Gefragte Datenkompetenzen
Die Zukunft der Datenbranche sieht rosig aus. Weltweit soll der Big-Data-Markt bis 2027 auf 103 Mrd. US-Dollar anwachsen. Da immer mehr Unternehmen ihr Geschäft auf Daten aufbauen, steigt der Bedarf an Menschen, die Daten managen, analysieren und überzeugend präsentieren können. Starke Datenkompetenzen sind daher unverzichtbar für alle, die in die Branche einsteigen wollen.
Seit dem Aufstieg von Big Data sind Datenprofis heiß begehrt. Da kein Ende dieses Trends in Sicht ist, haben wir einige der gefragtesten Datenkompetenzen zusammengestellt.
1. Python-Kompetenzen
Python ist eine beliebte Open-Source-Programmiersprache und für Datenprofis ein Muss. 2017 berichtete Forbes, dass Python im Vergleich zum Vorjahr um 456 % gewachsen ist – unter anderem, weil sich die Sprache hervorragend für Datenthemen eignet.
Für Datenanalyse ist Python kaum zu schlagen. Die intuitive Syntax erlaubt es, Datensysteme schnell und unkompliziert zu erstellen und zu verwalten.
Weil so viele Menschen Python in der Datenarbeit nutzen, gibt es zahlreiche fertige Pakete und Frameworks – der Start bei null ist selten nötig. Die populäre pandas-Bibliothek etwa bietet unzählige Werkzeuge, um Datenstrukturen und komplexe Datensätze zu transformieren, zu analysieren und zu visualisieren.
Wir erzeugen enorme Datenmengen – sie zu strukturieren und zu bearbeiten war nie wichtiger. Datenanalyse mit Python ist da nur logisch und ein Grund, warum es in vielen Tech-Stacks eine Schlüsselrolle spielt.
Auch für Datenvisualisierung – ob schlicht oder interaktiv – ist Python eine sehr gute Wahl. Die große Bandbreite an Bibliotheken und Paketen eröffnet viele Optionen.
Baue deine Python-Kompetenzen aus
Starte mit unseren Onlinekursen Introduction to Python oder Introduction to Data Science with Python.
2. SQL- und NoSQL-Kompetenzen
SQL gibt es seit den 60ern, und seine Bedeutung ist ungebrochen. Laut Emsi gab es allein im Mai 2021 217.968 einzigartige Stellenausschreibungen, in denen SQL gefordert wurde.
SQL steht für Structured Query Language. Dieses Grundwerkzeug der Datenbranche ermöglicht die Kommunikation mit relationalen Datenbanken und das Stellen von Abfragen. SQL ist also zugleich eine Sprache und eine Art von Datenbank.
Angesichts der Datenflut brauchen wir effiziente Wege, Informationen zu speichern und bei Bedarf abzurufen. Datenbanken sind in Unternehmen jeder Größe und Branche der Standard.
Es gibt relationale bzw. SQL-Datenbanken, die nach Beziehungen zwischen Datenpunkten strukturiert sind, und nicht-relationale bzw. NoSQL-Datenbanken, die weniger strikt aufgebaut sind und große Mengen komplexer Daten verarbeiten können.
Wer in der Datenbranche vorankommen will, sollte beide Datenbanktypen beherrschen und mit SQL und seinen Varianten Abfragen formulieren, um Informationen zu gewinnen.
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Starte deine Abfragekompetenz für relationale Datenbanken mit Introduction to SQL oder lerne, wie du deine eigene Datenbank aufbaust, in Introduction to Relational Databases in SQL. Als Nächstes meisterst du NoSQL Concepts.
3. R-Kompetenzen
R ist ein statistisches Kraftpaket und die bevorzugte Sprache der akademischen Forschung weltweit. Dank seiner Flexibilität und Vielseitigkeit ist R auch in der Datenbranche weit verbreitet.
Ursprünglich von Statistikerinnen und Statistikern für statistisches Rechnen entwickelt, eignet sich R hervorragend, um Daten zu erkunden, zu modellieren und zu visualisieren. Außerdem kann R Daten verwalten, speichern, analysieren und statistische Modelle erstellen.
Viele Machine-Learning-Engineers, Data Scientists und Analystinnen setzen auf R. Entsprechend gibt es eine Fülle an Paketen und Bibliotheken, die die Arbeit unterstützen und R erweitern. 2017 verzeichnete Revolution Analytics über 10.000 Pakete im Comprehensive R Archive Network (CRAN) – dem öffentlichen Repository für R-Tools.
