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Wenn Sie mit der Jobsuche als Datenanalyst beginnen, ist Ihr Portfolio m枚glicherweise einer der wichtigsten Aspekte Ihrer Bewerbung. Ihr Portfolio pr盲sentiert Ihre F盲higkeiten im Berufsleben. Dies best盲tigt Ihre F盲higkeiten gegen眉ber Personalvermittlern, Personalverantwortlichen und potenziellen Kunden auf eine Weise, die mit einem Lebenslauf allein nur schwer m枚glich ist.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihr Data Analyst Portfolio aufbauen, auch ohne Berufserfahrung. Wir besprechen kostenlose und kostenpflichtige Plattformen sowie die Projekttypen, die Sie 蹿眉谤 ein 眉berzeugendes Portfolio ber眉cksichtigen sollten.聽

Bauen Sie Ihr Portfolio mit projektorientierten Datenanalyse-Kursen auf

Der Kurs Google Data Analytics Capstone: Absolvieren Sie eine Fallstudie bietet Einblicke in den Aufbau eines Data Analyst Portfolios und stellt Anleitungen zum Erstellen einer 眉berzeugenden Fallstudie bereit.

Im IBM-Kurs Datennalyse Capstone Projekt 眉bernehmen Sie die Rolle eines Associate Data Analyst und wenden Ihre Datenanalyse-F盲higkeiten an, um eine theoretische gesch盲ftliche Herausforderung zu l枚sen. Das Ergebnis ist ein portfoliow眉rdiger Bericht 蹿眉谤 Stakeholder innerhalb einer fiktiven Organisation.

So erstellen Sie ein Data Analyst Portfolio

Sie k枚nnen Ihre Datenkenntnisse zwar in Ihrem Lebenslauf auflisten, den Beweis liefert jedoch Ihr Portfolio. Im einfachsten Fall ist ein Portfolio eine Sammlung von Datenprojekten, an denen Sie gearbeitet haben.

Im Folgenden sehen wir uns genauer an, wie man ein solches Portfolio erstellt. Wenn Sie mehr 眉ber die Bedeutung von Portfolioprojekten bei der Jobsuche erfahren m枚chten, sehen Sie sich zun盲chst diese Vorlesung zum Datenanalyse-Zertifikat von Google an.

Portfolio-Plattformen

Der erste Schritt beim Aufbau eines Data Analyst Portfolios ist die Wahl des Hosting-Anbieters. Sie m眉ssen weder viel Geld ausgeben noch eine eigene Website erstellen. F眉r Einsteiger bieten sich folgende kostenlose Portfolio-Websites an:

• LinkedIn: LinkedIn macht es Ihnen relativ einfach, Projekte zu Ihrem Profil hinzuzuf眉gen, zu aktualisieren und daraus zu entfernen. Ihr Profil dient gleichzeitig als Online-Portfolio. Die Plattform unterst眉tzt verschiedene Formate (.jpeg, PDF, PowerPoint, Word und andere), sodass Sie viele Arten von Inhalten hochladen und teilen k枚nnen. Mit LinkedIn k枚nnen Sie Projekte in den Bereichen 鈥濫mpfohlen鈥�, 鈥濫rfahrung鈥� oder 鈥濧usbildung鈥� hinzuf眉gen.

• GitHub: Eine weitere beliebte M枚glichkeit, Ihr Portfolio kostenlos zu hosten, ist GitHub, eine Open-Source-Community mit 眉ber 100 Millionen Entwicklern. Sobald Sie ein Konto erstellt haben, k枚nnen Sie Datenprojekte zu einem 枚ffentlichen Repository hinzuf眉gen, um Elemente wie Ihren Code und Jupyter Notebooks zu pr盲sentieren.

• Kaggle: Kaggle, eine anpassbare Jupyter Notebooks-Cloud-Umgebung, kann auch als kostenloses Portfolio Ihrer Arbeit dienen. Hier k枚nnen Sie die Ergebnisse aller Kaggle-Data-Science-Wettbewerbe, an denen Sie teilnehmen, anzeigen oder Ihre erstellten Datens盲tze oder Ihren geschriebenen Code pr盲sentieren.

Wenn Sie Erfahrung sammeln und Ihr Portfolio w盲chst, k枚nnen Sie es auf eine eigenst盲ndige Website 眉bertragen. Hosten Sie Ihr Portfolio 眉ber Dienste wie SquareSpace oder Wix, die vorgefertigte Vorlagen und einfache Drag-and-Drop-Anpassungen bieten. Wenn Sie mit HTML vertraut sind, k枚nnen Sie Ihre Website 蹿眉谤 noch mehr Flexibilit盲t 眉ber WordPress hosten.聽

Tipp: Viele Data Analysts laden ihre Arbeiten auf GitHub hoch und verlinken sie in ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder ihrer pers枚nlichen Website. Ihre Arbeit k枚nnte sogar die Aufmerksamkeit eines Personalvermittlers erregen.

