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4. Januar 2022

Der beste Weg, um Data Analytics zu erlernen

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

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 k√∂nnen nicht von Menschen verarbeitet werden; man ben√∂tigt Algorithmen, um sie verstehen und sinnvoll nutzen zu k√∂nnen. Datenanalysten sind f√ľr die Entwicklung der Algorithmen verantwortlich. Zum Beispiel kann man Gesundheitsakten Datenanalyseverfahren unterziehen, um die Dienstleistungen in Krankenh√§usern zu verbessern. F√ľr 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 Spitzenkapazit√§t arbeiten k√∂nnen, werden Daten analysiert, die w√§hrend 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 w√§hrend der Produktion langsam sind. Auch die Spieleindustrie ben√∂tigt Datenanalysen, etwa um Belohnungspl√§ne f√ľr aktive Spieler zu erstellen.

Daten sind au√üerdem f√ľr Content-Produzenten von entscheidender Bedeutung, denn sie helfen, das Publikum zu verstehen. Anhand der Daten k√∂nnen Content-Produzenten ihre Inhalte neu organisieren, um Follower in den sozialen Medien zu gewinnen oder zu halten.

Datenanalyse ist eine Wissenschaft, die dir hilft, R√ľckschl√ľsse auf Informationen zu ziehen. Als Datenanalyst entwickelst du Systeme, die zum Beispiel dazu dienen k√∂nnen, die Arbeitsabl√§ufe 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 F√§higkeiten, √ľber die jeder Datenanalyst verf√ľgen sollte. Dazu geh√∂ren:

  • Statistische R- oder Python-Programmierung

  • Datenvisualisierung

  • Machine Learning

  • Microsoft Excel

  • Strukturierte Abfragesprache (SQL)

  • Kritisches Denken und Probleml√∂sen

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 g√§ngige F√§higkeiten wie Python, SQL, MS Excel und maschinelles Lernen beibringen. Bedenke aber auch, dass es nicht den einen idealen Ansatz f√ľr den Anfang gibt; es kommt auf deinen Lernstil an. Wenn du dich f√ľr den Data-Analytics-Kurs bei Ironhack anmeldest, stehen dir viele Lernmaterialien zur Verf√ľgung.

Einige Skills wie Beziehungsf√§higkeit, aber auch logisches, kritisches und fantasievolles Denken solltest du mitbringen. Sie sind f√ľr einen Datenanalysten unerl√§sslich. Du wirst feststellen, dass du sie fast immer brauchst, um deine Datenanalyse abzuschlie√üen.

Au√üerdem ben√∂tigst du zu Beginn einer Datenanalyse einige pr√§zise Informationen zum Kontext und zum Ziel der Analyse. Ohne diese ist deine Arbeit als Datenanalyst unendlich. Sammle also die Ausgangsinformationen, stelle sie dar und pr√ľfe ihre Qualit√§t, um sicherzustellen, dass sie dir die n√∂tigen Anhaltspunkte liefern. Deine Datenquelle sollte pr√§zise definiert und f√ľr deine Untersuchung relevant sein. Deine Quelle k√∂nnte zum Beispiel die Regierung oder eine gemeinn√ľtzige Organisation sein; diese ver√∂ffentlichen ihre Daten in der Regel.

Nachdem du die Daten gesammelt hast, f√ľhrst 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 √ľber 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 ‚Äď und ein Kurs √ľber Datenanalyse garantiert dir zumindest ein St√ľck vom Kuchen.

Unternehmen ben√∂tigen Datenanalysten, weil sie sich auf die √ľber ihre Kunden gesammelten Informationen st√ľtzen, um Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen dienen meist dazu, den Umsatz des Unternehmens zu steigern. Nachdem sie Informationen gesammelt und analysiert haben, m√ľssen Datenanalysten ihre Ergebnisse oftmals der Unternehmensleitung pr√§sentieren und erl√§utern.

Geld ist immer ein wichtiger Grund f√ľr eine berufliche Ver√§nderung, und der Job des Datenanalytikers wird dich in dieser Hinsicht nicht entt√§uschen. 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 nat√ľrlich je nach Unternehmen variabel; dennoch kannst du sichergehen, dass du nicht unterbezahlt sein wirst.

Finde den richtigen Kurs f√ľr dich

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. 

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