Zum Zeitpunkt der Erstellung (Juni 2022) liegt R im Bereich Daten auf Pluralsights Technology Index auf Platz eins, der monatlich Milliarden von Datenpunkten auswertet und Wachstum sowie Beliebtheit von Tools und Kompetenzen zeigt.
R ist nicht nur gefragt, sondern gehört laut Gehaltserhebungen auch zu den bestbezahlten Kompetenzen in IT und Daten.
Baue deine R-Kompetenzen aus
Lerne die Grundlagen im Kurs Introduction to R und leg danach mit Intermediate R nach. Anschließend zeigt dir Introduction to the Tidyverse, wie ein spezialisiertes Set an R-Tools beim Aufbereiten und Visualisieren hilft.
4. Datenvisualisierung
Daten enthalten Erkenntnisse – und Datenprofis bringen sie so ans Licht, dass alle sie verstehen.
Datenvisualisierungen sind grafische Darstellungen von Daten. Sie verdichten komplexe Informationen zu leicht verdaulichen, schnell erfassbaren Inhalten. Ein überzeugendes Dashboard oder ein visuell starkes Reporting wirkt einfach stärker als Zeilen und Spalten voller Zahlen.
Visualisierungen helfen außerdem, Unterschiede zwischen Variablen zu erkennen und Muster aufzudecken, die in Tabellen kaum sichtbar sind – ideal für Analysen.
Da Unternehmen jeder Größe Menschen brauchen, die Dateninsights verständlich kommunizieren, steigt die Nachfrage nach Visualisierungskompetenz kontinuierlich.
Datenprofis nutzen verschiedene Tools, um Ergebnisse visuell zu vermitteln – darunter Python, R, Tableau, Power BI und Tabellenkalkulationen.
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Starte ohne Code in Data Visualization for Everyone oder entdecke die gesamte Auswahl an Kursen zur Datenvisualisierung auf DataCamp. Von plotly bis Power BI findest du Kurse zu deinen bevorzugten Tools und Technologien.
5. Machine Learning und Natural Language Processing (NLP)
Der weltweite Machine-Learning-Markt soll bis 2029 beeindruckende 209 Mrd. US-Dollar erreichen – entsprechend steigt die Nachfrage nach diesen Datenkompetenzen.
Zahlen aus 2020 zeigen, dass 82 % der Organisationen ML-Kompetenzen benötigten, während nur 12 % angaben, dass ausreichend Fachkräfte verfügbar seien.
In der heutigen datengetriebenen Welt gibt es kaum eine Branche, die nicht auf Machine Learning setzt: von ROI-Prognosen über die Abschätzung künftiger Bestände bis zur Vorhersage von Konsumverhalten arbeitet ML im Hintergrund.
Natural Language Processing (NLP), ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), gewinnt ebenfalls an Bedeutung. Texte enthalten eine Fülle wertvoller Informationen, und NLP-gestützte Mining-Technologien helfen, sie schnell zu heben.
So können Computer Texte analysieren und Informationen sinnvoll strukturieren – ideal, um große Mengen Textdaten effizient auszuwerten.
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Verstehe die Grundlagen mit Understanding Machine Learning oder sieh, wie Unternehmen von der Technologie profitieren, in Machine Learning for Business.
Entdecke, wie dir Python hilft, Erkenntnisse aus Text zu gewinnen, in Introduction to Natural Language Processing in Python oder hebe deine R-Kompetenzen mit Introduction to Natural Language Processing in R aufs nächste Level.
6. Amazon Web Services (AWS) und Cloud Computing
Weil öffentliche und private Organisationen mehr Daten denn je sammeln und speichern, brauchten sie eine clevere Lösung zur Verwaltung dieser Informationsmengen – ohne riesige On-Premises-Server und deren Wartungskosten.
Cloud-Services sind für viele die erste Wahl. Angebote wie Amazon Web Services (AWS) erlauben es, enorme Datenmengen in Data Lakes zu sammeln, und liefern gleich integrierte Tools für die Analyse.
Datenprofis, die ihre Kompetenzen an die Nachfrage anpassen möchten, sollten in ihr Cloud-Wissen investieren. Laut Statista ist AWS der beliebteste Cloud-Dienst weltweit und hielt im Q1 2022 einen Marktanteil von 33 %.
Neben AWS sind auch Grundkenntnisse in Microsoft Azure und Google Cloud Platform hilfreich, die Marktanteile von 21 % bzw. 10 % halten.
