Wie man 2026 Datenanalyst wird: 5 Schritte zum Start deiner Karriere

Warum als Datenanalyst anfangen? 

In letzter Zeit suchen immer mehr Leute nach Infos, wie man Datenanalyst wird. Die Rolle wird immer beliebter, was bei der riesigen Menge an Daten, die wir in der heutigen Welt erzeugen, nicht verwunderlich ist. 

Firmen in allen Branchen brauchen Leute, die Daten sammeln, analysieren, wichtige Erkenntnisse daraus gewinnen und diese Erkenntnisse nutzen können, um wichtige geschäftliche Probleme zu lösen.  Es gibt also mehrere Gründe, warum du eine Karriere als Datenanalyst in Betracht ziehen könntest: 

• Die Nachfrage nach Rollen. Der Arbeitsmarkt für Datenanalysten boomt und es sieht nicht so aus , als würde sich das bald ändern. Daten vom US-Arbeitsministerium zeigen, dass die Zahl der Jobs für Operations-Research-Analysten zwischen 2023 und 2033 um 23 % steigen soll. Wenn du nach einem zukunftssicheren Beruf suchst, könnte das hier genau das Richtige für dich sein. 
• Das Gehalt. Datenanalysten haben normalerweise coole Jobs und verdienen in den USA im November 2024 im Schnitt 68.104 Dollar. 
• Die Zufriedenheit im Job. Laut den Daten von PayScale sind Datenanalysten im Allgemeinen ziemlich zufrieden mit ihren Jobs, mit einer durchschnittlichen Bewertung von 3,9 von 5 Sternen. 

Wie man Datenanalyst wird

Hier zeigen wir dir, wie du von Null anfangen kannst, um Datenanalyst zu werden. Vieles davon geht davon aus, dass du neu in diesem Beruf bist, obwohl vieles auch für diejenigen relevant ist, die bereits über einige Grundkenntnisse verfügen. 

Wie lange es dauert, bis man Analyst wird, hängt stark von der Person ab. Leute, die noch nicht so viel Ahnung und Erfahrung haben, können die Fähigkeiten in ein paar Monaten lernen. Für andere wird es mehrere Jahre dauern, bis sie das gelernt haben. 

Aber im Grunde brauchst du ein paar Sachen, um in der Branche erfolgreich zu sein, darunter: 

• Eine natürliche Neugierde für Daten 
• Wichtige Programmiersprachen und Fähigkeiten
• Ein Portfolio mit coolen Projekten
• Ein richtig geschriebener Lebenslauf 
• Coole Profile auf LinkedIn und ähnlichen Websites  
• Sich mit anderen Datenexperten vernetzen

Schritt 1: Lerne die wichtigsten Fähigkeiten zur Datenanalyse

Fang mit den Grundlagen der Datenanalyse an 

Viele denken, dass man gut in Mathe, Statistik oder Programmieren sein muss , um mit Datenanalyse anzufangen . Auch wenn ein Hintergrund in diesen Bereichen eine solide technische Basis bietet, heißt das nicht, dass eine Karriere in der Datenanalyse für Leute mit anderen Bildungs- und Berufshintergründen unmöglich ist.

Um Daten analysieren zu lernen, braucht's echt intensives Lernen, Engagement und viel Übung. Du musst ein bisschen Optimismus behalten, auch wenn du feststeckst, total fertig bist, entmutigt bist oder einfach keinen Fortschritt siehst. 

Ein angehender Datenanalyst sollte kreativ und neugierig in Bezug auf Daten sein, eine forschende Denkweise haben, analytisch denken können, sowohl selbstständig als auch im Team arbeiten können und bereit sein, die erforderliche Zeit und Mühe zu investieren.  Das sind alles Eigenschaften, die dir helfen werden, erfolgreich zu sein.

Du solltest damit anfangen, ein paar grundlegende Datenanalysefähigkeiten zu lernen, wie zum Beispiel die Grundlagen der Statistik, die Themen wie Messungen von Zentrum und Streuung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests abdecken. 

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

Such dir eine Programmiersprache aus, die du lernen willst.

