{"id":222918,"date":"2023-06-06T11:58:37","date_gmt":"2023-06-06T09:58:37","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.lewagon.com\/unkategorisiert\/wie-man-datenanalyst-wird-schritt-fuer-schritt-anleitung\/"},"modified":"2024-01-11T09:49:07","modified_gmt":"2024-01-11T08:49:07","slug":"data-analyst-werden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.lewagon.com\/de\/career\/data-analyst-werden\/","title":{"rendered":"Wie werde ich Data Analyst: Der ultimative Leitfaden"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Nachfrage nach Data Analysts so hoch wie nie zuvor. Ihre F\u00e4higkeiten sind branchen\u00fcbergreifend unverzichtbar geworden, da sich Unternehmen bem\u00fchen, wertvolle Erkenntnisse aus der riesigen Menge an verf\u00fcgbaren Daten zu gewinnen. Wenn du von der Idee fasziniert bist, Data Analyst zu werden, bist du hier genau richtig!<\/p>\n

In diesem Leitfaden tauchen wir tief in die spannende Welt der Datenanalyse ein. Wir gehen auf die erforderlichen F\u00e4higkeiten ein, bieten eine Schritt-f\u00fcr-Schritt-Anleitung und informieren dich \u00fcber spezifische Qualifikationen und Ausbildungswege, die dich zu einer erfolgreichen Karriere als Data Analyst f\u00fchren k\u00f6nnen. Also, schnall dich an und mach dich bereit f\u00fcr diese aufregende Reise eines angehenden Data Analyst. Fangen wir an…<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":221294,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[139],"type_de_post":[5],"post-format":[176],"class_list":["post-222918","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-career","tag-data-de","type_de_post-avec-sommaire","post-format-post-de"],"acf":[],"acfml_non_translatable_locations":null,"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"wpml_media_processed":null,"_elementor_inline_svg":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"_msc":null,"_elementor_is_screenshot":null,"_wp_attachment_context":null,"_oembed_4f1dc266c1e5b199d2e3668569863d35":null,"_wp_attachment_backup_sizes":null,"description_courte_du_cours":null,"_description_courte_du_cours":null,"sujets":null,"_sujets":null,"niveau":null,"_niveau":null,"duree":null,"_duree":null,"lien_externe_du_cours":null,"_lien_externe_du_cours":null,"_g_feedback_shortcode_8e54bebc0966bf7f9290fee5ef5e57c8a8c597c6":null,"_g_feedback_shortcode_atts_8e54bebc0966bf7f9290fee5ef5e57c8a8c597c6":null,"elementor_font_files":null,"elementor_font_face":null,"_elementor_location":null,"_elementor_priority":null,"_elementor_code":null,"_elementor_extra_options":null,"date_de_levent":null,"_date_de_levent":null,"heure_de_debut_de_levent":null,"_heure_de_debut_de_levent":null,"heure_de_fin_de_levent":null,"_heure_de_fin_de_levent":null,"time_zone":null,"_time_zone":null,"description_de_levent":null,"_description_de_levent":null,"format_du_cours":null,"_format_du_cours":null,"pre-requis":null,"_pre-requis":null,"langue_de_levent":null,"_langue_de_levent":null,"lien_externe_de_levent":null,"_lien_externe_de_levent":null,"_yoast_wpseo_primary_tag_events":null,"lieu_de_levent":null,"_lieu_de_levent":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_omapi_type":null,"_omapi_ids":null,"_omapi_enabled":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_pll_strings_translations":null,"_yoast_wpseo_primary_post_tag":"","_yoast_wpseo_primary_type_de_post":"","_yoast_wpseo_primary_post-format":"","_oembed_e607e81f61090d85eabdabc743a27470":null,"_oembed_196c62ccee9fda191cd6fa5f568ddc05":null,"_oembed_6b5f28c0de48cbf3a2ad766be5eb3b30":null,"_oembed_082c4292f4cd0dedc40ae746a899501c":null,"om_disable_all_campaigns":"","wpil_sync_report3":"1","_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_yoast_wpseo_opengraph-title":null,"_yoast_wpseo_opengraph-description":null,"_yoast_wpseo_twitter-title":null,"_yoast_wpseo_twitter-description":null,"wpil_links_inbound_internal_count":"3","wpil_links_inbound_internal_count_data":[{"__PHP_Incomplete_Class_Name":"Wpil_Model_Link","link_id":0,"url":"https:\/\/blog.lewagon.com\/career\/become-a-data-analyst\/","host":"blog.lewagon.com","internal":true,"post":{"__PHP_Incomplete_Class_Name":"Wpil_Model_Post","id":220709,"title":null,"type":"post","status":null,"content":null,"links":null,"slug":null,"clicks":null,"position":null,"organic_traffic":null,"editor":null},"anchor":"become 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Was ist ein:e<\/b> Data Analyst:in?<\/b><\/h2>\r\nData Analyst:innen<\/span><\/a> sind erfahrene Fachleute, die gro\u00dfe Datenmengen analysieren, um aus ihnen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Mithilfe fortschrittlicher Techniken wie statistischer Analyse, Data Mining und Programmierung decken sie Muster und Trends auf, die Unternehmen und Branchen voranbringen. In den Bereichen Finanzen, Marketing, Pharmazie und Telekommunikation spielt die Datenanalyse eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Investitionsstrategien, der Anpassung von Marketingkampagnen, der Verbesserung der Arzneimittelentwicklung und der Steigerung der Netzleistung. Data Analysts sind ma\u00dfgeblich an der Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus Daten beteiligt, wovon eine Vielzahl von Branchen profitiert.<\/span>\r\n\r\nZusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Datenanalyst:innen eine Schl\u00fcsselrolle bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten spielen, was verschiedenen Branchen zugute kommt.<\/span>\r\n\r\n\"\"<\/a>\r\n

