Chris Murphys Karriereziel ist es, als Data Scientist bei einem Fortune‑100‑Unternehmen zu arbeiten. Seine Berufserfahrung in China und seine aktuelle Rolle als Data Analyst an der UMass Medical School will er gezielt nutzen, um dieses Ziel zu erreichen.
Chris hat einen Bachelor in Business Administration mit Schwerpunkt International Business und Nebenfach Mandarin. Nach seinem Abschluss 2019 zog er zum Arbeiten nach China. Er landete einen Job bei einem Startup in Shanghai im E‑Commerce‑Bereich – einer riesigen Branche in China.
Die Arbeit beim E‑Commerce‑Startup in Shanghai war eine großartige Erfahrung, die mir gezeigt hat, welche Rolle Daten im Business spielen können.
Der Start von Chris' DataCamp‑Reise
So hat DataCamp Chris geholfen, eine Stelle als Data Analyst zu bekommen
Im Februar 2020 kehrte Chris wegen Covid‑19 in die USA zurück und startete seine Reise mit DataCamp. Er investierte täglich etwa eine Stunde, um seine Datenkompetenzen auszubauen. Er lernt gerne online und nutzt mehrere Plattformen, ist aber mit DataCamp am konstantesten. Kürzlich nahm er ein Angebot der UMass Medical School als Data Analyst an – und schreibt DataCamp einen entscheidenden Anteil an diesem Erfolg zu.
Als Data Analyst an der UMass Medical School setze ich die Kompetenzen aus DataCamp wirklich jeden Tag in meiner Arbeit ein.
Ein Tag im Leben eines Data Analysts
Chris' Arbeit an der UMass Medical School hat spürbare soziale Auswirkungen. Seine Analysen unterstützen das Massachusetts State Supplemental Program, das monatliche Leistungen an über 400.000 berechtigte ältere, behinderte und blinde Menschen auszahlt. Er identifiziert Trends, prognostiziert künftige Auszahlungsbeträge und stellt sicher, dass die aktuelle Anspruchsberechtigung der Klientinnen und Klienten fortbesteht.
Unsere Arbeit an der UMass Medical School wirkt sich direkt auf das Wohlergehen und die Lebensgrundlage unserer Klientinnen und Klienten aus.
Wie Chris mit DataCamp seine Analysefähigkeiten trainiert hat
Kurse in SQL, Python und Statistik
Von den Kompetenzen, die er auf DataCamp aufgebaut hat, sind für Chris vor allem SQL Server (rekursive Abfragen, gespeicherte Prozeduren, relationale Datenbanken usw.) sowie Python‑Grundlagen, Statistik und Pakete (pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib und scikit‑learn) am nützlichsten.
Im Alltag nutze ich fallbezogene SQL‑Server‑Joins, um gezielt Daten aus aktuellen Landesregistern zu ziehen. Tägliche Reports automatisiere ich mit Text‑Parsing‑Funktionen. Außerdem verlasse ich mich stark auf das Bereinigen von DataFrames mit Datenmanipulationspaketen wie pandas. Ich arbeite viel mit Datums‑ und Zeitangaben, daher war es entscheidend, den Umgang mit Datumswerten in Python zu lernen.
Skill Tracks
DataCamp hilft Lernenden mit ganz unterschiedlichen Hintergründen, in den Sprachen der Daten fließend zu werden. Wenn du in eine Datenkarriere wechseln oder in deiner aktuellen Rolle das nächste Level erreichen willst, empfiehlt Chris, mit einem unserer Skill Tracks zu starten.
Die Skill Tracks von DataCamp sind der Reihe nach aufgebaut: Zuerst lernst du die Grundlagen und wendest deine neuen Kompetenzen dann auf komplexere Probleme an. Das ist ein großartiger, schrittweiser Weg, um in deinem eigenen Tempo zu lernen.
Eine tägliche Lernroutine aufbauen
Wenn du gerade erst mit DataCamp startest, gilt laut Chris: Kleine Schritte wirken groß. Mach Lernen zur täglichen Gewohnheit oder nimm an der #100DaysOfCode‑Challenge teil, um dir den nötigen Schwung für einen echten Karriereschritt zu holen.
Versuche nicht, einen kompletten DataCamp‑Kurs in einem Rutsch zu absolvieren. Es ist viel einfacher und effektiver, das Gelernte über mehrere Tage aufzunehmen und zu festigen, statt alles in kurzer Zeit hineinzupressen.
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