Hoe word je data-analist in 2026: 5 stappen om je carrière te starten

Waarom beginnen aan een carrière als data-analist? 

De afgelopen jaren is het aantal zoekopdrachten naar hoe je data-analist wordt toegenomen. De rol is steeds populairder geworden, wat niet verrassend is gezien de enorme hoeveelheid data die we in de moderne wereld creëren. 

Bedrijven in alle sectoren hebben specialisten nodig die data kunnen benutten, analyseren, er betekenisvolle, data-gedreven inzichten uit kunnen halen en die inzichten kunnen gebruiken om belangrijke bedrijfsproblemen op te lossen.  Daardoor zijn er verschillende redenen om een carrière als data-analist te overwegen: 

• De vraag naar rollen. De arbeidsmarkt voor data-analisten boomt, en dat lijkt voorlopig niet te vertragen. Gegevens van het US Bureau of Labor Statistics suggereren dat het aantal banen voor operations research-analisten tussen 2023 en 2033 met 23% zal groeien. Als je een toekomstbestendige carrière zoekt, kan dit weleens de juiste zijn. 
• Het salaris. Functies voor data-analisten worden doorgaans goed betaald, met gemiddelde salarissen in de VS rond $68.104 in november 2024. 
• De werktevredenheid. Data-analisten zijn over het algemeen best tevreden met hun baan, volgens PayScale-gegevens, met gemiddeld 3,9 van de 5 sterren. 

Hoe word je data-analist

Hieronder hebben we uiteengezet hoe je vanaf nul data-analist wordt. We gaan er grotendeels van uit dat je nieuw bent in het vak, al is veel ook relevant als je de basis al een beetje kent. 

Hoe lang het duurt om analist te worden hangt sterk van het individu af. Wie weinig bestaande kennis en ervaring heeft, kan de vaardigheden binnen enkele maanden onder de knie krijgen. Voor anderen kost het meerdere jaren studie. 

Essentieel is dat je verschillende ingrediënten nodig hebt om te floreren in de sector, waaronder: 

• Een natuurlijke nieuwsgierigheid naar data 
• Belangrijke programmeertalen en -vaardigheden
• Een portfolio met relevante projecten
• Een goed geschreven cv 
• Sterke profielen op LinkedIn en vergelijkbare websites  
• Netwerken met andere dataspecialisten

Stap 1: Leer de essentiële data-analysevaardigheden

Begin met de basis van data-analyse 

Er wordt vaak gedacht dat je goed moet zijn in wiskunde, statistiek of programmeren om te beginnen met data-analyse. Hoewel een achtergrond in deze vakken een solide technische basis biedt, betekent dat niet dat een carrière in data-analyse onbereikbaar is voor mensen met andere opleidingen of werkervaring.

Data leren analyseren vraagt intensieve studie, toewijding en veel oefening. Je moet een zekere mate van optimisme behouden, zelfs als je vastloopt, uitgeput of ontmoedigd bent, of geen voortgang ziet. 

Een aankomend data-analist moet creatief en nieuwsgierig naar data zijn, een onderzoekende mindset hebben, analytisch kunnen denken, zowel zelfstandig als in een team kunnen werken en bereid zijn de nodige tijd en moeite te investeren.  Dit zijn allemaal kwaliteiten die je succes helpen verzekeren.

Je wilt beginnen met het beheersen van enkele basisvaardigheden voor data-analyse, zoals de fundamenten van statistiek, met onderwerpen als maten van centrum en spreiding, kansverdelingen en hypothesetoetsing. 

Je kunt ook starten met zaken als data-analyse in spreadsheets om gevoel te krijgen voor verzamelen en opschonen, en leren hoe exploratieve data-analyse in Power BI en andere tools werkt.

Kies een programmeertaal om te leren

Data-analisten werken doorgaans met meerdere programmeertalen, wat betekent dat er geen verkeerde of juiste keuze is. Je moet in elk geval SQL beheersen om databases te bevragen en te manipuleren, maar daarna kies je tussen R en Python als volgende programmeertaal. 

