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Was macht ein Data Analyst?

Datenanalyse erfordert technisches Fachwissen, teamorientierten Austausch und eine tiefenanalytische Bewertung relevanter Daten, um Unternehmens­entscheidungen zu treffen und IT-Systeme zu gestalten.
Datenanalysten beherrschen Datenströme, formen Zahlen zu Aussagen und finden damit in fast jeder Branche eine neue, berufliche Heimat.

Branchen­übergreifende Jobangebote

Daten sind das neue Öl und Datenanalysten wissen es zu fördern. Nicht ohne Grund nennt HBR es den "sexiest job of the 21st century".

Sehr gute Gehalts­perspektiven

Das Einstiegsgehalt beträgt 50.000 Euro, mit der Perspektive, es auf langfristig 80.000 Euro zu steigern.

Remote work friendly

Flexibel von verschiedenen Standorten aus arbeiten und so eine bessere Work-Life-Balance gewinnen.

Karriere als Data Analyst:
Gestalte die Zukunft mit Zahlen und Erkenntnissen

Die Arbeit als Data Analyst

Die Schlüsselrolle in der Datenwelt

Die Datenanalyse bezieht sich auf die Untersuchung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu gewinnen. In diesem Bereich werden verschiedene Techniken und Methoden verwendet, um Daten zu sammeln, zu organisieren, zu modellieren und zu analysieren. Die Datenanalyse wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. in der Wissenschaft, der Wirtschaft, der Gesundheitsversorgung und der Technologie. In der Datenanalyse können verschiedene Technologien und Tools eingesetzt werden, wie z.B. statistische Analysen, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Big-Data-Technologien.

Experte im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Als Data Analyst schaffst und erlernst du die Grundsteine, um in diesem Feld zu arbeiten. Insbesondere auch künstliche Intelligenz und die Arbeit mit und an dieser sind absolut gefragt und benötigen Expertise in der Datananalyse.
Als ExpertIn in der Datenanalyse dreht sich also alles um die Gewinnung, Verarbeitung, Analyse und Auswertung von Daten.

Aufgaben & Voraussetzungen

Data Analyst Aufgaben

Ein Data Analyst ist für die Sammlung, Verarbeitung und Performanz von Datenanalysen verantwortlich. Die Aufgaben eines Data Analysts umfassen die Identifizierung von Geschäftstrends und -problemen, die Durchführung von Datenanalysen, die Erstellung von Berichten und Präsentationen, die Entwicklung von Datenmodellen und -algorithmen sowie die Zusammenarbeit mit anderen Teams, um Datenanalysen in Geschäftsentscheidungen umzusetzen.

Vorraussetzungen

Für eine Tätigkeit als Data Analyst sind in der Regel Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik erforderlich. Es kann auch von Vorteil sein, Erfahrung in der Programmierung und im Umgang mit Datenbanken zu haben. Neben den fachlichen Voraussetzungen sind auch bestimmte Soft Skills sehr hilfreich für deine Arbeit, wie z.B. analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten, Kreativität, Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeit.

Was verdient ein Data Analyst?

Einstiegsgehalt

Als Data Analyst kannst du aufgrund der hohen Nachfrage nach Datenanalyse mit einem Einstiegsgehalt von rund 40.0000 Euro rechnen.

Gehaltsperspektive

Bereits nach wenigen Jahren Berufserfahrung steigt das Einkommen auf 45.000 bis 60.000 Euro branchenabhängig an. Deutlich mehr kannst du verdienen, wenn du dich vom Data Analyst zum Data Scientist weiterentwickelst. Dann sind Gehälter von über 65.000 Euro möglich. Zusätzliche Benefits sind je nach Arbeitgeber umfangreich und beinhalten die Möglichkeit, ortsunabhängig im Home Office zu arbeiten.

4. Wo arbeitest du als Data Analyst?

Grenzenlose berufliche Möglichkeiten in verschiedenen Branchen

Als Data Analyst hat deine berufliche Welt kaum Außengrenzen, denn wir alle leben von und mit Daten in unterschiedlicher Form. Ob du als Datenanalyst in der Marktforschung, im Bankenwesen, im Risikomanagement oder im Wetterdienst arbeitest, hängt von deinen Präferenzen ab. Bist du Data Analyst Quereinsteiger, kannst du jederzeit auch an deine berufliche Herkunft anknüpfen, die z.B. im Tourismus oder Gesundheitswesen liegen kann.

