So werden Sie Datenanalyst ohne Erfahrung: Los gehts!

Der Einstieg in das Gebiet der Datenanalyse kann einschüchternd wirken, insbesondere wenn Ihnen die Erfahrung fehlt. Aber keine Angst! Es gibt Wege und Strategien, die Ihnen dabei helfen können, Ihre Karriere als Datenanalyst anzukurbeln.

Um ein Datenanalyst ohne Erfahrung zu werden, konzentrieren Sie sich auf den Aufbau relevanter Fähigkeiten, die Sie Ihrem Portfolio hinzufügen können, und beginnen Sie mit dem Erlernen bewährter, realer Techniken, die Sie potenziellen Arbeitgebern mitteilen können.

Bei der Datenanalyse geht es in der Regel um das Sammeln, Interpretieren und Extrahieren wertvoller Erkenntnisse aus Big Data, die es Unternehmen ermöglichen können, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Mit den richtigen gezielten Bildungsressourcen und praktischen Erfahrungen können auch Sie in diesem schnell wachsenden Bereich etwas bewirken.

Dieser Artikel führt Sie durch umsetzbare Schritte, um einen Einstiegsjob als Datenanalyst zu bekommen, und zeigt, wie verschiedene Ressourcen Sie beim Aufbau der erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse unterstützen können.

Inhaltsverzeichnis

• Aufbau relevanter Fähigkeiten
  • Schlüsselkompetenzen für Datenanalysten
  • Nutzen Sie Online-Kurse und Zertifizierungen
  • Probieren Sie einige praktische Projekte aus
  • Vernetzen Sie sich und treten Sie Communities bei
• Erstellen eines starken Portfolios
• Aufgaben eines Datenanalysten
  • Aufgaben eines Datenanalysten auf Einstiegsebene
  • Tools, die Datenanalysten verwenden
• Strategien zur Jobsuche
  • Nutzung von Online-Jobplattformen
  • Passen Sie Ihren Lebenslauf und Ihr Anschreiben an
  • Networking-Tipps
• Bewältigung des Vorstellungsgesprächs
  • Vorbereitung auf häufig gestellte Fragen
  • Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis stellen
  • Durchschnittliche Gehaltserwartungen für Einstiegspositionen
• Professionelle Entwicklung fortsetzen
  • Bleiben Sie mit Branchentrends auf dem Laufenden
  • Streben nach fortgeschrittenen Zertifizierungen

Aufbau relevanter Fähigkeiten

Wenn Sie noch keine Erfahrung in diesem Bereich haben, müssen Sie sich die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse im Bereich Datenanalyse aneignen.

In diesem Abschnitt werden einige effektive Möglichkeiten zum Aufbau relevanter Fähigkeiten beschrieben, die Ihnen eine solide Grundlage für eine erfolgreiche Karriere in der Datenanalyse bieten.

Schlüsselkompetenzen für Datenanalysten

Um in Ihrer Rolle als Datenanalyst erfolgreich zu sein, ist es wichtig, über einige grundlegende Datenanalystenfähigkeiten zu verfügen:

• Datenmanagement: Datenanalysten müssen über ausgeprägte Kenntnisse im Datenmanagement verfügen, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -organisation. Dazu gehört die Fähigkeit, mit großen Datensätzen, unterschiedlichen Dateiformaten und Datenspeichersystemen arbeiten zu können.
• Statistische Analyse: Datenanalysten müssen über ein solides Verständnis statistischer Methoden und Techniken verfügen, um Daten zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehört die Fähigkeit, statistische Modelle, Regressionsanalysen, Hypothesentests und Datenvisualisierung anzuwenden.
• Programmierkenntnisse : Sie müssen kein Informatiker sein, aber Datenanalysten müssen über solide Programmierkenntnisse verfügen und mindestens eine Programmiersprache wie Python oder R beherrschen. Sie sollten in der Lage sein, effizient und sauber zu schreiben Code zur Manipulation und Analyse von Daten.
• Geschäftssinn : Geschäftsanalysten müssen in der Lage sein, den Geschäftskontext ihrer Analyse und deren Auswirkungen auf das Unternehmen zu verstehen. Sie müssen in der Lage sein, Dateneinblicke in umsetzbare Empfehlungen für Stakeholder umzusetzen.
• Kommunikationsfähigkeiten : Gute Kommunikationsfähigkeiten sind eine großartige Soft Skill. Datenanalysten müssen in der Lage sein, ihre Ergebnisse sowohl technischen als auch nichttechnischen Interessengruppen klar zu kommunizieren. Sie sollten in der Lage sein, komplexe Informationen prägnant und verständlich darzustellen.
• Datenvisualisierung: Datenanalysten müssen über ausgeprägte Datenvisualisierungsfähigkeiten verfügen, um überzeugende visuelle Darstellungen ihrer Ergebnisse zu erstellen. Dazu gehört die Möglichkeit, Tools wie Tableau, LuckyTemplates oder Excel zum Erstellen von Diagrammen, Grafiken und Dashboards zu verwenden.
• Problemlösung : Datenanalysten müssen über ausgeprägte Fähigkeiten zur Problemlösung verfügen, um Muster und Trends in Daten erkennen und Lösungen für komplexe Datenprobleme entwickeln zu können.