Datenanalysten arbeiten meistens mit mehreren Programmiersprachen, also gibt's keine richtige oder falsche Wahl. Im Grunde musst du SQL beherrschen, um Datenbanken abzufragen und zu bearbeiten, aber dann musst du dich zwischen R und Python als nächste Programmiersprache entscheiden. 

Einen Vergleich zwischen Python und R für die Datenanalyse findest du in einem separaten Beitrag. Mit unseren Lernpfaden kannst du auch lernen, wie man mit R oder Python Datenanalyst wird. 

Im Grunde lernst du jetzt, wie du Daten mit deiner Lieblingsprogrammiersprache importieren, bereinigen, bearbeiten und visualisieren kannst. Du wirst ein paar Bibliotheken entdecken, die dir bei verschiedenen Aufgaben helfen und deine Programmierkenntnisse verbessern können. 

Schritt 2: Mach dich fit in Datenanalyse

Die meisten Arbeitgeber wollen Beweise für deine Qualifikationen in der Datenanalyse sehen. Es gibt verschiedene Wege, um das zu erreichen, und vieles hängt von deinem aktuellen Bildungsstand und deiner Vertrautheit mit dem Thema ab. 

Zum Beispiel bieten ein paar Unis Bachelor- und Masterstudiengänge in Datenanalyse an, aber wenn du diesen Weg einschlägst, musst du viel Zeit und Geld investieren: Du musst 2 bis 4 Jahre Vollzeit studieren, und das kann zwischen 30.000 und 200.000 Dollar kosten. 

Wenn du dich für einen Bachelorstudiengang anmeldest, musst du außerdem Kursanforderungen außerhalb der Datenanalyse erfüllen. Man braucht keinen Abschluss, um Datenanalyst zu werden, aber es kann echt hilfreich sein. Auch die Entscheidung für ein Data-Science-Bootcamp ist beliebt, aber auch hier kann der Preis für viele echt abschreckend sein. 

Mit DataCamp kannst du online lernen, wo auch immer du gerade bist, solange du einen Computer und Internet hast. Außerdem ist das Lernen mit einem Online-Programm viel günstiger als an einer Uni: Du kannst zum Beispiel unseren Data Analyst Career Track und die Data Analyst-Zertifizierung in weniger als einem Jahr zu einem Bruchteil der Kosten eines Uni-Studiums machen, trotzdem praktische Erfahrungen sammeln und sogar eine vollständige Zertifizierung als Data Analyst bekommen. 

Ein Vergleich der verschiedenen Wege zur Qualifikation als Datenanalyst

Ein gutes Online-Selbstlernprogramm hat einen umfassenden und ausgewogenen Lehrplan, der die wichtigsten Themen und Techniken der Datenanalyse abdeckt – und jede Menge Möglichkeiten, das Gelernte zu üben. 

Also, wenn du wissen willst, wie du ohne Erfahrung Datenanalyst werden kannst, sieht dein Lernweg ungefähr so aus:

Schritt 3: Trainier deine Fähigkeiten als Datenanalyst 

Sobald du einige der grundlegenden Fähigkeiten drauf hast, musst du anfangen, sie selbst weiterzuentwickeln. Du kannst das auf verschiedene Arten machen: 

An einzelnen Projekten arbeiten

Du wirst jede Menge Chancen haben, deine neuen Fähigkeiten anzuwenden, indem du verschiedene Übungen machst und die Datenanalyseprojekte aus deinem Lehrplan machst. Wenn du deine Fähigkeiten trainierst und simulierte oder echte Probleme löst, bekommst du eine solide Basis für deine zukünftige Berufserfahrung. 

In dieser Phase helfen dir echte, saubere Datensätze und vorab ausgewählte Ideen, dein Interesse am Lernen aufrechtzuerhalten und Ablenkungen durch zusätzliche Recherchen oder Brainstorming zu vermeiden. Du kannst dir unsere Auswahl an Datenanalyseprojekten anschauen, um deine Fähigkeiten auf die Probe zu stellen. 