Abteilungsübergreifend arbeiten

Datennalysten arbeiten innerhalb eines Unternehmens meist abteilungsübergreifend – weil sie schlichtweg überall gebraucht werden. Beispiel: Im Versicherungswesen beruhen Prognosen und Entscheidungen zu Tarifanpassungen auf dem analytischen Weitblick und der interdisziplinären Denkweise von Datenanalysten.

Unternehmen jeder Größe

Arbeit findest du aber nicht nur innerhalb großer Konzerne, sondern auch in mittelständischen Familienunternehmen, die Datenanalyse nutzen möchten, um wichtige Wettbewerbsvorteile in kompetitiven Bereichen zu erzielen. Der Einsatz von Google Analytics, Matomo oder eTracker sorgt für regen Datenfluss, der ausgewertet und interpretiert werden will, um Kampagnen zielgruppenorientiert und mit nachhaltigem Erfolg zu realisieren. Als wichtiger Bestandteil des Online-Marketings ist die Tracking-Datenanalyse in praktisch allen Bereichen der New Economy verankert und sorgt für eine hohe Nachfrage nach Datenanalysten.

Big Data – Cloud Computing oder Social Media

Die Arbeit eines Data Analyst und Data Scientist findet naturgemäß auch im Bereich „Big Data“ statt. Bereiche wie Cloud Computing oder Social Media, deren verursachte Datenströme derart komplex und schnelllebig sind, machen erweiterte Methoden der Datenanalyse notwendig. Neue Methoden verlangen Spezialisierungen, eröffnen damit aber auch neue Karrierepfade, die du als Data Analyst oder Quereinsteiger eingeschlagen kannst.

Ein Blick in den Alltag eines Data Analysts

Ein typischer Tag in deinem Leben als Datenanalyst beginnt normalerweise damit, dass du dich mit den neuesten Daten vertraut machst, die von verschiedenen Quellen gesammelt wurden. Diese Daten musst du bereinigen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. Anschließend analysierst du sie, um Muster und Trends zu identifizieren, die für das Unternehmen oder die Organisation, für die du als Data Analyst arbeitest von Bedeutung sein können. Danach erstellst du Berichte und bereitest Präsentationen vor, um die Ergebnisse der Analyse vorzustellen. 
Der Rest des Tages kann damit verbracht werden, mit anderen Abteilungen oder Teams zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Analyse in die Entscheidungsfindung des Unternehmens einbezogen werden. Dein typischer Tag endet normalerweise damit, dass du deine Arbeit dokumentierst und vorbereitend den nächsten Tag planst.
Deine Karriere in der Daten­analyse

Weiterbildung in der Datananalyse

Der klassische Weg zum Data Analyst

Ein klassischer Weg, um Data Analyst zu werden, besteht darin, einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Bereich zu erwerben. Es ist auch wichtig, praktische Erfahrungen in der Datenanalyse zu sammeln, indem man z.B. an Praktika oder Projekten arbeitet. Kenntnisse in Programmier­sprachen wie Python oder R und Datenbank­abfrage­sprachen wie SQL sind ebenfalls von Vorteil.

Die Data Analyst Weiterbildung

Als Teilnehmer einer Weiterbildung zum Data Analyst lernst du zunächst die Grundlagen der Datenanalyse kennen und eignest dir Wissen rund um ETL-Prozesse (Extract, Transformation, Load) an. Der praktische Einsatz von Tools und diversen Programmen zur Datenaufbereitung nimmt dabei einen wichtigen Teil ein. Die Erstellung visueller Analysen und Reportings ist ebenso Teil der Data Analyst-Weiterbildung, wie die Modellierung von Datenbanken und Workflow Controlling. In praxisnahen Datenprojekten lernst du verschiedene Einsatzgebiete und Methoden der Analyse kennen und legst den Grundstein für eine spätere Spezialisierung.

Bestandteile deiner Weiterbildung zum Data Analyst

Eine Weiterbildung zum Data Analyst kann aus verschiedenen Bestandteilen bestehen, aber im Allgemeinen kann sie Kurse in den folgenden Bereichen umfassen:
  • Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

  • Datenanalyse-Tools und -Technologien

  • Datenbankdesign und -management

  • Data Mining und maschinelles Lernen

  • Datenvisualisierung und -kommunikation

  • Geschäfts- und Finanzanalyse

  • Programmierung und Skripting (z.B. Python, R, SQL)

Spezialisierungen und Karrierepfade

Als Datenanalyst sind deine Aufgaben bereits in der Einstiegsposition als Junior Data Analyst breit gefächert. Auf dem Pfad zum Senior Data Analyst durchläufst du unterschiedliche Bereiche der methodischen Datenanalyse und widmest dich je nach Branche der Customer Analysis, Marketing oder Financial Analysis. Auch Clinical Data Analysten im Gesundheitswesen oder UX Data Analysten, die sich auf Nutzererfahrung im Bereich der mobile App-Nutzung spezialisieren, gibt es.

Um komplexe Datenmengen im Peta- und Exabyte-Bereich zu verarbeiten, die mit dem typischen Handwerkszeug eines Data Analysten (SQL, Python) nicht oder nur schwer zu bewältigen sind, ist eine Spezialisierung als Data Scientist notwendig. Die Arbeit eines Data Scientist basiert gegenüber der eines Data Analysten weniger auf der Auswertung vorhandener Daten. Fachliche Kernkompetenzen eines Datenwissenschaftlers finden sich beispielsweise im Bereich komplexer Prognose-Methoden und im Machine Learning. Das Gehalt eines Data Scientist ist entsprechend höher.

Data Scientist

Ein Data Scientist sammelt, analysiert und interpretiert große Datenmengen, um Erkenntnisse und Muster zu identifizieren, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Um tiefere Einblicke in Daten zu gewinnen, verwenden Data Scientists oft Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data-Plattformen. Durch die Anwendung von Algorithmen können sie beispielsweise Vorhersagen über Kundenverhalten oder Markttrends treffen.

Data Engineer

Ein Data Engineer ist für die Entwicklung, Konstruktion, Wartung und Integration von Datenarchitekturen und -systemen verantwortlich. Sie sind spezialisiert auf die Verarbeitung großer Datenmengen und stellen sicher, dass Daten effizient, sicher und zuverlässig gespeichert und abgerufen werden können. Data Engineers arbeiten eng mit Data Scientists und anderen Fachleuten zusammen, um sicherzustellen, dass Daten für Analysen und Entscheidungen verfügbar sind.

Machine Learning Engineer

Ein Machine Learning Engineer ist für die Entwicklung, Implementierung und Wartung von Machine-Learning-Modellen verantwortlich. Sie arbeiten eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, um in den Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die dann in Form von Machine-Learning-Modellen genutzt werden können. Dabei ist es wichtig, die richtigen Datenquellen zu identifizieren, Daten aufzubereiten und zu transformieren, um sie für das Machine Learning nutzbar zu machen.

Business Analyst

Ein Business Analyst ist für die Analyse von Geschäftsprozessen und -systemen in einer Organisation verantwortlich. Sie identifizieren Geschäftsanforderungen, erstellen Lösungsvorschläge und arbeiten eng mit den Stakeholdern zusammen, um sicherzustellen, dass die Lösungen den Geschäftsanforderungen entsprechen. Sie sind auch dafür verantwortlich, die Auswirkungen von Änderungen .zu bewerten durch Analyse von Risken, Chancen, Budgtes, Zeitplängen und Personal.

Staatliche Förderung

Wenn du aktuell auf Arbeits­suche bist, hast du die Möglichkeit einen Aktivierungs- und Vermittlungs­gutschein über das Arbeitsamt, das Jobcenter oder die Arbeitsagentur zu beantragen.

Mit dieser staatlichen Förderung kannst du sämtliche Kosten komplett übernehmen lassen. Cool, oder? Finden wir auch. Gerne helfen wir die bei Fragen dazu weiter.

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