In een aparte post vind je een vergelijking van Python vs R voor data-analyse. Je kunt met onze routes ook leren om data-analist te worden met R of met Python. 

In deze fase leer je in essentie hoe je data importeert, schoonmaakt, manipuleert en visualiseert met je voorkeursprogrammeertaal. Je ontdekt enkele libraries die je bij verschillende taken helpen en je ontwikkelt je programmeervaardigheden. 

Stap 2: Behaal een kwalificatie in data-analyse

De meeste werkgevers willen bewijs zien van je kwalificaties in data-analyse. Er zijn verschillende routes om dat te bereiken, en veel hangt af van je huidige opleidingsniveau en vertrouwdheid met de materie. 

Zo bieden verschillende universiteiten bachelor- en masteropleidingen in data-analyse, maar deze route vergt een aanzienlijke investering van zowel tijd als geld: je moet 2-4 jaar fulltime studeren en het kan tussen de $30.000 en $200.000 kosten. 

Bovendien moet je bij een bachelorprogramma ook vakken volgen buiten data-analyse. Een diploma is niet noodzakelijk om data-analist te worden, maar het kan zeker helpen. Evenzo is kiezen voor een datascience-bootcamp populair, al kan de prijs voor velen opnieuw een struikelblok zijn. 

Online leren met DataCamp geeft je de flexibiliteit om te leren waar je ook bent, zolang je een computer en internettoegang hebt. Bovendien is leren via een online programma aanzienlijk goedkoper dan studeren aan een universiteit:  zo kun je onze Data Analyst Career Track en data-analistcertificering in minder dan een jaar afronden voor een fractie van de kosten van een universitaire studie, doe je nog steeds praktijkervaring op en kun je zelfs volledig gecertificeerd worden als data-analist. 

Een vergelijking van verschillende routes naar een kwalificatie als data-analist

Een ideaal online zelfstudieprogramma bevat een uitputtend en goed gebalanceerd curriculum dat de belangrijkste onderwerpen en technieken van data-analyse behandelt – met volop kansen om te oefenen. 

Dus als je wilt weten hoe je data-analist wordt zonder ervaring, ziet je leerpad er ongeveer zo uit:

Stap 3: Oefen je vaardigheden als data-analist 

Zodra je enkele essentiële vaardigheden beheerst, moet je ze zelfstandig verder ontwikkelen. Dat kan op verschillende manieren: 

Werk aan individuele projecten

Je krijgt volop kansen om je nieuwe vaardigheden toe te passen met diverse oefeningen en door de data-analyseprojecten uit je leerlijn te voltooien. Oefenen en het oplossen van fictieve of realistische problemen vormt een solide basis voor je toekomstige werkervaring. 

In deze fase helpt het om toegang te hebben tot echte, schone datasets en vooraf geselecteerde ideeën om te verkennen. Zo houd je de motivatie vast en voorkom je afleiding door extra gezoek of gebrainstorm. Bekijk ons aanbod data-analyticsprojecten om je vaardigheden te testen. 

Er komt echter een moment waarop je je moet voorbereiden op werkervaring in de echte wereld als data-analist, en dan moet je verder met gevorderde studies: om jezelf het beste te kunnen “verkopen”, wil je een potentiële werkgever laten zien dat je zelfstandig kunt werken en onderzoeken. 

Daarom moet je individuele projecten uitvoeren waarbij alles jouw verantwoordelijkheid is: het onderwerp kiezen, de benodigde data ophalen, de richting van je onderzoek bepalen, de projectstructuur ontwerpen, hypotheses opstellen en toetsen, je bevindingen effectief communiceren en de vervolgstappen schetsen. 

Daardoor kosten individuele projecten meestal veel meer tijd dan begeleide projecten, maar ze helpen je wel op te vallen als je gaat solliciteren.