Nutzen Sie Online-Kurse und Zertifizierungen

Online-Kurse und Berufszertifikate sind ein guter erster Schritt zum Erwerb der für die Datenanalyse erforderlichen Fähigkeiten. Auf Websites wie Udemy, Coursera und LuckyTemplates sind zahlreiche Online-Kurse, Bootcamps, Tutorials und Zertifizierungen im Bereich Datenanalyse verfügbar.

Diese Kurse bieten strukturiertes und projektbasiertes Lernen, sodass Sie Ihre Fähigkeiten verfeinern und praktische Erfahrungen sammeln können.

Beispiele für Kurse, für die sich eine Anmeldung lohnt, sind :

• Courseras Spezialisierung auf Grundlagen der Datenanalyse und -visualisierung: Diese von IBM angebotene Spezialisierung besteht aus fünf Kursen, die die Grundlagen der Datenanalyse und -visualisierung mit Tools wie Excel, Tableau und R abdecken. Zu den Themen gehören Datenmanipulation, Regressionsanalyse usw Datengesteuerte Visualisierung.
• DataCamps Kurs „Datenanalyst mit Python“: Dieser Kurs soll Ihnen die grundlegenden Fähigkeiten vermitteln, die Sie benötigen, um ein Datenanalyst mit Python zu werden. Der Track behandelt Themen wie Datenmanipulation, Datenvisualisierung und statistische Analyse mithilfe von Python-Bibliotheken wie Pandas, Matplotlib und Seaborn.
• LinkedIn wird zum Data Analytics-Spezialisten: Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der Statistik, die für die Datenanalyse erforderlich sind. Zu den Themen gehören Wahrscheinlichkeit, Hypothesentests, Frameworks und Regressionsanalyse.
• HackerRanks Praxis für Datenstrukturen: Diese Ressource bietet eine Reihe von Codierungsherausforderungen, die Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Datenstrukturen zu verbessern. Die Herausforderungen decken eine Reihe von Themen ab, darunter Algorithmen, Datenstrukturen und Mathematik.
• . Hierbei handelt es sich um ein erprobtes und bewährtes Lehrmodell, das Ihnen ein breites Spektrum an Fähigkeiten vermittelt, die für das sichere Bestehen des PL-300 erforderlich sind.

Probieren Sie einige praktische Projekte aus

Der Aufbau eines Portfolios ist entscheidend, um Ihre technischen Fähigkeiten, Ihre Kreativität und Ihre Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, unter Beweis zu stellen.

