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Data Analysts sammeln, bereinigen und interpretieren Datens盲tze, um Probleme zu l枚sen oder Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel: Auf welche Kundengruppe sollte sich ein Unternehmen mit seiner n盲chsten Werbekampagne konzentrieren? Welche Altersgruppe ist am anf盲lligsten 蹿眉谤 eine bestimmte Krankheit? Welche Verhaltensmuster stehen im Zusammenhang mit Finanzbetrug?

Data Analysts arbeiten in vielen Branchen, darunter Wirtschaft, Finanzen, Strafjustiz, Wissenschaft, Medizin und Verwaltung. In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber die Aufgaben von Data Analysts, welche F盲higkeiten Sie 蹿眉谤 diese Karriere ben枚tigen und wie Sie den Weg dorthin einschlagen k枚nnen. Wenn Sie anschlie脽end eine Karriere im Datenbereich anstreben, berufsrelevante F盲higkeiten aufbauen und ein anerkanntes Zertifikat erwerben m枚chten, sollten Sie sich 蹿眉谤 das Google Data Analytics-Zertifikat anmelden.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu besseren Gesch盲ftsentscheidungen f眉hren. Der Prozess der Datenanalyse durchl盲uft typischerweise f眉nf iterative Phasen:

• Identifizieren von Daten, die Sie analysieren m枚chten

• Sammeln von Daten

• Bereinigen von Daten zur Vorbereitung der Analyse

• Analysieren von Daten

• Interpretieren von Ergebnissen der Analyse

Data Analysts k枚nnen je nach der zu beantwortenden Fragestellung unterschiedliche Formen annehmen. Die deskriptive Analyse gibt Aufschluss dar眉ber, was passiert ist; die diagnostische Analyse erkl盲rt, warum es passiert ist; die pr盲diktive Analyse erstellt Prognosen 蹿眉谤 die Zukunft; und die pr盲skriptive Analyse liefert schlie脽lich umsetzbare Handlungsempfehlungen.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Data Analysts

Ein Data Analyst sammelt und interpretiert Daten, um ein spezifisches Problem zu l枚sen. Diese Rolle erfordert viel Zeit mit Daten, beinhaltet aber auch die Kommunikation der Ergebnisse mit den Stakeholdern.听

Hier sind ein paar Aufgaben, die viele Datenanalysten tagt盲glich umsetzen:

• Daten sammeln: Analysten sammeln Daten oft selbst. Dies kann die Durchf眉hrung von Umfragen, die Verfolgung von Besuchermerkmalen auf einer Unternehmenswebsite oder den Kauf von Datens盲tzen von Datenerfassungsspezialisten umfassen.

• Daten bereinigen: Rohdaten k枚nnen Duplikate, Fehler oder Ausrei脽er enthalten. Datenbereinigung bedeutet, die Qualit盲t der Daten in einer Tabellenkalkulation oder mithilfe einer Programmiersprache zu gew盲hrleisten, damit die Interpretationen nicht falsch oder verzerrt sind.

• Daten modellieren: Dabei werden die Strukturen einer Datenbank erstellt und gestaltet. Sie k枚nnen ausw盲hlen, welche Datentypen gespeichert und erfasst werden sollen, die Beziehung zwischen Datenkategorien festlegen und die tats盲chliche Darstellung der Daten analysieren.

• Daten interpretieren: Beim Interpretieren von Daten geht es darum, Muster oder Trends in den Daten zu finden, die die vorliegende Frage beantworten k枚nnten.

• 笔谤盲蝉别苍迟颈别谤别苍: Die Kommunikation der Ergebnisse ist ein wichtiger Teil Ihrer Arbeit. Sie erstellen Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken, schreiben Berichte und pr盲sentieren Informationen interessierten Parteien.

Welche Tools verwenden Data Analysts?

Bei der Datenanalyse nutzen Analysten h盲ufig eine Vielzahl von Tools, um ihre Arbeit pr盲ziser und effizienter zu gestalten. Zu den g盲ngigsten Tools in der Datenanalyse-Branche geh枚ren:

• Microsoft Excel

• Google Tabellen

• SQL

• Tableau

• R oder Python

• SAS

• Microsoft Power BI

• Jupyter Notebooks

Erfahren Sie im IBM Zertifizierungsprogramm Datenanalyse mit Excel und R, wie Sie Datenanalysen durchf眉hren, einschlie脽lich Datenvorbereitung, statistischer Analyse und pr盲diktiver Modellierung mit R, R Studio und Jupyter.

Gehalt und Berufsaussichten 蹿眉谤 Data Analysts

Das durchschnittliche Grundgehalt eines Data Analyst in Deutschland betr盲gt laut Glassdoor im April 2025 鈧� 60.000 []. Dies kann je nach Erfahrung, Standort und anderen Faktoren variieren.

Data Analysts sind sehr gefragt. Das Weltwirtschaftsforum listete sie als einen der am schnellsten wachsenden Berufe zwischen 2025 und 2030 auf [闭.听

Data Analyst vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied?

