Mit dem Ende von 2022 in Sicht und dem Blick auf 2023 teilen wir unsere Lieblingsinhalte des Jahres. Ob du als erfahrener Datenprofi die neuesten Tools und Techniken im Blick behalten willst, als Einsteiger in das spannende Feld der Data Science starten möchtest oder als Führungskraft die Datenkultur in deiner Organisation skalieren willst – hier wirst du fündig.
In diesem Artikel stellen wir unsere besten Spickzettel, Artikel, Live-Trainings, DataFramed-Folgen und Webinare aus 2022 vor. Außerdem teilen wir Top-Empfehlungen zu den Themen Einstieg in Datenberufe, Aufbau einer Datenkultur sowie Recruiting und Bindung von Datenteams. Los geht’s!
Top-Ressourcen 2022, um deine Datenkompetenzen zu schärfen
Unsere besten Spickzettel aus 2022
- Pandas-Spickzettel: Hol das Maximum aus deinem pandas-Lernweg heraus – von den Grundlagen des Datenimports bis zu fortgeschrittenen Funktionen zur Datenmanipulation.
- NumPy-Spickzettel: Bring dein NumPy-Wissen aufs nächste Level – mit kompakten Übersichten zu Array-Manipulation, Indexierung und Linearer Algebra mit NumPy.
- Machine-Learning-Spickzettel: Vertiefe dein ML-Verständnis mit einem konzeptionellen Spickzettel zu zentralen Algorithmen, Einsatzszenarien, Vor- und Nachteilen und mehr.
- Power-BI-Spickzettel: Behalte diesen Spickzettel über deinen gesamten Power-BI-Lernweg – von einfachen Visualisierungen bis zum Dashboarding mit Power BI.
- SQL-Grundlagen-Spickzettel: Steig schnell in SQL ein – mit den wichtigsten Befehlen, Datentypen und Funktionen für die Arbeit mit Datenbanken.
- Spickzettel Datenvisualisierung: Erwecke deine Daten zum Leben – mit Schlüsselvisualisierungen, passenden Einsatzfällen und bewährten Praktiken.
- Power BI DAX-Spickzettel: Nutze das volle Potenzial von Power BI mit unserem umfassenden DAX-Spickzettel – der Ausdruckssprache für berechnete Spalten und Measures in Power BI.
- Machine Learning mit Scikit-Learn in Python – Spickzettel: Meistere ML mit Python und Scikit-Learn – inklusive zentraler Algorithmen, Techniken und Best Practices für prädiktive Modelle.
- Tableau-Spickzettel: Schärfe deine Tableau-Skills mit Schlüsselkonzepten, Best Practices und Tipps für überzeugende Visualisierungen und Dashboards.
- SQL-Joins-Spickzettel: Stärke dein Können, Daten über mehrere Tabellen zu verbinden – mit Konzepten, Syntax und Beispielen für Inner-, Left-, Right- und Cross-Joins.
- Git-Spickzettel: Arbeite produktiver mit Git – die wichtigsten Grundlagen für Daten-Workflows kompakt zusammengefasst.
- Spickzettel Deskriptive Statistik: Verstehe deskriptive Statistik konzeptionell – mit zentralen Begriffen, Formeln und Beispielen zur Zusammenfassung und Interpretation von Daten in jedem Tool.
- Spickzettel Data Storytelling: Verwandle Daten in überzeugende Geschichten – mit Kernkonzepten, Best Practices und Tipps für starke Datennarrative in jedem Tool.
- Checkliste Datenbereinigung: Starte Datenprojekte souverän – mit einer umfassenden Checkliste zu Schritten und Best Practices, um Datenprobleme zu erkennen und zu beheben.
Unsere Top-Artikel aus 2022
- Top-Programmiersprachen für Data Scientists 2022: Welche Sprache solltest du lernen, um in Daten einzusteigen? Behalte die Nase vorn mit unserem Überblick über die wichtigsten Sprachen für Data Scientists im Jahr 2022.
- Einsteiger-Guide zu GPT-3: Entfalte die Möglichkeiten von GPT-3 mit unserem leicht verständlichen Einstieg – von Kernkonzepten und Anwendungen bis zu Tipps und Best Practices für deine NLP-Kompetenz.
