Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Welche Programmiersprachen und technischen Fähigkeiten Sie als Datenanalyst benötigen
Da die Welt in eine digitale Phase eintritt, ist sich jedes Unternehmen der Bedeutung von Mitteln wie Daten bewusst. Der Online-Bereich hat die Rolle von Daten in allen Branchen gestärkt. Aus diesem Grund legen Marken heutzutage einen besonderen Fokus auf die Domain.
So sehr, dass sie talentierte Leute einstellen, die Daten ausgraben und gründlich auswerten. Während die Definition bei mehreren Positionen Gutes verheißen kann, trifft die Beschreibung am besten auf einen Datenanalysten zu. Die Stelle als Datenanalyst ist derzeit einer der begehrtesten Jobs, und das zu Recht.
Der Job wird gut bezahlt und die Wachstumsaussichten in diesem Bereich sind exponentiell. Aus diesem Grund betreten viele Kandidaten das Feld in der Hoffnung, groß rauszukommen. Aber so einfach ist es nicht.
Die schiere Konkurrenz auf diesem Gebiet ist unerhört. Darüber hinaus müssen Sie herausfinden, wie Sie die Domain betreten. Die Verwirrung überzeugt die Kandidaten, nach einer Stellenbeschreibung für Datenanalysten auf Einstiegsniveau zu suchen.
Das bloße Lesen einer Stellenbeschreibung wird Ihnen jedoch keinen guten Job als Datenanalyst bescheren. Dafür müssen Sie über bestimmte Fähigkeiten verfügen. Welche Fähigkeiten können Ihnen helfen, ein effizienter Datenanalyst zu werden?
Lesen Sie den Blog durch und erfahren Sie alles über sie. Hier sind die wichtigsten technischen und Programmierkenntnisse, die Sie benötigen, um Datenanalyst zu werden.
Top-Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Datenanalyst zu werden
Hier finden Sie alles, was Sie beherrschen müssen, um den besten Job als Datenanalyst zu bekommen:
MS Excel
Die Darstellung einer Datenstruktur ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit eines Datenanalysten und kann mit Excel optimal erfüllt werden. Während das Tool allgemein für die Erstellung von Tabellenkalkulationen bekannt ist, kann es mehrere andere Funktionen unterstützen. Excel ist ideal für die Bearbeitung einfacher, schneller und kleiner Analysen.
Methoden wie die Verwendung von VBA und das Schreiben von Makros sind robust genug, um einem KMU oder einem Startup zu helfen. Schließlich haben sie im Laufe der Jahre Unternehmen kontinuierlich unterstützt.
SQL
Für jeden, der Datenanalyst werden möchte, ist es von entscheidender Bedeutung, die Datenbanksprachen zu beherrschen. Aus diesem Grund müssen Sie die Structured Query Language oder SQL beherrschen. Die Sprache ist weltweit bekannt und wird oft als „die abgestufte Version von Excel“ bezeichnet.
SQL hilft einem Datenanalysten, Daten zu speichern und zu verwalten, eine Verbindung zu zusätzlichen Datenbanken herzustellen und sogar verschiedene Datenstrukturen aufzubauen. Die Sprache wird noch wichtiger, wenn Sie beabsichtigen, in einem Unternehmen zu arbeiten, das Methoden wie Big Data nutzt.
Python oder R
Während Excel für KMU als geeignet gilt, benötigt eine große Organisation die Hilfe von Python. Python oder R sind in der Lage, die Aufgaben von Excel schneller und besser zu erledigen. Die statistischen Programmiersprachen eignen sich ideal für Predictive Analytics und erweiterte Analysen.
Da sowohl R als auch Python Industriestandards sind, muss ein erfahrener Datenanalyst eine davon beherrschen. Welches sollten Sie also wählen? Beide Sprachen werden in der Branche akzeptiert, einige Firmen bevorzugen jedoch möglicherweise R, um große Datenmengen zu untersuchen und zu analysieren.
Datenaufbereitung und -bereinigung
Das Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen ist die Hauptaufgabe eines Datenanalysten. Daher ist es selbstverständlich, dass Sie über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen müssen. Nach dem Sammeln der Daten bereitet ein Datenanalyst sie für die kategoriale und numerische Analyse vor.
Manchmal müssen Sie auch die Daten bereinigen, um die Analyse korrekt abzuschließen. Bereinigen bedeutet, inkonsistente und fehlende Daten zu behandeln, die sich auf die Analyse auswirken. Auch wenn das Bereinigen von Daten nicht so viel Spaß macht, kann die Datenvorbereitung ein erfrischendes Erlebnis sein.