Was Sie in Ihr Portfolio aufnehmen sollten

Der Inhalt Ihres Portfolios ist wichtiger als der Ort, an dem Sie es hosten. Ein einfaches Portfolio sollte mindestens zwei Abschnitte enthalten: einen 鈥灻渂er mich鈥�-Bereich und Datenanalyse-Projekte. Sehen wir uns beide genauer an.

脺ber mich

Auf der 鈥灻渂er mich鈥�-Seite k枚nnen Sie potenziellen Arbeitgebern vorstellen, wer Sie sind, was Sie tun und warum Ihnen das wichtig ist. Hier k枚nnen Sie Folgendes erl盲utern:

• Wie Sie in die Datenanalyse eingestiegen sind

• Was Sie an Daten am meisten interessiert聽

• Wo Ihre Leidenschaften im Zusammenhang mit Datenanalyse liegen

Dies ist auch ein gro脽artiger Ort, um Ihre Kontaktdaten (falls Sie diese nicht auf einer separaten Seite haben) und Links zu Ihren Social-Media-Konten hinzuf眉gen.

Projekte

Der Gro脽teil Ihres Portfolios besteht wahrscheinlich aus einer Reihe von Projekten und Fallstudien, die Ihre wichtigsten F盲higkeiten demonstrieren. Im Allgemeinen sollte Ihr Portfolio Ihre besten oder neuesten Arbeiten pr盲sentieren. Versuchen Sie, Projekte einzubeziehen, die Ihre F盲higkeiten unterstreichen:

• Scrapen Sie Daten von Websites: Zeigen Sie Ihren Code und verwenden Sie gehashte Kommentare, um Ihre 脺berlegungen zu erkl盲ren.

• Bereinigen Sie Daten: Nehmen Sie einen Datensatz mit fehlenden, doppelten oder anderen problematischen Daten und f眉hren Sie Ihren Datenbereinigungsprozess durch.

• F眉hren Sie verschiedene Arten von Analysen durch: Verwenden Sie Daten, um diagnostische, beschreibende, pr盲diktive und pr盲skriptive Analysen durchzuf眉hren.

• Visualisieren Sie Daten, um eine Geschichte zu erz盲hlen: Erstellen Sie ein Diagramm, eine Karte, eine Grafik oder eine andere Visualisierung, um Ihre Daten leichter verst盲ndlich zu machen.

• Kommunizieren Sie komplexe Ideen: Um Ihre Kommunikationsf盲higkeiten hervorzuheben, k枚nnten Sie einen Blogbeitrag schreiben, der Ihren Prozess umrei脽t oder ein schwieriges Datenkonzept erkl盲rt.

• Arbeiten Sie mit anderen zusammen: Wenn Sie an einem Gruppenprojekt gearbeitet haben, sollten Sie es unbedingt erw盲hnen.

• Verwenden Sie Datenanalyse-Tools: Teilen Sie Projekte, die Ihre F盲higkeiten im Umgang mit SQL, Python, R, Tableau usw. unter Beweis stellen.

Was nehme ich in mein Portfolio auf, wenn ich keine Berufserfahrung habe?

Wenn Sie gerade erst anfangen und noch keine Berufserfahrung als Data Analyst haben, f眉gen Sie Projekte hinzu, die Sie alleine oder im Rahmen Ihrer Studienarbeit abgeschlossen haben.

Beginnen Sie mit kleinen Projekten und f眉gen Sie diese nach und nach hinzu. Sobald Sie beispielsweise gelernt haben, wie man eine Website scrapt, k枚nnen Sie einen Screenshot Ihres Codes sowie einen kurzen Absatz hinzuf眉gen, in dem Sie Ihre Vorgehensweise erkl盲ren.聽

Weitere Elemente, die Sie hinzuf眉gen sollten

Sie sollten zwar einen Abschnitt 鈥灻渂er mich鈥� und einige Projekte einf眉gen, k枚nnen Ihr Portfolio aber auch mit einigen anderen Elementen erweitern.

• Blog: Schreiben Sie w盲hrend Ihrer Projektarbeit Blogbeitr盲ge 眉ber Ihren Prozess und Ihre Ergebnisse. Dies ist eine hervorragende M枚glichkeit, Ihre Kommunikationsf盲higkeiten zu pr盲sentieren und gleichzeitig Ihr Wissen zu vertiefen.

• Referenzen: Wenn Sie einige Zitate von Professoren, Arbeitgebern, Kunden oder Kollegen zu Ihrer Arbeit in der Datenanalyse sammeln k枚nnen, ist es eine gute Idee, diese beizuf眉gen.聽

Tipps und Best Practices 蹿眉谤 das Data Analyst Portfolio

Sorgen Sie mit diesen Tipps und Best Practices da蹿眉谤, dass Ihr Data Analyst Portfolio so ausgefeilt wie m枚glich ist:

1. Nutzen Sie Ihr Portfolio, um Ihre Leidenschaften zu demonstrieren聽

Ihr Portfolio eignet sich hervorragend, um zu kommunizieren, was Sie begeistert. Begeistert Sie der Klimawandel? Priorisieren Sie Projekte, die Klimadaten nutzen. Interessieren Sie sich 蹿眉谤 einen Job im Gesundheitswesen? F眉gen Sie Projekte zur Gesundheitsinformatik hinzu.

