Inhalt

• Was macht ein Datenanalyst?
• Datenquellen und Rollen
• Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler?
• Fähigkeiten, Qualifikationen und Werkzeuge
• Excel
• SQL

Ein Datenanalyst manipuliert Daten für den Lebensunterhalt. In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend auf ständig wachsende Datenmengen angewiesen sind, ist diese Fähigkeit wichtiger als je zuvor. Es ist auch sehr gefragt.

Einer der wichtigsten Faktoren für den zukünftigen Arbeitsmarkt wird das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) sein, das sich auf alle Geräte in Ihrem Haushalt bezieht, die mit dem Internet verbunden sind. All diese intelligenten Hubs, Glühbirnen und Kühlschränke erzeugen gigantische Datenmengen, mit denen Unternehmen (zum Guten oder zum Schlechten) arbeiten können, und Datenanalysen werden laut Foote Partners, einem Technologieanalyseunternehmen, in Zukunft eine große Rolle in dieser Branche spielen.

Wenn Sie auf der Suche nach einem zukunftssicheren Arbeitsbereich mit großartigen Möglichkeiten sind, die Sie möglicherweise von zu Hause aus nutzen können, ist es möglicherweise das Richtige für Sie, Datenanalyst zu werden. Werfen wir einen Blick auf die Fähigkeiten, die Sie erlernen müssen, und wie Sie beginnen können.

Was macht ein Datenanalyst?

Ein Datenanalyst ist jemand, der aus großen Datenmengen „nützliche Erkenntnisse“ gewinnt. Das bedeutet, Zahlen in einfaches Englisch zu übersetzen. Sie können Berichte und Visualisierungen erstellen, um diese Informationen anzuzeigen und nützliche Korrelationen oder Trends anzuzeigen. Unternehmen können diese dann nutzen, um ihre Entscheidungen mitzuteilen.

Datenanalysten arbeiten möglicherweise in einer einzelnen Organisation oder übernehmen als Teil einer Agentur zahlreiche Kunden.

Für Marketingzwecke kann ein Datenanalyst möglicherweise feststellen, dass ein großer Prozentsatz der Kunden, die das X-Produkt gekauft haben, weibliche Psychologiestudenten sind. Sie können dann empfehlen, dass der Kunde die demografische Zielgruppe mit zukünftigem Marketing anspricht. Alternativ stellen sie möglicherweise einen Trend fest, der zeigt, dass sich immer mehr Männer für das Produkt interessieren. Davon kann das Unternehmen auch profitieren. Sie könnten außerdem feststellen, dass dies eine demografische Gruppe ist, für die die Konkurrenz derzeit keine Verpflegung anbietet.

Ein Datenanalyst übersetzt Zahlen in einfaches Englisch

Ein weiteres praktisches Beispiel stammt von Forecastwatch.com, das Prognosen aus Tausenden verschiedener Berichte sammelt und diese mit tatsächlichen menschlichen Berichten über das Wetter vergleicht. Mit all diesen Informationen können Prognostiker ihre Modelle verfeinern und verbessern.

Datenquellen und Rollen

Diese Datensätze können aus verschiedenen Quellen stammen: Verkaufsstatistiken, Kundenkarten, Benutzerkonten, Kundenfeedback, Apps und Software, Website-Traffic-Analyse, Marktforschung, Laborstudien und mehr.

Ein großer Teil dieser Arbeit wird die Erstellung von Berichten umfassen, die Erkenntnisse und Trends liefern, die für das Management nützlich sein können. Datenanalysten müssen auch Daten zum „Sprechen“ bringen, wenn sie aus mehreren verschiedenen Quellen abgerufen werden. Sie können erforderlich sein, um fehlerhafte Daten zu entfernen (Bereinigung). Manchmal werden sie sogar aufgefordert, Daten zu „massieren“, um sie den Zielen der Organisation näher zu bringen.

