12 Gründe, warum Big Data Analytics eine gute Karriere ist (2023)

Daten sind zu einer entscheidenden Messgröße geworden, die die Leistung eines Unternehmens definiert. Es hilft Unternehmen, ihre Kunden zu verstehen, bessere Werbestrategien zu entwickeln und ein insgesamt verbessertes Kundenerlebnis zu bieten. Der Bereich der Datenanalyse ist breit gefächert und umfasst viele verschiedene Ziele und Techniken.

Unter Datenanalyse versteht man die Analyse von Rohdaten, um Trends zu erkennen und im einfachsten Sinne Rückschlüsse auf diese Trends zu ziehen. Solche Schlussfolgerungen sind nützlich für die Optimierung von Prozessen, um die Effizienz des Unternehmens oder der Organisation zu steigern.

Folglich rekrutiert fast jedes Unternehmen Datenanalysten, um mit der riesigen Datenmenge, die jede Sekunde generiert wird, Schritt zu halten und ihnen umsetzbare Erkenntnisse zu entlocken. Zweifellos lohnt es sich, über den Karriereweg eines Datenanalysten zu sprechen.

Wenn Sie sich also gefragt haben: „Ist Datenanalyse ein guter Beruf?“ Hier finden Sie einen umfassenden Leitfaden zum Karriereweg, zu den Aufgaben von Datenanalysten und zum Karriereverlauf.

Was ist Big-Data-Analyse?

Big Data Analytics nutzt hochentwickelte Analyseverfahren für unglaublich große und vielfältige Datensätze, die aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten bestehen. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Suchmaschinen und mobilen Geräten in großer Menge und Geschwindigkeit.

Unternehmen nutzen Big-Data-Analysen, um die verstreuten Daten zu strukturieren und aussagekräftige Muster zu generieren. Es stärkt das Unternehmen, indem es die Entscheidungsfindung verbessert, Zukunftsprognosen erstellt und die Business Intelligence verbessert. Big Data Analytics umfasst Prozesse, Tools und Algorithmen zur Analyse und Verwaltung der Daten.

Rollen und Verantwortlichkeiten von Datenanalysten

• Datenverarbeitung:Importieren, Bereinigen, Transformieren und Validieren von Daten in die erforderlichen Bedingungen für die Anwendung von Analysetools. Zusätzlich Überwachung der Datenqualität.
• Datenvisualisierung und -darstellung: Darstellung von Daten in Diagrammen, Tabellen und Grafiken und Entwicklung relationaler Datenbanken zur besseren Klassifizierung. Erstellen Sie klare Datenberichte, damit das Unternehmen die Erkenntnisse verstehen kann.
• Automatisierungsverfahren: Entwerfen Sie Automatisierungsprozesse, um die Effizienz der Datenorganisation und -analyse zu steigern.
• Anwendung analytischer Verfahren: Ein Datenanalyst setzt Mining-, Statistik- und Analyseverfahren für große Datensätze ein, um aussagekräftige Muster und Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Verfassen von Berichten: Ein Datenanalyst bereitet die Berichte der Beobachtungen für das externe und interne Publikum vor. Die Berichte müssen klar sein und eine detaillierte Beschreibung der Geschäftserkenntnisse und Zukunftsprognosen enthalten.

Zukunft und Umfang in der Datenanalyse

Big Data ist mehr als nur Technologie und breitet sich in Bereichen wie strategischem Management, Einzelhandel, Pharmazie, öffentlichen Diensten der Regierung, Forschung und Entwicklung, Marketing, Vertrieb und Werbung aus. Big-Data-Analysen sind zu einem umsatzgenerierenden Konzept für Unternehmen geworden. Die Branchenriesen stellen hochqualifizierte Fachkräfte ein, die mit großen Datenmengen umgehen und daraus Geschäftserkenntnisse gewinnen.

Der Big-Data-Analytics-Markt erreichte im Jahr 2022 eine jährliche Wachstumsrate von 11,2 % und einen Wert von 271,83 Milliarden US-Dollar. Den Berichten von Statista zufolge wird der weltweite Big-Data-Analytics-Markt bis zum Geschäftsjahr 2025 um 30 Prozent wachsen und einen Umsatz von über 68 Milliarden US-Dollar erwirtschaften [Quelle]. Es wird erwartet, dass es bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 13,4 % auf 655,53 Milliarden US-Dollar wachsen wird[Quelle].