Irgendwann musst du dich aber auf die echte Arbeitswelt als Datenanalyst vorbereiten und dich weiterbilden: Um dich bestmöglich zu „verkaufen“, solltest du einem potenziellen Arbeitgeber zeigen, dass du selbstständig arbeiten und recherchieren kannst. 

Deshalb musst du eigene Projekte machen, bei denen du für alles selbst verantwortlich bist: Thema aussuchen, die nötigen Daten sammeln, überlegen, in welche Richtung deine Forschung gehen soll, die Projektstruktur planen, Hypothesen aufstellen und überprüfen, deine Ergebnisse gut rüberbringen und den weiteren Weg festlegen. 

Deshalb dauern eigene Projekte meistens länger als die betreuten, aber sie helfen dir, dich bei Bewerbungen von anderen abzuheben.

Nutze kostenlose Datensätze für deine Datenanalyseprojekte.

Sobald du ein gutes Thema für dein Projekt gefunden hast, musst du als Nächstes die passenden Daten dafür suchen. Dafür gibt's viele Online-Repositorien, die verschiedene kostenlose Datensätze anbieten. Neben den DataCamp-Projekten kannst du auch Folgendes nutzen:

• DataLab – Eine Online-Entwicklungsumgebung (IDE), die schon mit Datensätzen geladen ist, damit du Codes schreiben, Daten analysieren und deine Fähigkeiten trainieren kannst.
• Kaggle – Die bekannteste Website, auf der es Tausende von kostenlosen Datensätzen zu verschiedenen Themen gibt, sowohl aus der echten Welt als auch synthetisch.
• UCI Machine Learning Repository – Hat Open-Source-Datensätze. Die meisten davon sind übersichtlich, gut strukturiert und gut dokumentiert.
• FiveThirtyEight – Hier findest du interaktive, datengestützte Artikel zu verschiedenen Mainstream-Themen sowie die für diese Artikel verwendeten Datensätze.
• Google Dataset Search – Eine Suchmaschine, die mit Stichwörtern funktioniert, genau wie die normale Google-Suche. Es hat über 25 Millionen kostenlose öffentliche Datensätze gespeichert.

Schritt 4: Erstell ein Portfolio mit Projekten als Datenanalyst 

Mittlerweile solltest du auf dem besten Weg sein, Datenanalyst zu werden. Um aber bei potenziellen Arbeitgebern zu punkten, brauchst du ein Portfolio deiner Arbeiten. Schau dir doch mal unseren kompletten Leitfaden zum Aufbau eines Data-Science-Portfolios an, um dich inspirieren zu lassen. 

Wenn du als Datenanalyst gerade erst in den Arbeitsmarkt einsteigst, ist es total klar, dass dein erstes Projektportfolio hauptsächlich aus betreuten Abschlussprojekten aus deinem Online-Bootcamp oder aus datenbezogenen Uni-Arbeiten besteht. In dieser Phase ist es auch völlig okay und zu erwarten, dass es viele unterschiedliche Bootcamp-Projekte zu verschiedenen untersuchten Konzepten gibt, die eine Vielzahl von Tools und Techniken zeigen. 

Du solltest dein Portfolio aber nutzen, um deine Leidenschaften und Interessen richtig zur Geltung zu bringen. Erzähl mal, wie du deine Fähigkeiten weiterentwickelt hast und wo deine Expertise liegt. Du willst sowohl deine technischen als auch deine sozialen Kompetenzen zeigen und es so gestalten, dass es deine Leser anspricht. 

Am besten vermeidest du Projekte, die jeder hat, und konzentrierst dich stattdessen auf die Projekte, die du abgeschlossen hast und die dich am meisten interessieren. Je mehr du dein Portfolio ausbaust, desto mehr kannst du die allgemeinen Projekte mit großem Umfang rausnehmen. 

