Notwendige Fähigkeiten erlernen Deine Bildung voranbringen Ein Vorstellungsgespräch für eine Stelle haben Arbeitserfahrung sammeln
Ein Datenanalyst arbeitet jeden Tag mit Zahlen, du musst also sichergehen, dass du dich mit Mathematik wohlfühlst. Ein solides Verständnis von Algebra auf Hochschulniveau zu haben ist wichtig; du solltest wissen, wie man Sachen macht wie verschiedene Funktionen zu interpretieren und grafisch darzustellen, sowie Textaufgaben des echten Lebens durchzuarbeiten. Infinitesimalrechnung mit mehreren Variablen und lineare Algebra zu kennen wird auch von Vorteil sein. Um ein Datenanalyst zu werden, musst du Daten interpretieren können, wobei Statistik zur Anwendung kommt. Beginne mit Statistik auf Schul- und Hochschulniveau als Grundlage und gehe dann zu anspruchsvolleren Informationen über, die für die Arbeit erforderlich sein könnten.  Durchschnittswert, Zentralwert und Modalwert sowie die Standardabweichung sind Beispiele für die Art von Konzepten der Statistik, die du an der Schule oder Hochschule lernen würdest. Ein starkes Verständnis sowohl deskriptiver als auch induktiver Statistik zu haben wird auch hilfreich sein. Obwohl du kein Experte im Codieren und Programmieren sein musst, um als Datenanalyst zu beginnen, solltest du es auf einer niedrigen Ebene bequem machen können. Beginne, indem du zuerst lernst, Programme wie Python, R und Java zu bedienen, und arbeite dich dann zu anderen hoch.  SQL-Programmierung ist ebenfalls geläufig unter Datenanalysten. Du kannst Online-Kurse machen, um Codieren und Programmieren zu lernen. Nachdem du deine Daten analysiert hast, musst du in der Lage sein, mit anderen darüber zu sprechen. Arbeite daran, komplizierte Daten auf eine Art und Weise erklären zu können, sodass Nicht-Datenanalysten deine Resultate verstehen können, und übe Programme zu verwenden, die Daten auf eine optisch hilfreiche Weise darstellen. Du solltest Daten visuell ebenso wie verbal mitteilen können. Verstehe, wie du Werkzeuge wie ggplot und matplotlib verwenden kannst, um deine Resultate zu veranschaulichen. Als Datenanalyst wirst du Daten ordnen und Zahlen berechnen, du musst also bequem Excel verwenden können. Es gibt im Internet viele Video-Tutorial sowie kostenlose Seiten, die dir helfen werden, alles zu erlernen, was du darüber wissen musst, Excel in seinem vollen Potential zu verwenden. Einen Computer zu lehren, selber Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, nachdem er Daten studiert hat, oder maschinelles Lernen, ist wichtig, wenn du mit Datenanalyse zu tun hast. Suche online nach Kursen, an denen du teilnehmen kannst, um alles zu lernen, was du über maschinelles Lernen wissen musst, und manche von ihnen sind sogar kostenlos.  Um maschinelles Lernen zu verstehen, musst du grundlegendes Wissen in Programmierung und Statistik haben. Es gibt drei Arten von maschinellem Lernen: Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Ein Beispiel für überwachtes Lernen ist, wenn dein E-Mail-Programm deinen Posteingang filtert und Spam in einen gesonderten Ordner verschiebt. Überwachtes Lernen wäre, wenn Netflix Serien oder filme vorschlägt, die du mögen könntest, und ein Beispiel für bestärkendes Lernen ist ein selbstfahrendes Auto und seine Fähigkeit zu sehen und sich an seine Umgebung anzupassen. Für die meisten Einstiegsjobs als Datenanalyst braucht man zumindest einen Bachelorabschluss. Um Datenanalyst zu werden solltest du einen Abschluss in einem Fach wie Mathematik, Statistik, Wirtschaftslehre, Marketing, Finanzwirtschaft oder Informatik bekommen. Stellen als Datenanalyst auf höherer Ebene erfordern einen Masterabschluss oder Doktortitel und sie garantieren üblicherweise ein höheres Einkommen. Wenn das etwas ist, an dem du deiner Meinung nach Interesse haben könntest, denke darüber nach, welche Art von weiterführendem Abschluss am besten für dich und deine Karriereziele wäre. Beispiele für höhere Abschlüsse wären ein Master in Data Science oder Wirtschaftsanalyse. Wenn du glaubst, du brauchst etwas Hilfe mit Infinitesimalrechnung oder du möchtest Programmierung lernen, dann melde dich für einen Kurs an, in dem du diese Fähigkeiten erwirbst, um ein Datenanalyst zu werden. An diesen Kursen kannst du persönlich oder online teilnehmen. Sieh auf der Suche nach Kursen bei Universitäten oder Fachhochschulen in der Nähe nach, ob sie ein Seminar oder einen Kurs zu deinem gewünschten Thema anbieten. Es könnte auch Workshops geben, die du in deiner Gegend besuchen kannst. Dein Lebenslauf und dein Bewerbungsschreiben sind die ersten Einblicke, die ein potentieller Arbeitgeber auf dich hat. Nimm dir die Zeit, deine Fähigkeiten und Arbeitserfahrung deutlich darzulegen, um zu zeigen, dass du die richtige Person für die Stelle bist. Lies deinen Lebenslauf und dein Bewerbungsschreiben auf jeden Fall Korrektur, wenn du fertig bist, damit sie keine Fehler enthalten. Im Vorhinein Nachforschungen anzustellen ermöglicht es dir, gut vorbereitet zu dem Bewerbungsgespräch zu gehen und ein echtes Gespräch über die Arbeitsstelle zu führen. Gehe auf die Webseite des Unternehmens und lies über die Projekte, an denen gearbeitet wurde, oder die Programme, die verwendet werden. Wenn das Unternehmen die sozialen Medien nutzt, dann sieh dir seine Profile an und lies die Neuigkeiten durch, die veröffentlicht wurden. Suche im Internet nach Fragen aus Bewerbungsgesprächen, die gestellt werden könnten. Übe deine Antworten mit einem Freund oder zeichne dich beim Beantworten auf, damit du siehst, wo du dich verbessern kannst. Mögliche Fragen könnten sein „Wie definieren Sie Big Data?“ oder „Sprechen Sie über Probleme, auf die Datenanalysten gelegentlich bei der Analyse stoßen." Abhängig von der Stelle könnte man dich bitten, deine technischen Kenntnisse vorzuführen. Finde vor dem Gespräch heraus, welche Programme in dem Unternehmen verwendet werden, und sei darauf vorbereitet zu zeigen, dass du fähig bist, diese Programme eingehend zu nutzen. Zu den technischen Kenntnissen könnten Codieren, Programmieren und Datenanalyse mithilfe verschiedener Hilfsmittel gehören. Frage den Befrager am Ende des Bewerbungsgespräches Dinge wie „Welche Art von Projekten wird mir üblicherweise zugeteilt werden?“ oder „Welches Programm bevorzugen Sie bei der Datenvisualisierung?“ Fragen zu stellen  zeigt, dass du Interesse an der Arbeit hast und kann dich zu einem einprägsamen Kandidaten machen. Richte das Augenmerk bei deiner Stellensuche auf Wirtschaftszweige, die Datenanalysten eher brauchen als andere. Marketingfirmen, Technologieunternehmen und Finanzinstitute heuern Datenanalysten an, um Daten zu interpretieren und sie mit verständlichen Formulierungen zu erklären. Sieh dir die Webseiten von Unternehmen an, an denen du interessiert bist, um nachzusehen, ob sie Mitarbeiter einstellen oder führe eine allgemeine Internetsuche durch. Wenn du bereits jemanden kennst, der in einem dieser Bereiche arbeitet, dann frage nach, ob er jemanden kennt, der auf der Suche nach Mitarbeitern ist. Praktika sind eine tolle Möglichkeit, einen Fuß in der Tür bei großartigen Unternehmen zu haben. Viele Praktika als Datenanalyst erfordern, dass du auf einen Abschluss hinarbeitest, damit du dich bewerben kannst. Je nach Wirtschaftszweig musst du unter Umständen mit Python-, R- oder SQL-Programmierung vertraut sein – alle drei davon zu kennen ist noch besser. Viele dieser Praktika sind unbezahlt oder nur den Sommer über, sieh also genau nach, bevor du dich bewirbst, damit du alle Einzelheiten kennst. Handelsorganisationen sind eine tolle Möglichkeit, Hilfsmittel wie Workshops, Vernetzungsmöglichkeiten oder Online-Hilfecenter zu nutzen. In den USA gibt es zum Beispiel Organisationen wie TechAmerica oder die Association for Computing Machinery, die mit Datenanalyse in Zusammenhang stehen. Führe eine Internetrecherche durch, wenn du daran interessiert bist, einer beizutreten. Gehe online auf die Webseite einer Handelsorganisation und finde die Informationen  zur Mitgliedschaft, um einer beizutreten. Es gibt normalerweise unterschiedliche Stufen der Mitgliedschaft, bei denen du abhängig davon, wie viel du bezahlst, verschiedene Leistungen erhältst. Einstiegsjobs ermöglichen es dir, wertvolles Wissen und Erfahrung zu sammeln, die du für Stellen in der Datenanalyse auf höherem Niveau brauchst. Bei Einstiegsjobs erhält man dennoch ein sehr gutes Gehalt und Unternehmen sind immer auf der Suche nach Personen, um Stellen wie die eines statistischen Datenanalysten oder Wirtschaftsanalysten zu besetzen. Für Einstiegsjobs wirst du sehr wahrscheinlich einen Bachelorabschluss brauchen, keinen Masterabschluss oder Doktortitel.
Meistere Algebra auf Hochschulniveau. Verstehe Statistik. Arbeite an deinen Fähigkeiten im Codieren und Programmieren, um als Kandidat noch überzeugender zu sein. Erarbeite dir starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten. Mache dich mit Microsoft Excel vertraut. Erfahre mehr über maschinelles Lernen. Mach einen Bachelorabschluss. Entscheide, ob du einen Masterabschluss oder Doktortitel haben möchtest. Melde dich für Kurse an, die ein bestimmtes Thema ins Visier nehmen. Schreibe einen professionellen Lebenslauf und ein Bewerbungsschreiben. Stelle vor dem Bewerbungsgespräch Nachforschungen über das Unternehmen an. Übe das Beantworten möglicher Fragen. Bereite dich darauf vor, dein technisches Können vorzuzeigen. Überlege dir Fragen, die du an den Befrager hast. Suche nach Wirtschaftszweigen, die Datenanalysten brauchen. Bewirb dich für ein Praktikum als Datenanalyst. Tritt einer Handelsorganisation bei. Ziele auf Einstiegsjobs ab.
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