Ich interessiere mich in der Theorie ziemlich für den Beruf des Data Analyst / Business Analyst.
Allerdings habe ich keine weiterführenden Kenntnisse in der IT und bin auch kein Mathe-Crack. Ist es trotzdem möglich, ein guter Business Analyst zu werden und falls ja, welche Hardskills und methodische Softskills brauche ich für diesen Weg?
Erster und vermutlich einfachster Hard skill sollte vermutlich SQL sein
JesusLover05 schrieb am 12.07.2022:
antwortenIch interessiere mich in der Theorie ziemlich für den Beruf des Data Analyst / Business Analyst.
Allerdings habe ich keine weiterführenden Kenntnisse in der IT und bin auch kein Mathe-Crack. Ist es trotzdem möglich, ein guter Business Analyst zu werden und falls ja, welche Hardskills und methodische Softskills brauche ich für diesen Weg?
Bin als Wiwi in einem verwandten aber technischeren Bereich untergekommen und kann dir deshalb nur bedingt Rat geben. Bevor niemand etwas schreibt dachte ich, dass ich wohl meine Meinung kundtuenden könnte.
In Sachen Hardskills muss man sagen, dass mit solchen Jobtitel etwas inflationär gearbeitet wird habe auch schon Stellen gesehen, bei denen es dann um PowerBI und Excel geht. Zwei Skills die du dir gerne aneignen kannst (z.B. per Udemy und dann ein zwei Analysen damit machen und speichern). Als Data Analyst sind wohl Basics in SQL wichtig. Ob MySQL, Postgres etc. Ist Jacke wie Hose. Kannst deine Skills dann durch Aufgaben z.B auf Leetcode trainieren. Dazu dann noch Python mit den gängigen Lybraries und dann mal einige Projekte umsetzten die diese Sachen in Kombination verwenden und auf GitHub hochladen. Da man wohl auch als Data Analyst seinen Code versionisieren sollte lerne noch die absoluten Grundlagen in Git und Bash.
Ich bin mir sehr sicher, dass du ein Praktikum in dem Bereich bekommen kannst mit Basics in den Bereichen und einigen Projekten als Referenz. Da ich kein Data Analyst bin kann ich dir allerdings nicht garantieren, dass du all das brauchst.
antwortenMaster in Statistik ?
antwortenWiWi Gast schrieb am 12.07.2022:
Bin als Wiwi in einem verwandten aber technischeren Bereich untergekommen und kann dir deshalb nur bedingt Rat geben. Bevor niemand etwas schreibt dachte ich, dass ich wohl meine Meinung kundtuenden könnte.
In Sachen Hardskills muss man sagen, dass mit solchen Jobtitel etwas inflationär gearbeitet wird habe auch schon Stellen gesehen, bei denen es dann um PowerBI und Excel geht. Zwei Skills die du dir gerne aneignen kannst (z.B. per Udemy und dann ein zwei Analysen damit machen und speichern). Als Data Analyst sind wohl Basics in SQL wichtig. Ob MySQL, Postgres etc. Ist Jacke wie Hose. Kannst deine Skills dann durch Aufgaben z.B auf Leetcode trainieren. Dazu dann noch Python mit den gängigen Lybraries und dann mal einige Projekte umsetzten die diese Sachen in Kombination verwenden und auf GitHub hochladen. Da man wohl auch als Data Analyst seinen Code versionisieren sollte lerne noch die absoluten Grundlagen in Git und Bash.
Ich bin mir sehr sicher, dass du ein Praktikum in dem Bereich bekommen kannst mit Basics in den Bereichen und einigen Projekten als Referenz. Da ich kein Data Analyst bin kann ich dir allerdings nicht garantieren, dass du all das brauchst.