Was du in dein Portfolio als Datenanalyst packen solltest

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

1. Datenbereinigungsprojekte. Zeig, dass du Rohdaten für die Analyse vorbereiten kannst.
2. Explorative Datenanalyseprojekte (EDA). Zeig, dass du Daten zusammenfassen und visualisieren kannst.
3. Statistische Analyse oder Projekte zum maschinellen Lernen. Zeig, wie gut du aus Daten Erkenntnisse gewinnen oder Vorhersagen treffen kannst. Schau dir unseren Leitfaden zu Machine-Learning-Projekten an, um mehr Infos zu kriegen. 
4. Business-Analyse-Projekte. Zeig, dass du verstehst, wie datengestützte Entscheidungen die Geschäftskennzahlen beeinflussen.
5. Soziale Kompetenzen. Füge alle Präsentationen oder Berichte bei, die du geschrieben hast, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen.

Wenn du das Gefühl hast, dass du bereit bist, einen bestimmten Geschäftsbereich deiner Wahl zu erkunden, kannst du dich darauf konzentrieren, Fachwissen zu erwerben und eigene Projekte in diesem Bereich zu machen.

Du kannst dein Portfolio mit Datenanalyseprojekten kostenlos auf DataLab, GitHub oder Kaggle speichern. Es gibt zwar noch andere kostenlose Plattformen, auf denen man solche Portfolios hosten kann, aber diese beiden sind echt beliebt und die beste Wahl für Daten-Einsteiger, weil sie deinen Projekten eine gute Sichtbarkeit geben. Du könntest auch darüber nachdenken, eine persönliche Website zu erstellen.

Schritt 5: Bewirb dich jetzt für Jobs als Datenanalyst für Berufseinsteiger

Sobald du von deinen Fähigkeiten und deinem Portfolio überzeugt bist, ist es Zeit, darüber nachzudenken, wie du einen Job als Datenanalyst bekommst. Hier sind ein paar Tipps:

Stell sicher, dass du die nötigen Fähigkeiten hast. 

Bevor du mit der Jobsuche loslegst, solltest du vielleicht mal deine Fähigkeiten als Datenanalyst kurz checken und mit den Anforderungen für diesen Job auf dem aktuellen Arbeitsmarkt vergleichen. 

Ein guter Anfang ist, sich die Beschreibungen von ein paar Stellen für Datenanalysten anzuschauen und die Fähigkeiten aufzuschreiben, die gerade am meisten gefragt sind. Du kannst dir unsere Lebenslaufvorlagen für Datenanalysten anschauen, um dich inspirieren zu lassen. 

Um einen Job als Datenanalyst zu kriegen, solltest du diese grundlegenden technischen Fähigkeiten mitbringen, die Unternehmen normalerweise erwarten:

• Python oder R (vor allem ihre speziellen Bibliotheken für die Datenanalyse)
• SQL
• Die Befehlszeile
• Statistiken
• Datenbereinigung und -aufbereitung
• Datenanalyse
• Datenvisualisierung
• Web-Scraping
• Debugging
• Daten-Storytelling
• Umgang mit unstrukturierten Daten

Wenn dir die Liste oben zu viel vorkommt, lass dich nicht entmutigen; wahrscheinlich brauchst du nicht alle diese Fähigkeiten für jeden Job als Datenanalyst. Normalerweise sucht jedes Unternehmen bei einem passenden Bewerber nach unterschiedlichen Fähigkeiten. 

Der beste Weg, um die genauen Anforderungen eines bestimmten Arbeitgebers zu erfahren, ist, die entsprechende Stellenbeschreibung zu lesen. Wenn du jetzt das Gefühl hast, dass dir ein paar wichtige Fähigkeiten fehlen, solltest du überlegen, dich weiterzubilden.

Und vergiss nicht, dass es auch ein paar wichtige Soft Skills für Datenanalysten gibt:

• Analytisches Denken
• Multitasking
• Neugier
• Kreativität
• Kommunikationsfähigkeiten
• Flexibilität
• Kann sowohl alleine als auch im Team arbeiten
• Entscheidungsfindung
• Fachwissen im Geschäftsbereich

Erstell einen professionellen Lebenslauf als Datenanalyst

Jetzt ist es Zeit, deinen Lebenslauf zu schreiben. Auf den ersten Blick scheint das eine einfache Aufgabe zu sein. Aber ehrlich gesagt lohnt es sich, ein bisschen Zeit und Mühe zu investieren, um einen coolen und professionell aussehenden Lebenslauf zu erstellen, der die Aufmerksamkeit der Personalchefs auf sich zieht. Der folgende Artikel könnte dir helfen: Tipps zum Erstellen deines Lebenslaufs als Datenwissenschaftler. 