2. Nutzen Sie Tools wie Jupyter Notebook und R Notebook聽

Der Mensch ist ein visuelles Wesen. Versuchen Sie daher, Ihr Portfolio zu mehr als nur einer Textwand zu machen. Eine M枚glichkeit hier蹿眉谤 ist die Verwendung von R oder Jupyter Notebooks. Mit diesen Webanwendungen k枚nnen Sie Ihren Live-Code, Ihre Visualisierungen und Ihren Text interaktiv teilen.

3. F眉gen Sie nur Ihre besten Arbeiten hinzu聽

Wenn es um Ihr Portfolio geht, ist weniger mehr. Wenn Sie gerade erst anfangen, k枚nnen Sie jedes Projekt einschlie脽en, an dem Sie gearbeitet haben. Mit zunehmender Erfahrung sollten Sie jedoch nur noch so viel einschlie脽en, wie Sie ben枚tigen, um Ihre F盲higkeiten zu demonstrieren.

4. Bauen Sie Ihr Portfolio auf, w盲hrend Sie lernen聽

Sie m眉ssen nicht auf Ihren ersten Job warten, um mit der Erstellung Ihres Portfolios zu beginnen. Wenn Sie Kurse in Datenanalyse besucht haben, sind wahrscheinlich einige Aufgaben oder Kursprojekte enthalten. F眉gen Sie diese Ihrem Portfolio hinzu. Wenn Sie selbstst盲ndig lernen, beginnen Sie nach und nach mit der Erstellung kleiner Portfolioprojekte. So 眉ben Sie nicht nur Ihre neuen F盲higkeiten, sondern haben auch Material 蹿眉谤 Ihr Portfolio.

5. Durchsuchen Sie andere Portfolios zur Inspiration.聽

Nehmen Sie sich etwas Zeit und schauen Sie sich die Portfolios anderer Datenanalysten an. Vielleicht finden Sie Anregungen, wie Sie ein bestimmtes Projekt pr盲sentieren oder eine bestimmte F盲higkeit integrieren k枚nnen.聽

Sehen Sie sich weitere Projektideen zur Datenanalyse an, die Sie beim Aufbau Ihres Portfolios verwenden k枚nnen.

So pr盲sentieren Sie Ihr Portfolio im Vorstellungsgespr盲ch

Bei Vorstellungsgespr盲chen 蹿眉谤 Datenanalysten werden Sie m枚glicherweise gebeten, Fallstudien aus Ihrem Portfolio vorzustellen. Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr dar眉ber zu erfahren, wie Sie 蹿眉谤 jede Ihrer Fallstudien Elevator Pitches vorbereiten, um Ihre F盲higkeiten effektiv hervorzuheben.

Bauen Sie Ihr Data Analyst Portfolio mit 糖心vlog官网观看 auf

Bei der Vorbereitung auf Ihre Jobsuche im Bereich Datenanalyse kann Ihnen ein 眉berzeugendes Portfolio dabei helfen, sich von potenziellen Arbeitgebern abzuheben. Erstellen Sie portfolioreife Projekte, w盲hrend Sie diese beliebten Datenanalyse-Programme durchlaufen:

Um praxisorientierte Projekte mit branchen眉blichen Tools durchzuf眉hren, empfiehlt sich das Meta Datenanalyse-Zertifikat. Dort erlernen Sie den Umgang mit SQL, Tableau und Python und entwickeln gleichzeitig ein professionelles Datenanalyse-Portfolio, das Sie potenziellen Arbeitgebern pr盲sentieren k枚nnen.

Um Ihre Python-Kenntnisse zu vertiefen und unter Beweis zu stellen, erkunden Sie am besten die Spezialisierung Python 蹿眉谤 alle der University of Michigan. Diese beliebte Spezialisierung vermittelt die Grundlagen der Python-Programmierung und den Einsatz von Python 蹿眉谤 die Datenanalyse. Am Ende schlie脽en Sie ein Abschlussprojekt ab, das sich auf die Programmierung einer Anwendung zur Datenabfrage, -verarbeitung und -visualisierung konzentriert.

Um benutzerdefinierte Berichte und Dashboards mit Power BI zu erstellen, testen Sie das Microsoft Power BI Datenanalyse-Zertifikat. Hier erwerben Sie umfassende Kenntnisse zu Power BI, schlie脽en ein Abschlussprojekt ab, das Ihre neu erworbenen F盲higkeiten demonstriert, und bereiten sich auf das Microsoft Examen PL-300 zur weiteren Zertifizierung vor.