Durch die Arbeit an realen Projekten können Sie potenziellen Arbeitgebern Ihre Kompetenzen unter Beweis stellen und die Lücke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung schließen. Um ein beeindruckendes Portfolio zu erstellen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Datenvisualisierung : Wählen Sie einen Datensatz von Interesse aus und erstellen Sie eine Reihe von Visualisierungen, die dabei helfen, eine Geschichte zu erzählen. Verwenden Sie Tools wie Tableau , LuckyTemplates oder Matplotlib, um Diagramme, Grafiken und Dashboards zu erstellen, die wichtige Erkenntnisse hervorheben.
• Textanalyse: Wählen Sie einen Textkorpus aus, z. B. Kundenrezensionen oder Social-Media-Beiträge, und verwenden Sie Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Text zu analysieren. Dies kann Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Textklassifizierung umfassen.
• Datenbereinigung und Vorverarbeitung: Wählen Sie einen chaotischen Datensatz mit fehlenden Werten, doppelten Datensätzen oder inkonsistenten Datentypen aus und bereinigen und verarbeiten Sie die Daten vor. Dazu gehören Techniken wie Imputation, Normalisierung und Kodierung kategorialer Variablen.
• Web Scraping: Wählen Sie eine Website von Interesse aus und nutzen Sie Web Scraping-Techniken, um Daten von der Website zu sammeln. Dies kann die Verwendung von Tools wie BeautifulSoup oder Scrapy zum Extrahieren von Daten aus HTML-Tags oder die Verwendung von APIs zum Sammeln von Daten von Webdiensten umfassen.
• Daten-Storytelling: Wählen Sie einen Datensatz aus, der Sie interessiert, und erstellen Sie eine Erzählung rund um die Daten. Verwenden Sie Datenvisualisierungen, Text und Multimediaelemente, um eine fesselnde Geschichte über die Daten und ihre Auswirkungen zu erzählen.

Durch den Abschluss dieser Projekte können angehende Datenanalysten ihre technischen Fähigkeiten, ihre Kreativität und ihre Fähigkeit, sinnvoll mit Daten zu arbeiten, unter Beweis stellen.

Darüber hinaus können diese Projekte zusammen mit detaillierten Beschreibungen der verwendeten Methoden und den aus den Daten gewonnenen Erkenntnissen in ein Datenanalystenportfolio aufgenommen werden.

Vernetzen Sie sich und treten Sie Communities bei

Die Zusammenarbeit mit Netzwerken und professionellen Communities kann wertvolle Kontakte, Ressourcen und Möglichkeiten im Bereich der Datenanalyse schaffen.

Zu den Möglichkeiten, Ihr Netzwerk auszubauen und Bekanntheit zu erlangen, gehören:

• Nehmen Sie an Branchenkonferenzen, Seminaren oder Workshops teil . Dies ist eine großartige Möglichkeit, sich mit anderen Datenanalysten zu vernetzen und mehr über die neuesten Trends und Techniken auf diesem Gebiet zu erfahren. Zu den beliebten Data-Science-Konferenzen gehören der Data Science Summit , die Strata Data Conference und die Predictive Analytics World .
• Treten Sie Online-Foren oder Diskussionsgruppen bei . Discord und Reddit haben beispielsweise zahlreiche Communities, die sich der Datenwissenschaft widmen. Sie sind großartige Orte, um über Neuigkeiten aus der Branche auf dem Laufenden zu bleiben und andere aufstrebende Datenanalysten und Datenwissenschaftler zu treffen.
• Vernetzen Sie sich mit Fachleuten auf diesem Gebiet über Plattformen wie LinkedIn , Meetup und Kaggle . Durch den Aufbau von Beziehungen zu anderen Fachleuten auf diesem Gebiet können Sie sich über Beschäftigungsmöglichkeiten informieren, neue Erkenntnisse und Kenntnisse gewinnen und sich als Experte in der Branche etablieren.

Jetzt ist es an der Zeit, Ihr Portfolio zu erstellen!

Erstellen eines starken Portfolios

Wenn Sie ohne Erfahrung als Datenanalyst anfangen, ist der Aufbau eines starken Portfolios von entscheidender Bedeutung, um Ihre Fähigkeiten, Kreativität und Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, unter Beweis zu stellen.

