Data Analyst Quereinstieg: Du bist in Deinem aktuellen Beruf unzufrieden? Du bist auf der Suche nach einer neuen Herausforderung? Du glaubst, dass Du Dein Potenzial in Deinem aktuellen Beruf nicht ausschöpfen kannst? Du möchtest Deine Fertigkeiten erweitern? Du erhoffst Dir bessere Verdienstmöglichkeiten? Andere Wirtschaftszweige bieten Dir eine aussichtsreichere Perspektive?
Wenn Du auf einige oder gar all diese Fragen mit Ja antwortest, solltest Du dennoch in keiner Kurzschlusshandlung Deinen aktuellen Job kündigen. Ein solch einschneidendes Erlebnis wie ein Quereinstieg oder Seiteneinstieg will gut vorbereitet sein. So ist es in Abhängigkeit von Deinen bisherigen Berufserfahrungen und Deinem Studienabschluss möglicherweise gar nicht nötig, Deinen Data Analyst Quereinstieg bei Null zu beginnen.
Obwohl die Bezeichnung Quereinstieg zwar den Wechsel in einen neuen Beruf meint, für den Du nicht die notwendigen Vorkenntnisse mitbringst, so gibt es oftmals viele Überschneidungen. Diese Tatsache kann Dir maßgeblich dabei helfen, selbst als „Fachfremder“ Deinen Quereinstieg zu meistern!
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Data Analyst Quereinstieg- oder doch lieber Data Science ?
Seit gut einem Jahrzehnt erleben die diversen Datenberufe vom Data Analyst über den Data Scientist bis hin zum Data Engineer einen regelrechten Boom. Wesentlicher Treiber für diese Entwicklung ist insbesondere die Digitalisierung.
Diese zog sich nämlich längst nicht nur durch die Gesellschaft, sondern eben auch durch die Berufswelt.
Im Rahmen dieser Entwicklung erfreuten sich zunächst soziale Netzwerke zunehmender Beliebtheit, später kamen dann auch diverse vernetzte Objekte auf dem Markt. Dadurch haben sich natürlich auch die Verbrauchergewohnheiten geändert. Das neue Konsumverhalten führte zu einem massiven Anstieg der Datenmengen.
Um jedoch all diese Daten richtig zu verarbeiten und daraus einen strategischen, wirtschaftlichen und wettbewerbsfähigen Vorteil zu erlangen, stellen Unternehmen zunehmend Fachleute ein, die diese Daten verarbeiten und analysieren können. Diese Entwicklung lässt sich branchenübergreifend beobachten. So setzen nicht nur Banken zunehmend auf die Expertise von Datenspezialisten, sondern auch im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft oder aber zum Umweltschutz vertraut man immer mehr auf ihre Kompetenzen. Die drei Schlüsselberufe in diesem Zusammenhang sind der Data Engineer, der Data Scientist sowie der Data Analyst.
Alle drei Spezialisten im Bereich Data erfreuen sich nach wie vor großer Beliebtheit auf dem Arbeitsmarkt. Ihre Aufgaben bestehen darin, Daten in Datenbanken zu sammeln, zu verarbeiten und anschließend zu analysieren.
Dies erlaubt ihnen, die wichtigsten Daten, sprich jene mit hohem Mehrwert und wirtschaftlichem Potenzial, zu identifizieren, um sie bei der Entscheidungsfindung und der Entwicklung von Strategien einzusetzen.
Deshalb lässt sich in Deutschland auch eine deutliche Zunahme von Data Science Weiterbildungen beobachten. Nicht nur gibt es inzwischen spezialisierte Studiengänge, sondern auch Weiterbildungen in Data Science, wie wir von DataScientest sie anbieten.
Sämtliche von uns angebotene Weiterbildungen im Bereich Data sind von der Universität Sorbonne zertifiziert.
Neben den drei Schlüsselberufen Data Analyst, Data Scientist und Data Engineer sind aber auch zunehmend, Datenmanager oder auch Machine Learning Engineers gefragt.
Ein Quereinstieg in einen der Datenberufen bedeutet, dass Sie sich für einen Beruf entscheiden, der sich heute wie in der Zukunft dank der ständigen Weiterentwicklung der Tools und der stetigen Zunahme der zu verarbeitenden Daten großer Beliebtheit auf dem Arbeitsmarkt erfreuen wird.