Nach COVID-19 haben Unternehmen datengesteuerte Ansätze übernommen. Die Unternehmen haben große Analysesoftware und cloudbasierte Analysen implementiert, um kritische Daten zu verwalten, die Datensicherheit zu verbessern und die Gesamtproduktivität zu optimieren.

Dies führt zu einem Anstieg der Beschäftigungsmöglichkeiten für qualifizierte Fachkräfte; Sie können die eigene Entwicklung und das Marktwachstum beeinflussen, indem sie sich analytisch weiterentwickeln. Die prognostizierte Zahl neuer Arbeitsplätze in der Datenanalysebranche liegt bis 2026 bei rund 11 Millionen. Außerdem stiegen die Investitionen in maschinelles Lernen und KI im Jahr 2022 um 33,49 % [Quelle].

Warum Data Analytics als Karriereweg wählen?

Ist Datenanalyse ein guter Job? In diesem Abschnitt wird die Antwort auf die Frage gegeben. Analytics ist ein heißer neuer Trend, der Unternehmen zu höherer Produktivität führt. Um bessere Ergebnisse zu erzielen, suchen Unternehmen nach qualifizierten Arbeitskräften, die mithilfe der speziellen Tools und Techniken des Data Mining Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen können. Nachfolgend sind einige wichtige Gründe aufgeführt, warum Sie sich für Datenanalyse als Karriereoption entscheiden sollten:

• Datenanalyse hat für alle Unternehmen höchste Priorität: Kleine und große Unternehmen verwandeln sich in die virtuelle Plattform. Daher hat die Einführung von Big Data für Unternehmen höchste Priorität und schafft Chancen in der Telekommunikation, im Banken- und Versicherungswesen, im Gesundheitswesen und in verschiedenen Sektoren.Die Transformation hat zu einem verbesserten Marketing, B2B-Marktinteraktionen sowie synchronisierten Abläufen und Fertigung geführt. Die sich ständig weiterentwickelnden Daten und ihre produktiven Ergebnisse machen die Zukunft der Big-Data-Analyse viel rosiger.
• Der Mangelvon Personen mit den erforderlichen Fähigkeiten:Obwohl der Markt mit den Stellenprofilen für Datenanalysen stark wächst, besteht eine erhebliche Lücke zwischen der Zahl qualifizierter Fachkräfte und den vorhandenen Datenanalysten. Die größte Herausforderung für Business Analytics besteht darin, dass es an Fachleuten mangelt, die über analytische und statistische Kenntnisse verfügen, die in den Data Lakes implementiert werden könnten, um sie zu strukturieren und zu nutzen.
• Zahlreiche Jobmöglichkeiten in unterschiedlichen Branchen: Das Big-Data-Analyse-Framework umfasst größere Domänen und stellt technische und nichttechnische Business-Analystenprofile zur Entwicklung des Unternehmenswachstums bereit. Die wichtigsten Stellenangebote, die nach der Beherrschung der Big-Data-Analyse angeboten werden, werden im späteren Abschnitt des Artikels erwähnt.

12 Gründe, eine Karriere in der Big-Data-Analyse in Betracht zu ziehen

1. Die Datengenerierung boomt weltweit

Der offensichtlichste Grund, eine Karriere in der Analytik in Betracht zu ziehen, ist die enorme Datenmenge, die jede Minute generiert wird. Diese riesige Datenmenge ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um neue Marktchancen zu entdecken und ihre Effizienz zu steigern.

Laut Statista lag die Prognose für die weltweite Datenerzeugung im Jahr 2020 bei 59 Zettabyte, was einen weiteren Anstieg in der Zukunft verspricht. Einer der Hauptverursacher des Datenverkehrs ist das Internet der Dinge (IoT), und die Zahlen sind der Beweis dafür.

Im Jahr 2019 erzeugten globale IoT-Verbindungen ein Datenvolumen von 13,6 Zettabyte, und es wird prognostiziert, dass diese Zahl bis 2025 auf 79 Zettabyte ansteigt (Quelle).