Auch wenn es in diesem Artikel hauptsächlich darum geht, wie man einen Lebenslauf für einen Job als Datenwissenschaftler schreibt, passen die meisten Tipps auch für andere Jobs, die mit Daten zu tun haben. Lass uns kurz die wichtigsten Vorschläge aus dem Artikel zusammenfassen:

• Schreib deinen Lebenslauf auf eine Seite.
• Such dir eine passende Lebenslaufvorlage aus. Du kannst ihn von Grund auf neu erstellen oder einen Online-Lebenslauf-Generator mit einer Vielzahl von Lebenslaufvorlagen nutzen. Du kannst die folgenden Ressourcen in Betracht ziehen: Lebenslauf, Zety, Lebenslauf-Generator, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
• Mach deinen Master-Lebenslauf. Das kann eine ausführliche Version deines Lebenslaufs sein, mit vielen Seiten und einer Menge Stichpunkten. Hier kannst du deine ganze Berufserfahrung (auch frühere, nicht relevante Berufserfahrung, wenn du dich beruflich neu orientierst), Studien, Projekte, technische und soziale Kompetenzen sowie andere relevante Infos angeben. Du kannst diese Version deines Lebenslaufs als Grundlage für Bewerbungen auf jede Stelle als Datenanalyst nutzen.
• Passe deinen Lebenslauf als Datenanalyst an jede Stellenbeschreibung an, auf die du dich bewirbst. Schau dir die Stellenbeschreibung genau an, finde raus, was das Unternehmen von einem Bewerber erwartet, und bring die nötigen Fähigkeiten und Stichworte in deinem Lebenslauf unter. Mach mal eine kurze SWOT-Analyse, um deine Stärken zu zeigen und eventuelle Schwächen anzugehen. Außerdem kannst du dir die Website des Unternehmens anschauen (seine Mission, Werte und Produkte) und in deinem Lebenslauf drauf verweisen, um zu zeigen, dass du perfekt dazu passt.
• Sei kurz und bündig, aber informativ.
• Benutz eine einfache, aber klare Sprache.
• Schau mal, ob da Fehler oder Tippfehler drin sind.
• Du solltest die folgenden Abschnitte einbauen:
• Kontaktdaten
• Ziel
• Berufserfahrung
• Projekte
• Fähigkeiten
• Bildung

Die Reihenfolge der letzten vier Abschnitte hängt von deiner tatsächlichen einschlägigen Erfahrung ab und damit davon, was du zuerst zeigen willst.

Mach deine Online-Profile fertig

Dein LinkedIn-/Kaggle-/Medium-/GitHub-Profil oder jedes andere relevante berufliche Profil sollte mit deinem Lebenslauf als Datenanalyst übereinstimmen oder sogar eine Kurzfassung davon darstellen. Das Wichtigste ist, deinen Lesern klar zu machen, dass du ein Datenanalyst bist, auch wenn du noch keine richtige Berufserfahrung in diesem Bereich hast. 

Mit anderen Worten: Du musst dich selbst promoten und eine einzigartige persönliche Marke aufbauen, um auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt der Datenanalyse Fuß zu fassen.

Hier sind ein paar hilfreiche Tipps:

• Halte dein berufliches Profil und dein Projektportfolio auf dem neuesten Stand.
• Schreib in die Überschrift „Datenanalyst” statt deinen aktuellen Job, wenn du dich beruflich neu orientierst. Vermeide es, das Wort „aufstrebend” in deine Überschrift zu packen.
• Füge dein Foto und vielleicht ein datenbezogenes Titelbild hinzu.
• Gib eine professionelle Kontaktmöglichkeit an. 
• Füge alle wichtigen Lizenzen, Zertifizierungen, Fähigkeiten, Erfolge, Empfehlungen und Links zu deinen anderen beruflichen Profilen hinzu.