Danke für deinen Beitrag! Haben neben SQL DML auch DDL und DCL eine Relevanz oder sind diese Aufgaben dem Administrator alleine zugeordnet?
antwortenMaster in Statistik ist dafür etwas overkill, das geht auch mit seinem Studium sicherlich
antwortenJesusLover05 schrieb am 12.07.2022:
Bin als Wiwi in einem verwandten aber technischeren Bereich untergekommen und kann dir deshalb nur bedingt Rat geben. Bevor niemand etwas schreibt dachte ich, dass ich wohl meine Meinung kundtuenden könnte.
In Sachen Hardskills muss man sagen, dass mit solchen Jobtitel etwas inflationär gearbeitet wird habe auch schon Stellen gesehen, bei denen es dann um PowerBI und Excel geht. Zwei Skills die du dir gerne aneignen kannst (z.B. per Udemy und dann ein zwei Analysen damit machen und speichern). Als Data Analyst sind wohl Basics in SQL wichtig. Ob MySQL, Postgres etc. Ist Jacke wie Hose. Kannst deine Skills dann durch Aufgaben z.B auf Leetcode trainieren. Dazu dann noch Python mit den gängigen Lybraries und dann mal einige Projekte umsetzten die diese Sachen in Kombination verwenden und auf GitHub hochladen. Da man wohl auch als Data Analyst seinen Code versionisieren sollte lerne noch die absoluten Grundlagen in Git und Bash.
Ich bin mir sehr sicher, dass du ein Praktikum in dem Bereich bekommen kannst mit Basics in den Bereichen und einigen Projekten als Referenz. Da ich kein Data Analyst bin kann ich dir allerdings nicht garantieren, dass du all das brauchst.
Danke für deinen Beitrag! Haben neben SQL DML auch DDL und DCL eine Relevanz oder sind diese Aufgaben dem Administrator alleine zugeordnet?
Das sind so wenige Befehle, die kann man ruhig noch dazulernen. Man will ja die Materie wirklich beherrschen, da schadet das Allgemeinwissen nicht
antwortenJesusLover05 schrieb am 12.07.2022:
WiWi Gast schrieb am 12.07.2022:
Bin als Wiwi in einem verwandten aber technischeren Bereich untergekommen und kann dir deshalb nur bedingt Rat geben. Bevor niemand etwas schreibt dachte ich, dass ich wohl meine Meinung kundtuenden könnte.
In Sachen Hardskills muss man sagen, dass mit solchen Jobtitel etwas inflationär gearbeitet wird habe auch schon Stellen gesehen, bei denen es dann um PowerBI und Excel geht. Zwei Skills die du dir gerne aneignen kannst (z.B. per Udemy und dann ein zwei Analysen damit machen und speichern). Als Data Analyst sind wohl Basics in SQL wichtig. Ob MySQL, Postgres etc. Ist Jacke wie Hose. Kannst deine Skills dann durch Aufgaben z.B auf Leetcode trainieren. Dazu dann noch Python mit den gängigen Lybraries und dann mal einige Projekte umsetzten die diese Sachen in Kombination verwenden und auf GitHub hochladen. Da man wohl auch als Data Analyst seinen Code versionisieren sollte lerne noch die absoluten Grundlagen in Git und Bash.
Ich bin mir sehr sicher, dass du ein Praktikum in dem Bereich bekommen kannst mit Basics in den Bereichen und einigen Projekten als Referenz. Da ich kein Data Analyst bin kann ich dir allerdings nicht garantieren, dass du all das brauchst.
Danke für deinen Beitrag! Haben neben SQL DML auch DDL und DCL eine Relevanz oder sind diese Aufgaben dem Administrator alleine zugeordnet?
Bin der Poster, ja klar. Gerade mal Indexieren, updaten etc. wirst du wohl auch müssen.
antwortenWiWi Gast schrieb am 12.07.2022:
JesusLover05 schrieb am 12.07.2022:
Bin als Wiwi in einem verwandten aber technischeren Bereich untergekommen und kann dir deshalb nur bedingt Rat geben. Bevor niemand etwas schreibt dachte ich, dass ich wohl meine Meinung kundtuenden könnte.