- Top 10 Bücher zur Datenvisualisierung: Erweitere dein Wissen und Können in der Datenvisualisierung – von Grundlagen bis Best Practices im Data Storytelling.
- Top 9 Power-BI-Dashboard-Beispiele: Lass dich inspirieren und lerne von den Besten – mit neun starken Dashboard-Beispielen aus unterschiedlichen Branchen und Use Cases.
- Power BI Tutorial: Datumstabellen erstellen: Lerne Schritt für Schritt, wie du Datumstabellen in Power BI anlegst – und schärfe so deine Power-BI-Skills.
- FIFA Fußball-Weltmeisterschaft Katar 2022 vorhersagen: Wir haben mit Elo-Ratings prognostiziert, wer die WM 2022 wahrscheinlich gewinnt – führe die Analyse selbst nach.
- Python pandas Tutorial: Der ultimative Guide für Einsteiger: Lerne pandas umfassend in diesem Tutorial und Leitfaden.
- Stories in Tableau erstellen: Data Storytelling gehört zu den wichtigsten Kompetenzen im Datenbereich. Lerne, wie du überzeugende Stories mit Tableau baust.
- Die 15 wichtigsten Excel-Formeln, die jeder kennen sollte: Excel ist das meistgenutzte Datentool der Welt. Hier sind die 15 Formeln, die du unbedingt beherrschen solltest.
- Julia-Programmier-Tutorial für Einsteiger: Lies dieses umfassende Einstiegstutorial und beherrsche die Grundlagen von Julia.
- Machine Learning, Pipelines, Deployment und MLOps – Tutorial: Lerne die Basics von MLOps sowie Entwicklung und Deployment kompletter ML-Pipelines.
- Python-Skripte in Power BI ausführen – Tutorial: Entdecke, wie du Python in Power BI für Analyse, Visualisierung und Modellierung nutzt.
- In Tableau konkatenieren – Tutorial: Lerne mit dieser visuellen Anleitung, wie du mehrere String- und Nicht-String-Felder verbindest.
- SQL-Abfragen in Python und R ausführen – Tutorial: Lerne einfache und effektive Wege, SQL-Abfragen in Python und R für Analyse und Datenbankmanagement zu nutzen.
- Power BI Tutorial für Einsteiger: Lerne die Grundlagen von Power BI und erstelle in wenigen Schritten einen ersten Bericht.
Unsere Top Live-Trainings aus 2022
- Datenvisualisierung in Python für absolute Einsteiger: Lerne in diesem Live-Training das Plotly-Express-Paket in Python kennen und lege die Grundlagen für Datenvisualisierung.
- Streaming-Service-Inhalte in SQL analysieren: Schärfe in diesem Live-Training deine SQL-Skills und gewinne Einblicke in die Performance eines Streaming-Anbieters wie Netflix.
- World-Cup-Daten in Power BI erkunden: Tauche in diesem Live-Training in WM-Daten ein und decke Muster in Teamleistungen über Visualisierungen mit Power BI auf.
- Mentale Gesundheit von Studierenden in SQL analysieren: Vertiefe deine SQL-Kompetenzen anhand von Aggregationen, Filtern und mehr – mit Daten zur mentalen Gesundheit von Studierenden.
- Marketing-Funnel in Tabellen analysieren: Funnel-Analysen gehören zu den Standardfällen im Marketing. Lerne den kompletten Workflow in diesem Einsteiger-Live-Training mit Tabellen.
- World-Cup-Daten in Python erkunden: Stärke deine Python-Skills, indem du in WM-Daten eintauchst und mit pandas & Co. Muster in Teamleistungen aufdeckst.
- Julia für absolute Einsteiger: Erarbeite dir in diesem Einsteiger-Live-Training die Grundlagen von Julia – und warum es deine nächste Programmiersprache für die Karriere sein könnte.
- Where is Will? Handy-Daten in Tableau erkunden: Nutze Tableau-Dashboards und Visualisierung, um Mobilfunkdaten zu analysieren und Alltagsroutinen eines Nutzers namens Will nachzuverfolgen.
Top-Ressourcen 2022 für den Einstieg in Datenberufe
- Data Engineer werden 2023: 5 Schritte für deine Karriere: Erfahre, wie du Data Engineer wirst und welche Kompetenzen essenziell sind. Baue Wissen und Portfolio auf und bereite dich gezielt auf Interviews vor.
