Muss ich programmieren können?

Für den Einstieg nicht immer. Viele Junior-Stellen nutzen hauptsächlich Tabellenkalkulation, SQL und ein Visualisierungstool. Eine Sprache wie Python zu lernen, hilft später oft, besonders bei größeren Datensätzen oder automatisierten Berichten.

Was ist der Unterschied zwischen Datenanalyst und Data Scientist?

Analysten konzentrieren sich meist darauf, mit Berichten und klaren Analysen zu beschreiben, was passiert ist und warum. Data Scientists entwickeln häufiger Vorhersagemodelle und arbeiten mit maschinellem Lernen. Die Bezeichnungen überschneiden sich, und die Aufgaben variieren je nach Arbeitgeber.

Wie sammle ich Erfahrung ohne Job?

Nutzen Sie öffentliche Datensätze, analysieren Sie ehrenamtlich Daten für eine studentische Initiative oder eine lokale Organisation oder verbessern Sie einen Bericht in Ihrer aktuellen Position. Erklären Sie bei jedem Projekt die Fragestellung, die Methode und das Ergebnis.

Berufsleitfaden

Wie man Datenanalyst wird

Datenanalysten verwandeln Rohdaten in Antworten, auf deren Grundlage andere handeln können. Sie sammeln und bereinigen Daten, suchen nach Mustern und erklären ihre Erkenntnisse mit klaren Diagrammen und in verständlicher Sprache. So unterstützen sie Teams in Vertrieb, Finanzen, Betrieb und vielen anderen Bereichen.

Die Rolle passt zu neugierigen Menschen, die sowohl Zahlen als auch Kommunikation mögen. Viele Analysten kommen aus Wirtschaft, Volkswirtschaft, Naturwissenschaften oder Ingenieurwesen, und Arbeitgeber schätzen praktische Fähigkeiten in Tabellenkalkulation, SQL und Visualisierung oft genauso wie einen bestimmten Abschluss.

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So sieht die Arbeit aus

Daten mit SQL oder anderen Tools aus Datenbanken und Tabellen abrufen
Daten bereinigen, indem Duplikate, Lücken und uneinheitliche Formate behoben werden
Berichte und Dashboards erstellen, die wichtige Kennzahlen verfolgen
Trends analysieren und einfache Erklärungen für Veränderungen prüfen
Ergebnisse Kollegen präsentieren und Rückfragen beantworten

Einstiegspositionen

Junior-Datenanalyst
Reporting- oder Business-Intelligence-Analyst
Analyst im Betrieb oder Marketing
Praktikant oder Trainee in der Datenanalyse

So fangen Sie an

Werden Sie sicher im Umgang mit Tabellenkalkulationen, einschließlich Formeln, Verweisfunktionen und Pivot-Tabellen; probieren Sie den Excel-Test.
Lernen Sie SQL für Datenbankabfragen und prüfen Sie dann Ihr Niveau mit dem SQL-Test.
Eignen Sie sich Grundlagen der Statistik an, damit Sie ein echtes Muster von zufälligem Rauschen unterscheiden können.
Üben Sie mit öffentlichen Datensätzen und schreiben Sie kurze Berichte über Ihre Erkenntnisse.
Zeigen Sie Ihre Arbeit in einem kleinen Portfolio und belegen Sie Kernkompetenzen mit dem Datenanalyse-Test.
Heben Sie Tools und messbare Ergebnisse in einem Lebenslauf hervor, erstellt mit dem Lebenslauf-Generator.

Fähigkeiten, die Arbeitgeber suchen

Weisen Sie diese mit einem kostenlosen Test nach oder lesen Sie den Leitfaden zu jeder einzelnen.

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Artikel

Excel Skills Employers Expect: Basic to Advanced

Häufige Fragen

Muss ich programmieren können?: Für den Einstieg nicht immer. Viele Junior-Stellen nutzen hauptsächlich Tabellenkalkulation, SQL und ein Visualisierungstool. Eine Sprache wie Python zu lernen, hilft später oft, besonders bei größeren Datensätzen oder automatisierten Berichten.
Was ist der Unterschied zwischen Datenanalyst und Data Scientist?: Analysten konzentrieren sich meist darauf, mit Berichten und klaren Analysen zu beschreiben, was passiert ist und warum. Data Scientists entwickeln häufiger Vorhersagemodelle und arbeiten mit maschinellem Lernen. Die Bezeichnungen überschneiden sich, und die Aufgaben variieren je nach Arbeitgeber.
Wie sammle ich Erfahrung ohne Job?: Nutzen Sie öffentliche Datensätze, analysieren Sie ehrenamtlich Daten für eine studentische Initiative oder eine lokale Organisation oder verbessern Sie einen Bericht in Ihrer aktuellen Position. Erklären Sie bei jedem Projekt die Fragestellung, die Methode und das Ergebnis.