So werden Sie 2020 Datenanalyst

So werden Sie 2020 Datenanalyst

Hier sind fünf Schritte zu beachten, wenn Sie an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind:
1. Erwerben Sie einen Bachelor-Abschluss in einem Bereich mit Schwerpunkt auf statistischen und analytischen Fähigkeiten wie Mathematik oder Informatik
2. Lernen Sie wichtige Datenanalysefähigkeiten
3. Betrachten Sie die Zertifizierung
4. Holen Sie sich Ihren ersten Einstiegsjob als Datenanalyst
5. Erwerben Sie einen Master-Abschluss in Datenanalyse

Was macht ein Datenanalyst

Was macht ein Datenanalyst?

Ein Datenanalyst sammelt, verarbeitet und führt statistische Analysen für große Datenmengen durch. Sie entdecken, wie Daten verwendet werden können, um Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen. Mit der Entwicklung von Computern und einem immer stärkeren Trend zur technologischen Verflechtung hat sich die Datenanalyse weiterentwickelt. Die Entwicklung der relationalen Datenbank gab Datenanalysten einen neuen Atemzug, der es Analysten ermöglichte, SQL (ausgesprochen „Fortsetzung“ oder „s-q-l“) zu verwenden, um Daten aus Datenbanken abzurufen.

Erforderliche Fähigkeiten für Datenanalysten

• Programmiersprachen (R / SAS): Datenanalysten sollten eine Sprache beherrschen und über einige weitere Kenntnisse verfügen. Datenanalysten verwenden Programmiersprachen wie R und SAS für die Datenerfassung, Datenbereinigung, statistische Analyse und Datenvisualisierung.
• Kreatives und analytisches Denken: Neugier und Kreativität sind Schlüsselmerkmale eines guten Datenanalysten. Es ist wichtig, eine solide Grundlage für statistische Methoden zu haben, aber noch wichtiger, Probleme mit einer kreativen und analytischen Linse zu durchdenken. Dies wird dem Analysten helfen, interessante Forschungsfragen zu generieren, die das Verständnis eines Unternehmens für die jeweilige Angelegenheit verbessern.
• Starke und effektive Kommunikation: Datenanalysten müssen ihre Ergebnisse klar vermitteln – sei es einem Publikum von Lesern oder einem kleinen Team von Führungskräften, die Geschäftsentscheidungen treffen. Starke Kommunikation ist der Schlüssel zum Erfolg.
• Datenvisualisierung: Eine effektive Datenvisualisierung erfordert Versuch und Irrtum. Ein erfolgreicher Datenanalyst weiß, welche Arten von Diagrammen verwendet werden müssen, wie Visualisierungen skaliert werden müssen und welche Diagramme je nach Zielgruppe verwendet werden müssen.

Data Warehousing
• Data Warehousing: Einige Datenanalysten arbeiten am Backend. Sie verbinden Datenbanken aus mehreren Quellen, um ein Data Warehouse zu erstellen, und verwenden Abfragesprachen, um Daten zu finden und zu verwalten.
• SQL-Datenbanken: SQL-Datenbanken sind relationale Datenbanken mit strukturierten Daten. Daten werden in Tabellen gespeichert und ein Datenanalyst zieht Informationen aus verschiedenen Tabellen, um eine Analyse durchzuführen.
• Datenbankabfragesprachen: Die am häufigsten verwendeten Datenanalysten für Abfragesprachen sind SQL. Es gibt viele Variationen dieser Sprache, einschließlich PostreSQL, T-SQL, PL / SQL (prozedurale Sprache / SQL).
• Data Mining, Bereinigen und Munging: Wenn Daten nicht ordnungsgemäß in einer Datenbank gespeichert sind, müssen Datenanalysten andere Tools verwenden, um unstrukturierte Daten zu erfassen. Sobald sie über genügend Daten verfügen, bereinigen und verarbeiten sie diese durch Programmierung.
• Fortgeschrittenes Microsoft Excel: Datenanalysten sollten Excel gut beherrschen und fortgeschrittene Modellierungs- und Analysetechniken verstehen.
• Maschinelles Lernen: Datenanalysten mit maschinellen Lernfähigkeiten sind unglaublich wertvoll, obwohl maschinelles Lernen nicht die Fähigkeit typischer Datenanalystenjobs ist.

So werden Sie 2020 Datenanalyst

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