine fachlichen als auch deine sozialen Kompetenzen zeigen und sie so gestalten, dass sie deine Leser ansprechen. 

Idealerweise vermeidest du Projekte, die jeder hat, und konzentrierst dich stattdessen auf die Projekte, die du abgeschlossen hast und die für dich am interessantesten sind. Je mehr du dein Portfolio entwickelst, desto mehr kannst du die weit verbreiteten, allgemeinen Projekte entfernen. 

Was du in dein Portfolio als Datenanalyst aufnehmen solltest

Es gibt zwar keine genaue Formel, aber du kannst darüber nachdenken, einige der folgenden Elemente in dein Portfolio aufzunehmen, wenn du darauf hinarbeitest, Datenanalyst/in zu werden: 

1. Projekte zur Datenbereinigung. Zeige, dass du Rohdaten für die Analyse vorbereiten kannst.
2. Projekte zur explorativen Datenanalyse (EDA). Beweise deine Fähigkeit, Daten zusammenzufassen und zu visualisieren.
3. Projekte zur statistischen Analyse oder zum maschinellen Lernen. Beweise, dass du in der Lage bist, aus Daten Erkenntnisse zu ziehen oder Vorhersagen zu treffen. In unserem Leitfaden für Projekte zum maschinellen Lernen findest du weitere Informationen. 
4. Projekte zur Unternehmensanalyse. Zeige, dass du verstehst, wie sich datengesteuerte Entscheidungen auf die Geschäftskennzahlen auswirken.
5. Soft Skills. Füge alle Präsentationen oder Berichte bei, die du geschrieben hast, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen.

Wenn du das Gefühl hast, dass du bereit bist, ein bestimmtes Geschäftsfeld deiner Wahl zu erkunden, kannst du dich darauf konzentrieren, Fachwissen zu erlangen und einzelne Projekte in diesem Bereich durchzuführen.

Du kannst dein Portfolio an Datenanalyseprojekten auf DataLab, GitHub oder Kaggle kostenlos einstellen. Das sind nicht die einzigen kostenlosen Plattformen, auf denen solche Portfolios gehostet werden, aber diese beiden sind sehr beliebt und die beste Wahl für einen Einsteiger in die Datenverarbeitung, da sie eine gute Sichtbarkeit für deine Projekte gewährleisten. Du könntest auch in Erwägung ziehen, eine eigene Website zu erstellen.

Schritt 5: Bewirb dich für Jobs als Datenanalyst auf Einstiegsebene

Wenn du von deinen Fähigkeiten und deinem Portfolio überzeugt bist, ist es an der Zeit, darüber nachzudenken, wie du einen Job als Datenanalyst/in bekommst. Im Folgenden haben wir einige Tipps für dich:

Vergewissere dich, dass du die erforderlichen Fähigkeiten hast 

Bevor du mit der Jobsuche beginnst, solltest du deine Fähigkeiten als Datenanalyst/in kurz überprüfen und mit den Anforderungen für diese Rolle auf dem modernen Markt vergleichen. 

Ein guter Anfang ist es, einen Blick auf die Beschreibungen verschiedener Stellen für Datenanalysten zu werfen und die Fähigkeiten aufzuschreiben, die derzeit am meisten gefragt sind. Unsere Lebenslaufvorlagen für Datenanalysten können dir als Inspiration dienen. 

Um einen Job als Datenanalyst/in zu bekommen, sind hier die grundlegenden technischen Fähigkeiten, die Unternehmen normalerweise erwarten:

• Python oder R (insbesondere deren Spezialbibliotheken für die Datenanalyse)
• SQL
• Die Befehlszeile
• Statistik
• Datenbereinigung und -verknüpfung
• Datenanalyse
• Datenvisualisierung
• Web Scraping
• Fehlersuche
• Data Storytelling
• Umgang mit unstrukturierten Daten

Wenn dir die obige Liste zu umfangreich erscheint, lass dich nicht entmutigen: Du wirst wahrscheinlich nicht alle diese Fähigkeiten für jeden Job als Datenanalyst/in brauchen. In der Regel sucht jedes Unternehmen nach unterschiedlichen Fähigkeiten bei einem geeigneten Bewerber. 

Der beste Weg, um die spezifischen Anforderungen eines bestimmten Arbeitgebers herauszufinden, ist, die entsprechende Stellenbeschreibung zu lesen. Wenn du jetzt das Gefühl hast, dass dir einige wichtige Fähigkeiten fehlen, solltest du eine Weiterbildung in Betracht ziehen.

Schließlich darfst du nicht vergessen, dass es auch einige wichtige Soft Skills für Datenanalysten gibt:

• Analytisches Denken
• Multitasking
• Neugierde
• Kreativität
• Kommunikationsfähigkeit
• Flexibilität
• Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team zu arbeiten
• Entscheidungsfindung
• Wissen über den Geschäftsbereich

Erstelle einen professionellen Lebenslauf für Datenanalysten

Jetzt ist es an der Zeit, deinen Lebenslauf zu schreiben. Auf den ersten Blick scheint es eine einfache Aufgabe zu sein. In Wirklichkeit lohnt es sich aber, etwas Zeit und Mühe zu investieren, um einen überzeugenden und professionell aussehenden Lebenslauf zu erstellen, der die Aufmerksamkeit der Personalverantwortlichen auf sich ziehen kann. Vielleicht findest du den folgenden Artikel hilfreich: Tipps zum Aufbau deines Lebenslaufs als Datenwissenschaftler/in. 