Erforderliche F\u00e4higkeiten, um Data Analyst:in zu werden<\/b><\/h2>\r\nUm Data Analyst:in zu werden, bedarf es einer Kombination aus technischen F\u00e4higkeiten, praktischer Probleml\u00f6sung, wertvollen Soft Skills und einem analytischen Verstand. Es sind vielf\u00e4ltige analytische F\u00e4higkeiten in Bereichen wie Programmierung, SQL, Datenmanipulation, Visualisierung und statistische Analyse erforderlich. Bei den analytischen F\u00e4higkeiten geht es au\u00dferdem um kritisches Denken, Probleml\u00f6sung und gr\u00fcndliche Datenerforschung. Dar\u00fcber hinaus spielen Soft Skills wie hervorragende Kommunikationsf\u00e4higkeiten, Zusammenarbeit und die Bereitschaft zum st\u00e4ndigen Lernen eine entscheidende Rolle.<\/span>\r\n\r\nUm diese technischen F\u00e4higkeiten zu erwerben, kann man Online-Kurse belegen, die sich mit Python\/R, SQL, Excel und Datenvisualisierung befassen. Eine weitere M\u00f6glichkeit ist die Teilnahme an einem Aufbaustudiengang, der auf Datenwissenschaft oder Datenanalyse spezialisiert ist und wertvolle Einblicke und Fachkenntnisse vermittelt. F\u00fcr Personen, die einen intensiveren und gezielteren Ansatz suchen, bieten Bootcamps praxisorientierte Schulungserfahrungen.<\/span>\r\n\r\nW\u00e4hrend sowohl Data Analyst:innen als auch <\/span>Data Scientists<\/span><\/a> mit der Datenanalyse arbeiten, unterscheiden sie sich in ihren Schwerpunkten. Data Analyst:innen konzentrieren sich in erster Linie auf die Untersuchung von Daten und die Gewinnung aussagekr\u00e4ftiger Erkenntnisse. Data Scientists hingegen befassen sich mit gr\u00f6\u00dferen Datens\u00e4tzen und nutzen fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz. Daher verf\u00fcgen Data Scientists \u00fcber ein tieferes Verst\u00e4ndnis von Programmierung, maschinellem Lernen und Statistik.<\/span>\r\n

