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Wenn Sie sich auf eine neue Karriere als Datenanalyst vorbereiten, stehen Sie wahrscheinlich vor einem altbekannten Dilemma. Stellenausschreibungen verlangen Erfahrung, aber wie sammelt man diese, wenn man seinen ersten Job als Datenanalyst sucht? Hier kommt Ihr Datenanalysten-Portfolio ins Spiel.

Die Data Analytics Projects in Ihrem Portfolio demonstrieren Personalverantwortlichen und Interviewern Ihre F盲higkeiten und Erfahrungen 鈥� auch wenn diese nicht aus einer fr眉heren T盲tigkeit im Bereich Datenanalyse stammen. Die richtigen Projekte in Ihrem Portfolio k枚nnen Ihr Vertrauen st盲rken, dass Sie die richtige Person 蹿眉谤 die Stelle sind, auch ohne vorherige Berufserfahrung.

In diesem Artikel besprechen wir f眉nf Arten von Projekten, die Sie in Ihr Portfolio aufnehmen sollten, insbesondere wenn Sie gerade erst anfangen. Sie haben noch keins? Mit dem Google Datenanalyse-Zertifikat weisen Sie Ihre Kompetenz in portfolioreifen Projekten nach, um Ihre Arbeit zuk眉nftigen Arbeitgebern zu pr盲sentieren.

Ideen 蹿眉谤 Data Analytics Projects

Als angehender Datenanalyst sollten Sie in Ihrem Portfolio einige Schl眉sselkompetenzen nachweisen. Diese Projektideen zur Datenanalyse spiegeln die Aufgaben wider, die 蹿眉谤 viele Datenanalystenrollen oft grundlegend sind.聽

1. Web Scraping

Obwohl es im Internet zahlreiche hervorragende (und kostenlose) 枚ffentliche Datens盲tze gibt, m枚chten Sie potenziellen Arbeitgebern zeigen, dass Sie auch Ihre eigenen Daten finden und scrapen k枚nnen. Wenn Sie wissen, wie man Webdaten scrapt, k枚nnen Sie Datens盲tze finden und nutzen, die Ihren Interessen entsprechen, unabh盲ngig davon, ob diese bereits zusammengestellt wurden oder nicht.

Wenn Sie Python beherrschen, k枚nnen Sie Tools wie Beautiful Soup oder Scrapy nutzen, um das Web nach interessanten Daten zu durchsuchen. Wenn Sie nicht programmieren k枚nnen, ist das kein Problem. Es gibt auch verschiedene Tools, die den Prozess automatisieren (viele bieten eine kostenlose Testversion an), wie Octoparse oder ParseHub.

Wenn Sie nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, finden Sie hier einige Websites mit interessanten Datenoptionen, die Sie 蹿眉谤 Ihr Projekt inspirieren k枚nnen:

• Reddit

• Wikipedia

• Jobportale

Beispiel 蹿眉谤 ein Web-Scraping-Projekt: Todd W. Schneider von hat rund 60.000 Hochzeitsanzeigen der New York Times aus den Jahren 1981 bis 2016 durchsucht, um die H盲ufigkeit bestimmter Ausdr眉cke zu messen.聽

Tipp: Beachten Sie beim Scrapen von Daten aus dem Internet stets die Nutzungsbedingungen der jeweiligen Website. Beschr盲nken Sie Ihre Scraping-Aktivit盲ten, um die Server des Unternehmens nicht zu 眉berlasten, und geben Sie bei der Pr盲sentation Ihrer Datenergebnisse in Ihrem Portfolio stets Ihre Quellen an.

M枚chten Sie wissen, wie Arbeitgeber Datenanalysten sehen? In dieser Vorlesung zum Datenanalyse.Zertifikat von Google erfahren Sie mehr dar眉ber, wie Personalverantwortliche Datenanalysten und ihre Portfolios bewerten:

2. Datenbereinigung

Ein wesentlicher Teil Ihrer Aufgabe als Datenanalyst besteht darin, Daten zu bereinigen, um sie 蹿眉谤 die Analyse vorzubereiten. Datenbereinigung (auch Datenscrubbing genannt) ist der Prozess, fehlerhafte und doppelte Daten zu entfernen, Datenl眉cken zu schlie脽en und eine konsistente Formatierung sicherzustellen.聽

Wenn Sie nach einem Datensatz 蹿眉谤 die Bereinigung suchen, achten Sie darauf, dass er mehrere Dateien aus verschiedenen Quellen enth盲lt, die nicht umfassend kuratiert wurden. Einige Websites, auf denen Sie 鈥瀞chmutzige鈥� Datens盲tze finden, mit denen Sie arbeiten k枚nnen, sind:

• CDC-Wunder

• Data.gov

• Weltbank

• Datenwelt

• /谤/顿补迟别苍蝉盲迟锄别

Beispiel 蹿眉谤 ein Datenbereinigungsprojekt: beschreibt, wie der Datenanalyst Raahim Khan eine Reihe t盲glich aktualisierter Statistiken zu trendigen YouTube-Videos bereinigt hat.