Einige der Tipps für einen guten Lebenslauf passen auch hier. Sei kurz und bündig, aber informativ, benutze eine einfache, aber klare Sprache, überprüfe alles auf Fehler und Tippfehler, check deine Kontaktdaten nochmal und lass das Angabe deines Qualifikationsniveaus weg.

Lass dich zertifizieren 

Eine super Möglichkeit, deine Fähigkeiten zu zeigen, ist eine Zertifizierung als Datenanalyst. Das zeigt Unternehmen, dass du die Fähigkeiten hast, wichtige Fragen gut zu beantworten und den Beteiligten wichtige Infos zu geben sowie deine Ergebnisse gut zu visualisieren und zu kommunizieren. 

Vernetze dich mit anderen Datenprofis

Da du in einen komplett neuen Bereich einsteigen willst, solltest du damit anfangen, dein berufliches Netzwerk in der Datenwelt aufzubauen. Ein überzeugendes Profil auf LinkedIn, GitHub oder ähnlichen Plattformen zu erstellen, ist ein super erster Schritt. 

Du kannst aber auch noch aktiver sein, indem du verschiedenen Daten-Communities oder -Gruppen beitrittst, an Online- und Live-Meetup-Events und Konferenzen teilnimmst, den richtigen Leuten in sozialen Netzwerken folgst und dich mit ihnen vernetzt, Kommentare zu datenbezogenen Inhalten in sozialen Medien abgibst und Artikel zu Themen der Datenanalyse veröffentlichst. 

Umgib dich mit Datenprofis, die dir helfen können, und mit der DataCamp-Community von Datenbegeisterten, die dir auch helfen und unterstützen kann, und deine Kontakte in der Datenwelt erweitern.

Bewerben auf Stellenangebote als Datenanalyst

Endlich hast du gelernt, wie man Datenanalyst wird, und jetzt ist es Zeit, dich für deinen ersten Job zu bewerben. Es gibt viele Möglichkeiten, um einen Job zu finden, zum Beispiel allgemeine Jobportale wie 

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

Wenn du nach mehr datenorientierten Jobbörsen suchst, schau mal bei DataCamp Jobs vorbei, um deinen Traumjob im Bereich Daten zu finden und zu ergattern.  Denk auch dran, dass du, wenn du deine Zertifizierung als Datenanalyst über DataCamp machst, von unserem Karriere-Team Unterstützung bei der Jobsuche bekommst, die genau auf deine Bedürfnisse zugeschnitten ist.  

Sobald du ein Vorstellungsgespräch ergattert hast, solltest du dich auf ein paar Fragen für Datenanalysten vorbereiten. Details dazu findest du in einem separaten Artikel. 

Sprich potenzielle Arbeitgeber direkt an 

Neben dieser Art der Jobsuche kannst du auch eine weniger übliche, zeitaufwendigere, aber auch effizientere Methode ausprobieren: Du kannst dich direkt an Unternehmen wenden, die dich interessieren. 

Um diesen Weg zu gehen, such zuerst ihre offizielle Website, check ihre Startseite und Karriereseiten aus und such ihre Kontaktdaten. Schau dir ihre Mission und Werte, ihre Dienstleistungen und Produkte sowie alles andere an, was wichtig ist. Überleg dir, wie du der perfekte Kandidat für diesen Arbeitgeber sein könntest. 

Sobald du mehr darüber weißt, wie das Unternehmen tickt, kannst du ihnen eine E-Mail mit deinem Lebenslauf schicken, der genau auf dieses Unternehmen zugeschnitten ist und zeigt, dass du perfekt zu ihnen passt. Das ist echt eine coole Möglichkeit, sich in den Augen dieses bestimmten Arbeitgebers von der Masse abzuheben.

Mach dir gute Notizen und pass deine Strategie unterwegs an.

Wenn du deinen Lebenslauf verschickst, egal ob an verschiedene Jobportale oder direkt an ein Unternehmen, solltest du dir notieren, welche Versionen du verschickt hast und an welche Firmen und für welche Stellen. 

