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Datenvisualisierung ist eine leistungsstarke Methode, um Daten aus Zahlen und Werte in ansprechende Grafiken oder Diagramme umzuwandeln. Die M枚glichkeit, die Daten und ihre Bedeutung zu verstehen, kann Einzelpersonen und Teams zu sinnvollen Ver盲nderungen motivieren. Die britische Datenjournalistin Mona Chalabi beispielsweise erstellt auf ihrem Feed Infografiken, Diagramme und Streudiagramme zu wichtigen Themen wie ethnischer Ungleichheit, Nachhaltigkeit und mehr [].

Prognosen 蹿眉谤 den globalen Markt 蹿眉谤 Datenvisualisierung gehen von einer durchschnittlichen j盲hrlichen Wachstumsrate von 10,95 Prozent zwischen 2024 und 2029 aus []. Mit dem anhaltenden Wachstum der Big Data und Technologiebranche werden ma脽geschneiderte Berichte und Dashboards immer wichtiger. Die Zahl der Arbeitspl盲tze im Bereich der Datenvisualisierung bzw. von Arbeitspl盲tzen, die Datenvisualisierung als Kompetenz erfordern, wird weiter zunehmen.

Wenn Sie bereit sind, diese F盲higkeiten bei einem Branchenf眉hrer zu vertiefen, sollten Sie sich 蹿眉谤 den Erwerb des Datenvisualisierungs-Zertifikats von Microsoft anmelden.

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung ist die Darstellung von Informationen und Daten mithilfe von visuellen Elementen wie Grafiken, Diagrammen, Karten und mehr. Datenexperten, die Datenvisualisierung in ihre Arbeit integrieren, nutzen Tools, um Daten einem nicht-technischen Publikum zu pr盲sentieren und eine Geschichte 眉ber die Daten zu erz盲hlen, die Unternehmen dabei unterst眉tzt, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Die Datenvisualisierung kann der alleinige Schwerpunkt einer beruflichen T盲tigkeit sein, beispielsweise als Datenvisualisierungsingenieur oder -spezialist. H盲ufiger jedoch ist sie eine F盲higkeit, die in datenorientierten Rollen eingesetzt wird, um Daten und Informationen auf kreative Weise darzustellen, beispielsweise in Dashboards mit w枚chentlichen Trend Berichten oder in Balkendiagrammen 蹿眉谤 Pr盲sentationen 蹿眉谤 Investoren.

5 Daten Visualization Jobs

Hier sind 5 Jobs im Bereich Datenvisualisierung, die Sie kennen sollten, damit Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer F盲higkeiten beginnen k枚nnen.

1. Data Engineer聽

Data Engineers (oder Spezialisten) sind 蹿眉谤 die Konzeption und Entwicklung von Datenvisualisierungen und Dashboards auf Basis von Datens盲tzen aus verschiedenen Quellen verantwortlich. Sie sind Experten 蹿眉谤 Daten und Storytelling und beherrschen Business Intelligence (BI) Tools, um benutzerfreundliche Dashboards 蹿眉谤 Gesch盲ftsteams zu erstellen. Data Engineers k枚nnen au脽erdem Code 蹿眉谤 Analyseplattformen schreiben und testen, mit Softwaretools wie Tableau oder Looker Dashboards erstellen und bei Bedarf Fehler beheben.

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 66.000 []

2. Data Analyst聽

Als Data Analyst sind Sie 蹿眉谤 das Sammeln, Bereinigen und Interpretieren von Datens盲tzen verantwortlich, um eine Frage zu beantworten oder ein Problem innerhalb einer Organisation zu l枚sen. Datenanalysten sind in so unterschiedlichen Branchen wie Finanzen, Wissenschaft, Regierung und Strafjustiz t盲tig. Sie k枚nnten beispielsweise folgende Fragen beantworten: Welches Kundensegment sollte mit dieser Werbekampagne angesprochen werden? Welche Altersgruppe ist am anf盲lligsten 蹿眉谤 COVID-19? Mit Kenntnissen in der Datenvisualisierung k枚nnen Sie diese Informationen dem Team anhand von Grafiken und Diagrammen pr盲sentieren.

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 56.900 []

Erste Schritte mit der Datenanalyse von Google

Mit dem Data Analytics Berufszertifikat von Google erhalten Sie eine solide Grundlage in Datenanalyse und -visualisierung sowie eine Einf眉hrungsschulung in KI.

3. Data Scientist聽

Data Scientists oder Datenwissenschaftler suchen nach Trends und Mustern in Daten, um Unternehmen dabei zu unterst眉tzen, fundierte Entscheidungen 眉ber ihre Betriebsabl盲ufe, ihr Marketing und vieles mehr zu treffen. Sie erstellen Algorithmen und Datenmodelle zur Ergebnisprognose und setzen dabei manchmal maschinelles Lernen ein, um Produkte oder Tools zu verbessern.

Sobald Datenwissenschaftler mit ihren Ergebnissen zufrieden sind, pr盲sentieren sie ihre Erkenntnisse und Empfehlungen den Stakeholder-Teams und nutzen Datenvisualisierungen, um 眉berzeugende Argumente zu liefern.听

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 66.700 []

4. Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analysten analysieren und interpretieren unternehmensspezifische Daten wie Umsatz, Markttrends und Kennzahlen zur Kundenbindung. BI Analysten suchen stets nach Verbesserungspotenzialen, um die Rentabilit盲t und Marktrelevanz des Unternehmens zu steigern. Sie teilen ihre Ergebnisse mit dem Team und erstellen Berichte, die sie anderen Teams oder Kunden pr盲sentieren und ihnen zeigen, wie das Unternehmen wachsen kann.