2. Die Welt bewegt sich in Richtung Innovation und digitale Transformation

Bei der Erörterung des Potenzials einer Karriere im Bereich Datenanalytik ist außerdem zu berücksichtigen, dass wir uns auf eine Zukunft zubewegen, die von digitaler Transformation und Innovation geprägt ist. Tatsächlich sind das zwei Schlüsselfaktoren, die Investitionen in künstliche Intelligenz und Big-Data-Technologien beeinflussen.

Laut einer Umfrage hatten globale Organisationen im Jahr 2019 eine Einführungsrate von Big-Data-Technologien von 52,5 %, weitere 38 % versprachen, solche Technologien in Zukunft einzusetzen (Quelle). Unter allen Anwendungsfällen für Unternehmensdaten haben sich Data Warehouse-Optimierung und -Prognose als die wichtigsten erwiesen, neben Kundenanalyse und vorausschauender Wartung.

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3. Der Einstieg in die Karriere als Datenanalyst ist einfach

Wenn Sie ein natürliches Gespür dafür haben, Fragen zu stellen und Lösungen zu finden, ist eine Karriere in der Analytik genau das Richtige für Sie. Unabhängig von Ihrem akademischen und beruflichen Hintergrund können Sie Ihre Karriere als Datenanalyst problemlos starten, wenn Sie über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen.

Es stehen mehrere Online-Materialien und Kurse zur Verfügung. Wenn Sie sich dafür anmelden, erweitern Sie Ihre Big-Data-Kenntnisse, indem Sie Kenntnisse in grundlegender Programmierung und Tools wie R, Apache Spark und Hadoop vermitteln.

4. Groß angelegte Einführung von Big Data durch Unternehmen

Für Unternehmen wird es zunehmend unmöglich, die enormen geschäftlichen Auswirkungen von Big-Data-Analysen zu ignorieren. Da Millionen von Benutzern jede Sekunde neue Datensätze generieren, besteht ein ständig wachsender Bedarf, die Unmengen an Informationen zu verstehen.

Daher sind Unternehmen verzweifelt auf der Suche nach Experten mit Datenanalysefähigkeiten. Mit einem anschließenden Anstieg von Cloud-Speicher und maschinengenerierten Daten schätzt Statista, dass der Hadoop- und Big-Data-Markt von 99,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 24,43 Milliarden US-Dollar im Jahr 2027 wachsen wird (Quelle).

5. Analytics-Experten sind sehr gefragt

Laut einer von Analytics Insight durchgeführten Umfrage wird es bis 2025 weltweit rund 137.630 neue Stellen im Bereich Data Science geben (Quelle). Während sich die COVID-19-Pandemie und der damit einhergehende wirtschaftliche Abschwung negativ auf die meisten anderen Tech-Berufsprofile ausgewirkt haben, hat die Data-Science-Branche mit weitaus weniger Gehaltskürzungen und Entlassungen aus der Krise herausgekommen.

Die Erfassung und Interpretation von Daten hat radikale Auswirkungen auf jede Organisation. Daher besteht ein enormer Bedarf an Datenanalysten, die dabei helfen können, Geschäftsverläufe zu verändern. Der Umfang der beruflichen Möglichkeiten wird in Zukunft garantiert weiter steigen; In einer Zeit, in der fast jedes Unternehmen die Möglichkeiten der Big-Data-Analyse nutzen möchte, sieht eine Karriere als Datenanalyst tatsächlich vielversprechend aus!

6. Big-Data-Analysen werden branchenübergreifend eingesetzt

Big-Data-Analysen finden in einer Vielzahl von Branchen und Sektoren Anwendung. Wenn Sie Ihre Karriere als Datenanalyst ankurbeln möchten, gibt es keinen besseren Zeitpunkt als jetzt. Big-Data-Analysen gibt es überall, von Kundenservice-Chatbots und Netflix-Filmempfehlungen bis hin zu automatisierten Modetipps für E-Commerce-Apps!

Mehrere Branchen stellen Big-Data-Experten ein, wenn Sie Ihre Big-Data-Fähigkeiten leidenschaftlich erforschen und Ihre Karriere als Datenanalyst aufbauen möchten. Dazu gehören der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor, Medien und Unterhaltung, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Telekommunikation und die Automobilindustrie.