Es wird Ihnen helfen, Glaubwürdigkeit aufzubauen und die Projekte zu demonstrieren, an denen Sie zuvor gearbeitet haben, auch wenn es sich um persönliche oder selbst initiierte Projekte handelt. Ihr Portfolio sollte Folgendes hervorheben:

1. Von Ihnen abgeschlossene Projekte: Nehmen Sie eine Vielzahl von Projekten in Ihr Portfolio auf, um Ihre praktische Erfahrung und Ihr Fachwissen in verschiedenen Arten von Analysen unter Beweis zu stellen. Es muss nichts allzu Kompliziertes sein. Einige Beispiele für grundlegende Projekte, die Sie vorstellen könnten, umfassen das Scrapen von Daten von Websites und das Bereinigen von Daten. Stellen Sie sicher, dass Sie für jedes Projekt den Kontext angeben, z. B. das Problem, das Sie lösen wollten, den Prozess, den Sie befolgt haben, und die Erkenntnisse, die Sie aus Ihrer Analyse gewonnen haben.
2. Übertragbare Fähigkeiten : Dabei handelt es sich um Fähigkeiten, die Sie durch Ihre bisherigen Erfahrungen erworben haben, auch wenn diese nicht direkt mit der Datenanalyse zusammenhängen. Einige Beispiele für übertragbare Fähigkeiten sind Erfahrung mit Microsoft Excel, statistischen Analysen oder Programmiersprachen wie R oder Python.

Durch die Integration dieser Elemente in Ihr Portfolio können Sie Ihre Fähigkeiten, Ihre Kreativität und Ihre Fähigkeit im Umgang mit Daten effektiv unter Beweis stellen, auch ohne vorherige Erfahrung als Datenanalyst.

Aufgaben eines Datenanalysten

Bevor Sie sich für eine Stelle als Datenanalyst bewerben, sollten Sie sich mit den täglichen Aufgaben eines Datenanalysten sowie den Handwerkszeugen vertraut machen.

In diesem Abschnitt werden wir die Aufgabenbereiche für eine Einsteigerrolle als Datenanalyst, Schlüsselkompetenzen, die Sie kennen sollten, und einige beliebte Tools, die von Datenexperten verwendet werden, aufschlüsseln.

Aufgaben eines Datenanalysten auf Einstiegsebene

Als Einsteiger wird Ihre Hauptaufgabe wahrscheinlich darin bestehen, durch das Sammeln, Bereinigen und Analysieren von Daten wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu liefern.

Die Stellenbeschreibungen variieren, aber einige Hauptaufgaben umfassen:

• Sammeln und Organisieren von Daten : Dabei geht es darum, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und sie zur Analyse in einem strukturierten Format zu organisieren.
• Datenbereinigung und Vorverarbeitung : Sie müssen die Daten bereinigen und vorverarbeiten, indem Sie Inkonsistenzen, Fehler und Duplikate entfernen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und für die Analyse bereit sind.
• Daten analysieren: Sie müssen statistische Techniken und Softwaretools verwenden, um die Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
• Erstellen von Berichten und Visualisierungen: Sie müssen die Erkenntnisse und Ergebnisse mithilfe von Diagrammen, Grafiken und anderen visuellen Hilfsmitteln präsentieren.
• Ergebnisse kommunizieren: Sie müssen die Ergebnisse den Stakeholdern mitteilen und auf der Grundlage der Erkenntnisse Empfehlungen abgeben.
• Zusammenarbeit mit Teammitgliedern: Sie müssen mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Projekte pünktlich und auf hohem Niveau abgeschlossen werden.
• Kontinuierliches Lernen: Sie müssen über neue Techniken, Technologien und Trends im Bereich der Datenanalyse auf dem Laufenden bleiben, um sicherzustellen, dass Ihre Fähigkeiten relevant und effektiv bleiben.

Tools, die Datenanalysten verwenden

Es gibt mehrere beliebte Tools, die von Vollzeit-Datenanalysten verwendet werden. Wenn Sie sich mit diesen Tools vertraut machen, steigern Sie Ihre Effizienz und Effektivität:

Ok, wie bekommt man also einen Job als Datenanalyst ohne Erfahrung?

Strategien zur Jobsuche

Sobald Sie Ihre Fähigkeiten ausgebaut und ein starkes Portfolio als Datenanalyst aufgebaut haben, beginnt der eigentliche Spaß – es ist Zeit, nach Jobmöglichkeiten zu suchen! Aber wie findet man Arbeit, wenn man keine Erfahrung hat?

In diesem Abschnitt beleuchten wir einige Strategien für die Jobsuche , die Ihnen dabei helfen können, Ihren ersten Job als Datenanalyst zu bekommen. Von der Nutzung von Online-Stellenbörsen bis hin zur Vernetzung mit Branchenexperten können verschiedene Strategien Ihnen dabei helfen, sich auf einem wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt hervorzuheben.