Gebruik gratis datasets voor data-analyseprojecten

Zodra je een goed onderwerp hebt bedacht voor je project, is je volgende stap het vinden van relevante data om te verkennen. Daarvoor zijn er tal van online repositories met allerlei gratis datasets. Naast DataCamp-projecten kun je gebruikmaken van:

• DataLab – Een online geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) met vooraf geladen datasets om code te schrijven, data te analyseren en je vaardigheden te oefenen.
• Kaggle – De populairste website met duizenden gratis datasets over uiteenlopende onderwerpen, zowel realistisch als synthetisch.
• UCI Machine Learning Repository – Bevat open-sourcedatasets. De meeste zijn schoon, goed gestructureerd en goed gedocumenteerd.
• FiveThirtyEight – Je vindt er interactieve, data-gedreven artikelen over uiteenlopende mainstreamonderwerpen, evenals de datasets die voor deze artikelen zijn gebruikt.
• Google Dataset Search – Een zoekmachine op trefwoorden, net als gewone Google-zoekopdrachten. Bevat meer dan 25 miljoen gratis publieke datasets.

Stap 4: Maak een portfolio met data-analyseprojecten 

Op dit punt ben je goed op weg om data-analist te worden. Maar om bij potentiële werkgevers in beeld te komen, heb je een portfolio van je werk nodig. Bekijk onze volledige gids over het bouwen van een data science-portfolio voor inspiratie. 

Als je voor het eerst de arbeidsmarkt opgaat als junior data-analist, is het begrijpelijk als je eerste portfolio vooral begeleide afstudeerprojecten uit je online bootcamp of data-gerelateerde universitaire opdrachten bevat. In deze fase is het ook prima en verwacht dat je veel uiteenlopende bootcampprojecten hebt over verschillende behandelde concepten, waarin je een verscheidenheid aan tools en technieken laat zien. 

Toch wil je je portfolio gebruiken om je passies en interesses te laten opvallen. Vertel een verhaal over hoe je vaardigheden zich hebben ontwikkeld en waar je expertise ligt. Je wilt zowel je technische als je soft skills tonen en het zo vormgeven dat het je lezers aanspreekt. 

Idealiter vermijd je dertien-in-een-dozijnprojecten die iedereen heeft en focus je op de projecten die jij het interessantst vond om te doen. Hoe verder je je portfolio ontwikkelt, hoe meer je de brede, veelvoorkomende projecten kunt vervangen. 

Wat neem je op in je data-analistenportfolio

Er is geen vaste formule, maar je kunt denken aan het opnemen van de volgende elementen in je portfolio terwijl je werkt aan een carrière als data-analist: 

1. Projecten voor datacleaning. Laat zien dat je ruwe data kunt voorbereiden voor analyse.
2. Exploratory Data Analysis (EDA)-projecten. Toon je vermogen om data samen te vatten en te visualiseren.
3. Projecten met statistische analyse of machine learning. Bewijs dat je inzichten kunt halen uit data of voorspellingen kunt doen. Bekijk onze gids over machine learning-projecten voor meer info. 
4. Businessanalyseprojecten. Laat zien dat je begrijpt hoe data-gedreven beslissingen invloed hebben op businessmetrics.
5. Soft skills. Voeg presentaties of rapporten toe die je hebt geschreven om je communicatieve vaardigheden te tonen.

Als je het gevoel hebt dat je klaar bent om een specifiek vakgebied te verkennen, kun je je gaan richten op domeinkennis en individuele projecten binnen die sfeer.

Je kunt je portfolio met data-analyseprojecten gratis bewaren op DataLab, GitHub of Kaggle. Het zijn niet de enige gratis platforms om zulke portfolio's te hosten, maar deze twee zijn erg populair en een uitstekende keuze voor een beginnende dataspecialist, omdat ze je projecten goed zichtbaar maken. Overweeg ook om een persoonlijke website te maken.