In diesem Artikel geht es zwar hauptsächlich um die Erstellung eines Lebenslaufs für Data Scientists, aber die meisten Tipps hier sind auch auf andere datenbezogene Berufe anwendbar. Lass uns kurz die wichtigsten Vorschläge aus dem Artikel zusammenfassen:

• Bringe deinen Lebenslauf auf einer Seite unter.
• Wähle eine geeignete Lebenslaufvorlage aus. Du kannst ihn von Grund auf neu erstellen oder einen Online-Lebenslaufgenerator mit einer Vielzahl von Lebenslaufvorlagen verwenden. Vielleicht möchtest du die folgenden Ressourcen in Betracht ziehen: Lebenslauf, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
• Erstelle deinen Master-Lebenslauf. Das kann eine lange, sehr detaillierte Version deines Lebenslaufs mit vielen Seiten und vielen Aufzählungspunkten sein. Hier kannst du alle deine Berufserfahrungen angeben (auch frühere, nicht verwandte Berufserfahrungen, wenn du ein Quereinsteiger bist), dein Studium, deine Projekte, deine technischen und sozialen Fähigkeiten und andere relevante Informationen. Du kannst diese Version deines Lebenslaufs als Grundlage für Bewerbungen auf jede Stelle als Datenanalyst/in verwenden.
• Passe deinen Lebenslauf für Datenanalysten an jede Stellenbeschreibung an, auf die du dich bewirbst. Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch, finde heraus, welche Anforderungen das Unternehmen an einen Bewerber stellt, und integriere die erforderlichen Fähigkeiten und Schlüsselwörter in deinen Lebenslauf bzw. hebe sie hervor. Außerdem kannst du die Website des Unternehmens erkunden (seine Mission, Werte und Produkte) und dich darauf beziehen, um in deinem Lebenslauf zu zeigen, dass du perfekt zu ihm passt.
• Sei prägnant, aber informativ.
• Verwende eine einfache, aber effiziente Sprache.
• Prüfe auf Fehler und Tippfehler.
• Erwäge, die folgenden Abschnitte aufzunehmen:
• Kontaktinformationen
• Zielsetzung
• Berufserfahrung
• Projekte
• Fertigkeiten
• Bildung

Die Reihenfolge, in der die letzten vier Abschnitte erscheinen, hängt von deinen wirklich relevanten Erfahrungen ab und damit davon, was du zuerst präsentieren möchtest.

Entwickle deine Online-Profile

Dein LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub oder ein anderes relevantes berufliches Profil sollte mit deinem Datenanalysten-Lebenslauf übereinstimmen oder sogar deinen Lebenslauf in Miniaturformat darstellen. Das Hauptziel ist es, deine Leser wissen zu lassen, dass du ein Datenanalyst bist, auch wenn du noch keine echte Berufserfahrung in diesem Bereich hast. 

Mit anderen Worten: Du musst für dich werben und eine einzigartige persönliche Marke schaffen, um auf dem umkämpften Arbeitsmarkt der Datenanalyse Fuß zu fassen.

Im Folgenden findest du einige nützliche Tipps:

• Halte dein berufliches Profil und dein Projektportfolio auf dem neuesten Stand.
• Wenn du ein Quereinsteiger bist, schreibe in der Überschrift "Datenanalyst" anstelle deines aktuellen Berufs. Vermeide es, das Wort "aufstrebend" in deiner Überschrift zu verwenden.
• Füge dein Foto und vielleicht ein datenbezogenes Titelbild hinzu.
• Biete eine professionelle Möglichkeit, dich zu kontaktieren. 
• Füge alle relevanten Lizenzen, Zertifizierungen, Fähigkeiten, Leistungen, Empfehlungen und Querverweise zu deinen anderen beruflichen Profilen hinzu.

Einige der Vorschläge für das Schreiben eines effizienten Lebenslaufs sind auch hier anwendbar. Fasse dich kurz, aber informativ, verwende eine einfache, aber effiziente Sprache, überprüfe deine Kontaktdaten und vermeide es, dein Qualifikationsniveau anzugeben.

Netzwerk mit anderen Datenexperten

Da du versuchst, einen völlig neuen Bereich zu betreten, musst du dein berufliches Netzwerk in der Datenwelt ausbauen. Ein überzeugendes LinkedIn-, GitHub- oder ähnliches Profil zu erstellen, ist ein guter erster Schritt. 

Du kannst aber noch proaktiver sein, indem du verschiedenen Daten-Communities oder -Gruppen beitrittst, an Online- und Live-Treffen und Konferenzen teilnimmst, den richtigen Leuten in sozialen Netzwerken folgst und dich mit ihnen verbindest, datenbezogene Inhalte in den sozialen Medien kommentierst und Artikel zu Datenanalyse-Themen veröffentlichst. 