Nutzung von Online-Jobplattformen

Online-Jobplattformen können eine Fundgrube an Möglichkeiten für angehende Datenanalysten sein und sind ein großartiger Ort, um mit Personalvermittlern in der Branche in Kontakt zu treten. Erstellen Sie zunächst Profile auf beliebten Jobsuch-Websites wie Indeed , LinkedIn und Glassdoor .

Verwenden Sie relevante Schlüsselwörter wie „Einsteiger-Datenanalyst“ und „Datenanalyst-Praktika“, um passende Stellenausschreibungen zu finden. Richten Sie Jobbenachrichtigungen für diese Suchanfragen ein, um Benachrichtigungen über neue Möglichkeiten zu erhalten.

Erwägen Sie außerdem, Nischen-Jobbörsen beizutreten, die sich speziell auf Datenanalysen konzentrieren, wie etwa Kaggle Jobs und iCrunchData . Diese Plattformen richten sich an die Data-Science-Community und erhöhen Ihre Chancen, relevante Stellen zu finden.

Wie sieht es mit Ihrem Lebenslauf oder Lebenslauf aus?

Passen Sie Ihren Lebenslauf und Ihr Anschreiben an

Scheuen Sie sich nicht, Ihren Lebenslauf und Ihr Anschreiben auf bestimmte Stellen zuzuschneiden. Stellen Sie sicher, dass Sie in Ihren Bewerbungsunterlagen übertragbare Fähigkeiten, und alle relevanten Projekte hervorheben .

Hier sind einige wesentliche Elemente, die Sie in Ihren Lebenslauf aufnehmen sollten:

• Qualifikationen : Legen Sie großen Wert auf relevante Kurse und Branchenzertifizierungen, die Sie erfolgreich abgeschlossen haben. Ein Bachelor-Abschluss oder ein höherer Abschluss in Technik ist eine große Hilfe, aber jeder Abschluss sollte zumindest den Einstieg ermöglichen.
• Datenanalyseprojekte oder Freiwilligenerfahrungen : Heben Sie anstelle tatsächlicher Arbeitserfahrung Projekte oder Freiwilligenangebote hervor, auf die Sie besonders stolz sind. Diese Projekte sollten für die Datenanalyse relevant sein.
• Fähigkeiten : Heben Sie alle technischen Fähigkeiten hervor, die Sie haben. Dazu gehören Erfahrungen mit Programmiersprachen, Datenvisualisierungstools und Statistiken

Ihr Anschreiben sollte auch Ihre Begeisterung für den Bereich Datenanalyse zum Ausdruck bringen und Ihre bedeutendsten Erfolge oder Projekte hervorheben. Wenn Sie ein ausgeprägtes Verständnis dafür zeigen, wie das Unternehmen Analysen einsetzt, können Sie Ihr Wissen und Ihren Ehrgeiz unter Beweis stellen.

Networking-Tipps

Networking spielt eine entscheidende Rolle bei der Suche nach Stellenangeboten und beim Gewinnen wertvoller Brancheneinblicke. Nehmen Sie an Konferenzen, Workshops, Meetups und Webinaren teil, um mit Fachleuten auf diesem Gebiet in Kontakt zu treten. Stellen Sie sich vor und bitten Sie um Rat oder Empfehlungen, die zu potenziellen Jobempfehlungen führen können.

Nutzen Sie außerdem Online-Netzwerkplattformen wie LinkedIn und Meetup , um Ihre Kontakte zu erweitern. Treten Sie relevanten Gruppen bei, nehmen Sie an Diskussionen teil und tauschen Sie Artikel oder Erkenntnisse aus, um Ihr Wissen und Ihre Begeisterung für Datenanalysen zu demonstrieren.

Bewältigung des Vorstellungsgesprächs

Glückwunsch! Sie haben es in die Phase des Vorstellungsgesprächs Ihrer Datenanalysten-Stellensuche geschafft!