Stap 5: Begin met solliciteren op junior data-analistbanen

Als je vertrouwen hebt in je vaardigheden en je portfolio, is het tijd om na te denken over hoe je een baan als data-analist vindt. Hieronder vind je enkele tips:

Zorg dat je de vereiste vaardigheden hebt 

Voordat je met solliciteren begint, is het slim om je data-analistvaardigheden snel te herzien en te vergelijken met de eisen voor deze rol op de huidige markt. 

Een goed begin is om de omschrijvingen van meerdere vacatures voor data-analist te bekijken en de vaardigheden te noteren die momenteel het meest gevraagd zijn. Je kunt ook onze cv-templates voor data-analisten bekijken voor inspiratie. 

Om een baan als data-analist te krijgen, zijn dit de basis technische vaardigheden die bedrijven doorgaans willen zien:

• Python of R (vooral de gespecialiseerde libraries voor data-analyse)
• SQL
• De command line
• Statistiek
• Datacleaning en -wrangling
• Data-analyse
• Datavisualisatie
• Webscraping
• Debuggen
• Data storytelling
• Omgaan met ongestructureerde data

Als de bovenstaande lijst overweldigend lijkt, raak dan niet ontmoedigd; je hebt waarschijnlijk niet al deze vaardigheden nodig voor elke data-analistenbaan. Meestal zoekt elk bedrijf een andere set vaardigheden in een geschikte kandidaat. 

De beste manier om de specifieke eisen van een bepaalde werkgever te achterhalen, is door de bijbehorende vacatureomschrijving te lezen. Als je op dit moment merkt dat je enkele cruciale vaardigheden mist, overweeg dan om je bij te spijkeren.

Vergeet tot slot niet dat er ook belangrijke soft skills zijn voor data-analisten:

• Analytisch denken
• Multitasking
• Nieuwsgierigheid
• Creativiteit
• Communicatieve vaardigheden
• Flexibiliteit
• Kunnen werken zowel zelfstandig als in een team
• Besluitvaardigheid
• Kennis van het bedrijfsdomein

Maak een professioneel cv voor data-analist

Het is nu tijd om je cv te schrijven. Op het eerste gezicht lijkt dat misschien eenvoudig. In werkelijkheid loont het echter om tijd en moeite te investeren in een overtuigend en professioneel ogend cv dat de aandacht van recruiters trekt. Dit artikel kan je helpen: Tips om je data scientist-cv te bouwen. 

Hoewel dit artikel vooral gaat over een cv voor een data scientist, zijn de meeste tips toepasbaar op elke data-gerelateerde functie. Hieronder lichten we kort de belangrijkste suggesties uit het artikel toe:

• Houd je cv op één pagina.
• Kies een passend cv-sjabloon. Je kunt er zelf een maken of een online cv-maker gebruiken met diverse sjablonen. Overweeg bijvoorbeeld: Resume, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
• Maak je master-cv. Dit kan een lang, zeer gedetailleerd cv zijn met veel pagina's en bullet points. Hier kun je al je werkervaring opnemen (ook eerdere, niet-gerelateerde ervaring als je van carrière verandert), studies, projecten, technische en soft skills en andere relevante info. Je kunt deze versie als basis gebruiken voor sollicitaties op elke data-analistenfunctie.
• Pas je cv aan op elke vacature waarop je solliciteert. Lees de vacature goed, achterhaal welke eisen het bedrijf aan een kandidaat stelt en verwerk/benadruk de benodigde vaardigheden en trefwoorden in je cv. Overweeg een snelle SWOT-analyse om je sterke punten te benadrukken en eventuele hiaten aan te pakken. Verken daarnaast de website van het bedrijf (missie, waarden en producten) en verwijs ernaar in je cv om te laten zien dat je perfect past.
• Wees beknopt maar informatief.
• Gebruik eenvoudige maar doeltreffende taal.
• Controleer op fouten en typefouten.
• Overweeg de volgende secties op te nemen:
• Contactgegevens
• Doelstelling
• Werkervaring
• Projecten
• Vaardigheden
• Opleiding

De volgorde van de laatste vier secties hangt af van je relevante ervaring en dus van wat je als eerste wilt laten zien.