Erfahren Sie mit dem Meta Data Analyst Professional Certificate, wie Sie Daten sammeln, bereinigen, sortieren, auswerten und visualisieren k枚nnen.

3. Explorative Datenanalyse (EDA)

Bei der Datenanalyse geht es darum, Fragen mit Daten zu beantworten. Explorative Datenanalyse, kurz EDA, hilft Ihnen dabei, die richtigen Fragen zu finden. Dies kann unabh盲ngig oder in Verbindung mit der Datenbereinigung erfolgen. In jedem Fall sollten Sie w盲hrend dieser fr眉hen Untersuchungen Folgendes erreichen:

1. Stellen Sie viele Fragen zu den Daten.

2. Entdecken Sie die zugrunde liegende Struktur der Daten.

3. Suchen Sie in den Daten nach Trends, Mustern und Anomalien.

4. Testen Sie Hypothesen und validieren Sie Annahmen 眉ber die Daten.

5. 脺berlegen Sie, welche Probleme Sie mit den Daten m枚glicherweise l枚sen k枚nnten.

Beispiel 蹿眉谤 ein exploratives Datenanalyseprojekt: Dieser Datenanalyst nahm 2013 einen vorhandenen Datensatz zu amerikanischen Universit盲ten von Kaggle und nutzte ihn, um zu untersuchen, .

10 kostenlose 枚ffentliche Datens盲tze 蹿眉谤 EDA

Ein EDA-Projekt bietet eine hervorragende Gelegenheit, die F眉lle 枚ffentlicher Datens盲tze online zu nutzen. Hier sind 10 unterhaltsame und kostenlose Datens盲tze, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

1. : Entdecken Sie Deutschlands gr枚脽ten Anbieter von Wetter- und Klimadaten.

2. : Was macht die gl眉cklichsten L盲nder der Welt so gl眉cklich?聽

3. : Wenn Sie sich 蹿眉谤 Weltraum- und Geowissenschaften interessieren, sehen Sie sich an, was Sie unter den Zehntausenden 枚ffentlich zug盲nglichen Datens盲tzen finden k枚nnen, die von der NASA zur Verf眉gung gestellt werden.

4. : Erfahren Sie mehr 眉ber die Bev枚lkerung und die Wirtschaft Deutschlands mit den Ergebnissen des Zensus aus dem Jahr 2022.

5. : Erkunden Sie Kriminalit盲tsdaten in Deutschland.

6. : Verfolgen Sie die neuesten Coronavirus-Zahlen nach Land.

7. : Dieser Kaggle-Datensatz (aktualisiert im April 2021) enth盲lt Filmdaten, die in 26 Attribute unterteilt sind.

8. : Laden Sie die Rohdaten von Google Books Ngram herunter, um Phrasentrends in B眉chern zu erkunden, die zwischen 1800 und 2022 ver枚ffentlicht wurden.

9. : Entdecken Sie New York City anhand der zahlreichen 枚ffentlich verf眉gbaren Datens盲tze zu Themen wie der Eichh枚rnchenpopulation im Central Park und Autounf盲llen.

10. : Sehen Sie, was Sie finden k枚nnen, wenn Sie diese Sammlung von Yelp-Benutzerbewertungen, Check-ins und Gesch盲ftsattributen erkunden.

4. Stimmungsanalyse

Die Sentimentanalyse, die typischerweise auf Textdaten angewendet wird, ist eine Technik der nat眉rlichen Sprachverarbeitung (NLP), um zu bestimmen, ob Daten neutral, positiv oder negativ sind. Sie kann auch verwendet werden, um eine bestimmte Emotion anhand einer Liste von W枚rtern und den dazugeh枚rigen Emotionen (bekannt als Lexikon) zu erkennen.聽

Diese Art der Analyse eignet sich gut 蹿眉谤 枚ffentliche Bewertungsseiten und Social-Media-Plattformen, auf denen Menschen h盲ufig ihre 枚ffentliche Meinung zu verschiedenen Themen 盲u脽ern.

Um herauszufinden, was die Leute zu einem bestimmten Thema denken, k枚nnen Sie mit Websites wie diesen beginnen:

• Amazon (Produktbewertungen)

• Rotten Tomato (Filmkritiken)

• Facebook

• Twitter

• Nachrichtenseiten

Beispielprojekt zur Stimmungsanalyse: Dieser beschreibt detailliert, wie ein Unternehmensanalyst Python verwendet, um mithilfe von NLP eine Stimmungsanalyse von Produktbewertungen durchzuf眉hren.