7. Zahlreiche Möglichkeiten, mit Elite-Marken zusammenzuarbeiten

Einer der besten Aspekte der Karriere als Datenanalyst ist, dass man die Möglichkeit erhält, mit einigen der ganz Großen der Branche zusammenzuarbeiten. Unter den großen Anbietern von Big-Data-Analysesoftware sind einige der Top-Namen globale Marken wie Microsoft, Oracle, IBM und SAP.

Hier finden Sie eine Aufschlüsselung nach Sektoren, die einige der führenden Unternehmen und Organisationen zeigt, die Fachkräfte mit relevanten datenwissenschaftlichen Fähigkeiten einstellen:

• Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen: HDFC, HSBC, JPMorgan Chase, ICICI Bank, BNP Paribas, Citi Group
• Gesundheitswesen: Sanofi, GE Healthcare, GSK
• Medien und Unterhaltung: Netflix, Fox, Time Warner, Buzzfeed, Viacom, Dish Network, NDTV
• Einzelhandel: Amazon, Walmart, Flipkart, Reliance Retail Ltd., Future Enterprises Ltd., Landmark Group, ITC
• Telekommunikation: Reliance Jio, Bharti Airtel Limited, Vodafone-IDEA, BSNL
• Automobilindustrie: Volkswagen, Honda, Hyundai, Maruti Suzuki, General Motors

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8. Eine Reihe von Berufsprofilen zur Auswahl

Bezüglich Berufsbezeichnungen und Fachgebieten bietet der Karriereweg im Bereich Datenanalytik viele Optionen. Entsprechend den Big-Data-Anforderungen verschiedener Organisationen können Sie eine der folgenden Arten der Datenanalyse wählen:

• Prädiktive Analytik
• Präskriptive Analytik
• Beschreibende Analytik

Wenn es um verschiedene Berufsbezeichnungen in der Datenanalyse und verwandten Bereichen geht, haben Sie eine große Auswahl an Optionen. Einige von ihnen sind:

• Big-Data-Analyst
• Big Data Analytics-Architekt
• Unternehmensberater für Big Data Analytics
• Big-Data-Ingenieur
• Big-Data-Lösungsarchitekt
• Analytics-Mitarbeiter
• Spezialist für Metriken und Analysen
• Berater für Business Intelligence und Analytics

9. Geringe Versorgung mit den richtigen Talenten und Fähigkeiten

Für die meisten Big-Data-Jobs sind Kandidaten mit höheren Abschlüssen und einschlägiger Erfahrung erforderlich. Rund 81 % aller Jobs im Bereich Data Science und Analytics erfordern von den Kandidaten mindestens drei Jahre Berufserfahrung. Einige der bestbezahlten Jobs erfordern einen entsprechenden Master- oder Hochschulabschluss (Quelle).

Allerdings sind solche Kandidaten im schnell wachsenden Bereich der Datenanalyse nicht leicht zu finden. Daher besteht trotz des exponentiellen Wachstums der Nachfrage nach Analytics-Fachkräften ein enormer Fachkräftemangel auf der Talentangebotsseite.

Obwohl Big-Data-Analysen weltweit eine „heiße“ Karriereoption sind, bleiben viele Stellen aufgrund eines Mangels an erforderlichen Fähigkeiten unbesetzt. Wenn Sie also über die entsprechenden Fähigkeiten und Qualifikationen verfügen, ist dies der beste Zeitpunkt, über die berufliche Weiterentwicklung Ihres Datenanalysten nachzudenken.

10. Verlockende Gehaltspakete

Ein lukrativer Aspekt einer Karriere im Bereich Datenanalytik ist die Gehaltserhöhung. Die Gehaltspakete für Big-Data-Jobs steigen mit der Nachfrage nach Datenanalysten. Laut einer Studie desIT-Stellenbörse Robert Half Technology, bieten die meisten Big-Data-Jobs Gehälter und zusätzliche Vergütungen im deutlich sechsstelligen Bereich, die weit über dem Marktgehalt liegen.