Data Analysts und Data Scientists arbeiten beide mit Daten, aber ihre Vorgehensweise ist unterschiedlich. Data Analysts arbeiten typischerweise mit vorhandenen Daten, um definierte Gesch盲ftsprobleme zu l枚sen. Data Scientists entwickeln neue Algorithmen und Modelle, um Vorhersagen 蹿眉谤 die Zukunft zu treffen.

Arten von Data Analysts

Da der technologische Fortschritt die Art und Menge der erfassbaren Informationen rasant erweitert hat, ist das Wissen, wie man Daten sammelt, sortiert und analysiert, in nahezu jeder Branche von entscheidender Bedeutung. Data Analysts finden sich unter anderem in den Bereichen Strafjustiz, Mode, Lebensmittel, Technologie, Wirtschaft, Umwelt und im 枚ffentlichen Sektor.

Personen, die Datenanalysen durchf眉hren, k枚nnen auch andere Berufsbezeichnungen haben, beispielsweise:

• Marktforschungsanalyst

• Wirtschaftsanalyst

• Business Intelligence (BI)-Analyst

• Operations Research Analyst

• Intelligence Analyst

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So werden Sie Data Analyst

Es gibt viele Wege, Data Analyst zu werden. Egal, ob Sie gerade Ihren Schulabschluss gemacht haben oder einen Berufswechsel planen: Der erste Schritt besteht oft darin, Ihre 眉bertragbaren F盲higkeiten zu beurteilen und die neuen F盲higkeiten zu entwickeln, die Sie in Ihrer neuen Rolle ben枚tigen.

Technische F盲higkeiten eines Data Analysts

• Datenbanktools: Microsoft Excel und SQL sollten im Werkzeugkasten eines jeden Data Analysts fest verankert sein. W盲hrend Excel branchen眉bergreifend weit verbreitet ist, kann SQL gr枚脽ere Datenmengen verarbeiten und gilt allgemein als unverzichtbar 蹿眉谤 die Datenanalyse.

• Programmiersprachen: Mit einer statistischen Programmiersprache wie Python oder R k枚nnen Sie gro脽e Datens盲tze verarbeiten und komplexe Gleichungen l枚sen. Obwohl Python und R zu den g盲ngigsten Sprachen geh枚ren, empfiehlt es sich, mehrere Stellenbeschreibungen 蹿眉谤 die Position, die Sie interessiert, durchzusehen, um herauszufinden, welche Sprache 蹿眉谤 Ihre Branche am n眉tzlichsten ist.

• Datenvisualisierung: Die klare und 眉berzeugende Pr盲sentation Ihrer Ergebnisse ist entscheidend 蹿眉谤 den Erfolg als Data Analyst. Wenn Sie wissen, wie Sie Informationen optimal mithilfe von Diagrammen und Grafiken pr盲sentieren, stellen Sie sicher, dass Kollegen, Arbeitgeber und Stakeholder Ihre Arbeit verstehen. Tableau, Jupyter Notebook und Excel geh枚ren zu den zahlreichen Tools zur Erstellung von Visualisierungen.

• Statistik und Mathematik: Das Verst盲ndnis der Konzepte hinter den eigentlichen Aufgaben von Datentools wird Ihnen bei Ihrer Arbeit enorm helfen. Ein solides Verst盲ndnis von Statistik und Mathematik hilft Ihnen dabei, die besten Tools zur L枚sung eines bestimmten Problems zu finden, Fehler in Ihren Daten zu erkennen und die Ergebnisse besser zu verstehen.

Wenn Ihnen das zu viel erscheint, keine Sorge 鈥� es gibt zahlreiche Kurse, die Ihnen die Grundlagen der technischen F盲higkeiten vermitteln, die Sie als Data Analyst ben枚tigen. Wenn Sie Ihre F盲higkeiten in Datenanalyse und -visualisierung verbessern m枚chten, sollten Sie das Microsoft Datenvisualisierungs-Zertifikat in Betracht ziehen.

Pers枚nliche F盲higkeiten eines Data Analysts

• 笔谤辞产濒别尘濒枚蝉耻苍驳: Ein Data Analyst muss die gestellte Frage und das zu l枚sende Problem gut verstehen. Er sollte au脽erdem Muster oder Trends erkennen k枚nnen, die eine Geschichte aufdecken k枚nnten. Kritisches Denken erm枚glicht es Ihnen, sich auf die richtigen Datentypen zu konzentrieren, die aufschlussreichsten Analysemethoden zu erkennen und L眉cken in Ihrer Arbeit zu finden.

• Kommunikation: Die F盲higkeit, Ihre Ideen anderen zu vermitteln, ist 蹿眉谤 Ihre Arbeit als Data Analyst entscheidend. Gute schriftliche und m眉ndliche F盲higkeiten zur Kommunikation mit Kollegen und anderen Beteiligten sind 蹿眉谤 Sie als Data Analyst von Vorteil.

