Skills für eine Karriere als Data Analyst

Leah Wiedenmann
Mar 17, 2017

Die Währung des 21. Jahrhunderts heißt nicht US-Dollar, Euro, Yen oder Gold. Worauf es Unternehmen und werbende Industrie, aber auch Gesundheitsdienstleister wirklich abgesehen haben, sind große Datenmengen – Big Data. Um solche Massen an Informationen auszuwerten, sind Informatiker mit besonderen Kenntnissen gefragt: Data Analyst nennt sich solch ein Spezialist. Sie werten Daten aus und bereiten sie auf. Die Berufsaussichten sind hervorragend – wenn sie bestimmte Skills perfekt beherrschen. Wir verraten dir, welche das sind.

4 Skills, die du für eine erfolgreiche Karriere als Data Analyst brauchst

Wie wird man Data Analyst?


Für den Beruf Data Scientist bzw. Data Analyst gibt es stets zahlreiche Stellenangebote. Die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften ist groß und entsprechend hoch ist deren Gehalt. Inzwischen gibt es den Studiengang Data Science an vielen Unis. Das sah lange Zeit anders aus: Der Weg zum Data Analyst führte meist über ein Studium der Mathematik oder Informatik und anschließende Weiterqualifizierungen, etwa über Konferenzen oder ein Selbststudium. Mit einer Spezialisierung und in interaktiven Online-Kursen verkürzt sich die Zeit zwischen Ausbildung und Job erheblich. Doch nach wie vor hast du als Mathematiker oder Informatiker sehr gute Chancen. Egal, welchen Werdegang du einschlägst: Du brauchst auf jeden Fall einige besondere Fähigkeiten. Dies sind die vier wichtigsten Skills:

1 - Mathematik und Informatik


Wer keinen Spaß am Umgang mit Zahlen hat, sollte sich gut überlegen, ob der Beruf der richtige ist. Sehr gute Kenntnisse in Mathematik und/oder Informatik sollte jeder Data Analyst mitbringen. Es geht dabei nicht allein ums Rechnen, sondern um eine kreative, analytische Denkweise. Auch mit Statistik solltest du dich gut auskennen.

2 - Programmiersprachen


Die souveräne Beherrschung mindestens einer, am besten gleich mehrerer Programmiersprachen gehört ebenfalls zu den unabdingbaren Voraussetzungen für eine erfolgreiche Karriere als Data Analyst. Ein wesentlicher Teil deiner Arbeit wird z. B. darin bestehen, Programme zu schreiben, die dir das Auffinden und Sortieren von Informationen in umfangreichen Datenbanken erleichtern – oder überhaupt erst ermöglichen. Als gute Basis gelten Programmiersprachen wie Python und R.

Python gilt aufgrund des einfachen Aufbaus als vergleichsweise leicht zu lernen. Gleichzeitig ist die Sprache für viele Anwendungen geeignet – und sie ist gratis. R gehört zu den umfassendsten Sprachen für statistische Fragestellungen und Grafiken. Weitere Sprachen wie Javascript oder C++ sind natürlich ebenfalls nützlich – und wirken sich meist auch positiv aufs Gehalt aus.

3 - Datenvisualisierung


Dass du Daten sicher und effizient auswertest, ist das eine. Das andere ist aber, wie du diese Daten präsentierst. Denn den Data Analyst unterscheidet vom reinen Mathematiker oder Informatiker, dass er in Unternehmen oftmals als Schnittstelle zwischen verschiedenen Abteilungen arbeitet. Skills zur Datenvisualisierung sind daher unerlässlich. Denn technische Details deiner Datenanalyse sind meist wenig interessant für Nicht-Fachleute – die jedoch genau verstehen wollen, was die Daten bedeuten. Job eines Data Analyst ist es also auch, aus Bits und Bytes Bilder zu kreieren, die das Ergebnis deiner Daten auf den Punkt bringen.

4 - Kommunikation


AI (Artificial Intelligence), also Künstliche Intelligenz, ist schon jetzt in vielerlei Hinsicht sehr leistungsfähig – jedoch nicht in puncto Emotionale Intelligenz und Sozialverhalten. Hier werden Menschen den Maschinen auch auf lange Sicht überlegen bleiben. Nicht nur deshalb sind Soft Skills wie Kommunikation für dich als (angehenden) Data Analyst unerlässlich. Schließlich musst du die Ergebnisse deiner Arbeit auch verständlich darstellen können. Weil Data Scientists häufig in kleineren oder auch größeren Teams arbeiten, kommst du im Alltag nicht am Austausch mit Kollegen vorbei. Daher ist neben exzellenten Programmier- und Analysefähigkeit auch Emotionale Intelligenz ein Top-Kriterium, das dich von deinen Konkurrenten unterscheidet.

Neben den Basics – Mathe, Informatik und Programmiersprachen – braucht ein Data Analyst die Fähigkeit, seine Ergebnisse gut zu präsentieren. Wer sich diese Skills rechtzeitig aneignet, braucht sich um eine erfolgreiche Karriere keine Sorgen zu machen.

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