Ontwikkel je online profielen

Je LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub- of ander relevant professioneel profiel moet in lijn zijn met je cv als data-analist, of het zelfs in het klein weergeven. Het hoofddoel is dat je lezers zien dat je een data-analist bent, ook als je nog geen echte werkervaring in dit vakgebied hebt. 

Met andere woorden: je moet jezelf profileren en een uniek persoonlijk merk creëren om de competitieve arbeidsmarkt voor data-analyse te betreden.

Hieronder vind je enkele nuttige tips:

• Houd je professionele profiel en projectportfolio up-to-date.
• Zet in je headline Data Analyst in plaats van je huidige beroep als je van carrière verandert. Vermijd het woord aspiring in je headline.
• Voeg je foto toe en eventueel een data-gerelateerde bannerafbeelding.
• Bied een professionele manier om contact met je op te nemen. 
• Neem relevante licenties, certificeringen, vaardigheden, prestaties, aanbevelingen en kruislinks naar je andere professionele profielen op.

Sommige suggesties voor een effectief cv gelden hier ook. Wees beknopt maar informatief, gebruik eenvoudige maar doeltreffende taal, controleer op fouten en typefouten, dubbelcheck je contactgegevens en vermijd het vermelden van je vaardigheidsniveau.

Laat je certificeren 

Een goede manier om je vaardigheden te tonen is met een data-analistcertificering. Zo kun je aan bedrijven laten zien dat je de vaardigheden hebt om cruciale vragen effectief te beantwoorden en belangrijke informatie te leveren aan stakeholders, en dat je je resultaten effectief kunt visualiseren en communiceren. 

Netwerk met andere dataprofessionals

Omdat je een volledig nieuw vakgebied probeert te betreden, moet je beginnen met het opbouwen van je professionele netwerk in de datawereld. Een overtuigend profiel op LinkedIn, GitHub of soortgelijke platforms is een goede eerste stap. 

Je kunt echter nog proactiever zijn door lid te worden van diverse datacommunities of -groepen, deel te nemen aan online en live meetups en conferenties, de juiste mensen op sociale netwerken te volgen en te benaderen, te reageren op data-gerelateerde content op social media en artikelen over data-analyse te publiceren. 

Je omringen met dataprofessionals kan helpen, en de DataCamp-community van data-enthousiastelingen kan ondersteuning bieden en je netwerk in de datawereld verbreden.

Solliciteren op vacatures voor data-analist

Je weet nu hoe je data-analist wordt en het is tijd om te solliciteren op je eerste baan. Er zijn volop bronnen om werk te vinden, met algemene vacatureportalen zoals 

LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList en Hired met vacatures. 

Voor meer data-georiënteerde jobboards, bekijk DataCamp Jobs om je droombanen in data te vinden en te bemachtigen.  Houd er ook rekening mee dat je, als je je Data Analyst Certification via DataCamp haalt, vacaturesupport op maat krijgt van ons career services-team.  

Als je eenmaal een gesprek hebt bemachtigd, moet je je voorbereiden op sollicitatievragen voor data-analisten, waarover je in een apart artikel details vindt. 

Benader potentiële werkgevers direct 

Parallel aan deze zoekaanpak kun je ook een minder conventionele, tijdrovendere, maar vaak effectievere methode proberen: rechtstreeks contact opnemen met interessante bedrijven. 

Zoek eerst hun officiële website, bekijk de home- en carrièrepagina's en zoek hun contactgegevens. Lees over hun missie en waarden, hun diensten en producten en alles wat verder relevant is. Probeer te achterhalen waarom jij de ideale kandidaat zou zijn voor deze werkgever. 

