Data Analyst Course Online: Der Datenanalyst spielt eine entscheidende Rolle bei der Extraktion von Daten und Informationen aus großen Datenbanken, die für jeden verständlich sind. Je nach den Anforderungen verschiedener Abteilungen eines Unternehmens ist er in der Lage, präzise und nützliche Informationen bereitzustellen, die seinen Kollegen bei ihren Aktivitäten helfen. Ein Datenanalyst ist ein ausgewiesener Experte in der Datenmodellierung und kann nach mehreren Jahren Berufserfahrung sogar zum Data Scientist aufsteigen. Schauen wir uns an, welche Voraussetzungen du erfüllen musst, um ein Datenanalyst zu werden.
Data Analyst Course Online: Welche Qualitäten und Fähigkeiten hat ein Datenanalyst?
Um ein erfolgreicher Datenanalyst zu werden, ist eine Leidenschaft für Statistik von entscheidender Bedeutung.
Du solltest Zahlen als eine deiner bevorzugten Sprachen betrachten! Tabellen, Diagramme, Bilanzen… Diese sind die Hauptinstrumente eines Datenanalysten.
Es ist daher notwendig, sowohl die Computersprache als auch die statistischen Tools perfekt zu beherrschen. Wie bei allen Tätigkeiten, bei denen du mit Zahlen arbeitest, sind Präzision, analytisches Denken und Organisationsfähigkeiten von großer Bedeutung. Konzentration ist ebenfalls eine der wichtigsten Fähigkeiten, die ein guter Datenanalyst besitzen sollte.
Wenn du in einem Unternehmen arbeitest, um diese Tätigkeit auszuüben, ist es selbstverständlich, dass du die Regeln der Vertraulichkeit und des Datenschutzes sensibler Informationen einhalten musst. Die Beherrschung der englischen Sprache wird empfohlen, da du in einem stark internationalisierten Bereich tätig sein könntest.
Die Voraussetzungen für den Data Analyst Course Online bei DataScientest
Data Analyst Course Online: Mathe-Skills
Um Zugang zu Datenberufen wie dem Data Analyst zu erhalten, sind bestimmte mathematische Grundlagen von entscheidender Bedeutung.
Ein solider mathematischer Hintergrund bildet die Grundlage für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft. Konkret müssen verschiedene mathematische Konzepte beherrscht werden.
Statistik
Das zentrale mathematische Fachgebiet, das für Data Analysts von großer Bedeutung ist, ist die Statistik. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass Data Science und Statistik zwar einige Gemeinsamkeiten aufweisen, aber dennoch klar voneinander abgrenzbar sind.
Data Science nutzt intensiv die Leistungsfähigkeit von Computern und Technologie, um auf große Datenmengen zuzugreifen, diese zu verarbeiten und zu visualisieren.
Statistik hingegen verlässt sich in der Regel auf etablierte Theorien und konzentriert sich auf die Überprüfung von Hypothesen. Sie ist eine traditionellere Disziplin, die sich in den letzten Jahrzehnten nur wenig verändert hat, während Data Science sich mit dem Fortschritt der Computertechnologie ständig weiterentwickelt.
Data Analysts fungieren als Bindeglied zwischen Data Science und Statistik. Sie nutzen statistische Werkzeuge, um aus umfangreichen Datensätzen konkrete Erkenntnisse zu gewinnen. Einige der unverzichtbaren Konzepte in diesem Bereich sind:
- Die Grundlagen wie Median, Standardabweichung, Varianz, Durchschnitt und Modus.
- Der Umgang mit Zufallszahlen und Fehlerberechnungen.
- Das Verständnis des Modells der linearen Regression.
- Die Theorie der Schätzung.
- Kenntnisse in linearer Algebra.
Die Kenntnis linearer Algebra ist von besonderer Bedeutung, da sie bei der Verwaltung von Datensätzen hilft. Ein solides Verständnis dieser Disziplin vor Beginn der Ausbildung ermöglicht ein besseres Verständnis der Räume, in denen die meisten Machine-Learning-Algorithmen und statistischen Techniken eingesetzt werden. Tatsächlich verwenden alle Machine-Learning-Algorithmen Techniken der linearen Algebra, um Netzwerkstrukturen und Lernvorgänge darzustellen und zu verarbeiten. Wichtige Themen in der linearen Algebra sind:
- Lineare Anwendungen.
- Transponierte Matrizen.
- Lösung linearer Gleichungssysteme.
- Matrizenaufteilung.
- Konzepte des Vektorraums.
Wahrscheinlichkeitstheorie
Zu guter Letzt spielen auch Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitstheorie eine entscheidende Rolle im Beruf des Data Analyst. Die Wahrscheinlichkeitstheorie beschäftigt sich mit der Schätzung des Eintretens von Ereignissen unter Verwendung von zufälligen und unabhängigen Variablen.
Mehrere wichtige wahrscheinlichkeitstheoretische Konzepte sind für Data Analysts relevant:
- Gleichverteilung.
- Normalverteilung.
- Binomialverteilung.
- Fischverteilung.
- Bayes’sches Theorem.
- Bedingte Wahrscheinlichkeit.
- Monte-Carlo-Methode (Schätzung des Mittelwerts einer Zufallsvariablen).
Diese mathematischen Grundlagen sind unerlässlich für Data Analysts, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen in der Welt der Datenwissenschaft zu treffen.
Ein solides Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, Datenmodelle zu erstellen, Muster zu erkennen und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
Voraussetzungen um am Data Analyst Course Online bei DataScientest teilzunehmen
Datenanalysten nutzen eine Vielzahl mathematischer Werkzeuge, um Modelle zu erstellen, die den Wert der analysierten Daten steigern. Hierbei setzen sie vor allem auf maschinelles Lernen.
Für den Einstieg in die Datenanalyse sind keine besonderen Programmierkenntnisse erforderlich. In der Datascientest-Ausbildung werden alle grundlegenden Kenntnisse vermittelt. Es ist nicht notwendig, bereits Vorkenntnisse in Programmierung und Datenwissenschaft zu haben, da die Datascientest-Ausbildung umfassend ist.
Im Gegensatz dazu ist für Data Scientists, die tiefer in die Programmierung eintauchen, eine solide Grundlage in der Programmierung von Vorteil.
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