- Power BI vs. Tableau: Was solltest du 2023 wählen?: Power BI oder Tableau? Diese Entscheidung müssen viele Data- und BI-Analysten treffen. Der Vergleich hilft dir, das passende Tool für Data-Science- und Analytics-Aufgaben auszuwählen.
- Die DataFramed-Karriereserie — In vier Spezialfolgen sprechen wir mit Expertinnen und Experten über Best Practices zum Einstieg in Datenberufe, das Optimieren von Portfolio-Projekten, wie Schreiben Datenkarrieren beschleunigt und wie du das Data-Science-Interview meisterst.
- Radar-Session — Data-Science-Zertifizierung: Lohnt sich das? In dieser Session unserer ersten Radar-Konferenz sprechen Maggie Remynse, VP Curriculum bei DataCamp, und Vicky Kennedy, VP Certification bei DataCamp, darüber, wie man Zertifizierungen angeht und ob sie für dich sinnvoll sind.
- Radar-Session — Das Data-Science-Interview meistern: In einer weiteren Radar-Session zeigt Jay Feng, CEO von Interview Query, wie du technische Interviews für Datenrollen angehst.
- Radar-Session — Frag eine Führungskraft im Recruiting: Jorge Vasquez, Director of Analytics bei DataCamp, und Syafri Bahar, VP Data Science bei Gojek, erklären, was erfolgreiche Bewerbende aus der Masse heraushebt.
- Business Analyst werden — In diesem Webinar teilt Carl Rosseel, Head of BI Curriculum bei DataCamp, Best Practices für den Weg zum Business Analyst.
- Data Analyst werden — In diesem Webinar erklärt Sara Billen, Data Scientist bei DataCamp, wie der Einstieg als Data Analyst gelingt und welche Schritte dich sichtbar machen.
Top-Ressourcen 2022 für den Aufbau einer Datenkultur
- Be Data Literate: Die Datenkompetenz, die alle brauchen—In diesem Webinar mit Jordan Morrow, einem Pionier der Datenkompetenz, lernst du, was Datenkompetenz ausmacht und wie du als Person oder Organisation datengestützter arbeitest.
- Data Literacy: Ein Praxisleitfaden für Führungskräfte—In diesem Webinar mit Cindi Howson, Chief Data Strategy Officer bei ThoughSpot, diskutieren wir ausführlich, wie Führungskräfte Datenkompetenz und -flüssigkeit in ihrer Belegschaft aufbauen.
- Datenkompetenz in Bundesbehörden aufbauen—In diesem Webinar sprechen Bryan Fagan (Chief of the Analytics Community Outreach Branch, United States Air Force) und Bryan Irish (Director, Digital Workforce Program, US Space Force) über Wege, Datenkultur und -kompetenzen im öffentlichen Sektor zu stärken sowie Chancen und Hürden der Datendemokratisierung.
- Inside CBRE’s Data-Literacy-Programm—In diesem Webinar gibt Emily Hayward, Data & Digital Change Manager bei CBRE, Einblicke in die Data-Literacy-Reise von CBRE und wie die Belegschaft zu einer menschenzentrierten, insightsgetriebenen Organisation transformiert wird.
- Fallstricke der Datendemokratisierung vermeiden—Jorge Vasquez, Director of Analytics bei DataCamp, zeigt häufige Stolpersteine beim Demokratisieren von Daten und beim Skalieren einer Datenkultur in Unternehmen auf.
- Datenkompetenzen, die deine Organisation zukunftsfit machen—In diesem Webinar erläutert Anthony McCauley (ICT SkillNet), wie in Irland die nächste Generation von Daten- und KI-Führungskräften ausgebildet wird und wie deine Organisation im KI-Markt wettbewerbsfähig bleibt.
- Datendemokratisierung mit Power BI—In diesem Webinar zeigen DataCamp-Dozierende für Power BI, wie Power BI die Datenkultur beschleunigt, welche Best Practices es gibt und was der Data Analyst in Power BI Lernpfad auf DataCamp bietet.