So wirst du Data Analyst:in<\/b><\/h2>\r\nWir haben eine kurze Roadmap aus 10 Schritten erstellt, die dich auf deinem Weg zum Data Analyst:in unterst\u00fctzt<\/span>\r\n
    \r\n \t
  1. Verstehe die Rolle:<\/b> Recherchiere und verschaffe dir einen \u00dcberblick \u00fcber die Aufgaben von und Erwartungen an Data Analyst:innen. Erkunde Branchen, in denen Data Analysts gefragt sind.<\/span><\/li>\r\n \t
  2. W\u00e4hle einen Weg:<\/b> Unser <\/span>Intensivkurs Data Analytics<\/span><\/a> k\u00f6nnte die naheliegendste Option sein. Du musst keinen Bachelor-Abschluss in einer relevanten Disziplin wie Mathematik, Statistik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder Data Science vorweisen.<\/span><\/li>\r\n \t
  3. Entwickle spezielle F\u00e4higkeiten:<\/b> Erlerne F\u00e4higkeiten zur Datenanalyse, einschlie\u00dflich Bereinigung, Manipulation, Visualisierung und statistische Analyse. Mache dich mit Analysetools wie Excel, SQL und Programmiersprachen wie Python vertraut.<\/span><\/li>\r\n \t
  4. Sammle Erfahrung:<\/b> Arbeite an verschiedenen Datenanalyseprojekten und suche Praktika oder Teilzeitstellen, die mit Daten zu tun haben, um praktische Erfahrungen zu sammeln.<\/span><\/li>\r\n \t
  5. Verbessere deine Kommunikation:<\/b> Baue deine schriftlichen und m\u00fcndlichen Kommunikationsf\u00e4higkeiten aus. Lerne, mit Tools wie Tableau oder Power BI \u00fcberzeugende Visualisierungen zu erstellen.<\/span><\/li>\r\n \t
  6. Erstelle ein professionelles Portfolio:<\/b> Pr\u00e4sentiere deine Datenanalyseprojekte mit detaillierten Beschreibungen, visuellen Darstellungen und Methoden. Aktualisiere dein Portfolio st\u00e4ndig.<\/span><\/li>\r\n \t
  7. Vernetze dich und lerne:<\/b> Trete professionellen Communities bei, besuche Veranstaltungen und beteilige dich an Online-Foren zum Thema Datenanalyse. Bleibe durch kontinuierliches Lernen auf dem neuesten Stand der Branchentrends.<\/span><\/li>\r\n \t
  8. Bewirb dich auf Einstiegsjobs in der Analytik:<\/b> Gestalte deinen Lebenslauf und dein Anschreiben so, dass die relevanten F\u00e4higkeiten hervorgehoben sind. Bereite dich auf Vorstellungsgespr\u00e4che vor, indem du g\u00e4ngige Fragen aus Vorstellungsgespr\u00e4chen f\u00fcr Datenanalysten \u00fcbst.<\/span><\/li>\r\n \t
  9. Sammle Erfahrungen und wachse:<\/b> Beginne als Junior Data Analyst:in, suche nach Feedback und \u00fcbernimm anspruchsvolle Projekte. Ziehe fortgeschrittene Zertifizierungen oder einen Hochschulabschluss in Betracht.<\/span><\/li>\r\n \t
  10. Steige in leitende Positionen auf:<\/b> Strebe eine leitende Position als Datenanalyst:in mit mehr Verantwortung an. Erweitere deine Kenntnisse kontinuierlich in Bereichen wie maschinelles Lernen oder Analyse komplexer Datens\u00e4tze.<\/span><\/li>\r\n<\/ol>\r\nDieser Fahrplan ist ein allgemeiner Leitfaden und kann auf deine pers\u00f6nlichen Ziele, Interessen und Branchenanforderungen zugeschnitten werden.<\/span>\r\n\r\n\"\"<\/a>\r\n