In Sachen Hardskills muss man sagen, dass mit solchen Jobtitel etwas inflationär gearbeitet wird habe auch schon Stellen gesehen, bei denen es dann um PowerBI und Excel geht. Zwei Skills die du dir gerne aneignen kannst (z.B. per Udemy und dann ein zwei Analysen damit machen und speichern). Als Data Analyst sind wohl Basics in SQL wichtig. Ob MySQL, Postgres etc. Ist Jacke wie Hose. Kannst deine Skills dann durch Aufgaben z.B auf Leetcode trainieren. Dazu dann noch Python mit den gängigen Lybraries und dann mal einige Projekte umsetzten die diese Sachen in Kombination verwenden und auf GitHub hochladen. Da man wohl auch als Data Analyst seinen Code versionisieren sollte lerne noch die absoluten Grundlagen in Git und Bash.
Ich bin mir sehr sicher, dass du ein Praktikum in dem Bereich bekommen kannst mit Basics in den Bereichen und einigen Projekten als Referenz. Da ich kein Data Analyst bin kann ich dir allerdings nicht garantieren, dass du all das brauchst.
Danke für deinen Beitrag! Haben neben SQL DML auch DDL und DCL eine Relevanz oder sind diese Aufgaben dem Administrator alleine zugeordnet?
Das sind so wenige Befehle, die kann man ruhig noch dazulernen. Man will ja die Materie wirklich beherrschen, da schadet das Allgemeinwissen nicht
Hast Recht👍
antwortenWiWi Gast schrieb am 12.07.2022:
Master in Statistik ist dafür etwas overkill, das geht auch mit seinem Studium sicherlich
Wieso Overkill ?
antwortenGutes Thema ! Bin in der ähnlichen Situation. Bachelor in WiWi und möchte in den Bereich Data Science/ Analytics.
Bin auf einige Master in diesem Bereich gestoßen. Data Science, Data Analytics etc. Aber eben auch wie hier schon erwähnt auf verschiedene Master in Statistik. Habt ihr Tipps, Erfahrungen, Aufwand, Schwierigkeit?
antwortenHabe BWL Bachelor und Master in Wirtschaftsinformatik absolviert und bin jetzt als Business Analyst eingestiegen, hatte aber auch Vorstellungsgespräche im Data Science Bereich.
Sofern man nicht direkt an KI/ Data Science Produkten arbeitet sind die fachlichen Anforderungen häufig geringer als man glaubt. Unternehmensintern wird verdammt viel mit einfachen Regressionen gearbeitet. Programmiererfahrung ist im Data Science Bereich häufig sinnvoll oder notwendig, im Bereich Business Intelligence/ Analyst wird allerdings häufig mit Tools wie Excel, PowerBI/ Tableau gearbeitet. Da ist Background wissen sicherlich hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.
Grade mit BWL Background ist ein Wirtschaftsinformatik Master häufig die Beste Wahl, da Master in Statistik/ Data Science meist auch gar nicht zugänglich sind durch die Anforderungen. Wichtiger ist es einen guten Werkstudentenjob/ Praktikum in dem Bereich zu finden, dann klappt der Einstieg auch ziemlich sicher.
antwortenWiWi Gast schrieb am 13.07.2022:
Gutes Thema ! Bin in der ähnlichen Situation. Bachelor in WiWi und möchte in den Bereich Data Science/ Analytics.
Bin auf einige Master in diesem Bereich gestoßen. Data Science, Data Analytics etc. Aber eben auch wie hier schon erwähnt auf verschiedene Master in Statistik. Habt ihr Tipps, Erfahrungen, Aufwand, Schwierigkeit?
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antwortenWiWi Gast schrieb am 13.07.2022:
WiWi Gast schrieb am 12.07.2022:
Master in Statistik ist dafür etwas overkill, das geht auch mit seinem Studium sicherlich
Wieso Overkill ?