Dies ist eine spannende Gelegenheit, Ihre Fähigkeiten, Erfahrungen und Leidenschaft für das Fachgebiet unter Beweis zu stellen. Vorstellungsgespräche können jedoch nervenaufreibend sein, insbesondere wenn Sie nicht sicher sind, was Sie erwartet. Wir haben es verstanden, wir wissen es!

In diesem Abschnitt untersuchen wir einige Strategien, die Ihnen dabei helfen, Ihre Vorstellungsgespräche als Datenanalyst zu meistern.

Von der Recherche über das Unternehmen und die Stelle bis hin zur Vorbereitung auf häufige Fragen im Vorstellungsgespräch und dem Nachweis Ihrer Fähigkeiten zur Problemlösung – diese Tipps helfen Ihnen, sich sicher und vorbereitet auf Ihr nächstes Vorstellungsgespräch als Datenanalyst zu fühlen.

Vorbereitung auf häufig gestellte Fragen

Einer der Schlüssel zum Bestehen eines Datenanalysteninterviews ist die Vorbereitung auf häufig gestellte Fragen. Beginnen Sie damit, das Unternehmen zu recherchieren und seine Bedürfnisse und die Branche, in der es tätig ist, zu verstehen.

Dies wird Ihnen dabei helfen, Ihre Antworten auf Fragen im Vorstellungsgespräch individuell anzupassen und Ihre Begeisterung für die Stelle zu demonstrieren.

Zu den häufigsten Fragen in Vorstellungsgesprächen für Datenanalysten, die Ihnen von Personalmanagern gestellt werden könnten, gehören:

• Welche Erfahrungen haben Sie mit Datenanalyse- und Visualisierungstools gemacht?
• Können Sie ein herausforderndes Projekt beschreiben, an dem Sie gearbeitet haben, und wie Sie daran vorgegangen sind?
• Wie gehen Sie mit großen Datensätzen um und stellen die Datenqualität sicher?

Üben Sie Ihre Antworten auf diese Fragen und überlegen Sie, wie Sie Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen hervorheben können, auch wenn Ihnen direkte Erfahrung in der Datenanalyse fehlt.

Konzentrieren Sie sich außerdem auf übertragbare Fähigkeiten wie Kommunikation, Problemlösung und Lernbereitschaft.

Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis stellen

Als Datenanalyst ist die Problemlösung eine entscheidende Fähigkeit. Während des Interviews werden Sie möglicherweise gebeten, vor Ort ein Problem zu lösen oder einen Datensatz zu analysieren. Um Ihre Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Verstehen Sie die Frage : Nehmen Sie sich Zeit, die Problemstellung zu lesen und zu verstehen. Wenn Sie sich nicht sicher sind, bitten Sie den Interviewer um Klarstellung.
2. Aufschlüsseln: Teilen Sie das Problem in kleinere, überschaubare Aufgaben auf. Dies hilft Ihnen, organisiert zu bleiben und Ihr systematisches Vorgehen unter Beweis zu stellen.
3. Erstellen Sie einen Plan: Entwickeln Sie einen Plan zur Bewältigung jeder Aufgabe und nutzen Sie dabei Ihr Wissen über Datenanalysetechniken, um den am besten geeigneten Ansatz auszuwählen.
4. Ausführen und Anpassen: Seien Sie bei der Ausführung des Plans darauf vorbereitet, ihn basierend auf den erzielten Ergebnissen anzupassen. Dies zeugt von Flexibilität und Anpassungsfähigkeit.
5. Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse : Teilen Sie dem Interviewer Ihre Ergebnisse und Erkenntnisse klar und deutlich mit. Verwenden Sie nach Möglichkeit visuelle Darstellungen, um Ihre Ergebnisse leicht verständlich zu machen.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie Ihre Problemlösungsfähigkeiten selbstbewusst unter Beweis stellen und im Datenanalysteninterview hervorstechen.

Durchschnittliche Gehaltserwartungen für Einstiegspositionen

Es kann unangenehm sein, darüber zu sprechen, aber es ist ein wichtiger Teil des Vorstellungsgesprächs: Wie viel Geld ist eine Organisation bereit, Ihnen zu zahlen? Die Gehaltsspanne für einen Einsteiger-Datenanalysten in Amerika kann je nach Standort, Ihren Fähigkeiten und dem jeweiligen Unternehmen variieren.