Als je een beter beeld hebt van hun bedrijf, kun je ze een e-mail sturen met je cv voor data-analyse, exact afgestemd op dat bedrijf en waarin je aantoont dat je perfect bij hen past. Dit is een beproefde manier om op te vallen bij die specifieke werkgever.

Houd goede aantekeningen bij en stel je strategie bij

Als je je cv verstuurt, of dat nu via vacatureportalen is of rechtstreeks naar een organisatie, houd dan bij welke cv-versies je hebt verstuurd en naar welke bedrijven en bijbehorende vacatureomschrijvingen. 

Raak niet ontmoedigd als je niet meteen een baan als data-analist vindt. Het is volkomen normaal als je sollicitatieproces even duurt, en afwijzingen zijn voor de meesten onvermijdelijk. Laat mislukkingen je niet frustreren of je hoop wegnemen. 

Blijf solliciteren op nieuwe functies en blijf je technische vaardigheden aanscherpen. Probeer te analyseren wat er beter kan in je cv, je portfolio of je sollicitatiestrategie en pas die zaken aan. 

Vraag bij afwijzingen altijd om feedback en probeer, als je die krijgt, er maximaal van te leren door je sterke punten te versterken en aan je zwakke punten te werken. Als je de suggesties uit dit artikel volgt, is je eerste baan als data-analist slechts een kwestie van tijd, volharding en hard werken.

Blijf bij met recente trends in data-analyse

Het vakgebied data-analyse verandert bijna dagelijks, en in 2024 zagen we verschillende spannende trends die de sector vormgeven:

1. AI-aangedreven tools: AI en machine learning transformeren data-analyse door datavoorbereiding te automatiseren, patronen te ontdekken en sneller dan ooit inzichten te leveren.
2. Generatieve AI: Tools zoals large language models (LLM's) maken geavanceerde data-analyse mogelijk, zoals het bouwen van voorspellende modellen en het genereren van nieuwe data-gedreven oplossingen.
3. Realtime analytics: Bedrijven vertrouwen steeds meer op realtime dataverwerking om direct beslissingen te nemen, vooral op gebieden als fraudedetectie en analyse van klantgedrag.
4. Selfservice-analyse: Augmented analytics-tools maken data-analyse toegankelijk voor niet-technische gebruikers, waardoor teams in de hele organisatie data-gedreven beslissingen kunnen nemen.
5. Focus op ethiek en governance: Met meer data komt meer verantwoordelijkheid. Organisaties geven prioriteit aan datagovernance en ethische praktijken om privacy en compliance te waarborgen.
6. Edge analytics: Door data dicht bij de bron te analyseren (zoals IoT-apparaten) verkleinen bedrijven de vertraging en verhogen ze de efficiëntie bij tijdkritische toepassingen.

Door deze trends te volgen, kunnen aankomende data-analisten zich positioneren voor succes in een snel veranderende sector.

Word data-analist met DataCamp

Je weet nu hoe je data-analist wordt en wat je moet doen om je doel werkelijkheid te maken. In deze post bespraken we: 

• De vereisten om te beginnen met data-analyse
• Een aantal cursussen data-analyse om je vaardigheden op elk moment in je leerreis te verbeteren
• Hoe je de optimale kwalificatie kiest 
• Waarom individuele projecten zo belangrijk zijn voor je portfolio en waar je datasets vindt
• Andere projecten die je aan je portfolio kunt toevoegen
• De technische en soft skills waar bedrijven meestal naar zoeken bij een data-analist
• De nuances en trucs voor het maken van een uitstekend cv
• Het belang van je online aanwezigheid, zichtbaarheid en interactie met dataspecialisten
• Waar en hoe je een baan zoekt en hoe je optimistisch en zelfverzekerd blijft tijdens het solliciteren

Met al deze informatie in handen is het tijd om vandaag nog te beginnen met leren.