Wozu sollte man sich durch ein mega-anspruchsvolles Studium (Statistik) quälen wenn es auch einfacher geht (Wiwi/BWL mit entsprechendem Schwerpunkt)? Ist eine ganz simple Aufwand-Nutzen-Geschichte…
antwortenWiWi Gast schrieb am 13.07.2022:
Master in Statistik ist dafür etwas overkill, das geht auch mit seinem Studium sicherlich
Wieso Overkill ?
Wozu sollte man sich durch ein mega-anspruchsvolles Studium (Statistik) quälen wenn es auch einfacher geht (Wiwi/BWL mit entsprechendem Schwerpunkt)? Ist eine ganz simple Aufwand-Nutzen-Geschichte…
Ist denn der Unterschied sehr groß zwischen einem Finance Master, Data Science und einem Master in Statistik? Gibt's Meinungen und Erfahrungen dazu? (Mein Hintergrund: B.Sc. WiWi)
antwortenWiWi Gast schrieb am 13.07.2022:
WiWi Gast schrieb am 13.07.2022:
Master in Statistik ist dafür etwas overkill, das geht auch mit seinem Studium sicherlich
Wieso Overkill ?
Wozu sollte man sich durch ein mega-anspruchsvolles Studium (Statistik) quälen wenn es auch einfacher geht (Wiwi/BWL mit entsprechendem Schwerpunkt)? Ist eine ganz simple Aufwand-Nutzen-Geschichte…
Ist denn der Unterschied sehr groß zwischen einem Finance Master, Data Science und einem Master in Statistik? Gibt's Meinungen und Erfahrungen dazu? (Mein Hintergrund: B.Sc. WiWi)
M.Sc. Statistik hier. Ich kann natürlich nicht sonderlich viel zum Finance Master etc sagen, da ich diese eben nie absolviert habe. Jedoch habe ich schon den Eindruck, dass ein Master in Statistik sehr schwierig ist und gerade im Job häufig nur ein kleiner Bruchteil hiervon von Nöten gewesen wäre
antwortenWiWi Gast schrieb am 13.07.2022:
Master in Statistik ist dafür etwas overkill, das geht auch mit seinem Studium sicherlich
Wieso Overkill ?
Wozu sollte man sich durch ein mega-anspruchsvolles Studium (Statistik) quälen wenn es auch einfacher geht (Wiwi/BWL mit entsprechendem Schwerpunkt)? Ist eine ganz simple Aufwand-Nutzen-Geschichte…
Ist denn der Unterschied sehr groß zwischen einem Finance Master, Data Science und einem Master in Statistik? Gibt's Meinungen und Erfahrungen dazu? (Mein Hintergrund: B.Sc. WiWi)
Same here. Gleiche Frage; schließe mich hier an
antwortenWiWi Gast schrieb am 14.07.2022:
Master in Statistik ist dafür etwas overkill, das geht auch mit seinem Studium sicherlich
Wieso Overkill ?
Wozu sollte man sich durch ein mega-anspruchsvolles Studium (Statistik) quälen wenn es auch einfacher geht (Wiwi/BWL mit entsprechendem Schwerpunkt)? Ist eine ganz simple Aufwand-Nutzen-Geschichte…
Ist denn der Unterschied sehr groß zwischen einem Finance Master, Data Science und einem Master in Statistik? Gibt's Meinungen und Erfahrungen dazu? (Mein Hintergrund: B.Sc. WiWi)
Same here. Gleiche Frage; schließe mich hier an
Am Anfang dachte ich, als ich den Master in Statistik gemacht habe, ich hätte eine Art Autonomie ggü. den Analysten die aus anderen Fächer kommen. Aber der Vorposter mit dem M.Sc. Statistik hat da schon recht. Die ganzen Master in Statistik sind einfach unverhältnismäßig schwer. Egal ob Dortmund, Trier, Bamberg, Bielefeld, München und wie sie alle heißen (so viele gibt auch glaube ich garnicht). Man kommt bestimmt auch mit weniger Aufwand und Nervenzusammenbrüche zu einem Analysten Beruf.