Data Science vs. Data Analysis: Vergleich
| Eigenschaft | Data Science | Data Analysis |
|---|---|---|
| Definition | Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das statistische, mathematische, computerbasierte und domänenspezifische Kenntnisse nutzt, um Erkenntnisse und Erkenntnismuster aus Daten zu gewinnen und Geschäftsprobleme zu lösen. | Data Analysis ist ein Teilbereich von Data Science, der sich darauf konzentriert, Daten zu untersuchen, zu bereinigen, zu transformieren und zu visualisieren, um Erkenntnisse und Muster zu identifizieren und Entscheidungsträgern Informationen bereitzustellen. |
| Hauptziele | Vorhersage, Mustererkennung, Optimierung und maschinelles Lernen. | Dateninterpretation, Trendanalyse, Berichterstattung und Entscheidungsunterstützung. |
| Methoden und Techniken | Statistik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Big Data-Verarbeitung und fortgeschrittene Programmierung. | Statistik, Datenbankabfragen, Datenvisualisierung, Excel und grundlegende Programmierung. |
| Werkzeuge und Plattformen | Python, R, Scala, Hadoop, Spark, TensorFlow, Keras und Cloud-Plattformen. | Excel, SQL, Tableau, Power BI und R. |
| Umfang | Umfasst alle Aspekte der Datenanalyse und geht darüber hinaus, indem es auch komplexe Modelle entwickelt, maschinelles Lernen anwendet und Vorhersagen trifft. | Konzentriert sich auf die Analyse vorhandener Daten, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und Erkenntnisse zu gewinnen. |
| Rolle im Unternehmen | Data Scientists spielen eine strategische Rolle, indem sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen, Geschäftsprozesse optimieren und datenbasierte Entscheidungen unterstützen. | Data Analysts spielen eine operative Rolle, indem sie Daten bereinigen, analysieren und Berichte erstellen, um die täglichen Geschäftsaktivitäten zu unterstützen und Entscheidungsträgern Informationen zu liefern. |
| Fähigkeiten | Starke Programmier- und Softwareentwicklungsfähigkeiten, um Modelle zu implementieren und komplexe Datenprobleme zu lösen. | Solide Kenntnisse in Statistik, Datenbankabfragen, Datenvisualisierung und Dateninterpretation. |
| Anwendungsbereiche | Data Science wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing, E-Commerce und IoT. | Data Analysis wird in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt, um Geschäftsdaten zu verstehen, Leistung zu überwachen und Entscheidungen zu treffen. |
| Berufsaussichten | Starke Nachfrage nach Data Scientists, da Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen möchten und datenbasierte Modelle in verschiedenen Bereichen einsetzen. | Gute Nachfrage nach Data Analysts, da Unternehmen Daten analysieren müssen, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen und fundierte Entscheidungen zu treffen. |
Bitte beachte, dass die Grenzen zwischen Data Science und Data Analysis manchmal verschwimmen können, da beide Bereiche eng miteinander verbunden sind und sich gegenseitig ergänzen.
Data Analyst Quereinstieg - Wie Dir der Quereinstieg im Bereich Data gelingt
Viele Berufstätige sehnen sich nach mehr Zufriedenheit, mehr Anerkennung oder mehr Erfüllung in ihrem Berufsalltag.
Damit ein Quereinstieg von Erfolg gekrönt ist, muss er vor allem gut durchdacht und vorbereitet sein
Dafür ist es absolut elementar, eine Bestandsaufnahme des eigenen Lebens und der eigenen beruflichen Laufbahn zu machen, um herauszufinden, was man wirklich anstrebt und ob die berufliche Veränderung wirklich den gesteckten Zielen entspricht.
Es ist daher ratsam, sich von Fachleuten für Umschulungen und den beruflichen Quereinstieg beraten zu lassen, sei es durch eine Kompetenzbilanz oder durch spezialisierte Organisationen.
Was Du bei Deinem Quereinstieg vermeiden solltest
Viele, die sich mit dem Gedanken eines Quereinstiegs in einen der Data Berufe befassen, bekommen oft zuerst den Ratschlag, Python oder R zu lernen und sich anschließend Kenntnisse im Bereich des Machine Learning anzueignen.
Dieser technologieorientierte Ansatz birgt allerdings einige Schwierigkeiten. Wenn Sie nicht gerade einen Doktortitel haben oder als Programmierer gearbeitet haben, ist diese Vorgehensweise aber wenig geeignet. Ohne Leitfaden fehlt oft die Struktur. Die einzelnen Module sind nicht aufeinander aufgebaut.
Zudem ist es oftmals kaum möglich, das eigene Wissen tatsächlich anzuwenden. Deshalb gibt es heutzutage zum Glück bedeutend besser auf Deine Ambitionen zugeschnittene Alternativen.
Eine Weiterbildung als Schlüssel zum erfolgreichen Data Analyst Quereinstieg
Wer über einen Quereinstieg oder eine Umschulung nachdenkt, dem kommt oft als erstes die Möglichkeit in den Sinn, durch eine Weiterbildung oder Fortbildung die notwendigen Qualifikationen des erwünschten Berufs zu erwerben.
Deshalb ist die Wahl Deiner Weiterbildung extrem wichtig. Dauer und Inhalte müssen Deinen individuellen Bedürfnissen entsprechen. Die Bandbreite möglicher Weiterbildungen ist dabei fast grenzenlos. So gibt es lange und kurze Weiterbildungen
Die Kosten der Ausbildung variieren erheblich. Selbiges gilt für die Qualität. Doch auch hinsichtlich des Formats gibt es Unterschiede. Längst haben sich neben Weiterbildungen im Präsenzunterricht auch Fernunterricht und Online-Weiterbildungen bewährt. Je nach Deiner Verfügbarkeit und Deinen Zielen wird die Wahl der Weiterbildung deshalb unterschiedlich ausfallen.
Wir von DataScientest bieten deshalb auch Blended-Learning-Weiterbildungen an, die den traditionellen Präsenzunterricht mit Online-Unterricht verknüpfen. Diese Art der Weiterbildung erfreut sich nicht nur bei Quereinsteigern immer größerer Beliebtheit, da sie es ermöglicht, Beruf und Privatleben miteinander zu vereinbaren.
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Während der Präsenzphasen werden theoretische Hintergründe von Fachleuten vermittelt. Gleichzeitig ermöglichen sie den Teilnehmern den Austausch mit den Dozenten. Der Online-Teil bietet die Möglichkeit, die eigene Lernzeit frei zu gestalten, wann und wo es Dir am besten passt. Darüber hinaus stehen Dir Fachleute zur Verfügung, mit denen Du Dich jederzeit im Chat in Verbindung setzen kannst, um ihnen Deine Fragen zu stellen.
Wenn Du mehr über unser Weiterbildungs-Angebot erfahren möchtest, das Dir bei Deinem Quereinstieg hilft, dann sieh Dir unsere Broschüren an oder kontaktiere uns einfach!