- Case Study: Wie Allianz über 6.000 Mitarbeitende mit DataCamp weitergebildet hat—Erfahre, wie Allianz weltweit mehr als 6.000 Mitarbeitende erfolgreich upskilled und personalisiertes Lernen mit individuellen DataCamp-Projekten genutzt hat.
- Eine Data-Storytelling-Kultur schaffen—In dieser Session erklärt Data-Storytelling-Experte und Autor Brent Dykes, wie Storytelling deiner Organisation hilft, Datenkultur zu etablieren und Datenkompetenz zu steigern.
- Wie Salesforce eine wirkungsstarke Data-Science-Organisation aufgebaut hat—In dieser DataFramed-Folge berichtet Anjali Samani, VP Data Science bei Salesforce, wie eine hochwirksame Data-Science-Funktion entsteht.
- Erfolgreiche Frameworks zur Skalierung der Datenreife—In dieser DataFramed-Folge erklärt Games Kesari, CEO von Gramener, wie Organisationen auf der Datenreifekurve vorankommen und datengetrieben werden.
- Data Literacy bei Starbucks aufbauen—Megan Brown, Director of Data Literacy and Knowledge Management bei Starbucks, berichtet in dieser DataFramed-Folge, wie Datenkultur und Datenkompetenz bei Starbucks gestärkt wurden.
- Eine ganzheitliche Data-Science-Funktion bei New York Life Insurance aufbauen—In dieser DataFramed-Folge erläutert Glenn Hofmann, Chief Data & Analytics Officer bei New York Life Insurance, wie er ein 50-köpfiges Data-Science- und KI-Team aufgebaut hat, welche Karrierepfade sich daraus ergeben und mehr.
Top-Ressourcen 2022 für Recruiting und Bindung von Datenteams
- Wie Datenverantwortliche eine wirksame Talentstrategie aufbauen—In dieser DataFramed-Folge erklärt Kyle Winterbottom, CEO von Orbition, wie Data Leader ihre Talentstrategie für 2023 schärfen.
- Ein Data-Science-Team von Grund auf aufbauen—Elettra Damaggio, Director Global Data Science bei StoneX, berichtet, wie sie ein Team von Null an aufgebaut hat – inklusive Best Practices.
- Radar — Verteilte Datenteams aufbauen und skalieren—In diesem Panel diskutieren Wouter De Bie (Director of Engineering, Datadog) und Mariano Allegra (Senior VP & Head, Lawrence Harvey New York) die Erfolgsfaktoren lebendiger Remote-Datenteams.
- Radar — High-Impact-Datenteams aufbauen und einstellen—Daniel Kellet (Chief Data Officer, Capital One) und Curren Katz (Senior Director Data Science, Johnson & Johnson) erläutern die Schlüssel zum Aufbau wirksamer Datenteams.
- Radar — Aufstieg hybrider Jobs & die Zukunft von Datenkarrieren—Matt Sigelman, President des Burning Glass Institute und Chairman von Lightcast, zeigt, wie Datenkompetenzen in allen Berufen Einzug halten und wie Organisationen und Individuen auf die sich wandelnde Skill-Ökonomie reagieren.
- Radar — Employer Branding für Data-Talente, wenn du kein FAANG bist—HR-Führungskräfte von Unternehmen wie Kaizen Gaming, Wayfair und Microsoft stellen Strategien vor, um das Arbeitgeberimage für Datentalente zu stärken.
- Radar — Data-Talente gewinnen und binden (2022)—Meenal Iyer (VP Data, Momentive.ai) und Glenn Hofmann (Chief Analytics Officer, New York Life Insurance) führen durch die Do’s and Don’ts beim Recruiting und Halten von Data-Talenten.
- Weltklasse-Datenteams aufbauen und rekrutieren—Jorge Vasquez, Director of Analytics bei DataCamp, erklärt, was effektive Datenteams ausmacht, wie du Top-Talente gewinnst, welche Hürden Hiring Manager erwarten und wie DataCamp unterstützt.
2022 war ein starkes Jahr für Daten. Wir hoffen, dieses Round-up gibt dir Rückenwind, um mit mehr Wissen und Ressourcen als je zuvor ins neue Jahr zu starten. Für weitere Möglichkeiten, deine Kompetenzen und dein Datenwissen zu schärfen, sieh dir Folgendes an:
