Wie wird man Datenanalyst in den USA? Vollständiger Leitfaden

Datenanalyse ist in aller Munde und zweifellos die begehrteste Karriere im Jahr 2021. Da so viele Menschen begonnen haben, über die Vorteile einer Tätigkeit als Datenanalyst zu diskutieren, sind junge Menschen begierig darauf, mehr über diesen Bereich zu erfahren. Wenn Sie ein Anfänger in Python und Data Science sind, können Ihnen die Data Science-Programme von upGrad definitiv dabei helfen, tiefer in die Welt der Daten und Analysen einzutauchen.

Wie bei jedem anderen Beruf gibt es eine Reihe von Fähigkeiten, die man sich zu Beginn seiner Karriere aneignen muss, also schauen wir uns alles an, was Sie wissen sollten, bevor Sie sich auf den Weg zum Datenanalysten machen. Wir sind hier, um alle Ihre Fragen zu beantworten und Ihnen einen ganzheitlichen Blick auf dieses Berufsbild zu geben. Treffen Sie eine fundierte Entscheidung, indem Sie diesen Artikel mit zahlreichen Informationen zur Datenanalyse überfliegen.

Die Rolle eines Datenanalysten

Unternehmen stellen Datenanalysten ein, um große Datenmengen zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Fachleute sind die Torwächter einer Organisation, die den Beteiligten helfen, Daten zu verstehen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mit Hilfe der Datenanalyse lassen sich mehrere Fakten und Trends identifizieren. Sie steigern den Ertrag eines Unternehmens, indem sie Probleme lösen und Fragen durch Auswertung der Daten beantworten. Nachdem sie aus den Daten eine Schlussfolgerung gezogen haben, erstellen sie einen Bericht über ihre Analyse und legen ihn dem Management vor.

Jobbeschreibung

Ein Datenanalyst ist verantwortlich für die Pflege und Gestaltung von Datenbanken und Systemen für verschiedene Abteilungen, die Erstellung von Dashboards, die Programmierung und die Verwendung von Tools wie Tableau und Business-Intelligence-Software. Die meisten Datenanalysten arbeiten mit dem Management, IT-Teams oder Datenwissenschaftlern zusammen, um Daten zu sammeln oder zu bereinigen, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen oder Trends aufzudecken.

Aufgaben eines Datenanalysten

Ein Datenanalyst ist für die Wartung von Datenbanken und Datensystemen verantwortlich, was auch die Behebung von Fehlern in Codes und anderen Problemen umfasst. Sie reorganisieren Daten aus primären und sekundären Quellen, um sie besser lesbar zu machen. Datenanalysten verwenden statistische Tools, um Daten zu verstehen und auf Trends oder Muster zu achten, die für das Unternehmen wertvoll sein könnten. Abgesehen davon arbeiten sie auch mit Menschen zusammen, entwickeln neue Richtlinien für die Datenverwaltung und schlagen Systemänderungen vor.

Schritte, um eine Datenanalyse zu werden

Wenn Sie sich fragen, wie man Datenanalyst wird? Gehen Sie die unten aufgeführten Schritte durch, um ein klareres Bild zu erhalten, um festzustellen, ob dies der richtige Karriereweg für Sie ist.

• Das erste, was Sie brauchen, um Datenanalyse als Ihren Beruf in Betracht zu ziehen, ist ein Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik oder anderen gleichwertigen Bereichen. Sie können aber auch mit einem Bachelor/Master in anderen Fachrichtungen wie Psychologie, Wirtschaftswissenschaften etc. ins Berufsleben einsteigen.
• Erlernen Sie die Fähigkeiten, die für einen Job in der Datenanalyse erforderlich sind. Sie werden im Voraus mehr über diese Fähigkeiten erfahren.
• Es ist wichtig, einen Nachweis über Ihre Fähigkeiten zu haben. Erwägen Sie also, von einer Quelle zu lernen, die eine Zertifizierung anbietet, oder ein paar Projekte durchzuführen, die Sie in Ihrem Portfolio verwenden können.
• Als Neuling auf diesem Gebiet müssen Sie den ersten Job bekommen, um Ihren Durchbruch zu schaffen. Beginnen Sie mit der Suche nach Einstiegsjobs für Datenanalysten, sobald Sie den Lernteil abgeschlossen haben.
• Machen Sie schließlich einen Master-Abschluss in Datenanalyse, um Ihre Karriere auf eine neue Ebene zu heben. Ein Master-Abschluss verspricht bessere Berufschancen und höhere Bezahlung.

Erforderliche Qualifikationen und Fähigkeiten für Datenanalysten

1. Programmiersprachen

Programmiersprachen werden in Datenanalysen zur Datenvisualisierung, statistischen Analyse, Datenerfassung und Datenbereinigung verwendet. Die beiden gebräuchlichsten Programmiersprachen, die Datenanalysten bekannt sind, sind SAS und R. Es gibt mehrere Bootcamps, Youtube-Videos und Kurse, mit denen Sie diese Sprachen beherrschen können.

2. Datenvisualisierung

Ein entscheidender Teil der Datenanalyse ist die Datenvisualisierung, bei der Sie über die Verwendung geeigneter Diagramme und Skalierungen für Ihr Publikum Bescheid wissen müssen. Diese Fähigkeit entwickelt sich mit der Zeit, und Sie können sich nur dann als erfolgreich bezeichnen, wenn alle – einschließlich nicht-technischer Mitarbeiter – Ihre Datenergebnisse verstehen.

3. Datenbereinigung, Mining und Munging

Manchmal muss ein Datenanalyst die Daten bereinigen und alles mit einer Programmiersprache verarbeiten. Solche Szenarien treten auf, wenn ein Fachmann unstrukturierte Daten sammeln muss, die nicht ordentlich in einer Datenbank gespeichert sind.

4. Datenbankabfragesprachen

Datenanalysten müssen über ein fundiertes Wissen zur Abfrage von Wissen verfügen, das in diesem Bereich erforderlich ist. Daher verwenden Datenanalysten einige der gebräuchlichsten Sprachen, darunter SQL und andere Varianten wie PL/SQL, PostgreSQL und T-SQL.

5. SQL-Datenbanken

Ein Datenanalyst extrahiert Informationen aus verschiedenen Tabellen mit Datenspeicherung, die bei der Analyse helfen. SQL ist eine solche Datenbank, die relational ist und strukturierte Daten enthält.

6. Datenspeicherung

Data Warehouses werden zusammen mit Abfragesprachen zum Auffinden und Verwalten von Daten verwendet. Datenanalysten erstellen diese Data Warehouses unter Verwendung mehrerer Quellen und arbeiten normalerweise in der Back-End-Abteilung.

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7. Maschinelles Lernen

Auch wenn maschinelles Lernen für die meisten Jobs von Datenanalysten keine erwartete Fähigkeit ist, ist es eine hervorragende Fähigkeit, die Sie in Ihrem Arsenal haben sollten. Wenn ein Datenanalyst sich mit maschinellem Lernen auskennt, wird er zu einem äußerst wertvollen Fachmann.

8. Kommunikationsfähigkeiten

Wie profitiert das Unternehmen von Ihren Fähigkeiten, wenn Sie hervorragend programmieren, Berichte erstellen und Daten analysieren, Ihre Erkenntnisse aber nicht vermitteln können? Daher ist eine effektive und reibungslose Kommunikation eine wesentliche Fähigkeit für Datenanalysten, da Sie Ihre Daten erklären müssen.

9. Kritisches und kreatives Denken

Ein Datenanalyst sollte Daten und Fakten präsentieren und neue Fragen stellen, um das Verständnis eines Unternehmens zu stärken. Daher ist analytisches und kreatives Denken unerlässlich, um Daten zu analysieren und kreative Perspektiven zu entwickeln.

Datenanalyse-Tools

• Tableau : Dieses Tool ist praktisch, um Daten zu aggregieren und zu analysieren. Es unterstützt Datenanalysten, indem es verschiedene Dashboards für alle zusammen mit Ihrer Erstellung von Visualisierungen erstellt.
• Github : Wenn Sie nicht Teil eines zertifizierten Programms sind und eine gültige Methode zum Nachweis Ihrer Fähigkeiten benötigen. Das Erstellen einiger Projekte auf Github hilft Ihnen, Ihr Portfolio festzulegen, da es sich um eine Plattform handelt, die beim Erstellen und Teilen von Projekten hilft.
• AWS S3 : Cloud-Computing-Dienste nehmen zu, und einer davon ist AWS (Amazon Web Service). Datenanalysten verwenden dies, um große Datenmengen zu speichern und abzurufen.
• Google Analytics : GA oder Google Analytics ist kundenorientiert, wo Datenanalysten Kundendaten leicht verstehen können. Diese Datensätze helfen bei der Verbesserung des Call-to-Action (CTA) auf Zielseiten.
• Jupyter-Netzwerksystem : Das Jupyter-Notebook wird zum Testen und Ausführen von Codes durch Datenanalysten verwendet. Personen ohne technischen Hintergrund bevorzugen aufgrund der Markdown-Funktion die einfachere Version von Jupyter.

Jobausblick

Veränderung ist die einzige Konstante, und alle Datenanalysten sollten auf eine Veränderung vorbereitet sein, da ihre Rollen von Tag zu Tag fortschrittlicher werden. Ein erfahrener Datenanalyst wandelt sich von einem Datenanalysten zu einem Datenwissenschaftler.

Marktforschungsanalyst und Managementanalyst sind zwei Berufe, die um 18 % bzw. 11 % wachsen werden. Die Rolle eines Datenanalysten wird in allen Industriebereichen immer wichtiger und macht sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Organisationen. Da Unternehmen und Einzelpersonen weiterhin Daten produzieren, wird die Nachfrage nach Datenanalysten in den kommenden Jahren weiter steigen. Bis 2026 soll der globale Datenanalysemarkt mit einer CAGR von 28,9 % wachsen und einen Umsatz von 132.903,8 Mio. USD erzielen.

Fazit

Datenanalyst ist heute einer der bestbezahlten Jobs, mit einer weltweiten Nachfrage nach diesen Fachleuten. Dies ist der perfekte Zeitpunkt, um Datenanalyst zu werden, da Unternehmen diese Personen rigoros einstellen, um ihren Gewinn zu steigern. Sobald Sie über alle erforderlichen Fähigkeiten und Qualifikationen verfügen, müssen Sie sich keine Gedanken mehr über Fragen wie „Wie bekomme ich einen Job als Datenanalyst?“ machen. oder „Wie fange ich an, als Datenanalyst zu arbeiten?“ denn Angebote klopfen an Ihre Haustür! Nach dem Bachelor und dem Berufseinstieg sollten Sie sich in einen MSc Data Science Studiengang einschreiben. Dies wird Ihnen einen Vorteil gegenüber Ihren Zeitgenossen verschaffen und Ihnen neue Möglichkeiten eröffnen. Ein MSc in Data Science von der Liverpool John Moore University oder ein Professional Certificate Program in Data Science for Business Decision Making sind zwei ausgezeichnete Möglichkeiten für Aspiranten, die sich weiterbilden und gleichzeitig ihre beruflichen Verpflichtungen fortsetzen möchten.