    Arten von Data Analyst:innen<\/b><\/h2>\r\nData Analyst:innen haben vielf\u00e4ltige Aufgaben und Karrierem\u00f6glichkeiten. Dazu geh\u00f6ren Business-Analyst:innen, Finanzanalyst:innen, Marketing-Analyst:innen, Analyst:innen f\u00fcr das Gesundheitswesen, Betriebsanalyst:innen und Data Scientists. Diese Fachleute k\u00f6nnen durch Erfahrung, Spezialisierung und st\u00e4ndiges Lernen in leitende Positionen, Managementfunktionen oder breitere datenbezogene Positionen aufsteigen.<\/span>\r\n

    H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/b><\/h2>\r\n

    Wie sind die Berufsaussichten f\u00fcr Data Analyst:innen?<\/b><\/h3>\r\nDie Berufsaussichten sind vielversprechend, da die Nachfrage nach qualifizierten Datenanalyst:innen in verschiedenen Branchen steigt.<\/span>\r\n

    Wie hoch ist das Durchschnittsgehalt f\u00fcr Data Analyst:innen?<\/b><\/h3>\r\nDas Durchschnittsgehalt f\u00fcr Jobs als Data Analyst:in auf Einstiegsebene liegt in der Regel zwischen 50.000 und 70.000 USD pro Jahr, wobei je nach Erfahrung und Qualifikationsniveau auch h\u00f6here Geh\u00e4lter m\u00f6glich sind.<\/span>\r\n

    Welche g\u00e4ngigen Tools werden von Data Analyst:innen verwendet?<\/b><\/h3>\r\nZu den g\u00e4ngigen Tools, die von Datenanalyst:innen verwendet werden, geh\u00f6ren Python und R f\u00fcr die Programmierung, SQL f\u00fcr die Datenbankverwaltung sowie Tableau und Excel f\u00fcr die Datenvisualisierung.<\/span>\r\n

    Welches ist der beste kostenlose Kurs f\u00fcr Data Analytics?<\/b><\/h3>\r\nDu kannst Data Analytics mit unserem <\/span>kostenlosen Kurs in Python<\/span><\/a>lernen.<\/span>\r\n

    Warum sind gute Pr\u00e4sentationsf\u00e4higkeiten f\u00fcr eine:n Data Analyst:in wichtig?<\/b><\/h3>\r\nAusgepr\u00e4gte Pr\u00e4sentationsf\u00e4higkeiten sind f\u00fcr Data Analyst:innen von entscheidender Bedeutung, da sie ihre Ergebnisse und Erkenntnisse h\u00e4ufig an Interessengruppen oder nichttechnische Teams weitergeben m\u00fcssen. Wirksame Pr\u00e4sentationen helfen, komplexe Informationen klar und verst\u00e4ndlich zu vermitteln.<\/span>\r\n

    Was hat Business Intelligence mit Datenanalyse zu tun?<\/b><\/h3>\r\nBusiness Intelligence ist ein Konzept, das eng mit der Datenanalyse verbunden ist. Dazu geh\u00f6rt das Sammeln, Analysieren und Umwandeln von Daten in aussagekr\u00e4ftige Informationen zur Unterst\u00fctzung der strategischen Entscheidungsfindung in einem Unternehmen. Data Analyst:innen tragen h\u00e4ufig zu den Bem\u00fchungen von Business Intelligence bei.<\/span>\r\n

    Welchen Bezug haben Finanzdienstleistungen zu den erforderlichen F\u00e4higkeiten von Data Analyst:innen?<\/b><\/h3>\r\nDatenanalyse ist in der Finanzdienstleistungsbranche sehr gefragt. F\u00e4higkeiten wie statistische Analyse, Risikobewertung und Datenmodellierung sind f\u00fcr die Analyse von Finanzdaten, das Erkennen von Mustern und das Treffen fundierter Entscheidungen unerl\u00e4sslich.<\/span>\r\n

