In Bereichen wie Gesundheit, Tourismus und Gastronomie gab es in letzter Zeit großes Interesse an Data Analytics (DA). Die in solchen Branchen gesammelten Daten werden verwendet, um Schlussfolgerungen zu ziehen und wichtige Entscheidungen zu treffen. Man muss nicht vier Jahre an der Universität studieren, um Datenanalyst zu werden.
Was ist Data Analytics?
Viele Rohdaten können nicht von Menschen verarbeitet werden; man benötigt Algorithmen, um sie verstehen und sinnvoll nutzen zu können. Datenanalysten sind für die Entwicklung der Algorithmen verantwortlich. Zum Beispiel kann man Gesundheitsakten Datenanalyseverfahren unterziehen, um die Dienstleistungen in Krankenhäusern zu verbessern. Für den Handel ist die Datenanalyse ein leistungsstarkes Werkzeug, das Metriken und Trends im Zusammenhang mit Kunden sichtbar macht. Die gesammelte Masse an Informationen hilft Shopbetreibern zum Beispiel, das Einkaufserlebnis ihrer Kunden zu verbessern.
Damit Fertigungsunternehmen mit Spitzenkapazität arbeiten können, werden Daten analysiert, die während der Laufzeit, in Ausfallzeiten und Arbeitswarteschlangen von Maschinen gesammelt werden. Die aus den Daten gewonnenen Informationen werden dann verwendet, um die Effizienz des Unternehmens zu steigern. Der Datenanalyst weist auf Bereiche hin, die während der Produktion langsam sind. Auch die Spieleindustrie benötigt Datenanalysen, etwa um Belohnungspläne für aktive Spieler zu erstellen.
Daten sind außerdem für Content-Produzenten von entscheidender Bedeutung, denn sie helfen, das Publikum zu verstehen. Anhand der Daten können Content-Produzenten ihre Inhalte neu organisieren, um Follower in den sozialen Medien zu gewinnen oder zu halten.
Datenanalyse ist eine Wissenschaft, die dir hilft, Rückschlüsse auf Informationen zu ziehen. Als Datenanalyst entwickelst du Systeme, die zum Beispiel dazu dienen können, die Arbeitsabläufe in Unternehmen zu verbessern. Du baust und organisierst die verwendeten Tools zum Sammeln, Extrahieren und Kategorisieren von Daten, damit sie effizient funktionieren.
Data Analytics kannst du auf verschiedenen Wegen erlernen
Professionelle Datenanalysten behandeln Daten auf sehr unterschiedliche Weise, aber es gibt einige Fähigkeiten, über die jeder Datenanalyst verfügen sollte. Dazu gehören:
Statistische R- oder Python-Programmierung
Datenvisualisierung
Machine Learning
Microsoft Excel
Strukturierte Abfragesprache (SQL)
Kritisches Denken und Problemlösen
Im Moment sind die oben genannten Begriffe vielleicht entmutigend. Deshalb ist es ratsam, ganz von vorne zu beginnen. Data Analytics ist ein vielschichtiges Thema, das von der Informationswahrnehmung bis hin zur Informationskontrolle reicht. Zu Beginn solltest du dir gängige Fähigkeiten wie Python, SQL, MS Excel und maschinelles Lernen beibringen. Bedenke aber auch, dass es nicht den einen idealen Ansatz für den Anfang gibt; es kommt auf deinen Lernstil an. Wenn du dich für den Data-Analytics-Kurs bei Ironhack anmeldest, stehen dir viele Lernmaterialien zur Verfügung.
Einige Skills wie Beziehungsfähigkeit, aber auch logisches, kritisches und fantasievolles Denken solltest du mitbringen. Sie sind für einen Datenanalysten unerlässlich. Du wirst feststellen, dass du sie fast immer brauchst, um deine Datenanalyse abzuschließen.
Außerdem benötigst du zu Beginn einer Datenanalyse einige präzise Informationen zum Kontext und zum Ziel der Analyse. Ohne diese ist deine Arbeit als Datenanalyst unendlich. Sammle also die Ausgangsinformationen, stelle sie dar und prüfe ihre Qualität, um sicherzustellen, dass sie dir die nötigen Anhaltspunkte liefern. Deine Datenquelle sollte präzise definiert und für deine Untersuchung relevant sein. Deine Quelle könnte zum Beispiel die Regierung oder eine gemeinnützige Organisation sein; diese veröffentlichen ihre Daten in der Regel.
Nachdem du die Daten gesammelt hast, führst du eine Datenmodellierung sowie eine Auswertung durch. Dabei werden verschiedene Verbindungen zwischen verschiedenen Punkten in den Daten adressiert. Du musst dich auf dein Ziel konzentrieren, um ein geeignetes Modell zu finden. Am Anfang wird es dir vielleicht schwerfallen, die richtige Technik zu finden, aber nach einigem Studieren und Experimentieren wirst du ein Profi sein. Beim Erstellen eines Modells wirst du sehr viel über deine Daten erfahren und in die Lage versetzt werden, sie zusammenzufassen.
Warum du Datenanalyse studieren solltest
Du fragst dich vielleicht, ob es sich lohnt, einen Kurs in Data Analytics zu belegen. Die Antwort ist Ja. Zum einen werden immer mehr Datenspezialisten gebraucht. Nach Angaben des Bureau of Labour Statistics werden bis 2028 um 20 % mehr Datenanalysten gebraucht. Das sind viele freie Stellen – und ein Kurs über Datenanalyse garantiert dir zumindest ein Stück vom Kuchen.
Unternehmen benötigen Datenanalysten, weil sie sich auf die über ihre Kunden gesammelten Informationen stützen, um Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen dienen meist dazu, den Umsatz des Unternehmens zu steigern. Nachdem sie Informationen gesammelt und analysiert haben, müssen Datenanalysten ihre Ergebnisse oftmals der Unternehmensleitung präsentieren und erläutern.
Geld ist immer ein wichtiger Grund für eine berufliche Veränderung, und der Job des Datenanalytikers wird dich in dieser Hinsicht nicht enttäuschen. Das Umfrageunternehmen PayScale berichtet, dass Einsteiger als Datenanalysten ein Gehalt zwischen 50.000 und 80.0000 US-Dollar pro Jahr verdienen. Sobald du einige Erfahrung gesammelt hast, kannst du bis zu 110.000 US-Dollar verdienen. Das Gehalt ist natürlich je nach Unternehmen variabel; dennoch kannst du sichergehen, dass du nicht unterbezahlt sein wirst.
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Du möchtest einen Kurs in Data Analytics belegen, um dich dem Informationsboom anzuschließen? Besuche die Website von Ironhack! Hier findest du alles, was du brauchst, um mit dem Studium der Datenanalyse zu beginnen. Du kannst wählen, ob du einen Vollzeit- oder einen Teilzeitkurs belegen möchtest. Studenten finden auf der Plattform auch Online- oder persönliche Interaktionen an ihrem Standort. Nach dem Abschluss des Ironhack Bootcamps kannst du, abhängig von deiner bisherigen Berufserfahrung, als Junior Data Analyst arbeiten.