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antwortenJesusLover05 schrieb am 12.07.2022:
Ich interessiere mich in der Theorie ziemlich für den Beruf des Data Analyst / Business Analyst.
Allerdings habe ich keine weiterführenden Kenntnisse in der IT und bin auch kein Mathe-Crack. Ist es trotzdem möglich, ein guter Business Analyst zu werden und falls ja, welche Hardskills und methodische Softskills brauche ich für diesen Weg?
Klingt viel. Aber am Ende sind das: 4 Bücher, 2 Udemy Kurse, ein paar Youtube Tutorials und viel, sehr viel !!!, Übung.
Ich war lange auf dem Trip dass ich dachte ein Master in Statistik machen zu müssen um ernsthaft Data Science betreiben zu können. Ich will nicht lügen, es hat durchaus sehr viele Vorteile sehe ich mittlerweile. Aber es geht Wirklich viel einfacher und mit deutlich weniger Aufwand! Ich musste bis heute keinen einzigen Beweis rechnen, aufzeigen u.ä. Alles irrelevant für den Beruf.
WiWi Gast schrieb am 15.07.2022:
JesusLover05 schrieb am 12.07.2022:
Ich interessiere mich in der Theorie ziemlich für den Beruf des Data Analyst / Business Analyst.
Allerdings habe ich keine weiterführenden Kenntnisse in der IT und bin auch kein Mathe-Crack. Ist es trotzdem möglich, ein guter Business Analyst zu werden und falls ja, welche Hardskills und methodische Softskills brauche ich für diesen Weg?
- Erlernen einer Programmiersprache (z.B. R)
- Grundlagen und Grundbegriffe der Informatik erlernen
- Natürlich, und das wird gerne unterschätzt in diesen Bereichen, spielt Statistik eine große Rolle. Die Grundlagen der deskriptiven, Induktiven sowie multivariaten Statistik sollten sitzen.
- da Machine Learning letzendlich nichts anderes als Statistik ist, wird dies nicht mehr allzu schwer sein zu erlernen, da 90% der Methoden aus der Statistik kommen; in einem neuen Gewandt und neuer Semantik
- Dann kommt dein Domänenwissen. Ohne dieses lässt sich das Wissen aus den Daten schwerer generieren.
- Die Bereitschaft sich ich in neue Methoden, Trends, etc. einzulesen.
- Ein Grundverständnis wissenschaftlichen Arbeitens sollte auch Vorhanden sein.
Klingt viel. Aber am Ende sind das: 4 Bücher, 2 Udemy Kurse, ein paar Youtube Tutorials und viel, sehr viel !!!, Übung.
Ich war lange auf dem Trip dass ich dachte ein Master in Statistik machen zu müssen um ernsthaft Data Science betreiben zu können. Ich will nicht lügen, es hat durchaus sehr viele Vorteile sehe ich mittlerweile. Aber es geht Wirklich viel einfacher und mit deutlich weniger Aufwand! Ich musste bis heute keinen einzigen Beweis rechnen, aufzeigen u.ä. Alles irrelevant für den Beruf.
Sehe ich genau so. Gute Statistikkenntnisse unterscheiden dich dann am Ende doch von Quereinsteiger o.ä.
antwortenWiWi Gast schrieb am 15.07.2022:
JesusLover05 schrieb am 12.07.2022:
Ich interessiere mich in der Theorie ziemlich für den Beruf des Data Analyst / Business Analyst.
Allerdings habe ich keine weiterführenden Kenntnisse in der IT und bin auch kein Mathe-Crack. Ist es trotzdem möglich, ein guter Business Analyst zu werden und falls ja, welche Hardskills und methodische Softskills brauche ich für diesen Weg?
- Erlernen einer Programmiersprache (z.B. R)
- Grundlagen und Grundbegriffe der Informatik erlernen
- Natürlich, und das wird gerne unterschätzt in diesen Bereichen, spielt Statistik eine große Rolle. Die Grundlagen der deskriptiven, Induktiven sowie multivariaten Statistik sollten sitzen.