    Schlussfolgerung<\/b><\/h2>\r\nUm sich auf den Weg zu einer:m erfolgreichen Data Analyst:in zu machen, sollten wir uns mit einer umfassenden Liste wichtiger Erkenntnisse befassen:<\/span>\r\n\r\nLernpfad:<\/b> Beginne deine Lernreise, indem du dir grundlegende statistische und mathematische F\u00e4higkeiten sowie Programmierkenntnisse aneignest. Entdecke eine F\u00fclle von Online-Kursen und Ressourcen zu den Themen Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung. Ziehe au\u00dferdem in Erw\u00e4gung, einen Abschluss in Data Science oder einem verwandten Fachgebiet zu erwerben, um ein ganzheitliches Verst\u00e4ndnis der Materie zu erlangen.<\/span>\r\n\r\nPraktische Projekte:<\/b> Wende dein Fachwissen an, indem du an praktischen Projekten mitarbeitest. Tauche in reale Datens\u00e4tze ein, untersuche sie, visualisiere die Ergebnisse und gewinne wertvolle Erkenntnisse. Pr\u00e4sentiere diese Projekte in deinem Portfolio, um deine Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeiten zu zeigen.<\/span>\r\n\r\nEinschl\u00e4giges Fachwissen:<\/b> Lerne kontinuierlich Programmiersprachen wie Python und R. Mache dich mit Datenmanipulationstechniken, statistischen Analysemethoden und Visualisierungstools vertraut. Arbeite dich in die wichtigsten Tools wie SQL, Tableau und Excel ein, um eine effiziente Datenanalyse und -pr\u00e4sentation zu gew\u00e4hrleisten.<\/span>\r\n\r\nEine Karriere im Bereich der Datenanalyse und Datenwissenschaft er\u00f6ffnet viele bedeutsame Erkenntnisse, unsch\u00e4tzbare Entdeckungen und praktische L\u00f6sungen. Durch eine gr\u00fcndliche Datenanalyse lassen sich verborgene Muster aufdecken, Trends erkennen und Korrelationen herstellen, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Deine Arbeit kann sich sp\u00fcrbar auf die Rationalisierung von Prozessen, die Verbesserung des Kundenerlebnisses und die F\u00f6rderung des Unternehmenswachstums auswirken.<\/span>\r\n\r\nDer Bereich der Datenanalyse bietet eine Reihe verlockender Besch\u00e4ftigungsm\u00f6glichkeiten, die mit wettbewerbsf\u00e4higen Verg\u00fctungspaketen einhergehen. Da Unternehmen zunehmend auf datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung setzen, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Data Analysts weiter an. Verschiedene Sektoren, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Technologie und Beratung, bieten aufstrebenden Fachkr\u00e4ften eine erf\u00fcllende berufliche Entwicklung. Die Aussichten f\u00fcr die Datenanalytik sind au\u00dferordentlich vielversprechend, gekennzeichnet durch robuste Wachstumsraten und einen unabl\u00e4ssigen Bedarf an Expert:innen, die in der Lage sind, die Macht der Daten zu nutzen, um Innovationen voranzutreiben und Erfolge zu erzielen.<\/span>\r\n\r\n\"\"<\/a>","_contenu_de_larticle":"field_6412588b55814","titre_de_la_banniere":"","_titre_de_la_banniere":"field_6422eb732c237","paragraphe_de_la_banniere":"","_paragraphe_de_la_banniere":"field_6422ed834a968","intitule_du_bouton_de_la_banniere":"","_intitule_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422ed934a969","lien_du_bouton_de_la_banniere":"","_lien_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422eda54a96a","yoast_head":"\nSo wirst du 2024 Data Analyst: Der ultimative Guide | Le Wagon<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Leitfaden tauchen wir tief in die spannende Welt der Datenanalyse ein. 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