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten auf Einstiegsniveau in den Vereinigten Staaten 62.453 US-Dollar pro Jahr ( Stand März 2023). Die durchschnittliche Gehaltsspanne kann jedoch je nach den oben genannten Faktoren zwischen 43.000 und 89.000 US-Dollar pro Jahr liegen.

Indeed meldet ebenfalls ähnliche Zahlen, mit einem durchschnittlichen Grundgehalt von 60.679 US-Dollar pro Jahr für Datenanalysten der Einstiegsklasse in den Vereinigten Staaten , Stand März 2023.

Es ist wichtig zu beachten, dass diese Zahlen lediglich Durchschnittswerte sind und je nach den spezifischen Umständen der Position variieren können. Sie sollten Ihnen jedoch eine gute Ausgangsbasis für den Beginn einer Karriere als Datenanalyst bieten.

Darüber hinaus berücksichtigen diese Zahlen möglicherweise keine anderen Faktoren wie Boni, Zusatzleistungen und Aktienoptionen, die von bestimmten Unternehmen angeboten werden.

Professionelle Entwicklung fortsetzen

Unabhängig von Ihrem Erfahrungsniveau ist die kontinuierliche berufliche Weiterentwicklung ein entscheidender Faktor auf dem Weg zu einem erfolgreichen Datenanalysten.

In diesem letzten Abschnitt besprechen wir, wie wir über Branchentrends auf dem Laufenden bleiben und fortgeschrittene Zertifizierungen anstreben.

Bleiben Sie mit Branchentrends auf dem Laufenden

Für die Aufrechterhaltung Ihres Wettbewerbsvorteils auf dem Arbeitsmarkt ist es wichtig, über die neuesten Trends und Entwicklungen im Bereich der Datenanalyse auf dem Laufenden zu bleiben. Hier sind einige Möglichkeiten, um auf dem Laufenden zu bleiben:

• Folgen Sie relevanten Blogs und Websites zum Thema Datenanalyse, um über neue Tools, Techniken und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben. Beispiele hierfür sind Github, Towards Data Science , KDnuggets und natürlich
• Nehmen Sie an Online-Foren und Communities teil, in denen Datenanalysten Erkenntnisse, Techniken und Lösungen diskutieren und austauschen. Plattformen wie Reddit , Discord , Twitter und DataTau und unsere
• Abonnieren Sie relevante Newsletter, Podcasts und YouTube-Kanäle, um über die neuesten Nachrichten und Entwicklungen in der Datenanalyse auf dem Laufenden zu bleiben. Für Podcasts schauen Sie sich Data Skeptic , DataFramed und den an . Einige gute YouTube-Kanäle, denen man folgen sollte, sind sentdex und Two Minute Papers .

Streben nach fortgeschrittenen Zertifizierungen

Zusätzlich zu den grundlegenden Fähigkeiten, die Sie durch Zertifizierungen und Kurse im Bereich Datenanalyse für Anfänger und Fortgeschrittene erworben haben, können Sie darüber nachdenken, fortgeschrittene Zertifizierungen anzustreben, um Ihre Qualifikationen und Ihr Fachwissen weiter zu verbessern.

Wie man so schön sagt: Übung macht den Meister, deshalb haben wir „Workouts“ entwickelt. Unsere Data-Skills-Workouts sind eine unglaubliche Möglichkeit für Sie, Ihre Fähigkeiten zu üben, mit anderen zu kommunizieren und Feedback zu Ihrer Arbeit zu erhalten.

Erfahren Sie unten mehr über unsere Workouts:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es schwierig sein kann, ohne Erfahrung einen Job als Datenanalyst zu finden, aber es ist nicht unmöglich.

Durch den Aufbau eines starken Portfolios, die Entwicklung gefragter Fähigkeiten, die Vernetzung mit anderen Fachleuten und die Nutzung von Online-Ressourcen können angehende Datenanalysten ihre Chancen auf ihren ersten Job in diesem Bereich erhöhen.

Es mag Zeit und Mühe kosten, aber mit Beharrlichkeit und Lernbereitschaft kann jeder (auch Sie!) eine Karriere als Datenanalyst beginnen.