Sich mit Datenexperten zu umgeben, kann helfen, und das DataCamp, eine Gemeinschaft von Datenenthusiasten, kann Hilfe und Unterstützung bieten und deine Kontakte in der Datenwelt erweitern.

Bewirb dich auf Stellenangebote für Datenanalysten

Endlich hast du gelernt, wie man Datenanalyst/in wird, und es ist an der Zeit, dich für deinen ersten Job zu bewerben. Es gibt zahlreiche Ressourcen für die Arbeitssuche, darunter allgemeine Jobportale wie 

LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList und Hired haben alle Angebote. 

Weitere datenorientierte Jobbörsen findest du bei DataCamp Jobs, um deine Traumjobs im Datenbereich zu finden und zu besetzen.  Und vergiss nicht: Wenn du deine Datenanalysten-Zertifizierung über DataCamp machst, bekommst du von unserem Karriereteam Unterstützung bei der Jobsuche, die auf deine individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist.  

Wenn du dir ein Vorstellungsgespräch gesichert hast, musst du dich auf einige Fragen im Vorstellungsgespräch für Datenanalysten vorbereiten, deren Einzelheiten du in einem separaten Artikel findest. 

Wende dich direkt an potenzielle Arbeitgeber 

Parallel zu diesem Ansatz der Stellensuche kannst du eine weniger konventionelle, zeitaufwändigere, aber auch effizientere Methode ausprobieren: Du kannst dich direkt an die Unternehmen wenden, die dich interessieren. 

Um diesen Weg einzuschlagen, musst du zuerst die offizielle Website des Unternehmens finden, die Homepage und die Karriereseite durchstöbern und die Kontaktdaten herausfinden. Lies über ihren Auftrag und ihre Werte, ihre Dienstleistungen und Produkte und alles, was sonst noch wichtig ist. Versuche herauszufinden, wie du ein idealer Kandidat für diesen Arbeitgeber sein könntest. 

Sobald du mehr darüber weißt, wie ihr Geschäft aussieht, kannst du ihnen eine E-Mail mit deinem Lebenslauf zur Datenanalyse schicken, der genau auf dieses Unternehmen zugeschnitten ist und zeigt, dass du perfekt zu ihnen passt. Das ist in der Tat ein sicherer Weg, um sich in den Augen des jeweiligen Arbeitgebers von der Masse abzuheben.

Führe gut Buch und passe deine Strategie unterwegs an

Wenn du deinen Lebenslauf an verschiedene Jobportale oder direkt an ein Unternehmen schickst, notiere dir die Lebenslaufversionen, die du geschickt hast, sowie die entsprechenden Firmennamen und Stellenbeschreibungen. 

Lass dich nicht entmutigen, wenn du nicht sofort eine Stelle als Datenanalyst/in findest. Es ist völlig normal, wenn deine Jobsuche einige Zeit in Anspruch nimmt, und denke daran, dass Ablehnungen für die meisten eine unvermeidliche Hürde sind. Deine Misserfolge sollten dich nicht frustrieren oder dich die Hoffnung verlieren lassen. 

Bewirb dich weiterhin auf neue Stellen und verbessere deine technischen Fähigkeiten. Versuche zu analysieren, was in deinem Lebenslauf, deiner Mappe oder bei der Stellensuche verbessert werden könnte, und nimm entsprechende Änderungen vor. 

Bei Ablehnungen solltest du immer um Feedback bitten und wenn du es bekommst, versuche, das Beste aus dieser Information zu machen, indem du deine Stärken stärkst und an deinen Schwächen arbeitest. Wenn du alle Ratschläge aus diesem Artikel befolgst, ist dein erster Job als Datenanalyst/in nur eine Frage von Zeit, Ausdauer und harter Arbeit.

Werde Datenanalyst mit DataCamp

Inzwischen solltest du wissen, wie du Datenanalyst/in werden kannst und was du tun musst, um dein Ziel zu verwirklichen. In diesem Beitrag haben wir darüber gesprochen: 

• Die Voraussetzungen, die du für das Erlernen der Datenanalyse haben musst
• Einige der Kurse zur Datenanalyse, mit denen du deine Fähigkeiten auf jeder Stufe deiner Lernreise verbessern kannst
• Wie du die optimale Qualifikation auswählst 
• Warum einzelne Projekte so wichtig für dein Portfolio sind und wo du nach Datensätzen suchst
• Andere Projekte, die deinem Portfolio hinzugefügt werden können
• Die technischen und sozialen Fähigkeiten, die Unternehmen in der Regel von einem Datenanalysten erwarten
• Die Feinheiten und Tricks für die Erstellung eines hervorragenden Lebenslaufs
• Die Bedeutung deiner Online-Präsenz, Sichtbarkeit und Interaktion mit Datenspezialisten
• Wo und wie man nach einem Job sucht und wie man bei der Bewerbung optimistisch und zuversichtlich bleibt

Mit all diesen Informationen in der Hand ist es an der Zeit, dass du loslegst und noch heute mit dem Lernen beginnst.