Erfahren Sie von Google selbst im kurzen, interaktiven Projekt Entit盲ten- und Sentimentanalyse mit der Natural Language API, wie Sie Google Cloud 蹿眉谤 die Stimmungsanalyse verwenden k枚nnen.

5. Datenvisualisierung

Der Mensch ist ein visuelles Wesen. Daher ist Datenvisualisierung ein leistungsstarkes Tool, um Daten in eine fesselnde Geschichte zu verwandeln und zum Handeln anzuregen. Tolle Visualisierungen machen nicht nur Spa脽, sondern verleihen Ihrem Portfolio auch ein ansprechendes Aussehen.

Beispiel eines Datenvisualisierungsprojekts: Die Datenanalystin Hannah Yan Han um zu bestimmen, welche die h盲rtesten sind.

F眉nf kostenlose Tools zur Datenvisualisierung

Sie m眉ssen auch keine teure Visualisierungssoftware kaufen, um beeindruckende Visualisierungen zu erstellen. Dies sind nur einige der kostenlosen Visualisierungstools, mit denen Sie Geschichten mit Daten erz盲hlen k枚nnen:

1. Tableau Public: Tableau z盲hlt zu den beliebtesten Visualisierungstools. Nutzen Sie die kostenlose Version, um Tabellen oder Dateien in interaktive Visualisierungen umzuwandeln ( vom April 2021).

2. Google Charts: Diese Galerie mit interaktiven Diagrammen und Datenvisualisierungstools erleichtert das Einbetten von Visualisierungen in Ihr Portfolio mithilfe von HTML- und JavaScript-Code. Ein ausf眉hrlicher Anleitungsbereich f眉hrt Sie durch den Erstellungsprozess.

3. Datawrapper: Kopieren Sie Ihre Daten aus einer Tabellenkalkulation oder laden Sie eine CSV-Datei hoch, um Diagramme, Karten oder Tabellen zu erstellen 鈥� ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit der kostenlosen Version k枚nnen Sie unbegrenzt viele Visualisierungen erstellen und als PNG-Dateien exportieren.

4. D3 (Data-Driven Documents): Mit ein wenig technischem Know-how k枚nnen Sie mit dieser JavaScript-Bibliothek eine Menge erreichen.

5. RAW Graphs: Diese Open-Source-Webanwendung erm枚glicht die einfache Umwandlung von Tabellenkalkulationen oder CSV-Dateien in verschiedene Diagrammtypen, die sonst nur schwer zu erstellen w盲ren. Die App bietet sogar Beispieldatens盲tze zum Experimentieren.

Bonus: End-to-End-Projekt

Es ist nichts falsch daran, Ihr Portfolio mit Miniprojekten zu f眉llen, die individuelle F盲higkeiten hervorheben. Wenn Sie jedoch im Internet nach Ihren eigenen Daten gesucht haben, k枚nnen Sie diese auch 蹿眉谤 ein umfassendes Projekt nutzen. Nehmen Sie dazu die gesammelten Daten und wenden Sie die wichtigsten Schritte der Datenanalyse an: Bereinigen, Analysieren und Interpretieren.聽

Damit k枚nnen Sie einem potenziellen Arbeitgeber zeigen, dass Sie 眉ber die wesentlichen F盲higkeiten eines Datenanalysten verf眉gen und wissen, wie diese zusammenpassen.

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Bauen Sie Datenanalyse-F盲higkeiten auf 糖心vlog官网观看 auf

Eine weitere hervorragende M枚glichkeit, portfolioreife Projekte zu erstellen, ist projektbasiertes Online-Lernen. Hier sind einige der am h盲ufigsten empfohlenen Kurse auf 糖心vlog官网观看:

Schlie脽en Sie Projekte ab und erweitern Sie Ihr Portfolio mit dem Google Datenanalyse-Zertifikat Nach Abschluss des Programms erhalten Sie au脽erdem Zugriff auf Karriereressourcen.

Vertiefen und demonstrieren Sie Ihre Python-Kenntnisse mit der Spezialisierung Python 蹿眉谤 alle der University of Michigan.

脺ben Sie mit dem Microsoft Power BI Datenanalyse-Zertifikat die Verwendung von Power BI, einem g盲ngigen Datenanalysetool, mit dem Sie Daten mithilfe von benutzerdefinierten Berichten und Dashboards in Erkenntnisse umwandeln k枚nnen.

H盲ufig gestellte Fragen (FAQ)