Dies kann eine aufregende und lohnende Aufgabe sein, und Sie können dabei helfen, die Richtung eines Unternehmens basierend auf intelligenten datengesteuerten Erkenntnissen zu steuern. Es kann sich jedoch auch um eine sehr langweilige Arbeit handeln, die nur wenige Schritte von der Dateneingabe entfernt ist. Sich um eine einzige Tabelle zu kümmern, ist für die meisten Menschen weder eine Herausforderung noch eine Belohnung. Ihre Rolle hängt von der Organisation und Ihrem Platz darin ab.

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler?

Ein nützlicher Unterschied ist der Unterschied zwischen einem Datenwissenschaftler und einem Datenanalytiker. Die Linie kann ein wenig unscharf werden, aber im Allgemeinen beschäftigen sich Datenwissenschaftler mehr mit maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung. Sie verwenden Daten, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, und verfügen im Allgemeinen über fundiertere Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Computerkodierung.

Datenwissenschaftler arbeiten auch mit KI und maschinellem Lernen. Beim maschinellen Lernen handelt es sich im Wesentlichen um eine umfangreichere, automatisierte Version der Aufgaben eines Datenanalysten mit Algorithmen, die nach Mustern in riesigen Datensätzen suchen, sodass sie schließlich lernen können, bestimmte Elemente in einem Bild zu identifizieren, natürliche menschliche Sprache zu erkennen oder zu erstellen Entscheidungen über Werbung. Als Data Scientist können Sie Code in Python und SQL schreiben, um diese Daten abzurufen und zu verwenden.

Weiterlesen: Cloud AutoML Vision: Trainieren Sie Ihr eigenes Modell für maschinelles Lernen

Laut Indeed.com liegt das Durchschnittsgehalt für einen Datenanalysten bei 64.975 USD pro Jahr, während das Durchschnittsgehalt für einen Datenwissenschaftler bei 120.730 USD liegt.

Wenn Sie daran interessiert sind, Datenwissenschaftler zu werden und mit modernsten Algorithmen für maschinelles Lernen zu arbeiten, bietet sich das Bundle für maschinelles Lernen und Data Science-Zertifizierung an.

Fähigkeiten, Qualifikationen und Werkzeuge

Obwohl dies nicht unbedingt erforderlich ist, kann ein Abschluss in einem der folgenden Fächer für einen Datenanalysten nützlich sein:

• Mathematik
• Computerwissenschaften
• Statistiken
• Wirtschaft
• Geschäft

Eine Reihe spezifischer Fähigkeiten wird sich ebenfalls als sehr nützlich erweisen und ist sicherlich eine Weiterentwicklung wert. Glücklicherweise macht es das Web jetzt einfacher denn je, diese Fähigkeiten und Zertifizierungen von zu Hause aus zu erlangen. Udemy bietet nützliche Kurse für fast alle Fähigkeiten, die Sie als Analyst für unter 20 USD in den meisten Fällen benötigen. Das ist gut zu wissen.

Excel

Es ist nicht glamourös, aber viele Datenanalysten verwenden viel Zeit auf Excel, um Tabellen und komplexe Gleichungen zu erstellen. Wenn Sie ein Interview führen oder sich für einen kurzfristigen Auftritt bewerben, müssen Sie wahrscheinlich Ihre Excel-Kenntnisse unter Beweis stellen. Also auffrischen!

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SQL

SQL steht für Structure Query Language und ist eine deklarative Sprache zum Erstellen und Abrufen von Daten aus einer Datenbank. Wenn Sie versuchen, Daten von bestimmten Benutzern einer Website abzurufen, können Sie dies tun, indem Sie mithilfe von SQL mit einer auf einem Server gespeicherten Datenbank sprechen. SQL sieht auf den ersten Blick entmutigend aus, ist jedoch leicht zu verstehen und kann in diesem Fall enorm leistungsfähig sein.

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