Lass dich nicht entmutigen, wenn du nicht sofort einen Job als Datenanalyst findest. Es ist total normal, wenn deine Jobsuche etwas länger dauert, und denk dran, dass Absagen für die meisten eine unvermeidliche Hürde sind. Deine Misserfolge sollten dich nicht frustrieren oder dich die Hoffnung verlieren lassen. 

Bewirb dich weiter auf neue Stellen und mach deine technischen Fähigkeiten noch besser. Überleg dir, was du an deinem Lebenslauf, deinem Portfolio oder deiner Jobsuche verbessern kannst, und nimm die entsprechenden Änderungen vor. 

Wenn du abgelehnt wirst, frag immer nach Feedback und versuch, das Beste aus diesen Infos zu machen, indem du deine Stärken ausbaust und an deinen Schwächen arbeitest. Wenn du alle Tipps aus diesem Artikel befolgst, ist es nur eine Frage der Zeit, Ausdauer und harter Arbeit, bis du deinen ersten Job als Datenanalyst bekommst.

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Trends in der Datenanalyse

Der Bereich der Datenanalyse verändert sich fast täglich, und wir haben mehrere spannende Trends beobachtet, die die Branche im Jahr 2024 prägen werden:

1. KI-gestützte Tools: KI und maschinelles Lernen verändern die Datenanalyse, indem sie die Datenaufbereitung automatisieren, Muster erkennen und schneller als je zuvor Erkenntnisse liefern.
2. Generative KI: Tools wie große Sprachmodelle (LLMs) machen es möglich, Daten auf coole Weise zu analysieren, zum Beispiel um Vorhersagemodelle zu erstellen und neue datengesteuerte Lösungen zu entwickeln.
3. Echtzeit-Analysen: Unternehmen setzen immer mehr auf Echtzeit-Datenverarbeitung, um schnell Entscheidungen zu treffen, vor allem bei Sachen wie Betrugserkennung und Analyse des Kundenverhaltens.
4. Selbstbedienungsanalysen: Augmented Analytics-Tools machen die Datenanalyse auch für Leute ohne technischen Hintergrund zugänglich und helfen Teams in Unternehmen, Entscheidungen auf der Basis von Daten zu treffen.
5. Konzentrier dich auf Ethik und Unternehmensführung: Mehr Daten bedeuten auch mehr Verantwortung. Unternehmen legen großen Wert auf Datenverwaltung und ethische Praktiken, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten.
6. Edge-Analytik: Durch die Analyse von Daten direkt an der Quelle (wie IoT-Geräten) können Unternehmen Verzögerungen vermeiden und die Effizienz bei zeitkritischen Anwendungen steigern.

Wenn angehende Datenanalysten mit diesen Trends Schritt halten, können sie sich in einer schnelllebigen Branche erfolgreich positionieren.

Werde Datenanalyst mit DataCamp

Mittlerweile solltest du wissen, wie du Datenanalyst wirst und was du tun musst, um dein Ziel zu erreichen. In diesem Beitrag haben wir über Folgendes gesprochen: 

• Was du brauchst, um mit dem Lernen von Datenanalyse loszulegen
• Ein paar Kurse zur Datenanalyse, mit denen du deine Fähigkeiten in jeder Phase deiner Lernreise verbessern kannst.
• Wie man die beste Qualifikation auswählt 
• Warum einzelne Projekte für dein Portfolio so wichtig sind und wo du Datensätze finden kannst
• Andere Projekte, die du deinem Portfolio hinzufügen kannst
• Die technischen und sozialen Kompetenzen, die Unternehmen normalerweise bei einem Datenanalysten suchen
• Die Feinheiten und Tricks für einen super Lebenslauf
• Wie wichtig deine Online-Präsenz, Sichtbarkeit und Zusammenarbeit mit Datenexperten sind
• Wo und wie man nach einem Job sucht und wie man bei der Bewerbung optimistisch und selbstbewusst bleibt

Mit all diesen Infos kannst du jetzt loslegen und noch heute mit dem Lernen anfangen.