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 63.900 []

5. Analytics Analyst

Analytics Analysten sind da蹿眉谤 verantwortlich, Daten in umsetzbare Erkenntnisse 蹿眉谤 ein Unternehmen zu 眉bersetzen. Sie leiten typischerweise ein Team von Datenanalysten und coachen diese darin, Datenanalyseprojekte pr盲zise und effizient abzuschlie脽en. Gemeinsam entwickeln sie Strategien, verfolgen ihre Leistung und 眉berwachen den Analysebetrieb. Diese Analysen werden in Berichte umgewandelt und den Stakeholdern mitgeteilt.

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 64.400 []

Welchen Abschluss sollten Sie anstreben?

F眉r alle diese Berufe ist ein Bachelor Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Statistik, Betriebswirtschaft oder Grafikdesign sehr empfehlenswert. In den meisten F盲llen erh枚ht ein Master Abschluss Ihre Chancen auf bessere und besser bezahlte Stellen.

So bauen Sie Ihre F盲higkeiten zur Datenvisualisierung auf

Um Ihre F盲higkeiten zur Datenvisualisierung auszubauen, ist eine Kombination aus Leidenschaft 蹿眉谤 Zahlen und dem Wunsch erforderlich, die richtigen Daten in beeindruckende Visualisierungen umzuwandeln.听

1. Lernen Sie Tools und Software zur Datenvisualisierung.

Die F盲higkeit, Tools wie Excel und andere Datenvisualisierungssoftware zu bedienen, ist entscheidend 蹿眉谤 den Erfolg Ihrer Datenvisualisierung. Kenntnisse im Umgang mit mindestens einer oder zwei Softwareplattformen (wie Tableau) sind hilfreich, da Sie diese Kenntnisse problemlos von einer Plattform auf eine andere 眉bertragen k枚nnen.

Mit Tools wie Tableau, Microsoft Power BI, Plotly, Sisense und Qlikview k枚nnen Sie Diagramme, Tabellen und Dashboards 蹿眉谤 Ihr Unternehmen erstellen. Sie sollten in der Lage sein, verschiedene Arten von Datenvisualisierungen zu erstellen und daraus Ergebnisse 蹿眉谤 Berichte, Pr盲sentationen und mehr zu erstellen. Zu den verf眉gbaren Techniken geh枚ren Infografiken, Streudiagramme, Fieberkurven und Bev枚lkerungspyramiden.

2. 脺ben Sie die Arbeit mit Daten und deren Analyse.

Neben der Nutzung von BI Tools sollten Sie auch strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen analysieren k枚nnen, um sie sinnvoll zu nutzen. Sie sollten nicht nur in der Lage sein, die Daten zu sammeln, zu sortieren und zu bereinigen, sondern sie auch aus verschiedenen Perspektiven analysieren k枚nnen, um effiziente, logische und umsetzbare Ergebnisse zu erzielen.

Sie m眉ssen die f眉nf Kategorien der Datenvisualisierung (hierarchisch, geor盲umlich, mehrdimensional, zeitlich und netzwerkbasiert) kennen und mit der Erstellung von Diagrammen 蹿眉谤 jede dieser Kategorien vertraut sein. Innerhalb dieser Kategorien k枚nnen Sie mit Baumdiagrammen, Dichtekarten, Venndiagrammen, Streudiagrammen und Wortwolken arbeiten.

3. Entwickeln Sie hervorragende F盲higkeiten 蹿眉谤 Storytelling und Kommunikation.

Einige datenorientierte Aufgaben konzentrieren sich ausschlie脽lich auf das Sortieren und Verwalten von Daten. Bei Aufgaben, die Datenvisualisierung erfordern, geht es jedoch um mehr als nur die Erstellung ansprechender Diagramme und Grafiken. Sie m眉ssen au脽erdem erkl盲ren, welche Datens盲tze verwendet wurden, welche Analyse Sie durchgef眉hrt haben, warum Sie diese Visualisierung verwendet haben und welche strategischen Empfehlungen Sie geben. Die F盲higkeit, Ihr Publikum mit visuellem und verbalem Storytelling zu fesseln, ist eine F盲higkeit, die Sie in der Datenvisualisierung weit bringen kann.

In Ihrer Rolle arbeiten Sie m枚glicherweise mit Stakeholdern wie Produktmanagern, Dateningenieuren, Datenanalysten und dem IT Support zusammen. Gemeinsam entwickeln Sie leistungsstarke, skalierbare L枚sungen. F眉r eine effektive Teamarbeit ist es wichtig, die jeweilige Sprache zu sprechen und die korrekte Terminologie und die konzeptionellen Ideen zu verwenden, um sicherzustellen, dass Ihre Story und Ihre Empfehlungen 眉berzeugend sind.

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Ihre Reise in die Welt der Daten und des Storytellings beginnt hier und jetzt.听

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Wenn Sie eine umfassende Einf眉hrung in die Datenanalyse mit den gefragten KI Kenntnissen w眉nschen, melden Sie sich 蹿眉谤 das Data Analytics Zertifikat von Google an, mit dem Sie die F盲higkeiten erwerben, die Sie 蹿眉谤 eine Einstiegsposition als Datenanalyst ben枚tigen.