Wichtig ist nicht nur das Wissen über die Systeme der Unternehmen, sondern auch die Fähigkeit, eigene Datenarchitektur und Systeme zu skalieren – genau das ermöglicht die Cloud. Sehr große Datensätze passen nicht in eine lokale Umgebung, oder es fehlt schlicht die nötige Hardware-Power.
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Steige ohne Code in die Grundlagen ein: Understanding Cloud Computing und AWS Cloud Concepts. Danach optimierst du Workflows mit Introduction to AWS Boto in Python.
7. ETL (Extract, Transform, Load)
Datenengineering-Kompetenzen sind stark gefragt. Der Dice Tech Job Report 2020 zeigt: Data Engineering war der am schnellsten wachsende Job – noch vor Data Science. Extract, Transform, Load (ETL) ist eine Schlüsselkompetenz, um Big Data effizient zu verarbeiten.
Mit ETL baust du Datenpipelines, sammelst Daten, bringst sie ins gewünschte Format und lädst sie in Speichersysteme.
ETL bedeutet, Daten aus unterschiedlichsten Quellen – strukturiert und unstrukturiert – zu erfassen und nutzbar zu machen – eine Grundvoraussetzung, um im datengesteuerten Wettbewerb zu bestehen.
In einer Cord-Umfrage 2022 unter 1.600 Datenprofis wurde ETL als „Primary“-Skill eingestuft.
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Lerne, wie du deine eigene Datenpipeline aufbaust, im Kurs ETL in Python. Du erfährst, wie du Daten effizient extrahierst, transformierst und in die gängigen Systeme deines Unternehmens lädst.
8. Statistik
Für die Arbeit mit Daten brauchst du keinen Master oder Ph.D. in Statistik oder Mathematik, aber ein solides Verständnis zentraler Konzepte ist wichtig.
Die Statistik beschäftigt sich mit dem Sammeln, Ordnen, Analysieren und Interpretieren von Informationen – die Überschneidung mit Data-Science-Praktiken ist offensichtlich.
Wer grundlegende Prinzipien und Verfahren beherrscht, kann robuste mathematische und statistische Modelle entwickeln und Daten korrekt einordnen.
Wenn du deine Mathe-Skills stärken willst, sorge für Arbeitswissen in Signifikanz, Wahrscheinlichkeit, Hypothesentests und Regression.
Bayesianisches Denken – also Wahrscheinlichkeiten anhand neuer Evidenz fortlaufend zu aktualisieren – ist besonders hilfreich für die Arbeit mit KI-Technologien.
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Starte ohne Code mit Introduction to Statistics und widme dich danach fortgeschritteneren Konzepten.
DataCamp bietet über 70 Kurse zu Statistik und Wahrscheinlichkeit – wähle deine bevorzugte Technologie und frische deine Methoden auf.
9. KI-Kompetenzen
Wer KI-gestützte Tools gezielt einsetzt und feinjustiert, wird zur Analyse-Power: Große Datensätze lassen sich deutlich schneller zusammenführen und auswerten als ohne KI-Unterstützung.
ZDNet berichtet von rund 10.000 offenen Jobs pro Monat in KI und Data Science. Viele Unternehmen suchen Menschen, die Standardlösungen verstehen und zudem tiefere Kenntnisse in Deep Learning und neuronalen Netzen mitbringen.
Künstliche Intelligenz ist ein weites Feld, das alle Technologien umfasst, die menschliche Intelligenz simulieren – darunter etablierte Größen der Datenwelt wie Machine Learning und NLP.
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Wie nähern wir uns menschlicher Intelligenz an? Verstehe die Grundkonzepte in AI Fundamentals.
Verschiedene Datenrollen brauchen unterschiedliche Kompetenzen
Die oben genannten Datenkompetenzen sind für alle Datenprofis wertvoll, doch je nach Rolle sind bestimmte Bereiche besonders tief gefragt.
Als Machine-Learning-Engineer brauchst du zum Beispiel ein fundiertes ML-Verständnis. Eine Stelle als Database Administrator bekommst du ohne solide SQL- und NoSQL-Kenntnisse kaum. Andersherum sind für eine Einstiegsrolle als Data Analyst meist keine sehr fortgeschrittenen ETL-Skills nötig.
Welche Kompetenzen sind in welcher Datenrolle am wichtigsten? Wirf einen Blick auf die folgende Infografik:
Fazit
Die Datenbranche boomt, und Datenprofis werden weltweit gesucht. Deinen Traumjob bekommst du, wenn du die Kernkompetenzen aufbaust, die Arbeitgeber brauchen – sieh dir die aktuellen Datenjobs auf DataCamp Jobs an.
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