Wie werde ich Data Analyst?

Was genau ist ein Data Analyst?

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Analyst und Data Scientist?

Was zeichnet einen großartigen Data Analyst aus?

• Ein hohes Maß an mathematischen Fähigkeiten: Für die Analyse von Daten sind statistische Kenntnisse und eine gute Behaglichkeit mit Formeln erforderlich. Als Datenanalyst solltest Du über gute Mathematik Kenntnisse verfügen und in der Lage sein, gängige Geschäftsprobleme zu lösen, z. B. Zinseszinsberechnung, Abschreibung, statistische Kennzahlen (z. B. Mittelwert, Median, Modus) usw. Es ist wichtig, mit linearer Algebra auf einem hohen Niveau vertraut zu sein, denn Du wirst in den meisten Datenanalysen damit konfrontiert sein.
• Programmiersprachen: Als Datenanalyst solltest Du mindestens eine, besser mehrere Programmiersprachen beherrschen. Die wichtigsten sind zweifellos R, Python, C ++, Java, MATLAB und PHP.
• Datenverwaltung und -bearbeitung: Zur Erstellung der gewünschten Abfragen solltest Du mit Sprachen wie R, HIVE, SQL, usw. vertraut sein. Nachdem Du die Daten analysiert hast, musst Du in der Lage sein, genaue Berichte zu erstellen. Einige gängige Tools sind SAS, Oracle Visual Analyzer, Microsoft Power BI, Cognos, Tableau usw.
• Domänenwissen und hervorragende Kommunikationsfähigkeiten: Die Aufgabe eines Datenanalysten besteht darin, den Entscheidungsträgern detaillierte und genaue Informationen zur Verfügung zu stellen. Daher muss ein Daten Analyst nicht nur die Daten, sondern auch die unterschiedlichen Anforderungen an seine Ergebnisse verstehen. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind daher unerlässlich.
• Microsoft Excel: Der Besitz eines Computer-Führerscheins wird hier leider nicht ausreichen. Ein Data Analyst muss in der Lage sein, das volle Potenzial von Excel auszuschöpfen, um seine Daten optimal organisieren und berechnen zu können. Eine aktuelle Auflistung der besten Microsoft Excel Online-Kurse findest Du hier.

Wie hoch ist das Gehalt eines Data Analyst?

• Italien: € 24.700
• Spanien: € 30.100
• Irland: € 36.800
• Dänemark: € 59.500

Wie werde ich Data Analyst?

Jedes dieser Bücher bringt Dich näher an dein Ziel:

• Data Analytics Made Accessible, by A. Maheshwar: Wenn wir ein Buch für einen absoluten Neuling auf dem Gebiet der Datenwissenschaft auswählen müssten, dann wäre es das hier. Data Analytics Made Accessible erklärt die Datenanalyse auf einfache Weise und fördert das grundlegende Verständnis durch: Konkrete Beispiele aus der Praxis, ein intuitiv organisiertes Layout und zusammenfassende Fallstudien am Ende eines jeden Kapitels.
• Python Data Science Handbook, by Jake VanderPlas: Aktuelle Daten zeigen, dass Python immer noch die führende Sprache für Data Science und maschinelles Lernen ist. Als Datenwissenschaftler wirst Du an zahlreichen Aufgaben arbeiten. Den Großteil deiner Zeit wirst Du jedoch für die Bearbeitung von Daten und die Datenbereinigung benötigen. Genau an dieser Stelle kommt das Python Data Science Handbook ins Spiel.
• Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die by E. Siegel: Wir haben Predictive Analytics in unsere Liste aufgenommen, da es, wie kein anderer, Zugang die Leistungsfähigkeit von Big Data freisetzt. Aus geschäftlicher Sicht werden mithilfe von Predictive Analytics aktuelle Daten und historische Fakten analysiert, um Kunden, Produkte und Wettbewerber besser zu verstehen und potenzielle Risiken und Chancen für ein Unternehmen zu identifizieren.
• Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight, by J. W. Foreman: Microsoft Excel – unendliche tabellarische Weiten. Data Smart ist eine nützliche Lektüre für alle mit etwas Hintergrundwissen in angewandter Mathematik und einem installierten Microsoft Excel. Eine absolute Empfehlung für alle Business-Profis, die mit Datensätzen arbeiten.
• Creating Value with Social Media Analytics, by Gohar F. Khan: Wer viel mit Daten arbeiten will, sollte auch mit den wichtigsten KPIs der Social Media Welt vertraut sein. Dieser neueste Text von Khan vermittelt ein klares und präzises Verständnis der geschäftlichen Wertschöpfung durch Social-Media-Daten. Etwas Vorwissen ist für diese Lektüre definitiv von Vorteil.

Welchen Experten solltest Du unbedingt folgen?

• Dean Abbott ist Mitbegründer und Chief Data Scientist bei SmarterHQ und Gründer und Präsident von Abbott Analytics. Er ist Mitautor des IBM SPSS Modeler Cookbook und Autor von Applied Predictive Analytics. Folge seinem Blog.
• Kenneth Cukier ist Dateneditor bei The Economist. Er ist Mitautor des Buches „Big Data: Eine Revolution, die unser Leben, Arbeiten und Denken verändern wird“ und ein gut gebuchter Speaker. Hier findest Du einen seiner zahlreichen faszinierenden TED Talks.
• Bernard Marr, Gründer und CEO des Advanced Performance Institute, berät regelmäßig Unternehmen und Regierungsorganisationen, wie sie bessere Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können. Er leistet Beiträge zum World Economic Forum und wird von LinkedIn als einer der 50 weltweit führenden Business Influencer gelistet.

Welche Tools sind für Data Analysts unverzichtbar?

• Microsoft Excel: Der Klassiker unter den Datenanalysentools bietet eine Vielzahl an Funktionen, von der Sortierung und Bearbeitung von Daten bis zur Darstellung dieser Daten in Form von Diagrammen. Es kann für alle Arten von Rechenoperationen sowie für statistische, technische und finanzielle Operationen verwendet werden.
• SAS: SAS ist eine Software-Suite, die vom SAS Institute für Advanced Analytics, Predictive Modeling, Business Intelligence und Datenmanagement entwickelt wurde. Es bietet zahlreiche Datenverwaltungs- und Datenanalyseaufgaben und ist ein hervorragendes Analysetool für erfahrene Benutzer. SAS kann so ziemlich jede Art von statistischer Modellierung und auch große Datenmengen problemlos verarbeiten.
• R Programming: Die direkte Konkurrenz für SAS ist R, eine Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es ist ein exzellentes Tool, mit dem jede Art von statistischer Analyse durchgeführt werden kann. Außerdem ist es Open Source und eine kostenlose Software zum Experimentieren. R verfügt über ein starkes Paket-Ökosystem, das die Arbeit damit erheblich vereinfacht.
• SQL: SQL (Structured Query Language) ist eine spezielle Programmiersprache zur Kommunikation und Verwaltung einer Datenbank, insbesondere in einem RDBMS oder RDSMS.
• Python: Python ist eine weitverbreitete Allzweck-Programmiersprache, die leicht zu erlernen ist, gut lesbare Codezeilen enthält und Open Source ist. Es ist sehr schnell und verfügt über eine große Bibliotheksbasis für statistische Analysen