• Branchenkenntnisse: Kenntnisse 眉ber die Branche, in der Sie arbeiten 鈥� Gesundheitswesen, Wirtschaft, Finanzen oder andere 鈥� verschaffen Ihnen einen Vorteil bei Ihrer Arbeit und bei Bewerbungen. Wenn Sie in einer bestimmten Branche Fu脽 fassen m枚chten, sollten Sie sich die Nachrichten in Ihrer Branche ansehen oder ein Buch zu diesem Thema lesen. So k枚nnen Sie sich mit den wichtigsten Themen und Trends der Branche vertraut machen.

Ressourcen 蹿眉谤 den Start Ihrer Karriere als Data Analyst

Wir haben eine Sammlung von Ressourcen zusammengestellt, die Ihnen bei der Entscheidung helfen sollen, ob der Beruf des Data Analysts das Richtige 蹿眉谤 Sie ist. Dabei erfahren Sie auch, welche F盲higkeiten Sie erlernen m眉ssen und welche Kurse Sie belegen k枚nnen, um diesen Beruf zu ergreifen.

Wege zum Data Analyst

Der Erwerb dieser F盲higkeiten ist der erste Schritt zum Data Analyst. Hier sind einige M枚glichkeiten, die Sie flexibel in Ihren Alltag integrieren k枚nnen.

• Professionelles Zertifikat: Professionelle Zertifikatsprogramme 蹿眉谤 Einsteiger vermitteln Ihnen grundlegende Kenntnisse wie SQL oder Statistik und bieten Ihnen gleichzeitig die M枚glichkeit, Projekte 蹿眉谤 Ihr Portfolio zu erstellen und Echtzeit-Feedback zu Ihrer Arbeit zu erhalten. In der Regel sind hier蹿眉谤 keine Vorkenntnisse erforderlich. Lernen Sie Datenanalyse und erhalten Sie professionelle Schulungen von Branchenf眉hrern wie Google, IBM oder Meta auf 糖心vlog官网观看.

• Bachelor-Abschluss: Die Bundesagentur 蹿眉谤 Arbeit empfiehlt eine Weiterbildung zum Data Analyst oder ein Studium in den Bereichen Datenwissenschaft, Mathematik oder Informatik. Viele Online-Bachelor-Studieng盲nge bieten flexible Zeiteinteilung, sodass Sie Ihr Studium Ihren Priorit盲ten anpassen k枚nnen.

• Selbststudium: Wenn Sie sich 蹿眉谤 einen Weg ohne formale Ausbildung entscheiden, k枚nnen Sie sich die 蹿眉谤 die Datenanalyse notwendigen F盲higkeiten auch selbst aneignen. Beginnen Sie mit der passenden Lekt眉re zur Datenanalyse 蹿眉谤 Anf盲nger.

Die T盲tigkeit als Data Analyst er枚ffnet Ihnen auch neue Karrierem枚glichkeiten. Viele, die als Data Analyst beginnen, arbeiten sp盲ter als Data Scientist. Wie Analysten nutzen auch Data Scientists Statistik, Mathematik und Informatik zur Datenanalyse. Wissenschaftler hingegen nutzen m枚glicherweise fortgeschrittene Techniken, um Modelle und andere Tools zu entwickeln, die Einblicke in zuk眉nftige Trends liefern. F枚rdern Sie Ihre Karriere in der Datenanalyse mit dem Google Advanced Data Analytics-Zertifikat.

Erwerben Sie noch heute F盲higkeiten als Data Analyst聽

Data Analysts nutzen ihr Wissen, um anderen zu fundierteren Entscheidungen zu verhelfen. Erwerben Sie die F盲higkeiten, die Sie 蹿眉谤 diesen gefragten und schnell wachsenden Beruf ben枚tigen, mit einem dieser Bildungsprogramme auf 糖心vlog官网观看 auf:

Um sich auf eine Einstiegsposition als Data Analyst vorzubereiten, melden Sie sich am besten 蹿眉谤 das Google Data Analytics-Zertifikat an. In diesem Einsteigerprogramm lernen Sie von den Datenexperten von Google, wie Sie Daten bereinigen, organisieren, analysieren, visualisieren und pr盲sentieren k枚nnen.

Um Ihre Karriere als Power BI-Analyst zu starten, erwerben Sie das Microsoft Power BI Data Analyst-Zertifikat. In nur f眉nf Monaten lernen Sie, Power BI zu verwenden, um eine Verbindung zu Datenquellen herzustellen, die Visualisierungs- und Berichtsfunktionen von Power BI zu erkunden und Excel-Daten 蹿眉谤 die Analyse in Power BI vorzubereiten.

Um Ihre F盲higkeiten in der Datenanalyse und -visualisierung zu verbessern, empfiehlt sich das Microsoft Datenvisualiserungszertifikat. Erfahren Sie in diesem Programm, wie Sie Datenvisualisierungen erstellen, Datenmodelle entwickeln und Datens盲tze vorbereiten und transformieren.

H盲ufig gestellte Fragen (FAQ)