Datenexploration und -analyse
Es ist selbstverständlich, einen Datenanalysten mit der Datenanalyse zu beauftragen. Ein Datenanalyst muss eine Geschäftsabfrage in eine Datenabfrage umwandeln und diese mit Daten beantworten.
Die Datenexploration ist ein weiterer Zweig der Datenanalyse und hilft dabei, Korrelationen und Muster innerhalb der Daten zu finden. Solche Trends können zur Verbesserung des Unternehmens genutzt werden, beispielsweise zur Kostensenkung und besseren Wachstumsaussichten.
Vorbereiten von Datenvisualisierungen
Die Vereinfachung von Daten durch die Erstellung von Mustern und Trends ist eine weitere Hauptaufgabe eines Datenanalysten. Für ein technisch nicht versiertes Publikum ist es keine leichte Aufgabe, eine lange Tabellenkalkulation zu verstehen. Aus diesem Grund muss ein Datenanalyst Diagramme und Diagramme erstellen, um die Daten besser darzustellen.
Das Erstellen von Datenvisualisierungen hilft auch bei der Datenexploration. Es ist selten, einen Job als Datenanalyst zu finden, bei dem Datenvisualisierungen nicht obligatorisch sind. Daher sollten Kandidaten Fähigkeiten zur Datenvisualisierung erlernen.
Maschinelles Lernen
Unternehmen verlangen von einem Junior-Datenanalysten nicht, dass er über mehrjährige Berufserfahrung verfügt. Aus diesem Grund ist das Gehalt eines Datenanalysten auf Einstiegsniveau niedriger als das eines leitenden Datenanalysten. Darüber hinaus müssen erfahrene Datenanalysten den Bereich der Datenwissenschaft beherrschen.
Derzeit sind prädiktive Analyse und künstliche Intelligenz die am meisten diskutierten Themen in der Branche. Beide Technologien werden mit Sicherheit die bevorstehende digitale Revolution beherrschen, und deshalb muss ein erfahrener Datenanalyst mit ihnen vertraut sein.
Die Verbesserung der statistischen Programmierkenntnisse ist für das Wachstum in diesem Bereich von entscheidender Bedeutung. Als Datenanalyst müssen Sie sich daher mit Technologien wie maschinellem Lernen vertraut machen.
Formulieren von Berichten und Dashboards
Ein Unternehmen stellt Datenanalysten ein, um fundierte Entscheidungen zu treffen, nachdem sie die Datenberichte und -analysen durchgesehen haben. Daher ist es selbstverständlich, dass ein Datenanalyst Berichte und Dashboards mit den vom Unternehmen bereitgestellten Daten erstellen muss.
Dabei kann es sich um eine einfache Tabelle, ein Diagramm oder ein komplexes Dashboard mit mehreren Datenpunkten handeln. Ein Analyst muss in der Lage sein, die Datenergebnisse in der einfachsten und verständlichsten Form darzustellen.
Statistisches Wissen
Das Verständnis der Thematik von Statistik und Wahrscheinlichkeit sind wichtige Fähigkeiten, die ein Datenanalyst besitzen muss. Diese Fähigkeiten können bei der Datenexploration und -analyse hilfreich sein und Ihre Fähigkeiten als Analyst erweitern. Außerdem hilft das Verständnis der Statistiken dabei, Ihre Ergebnisse zu validieren und eventuelle Fehler darin zu beseitigen.
Der Grad der Fachkenntnisse variiert je nach Position, ist jedoch dennoch zwingend erforderlich. Wenn das Unternehmen stark auf Wahrscheinlichkeitsanalysen angewiesen ist, benötigen Sie umfassende Kenntnisse des Themas.
Abschluss
Im aktuellen digitalen Zeitalter sind Positionen als Datenanalyst für das Überleben eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Ein Datenanalyst kennt alle Problemumgehungen in Bezug auf Daten und hilft einem Unternehmen, sich durch die komplexe Marktdynamik zu steuern. Da der Job beliebt und gut bezahlt ist, bereiten sich zahlreiche Kandidaten darauf vor.
Um einen guten Job als Datenanalyst zu bekommen, müssen sie jedoch über mehrere Schlüsselkompetenzen verfügen. Der Blog hat mehrere wesentliche Fähigkeiten erwähnt, die man braucht, um ein Datenanalyst zu werden. Lesen Sie es durch und versuchen Sie, so viele Fähigkeiten wie möglich zu berücksichtigen, um heute den besten Job als Datenanalyst zu bekommen.