- da Machine Learning letzendlich nichts anderes als Statistik ist, wird dies nicht mehr allzu schwer sein zu erlernen, da 90% der Methoden aus der Statistik kommen; in einem neuen Gewandt und neuer Semantik
- Dann kommt dein Domänenwissen. Ohne dieses lässt sich das Wissen aus den Daten schwerer generieren.
- Die Bereitschaft sich ich in neue Methoden, Trends, etc. einzulesen.
- Ein Grundverständnis wissenschaftlichen Arbeitens sollte auch Vorhanden sein.
Klingt viel. Aber am Ende sind das: 4 Bücher, 2 Udemy Kurse, ein paar Youtube Tutorials und viel, sehr viel !!!, Übung.
Ich war lange auf dem Trip dass ich dachte ein Master in Statistik machen zu müssen um ernsthaft Data Science betreiben zu können. Ich will nicht lügen, es hat durchaus sehr viele Vorteile sehe ich mittlerweile. Aber es geht Wirklich viel einfacher und mit deutlich weniger Aufwand! Ich musste bis heute keinen einzigen Beweis rechnen, aufzeigen u.ä. Alles irrelevant für den Beruf.Sehe ich genau so. Gute Statistikkenntnisse unterscheiden dich dann am Ende doch von Quereinsteiger o.ä.
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antwortenTipp: Master in Winfo. Und schreib dir dass mit reiner Statistik ab. Viel zu heftig
antwortenDie Poster, die hier tiergehendes Statistikwissen vorschlagen: Der TE will doch Data Analyst werden, da sollte man doch nicht Statistik Experte sein müssen, es geht hier ja nicht um Data Science?
antwortenWiWi Gast schrieb am 18.07.2022:
Die Poster, die hier tiergehendes Statistikwissen vorschlagen: Der TE will doch Data Analyst werden, da sollte man doch nicht Statistik Experte sein müssen, es geht hier ja nicht um Data Science?
Wozu braucht man einen Data Analyst, der nicht viel von Statistik versteht? Bei Hochschulabsolventen gibt es ein großes Überangebot, die Unternehmen können da sieben bis es quietscht. Ist anders als beim Handwerk, wo jede Bewerbung mit größtem Wohlwollen angeschaut werden muss.
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Die Arbeitslosenquote liegt sowohl für Fachhochschul- als auch für Universitätsabsolventen mit traditionellen Abschlüssen – Diplom, Magister, Staatsexamen - nach einem Jahr bei 4 Prozent. Bachelors sind sogar noch seltener arbeitslos (3 Prozent, FH bzw. 2 Prozent Uni). Das zeigt die aktuelle Absolventenstudie des HIS-Instituts für Hochschulforschung (HIS-HF).
Wie gelingt der Start in den Beruf am besten? Hilfestellung leistet die Broschüre »Startklar«, die vom Informationszentrum der deutschen Versicherer ZUKUNFT klipp + klar neu aufgelegt wurde. Uni-Absolventen finden dort nützliche Tipps, wie sie ihrem Traumjob näher kommen.
Die Generation Y, der zwischen 1980 und 1999 Geborenen, ist durch Probleme beim Berufseinstieg geprägt. Die Konsequenzen sind ein Gefühl der Unsicherheit und Angst um den Arbeitsplatz. Die unter 35-Jährigen Millenials denken zudem überwiegend individualistisch, zeigt eine von der Hans-Böckler-Stiftung geförderte Studie.
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Hochschulabsolventen, die über persönliche Kontakte ihre erste Stelle finden, erzielen höhere Gehälter, haben bessere Aufstiegschancen und bleiben diesem Arbeitgeber länger treu, so lautet das Ergebnis einer Absolventenbefragung vom Bayerischen Staatsinstitut für Hochschulforschung.
Anteil der Erwerbstätigen unter den jungen Menschen im Alter von 15 bis 29 Jahren von April 1991 bis Mai 2003 deutlich von 63% auf 48% gesunken.
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