Da Datenanalytiker mit den erforderlichen Fähigkeiten schwer zu finden sind, können Sie außerdem mit einem recht guten Gehalt rechnen, wenn Sie über die richtigen Kenntnisse und Fachkenntnisse verfügen.

Da das Angebot an Talenten, wie bereits erwähnt, zur Neige geht, werden die Gehaltspakete für verdiente Kandidaten weiterhin attraktiv bleiben. Der Wechsel in eine Karriere im Bereich Datenanalyse bringt finanzielle Vorteile mit sich, die weitaus größer sind als bei anderen IT-Berufen.

Unternehmen investieren enorme Summen in die Implementierung von Analysetools und statistischen Verfahren für die Geschäftsentwicklung. Der höhere Bedarf an Fachkräften macht das Berufsbild hochbezahlt. Das landesweite Durchschnittsgehalt eines Big-Data-Analysten in den USA liegt im Mai 2023 bei 65.641 USD [Quelle].

11. Datenanalysten sind einer der wichtigsten Entscheidungsträger

Datenanalyse ist eine der wichtigsten Wettbewerbsressourcen in jedem Unternehmen. Es schafft einen Mehrwert für das Unternehmen, hilft ihm, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und verschafft ihm einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz auf dem Markt.

Eine Karriere in der Analytik garantiert Ihnen daher zwangsläufig die Rolle eines der wichtigsten Entscheidungsträger im Unternehmen. Da sich immer mehr Unternehmen auf Big-Data-Analysten verlassen, bietet Ihnen eine Karriere als Datenanalyst zahlreiche Möglichkeiten, mit Schlüsselpersonen im Unternehmen zusammenzuarbeiten. Sie werden Teil des optimierten Entscheidungsprozesses und arbeiten mit den lokalen Ebenen zusammen, um Erkenntnisse zu nutzen.

12. Eine Chance, sich weiterzubilden und zu wachsen

Datenanalysten erhalten die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten in verschiedenen Arbeitsbereichen einzusetzen, darunter Vertrieb, Finanzen, Datensicherung, Business Intelligence und Marketing. Dabei können sie ihre Datenanalysekenntnisse durch den Erwerb von Fähigkeiten in Dateninfrastruktur, Data Mining, Entscheidungsanalyse und Datenvisualisierung erweitern. Darüber hinaus erfordert eine Karriere in der Analytik die Arbeit mit verschiedenen Sprachen und Frameworks.

Neben Programmierkenntnissen erfordert der Karriereweg als Datenanalyst auch quantitative und fortgeschrittene statistische Fähigkeiten. Darüber hinaus bieten Digitalisierungstrends zahlreiche Wachstumschancen für Datenanalysten, sowohl für Anfänger als auch für Profis.

Tatsächlich beschränkt Sie eine Karriere in der Analytik nicht auf ein bestimmtes Fachgebiet; Wenn Sie über die entsprechenden technischen Fähigkeiten verfügen, können Sie auf dem Karriereweg im Bereich Datenanalyse problemlos wechseln und in den Branchen wachsen, die am besten zu Ihren Interessen passen.

Wie sieht der Karriereweg aus?

Ein erfahrener Datenanalyst ist eine Bereicherung für das Unternehmen. Unternehmen eröffnen höhere Positionen für ausgebildete Big-Data-Analysten. Um das Spielfeld zu betreten, braucht man die Kunst, mit Zahlen zu spielen. Statistische und analytische Fähigkeiten ermöglichen es einer Person, tief in das Fachgebiet einzudringen. Ein Bachelor-Abschluss in Mathematik, Statistik oder Informatik kann hilfreich sein. Ansonsten kann auch die Anmeldung zu Einsteigerkursen in den Bereichen Datenanalyse und Geschäftsentwicklung hilfreich sein, um die erforderlichen Fähigkeiten zu erlernen.

Die Verbesserung der technischen Anforderungen wie Python, SQL, Hadoop-Ökosystem oder R für Predictive Analytics kann bei der Beherrschung der Analytik hilfreich sein. Für forschungsbasierte Positionen und höhere Analytik-Berufsprofile ist ein Master-Abschluss erforderlich. Es ergänzt die Fachkompetenz einer Person durch gründliche Kenntnis des Fachgebiets. Die hochqualifizierten Fachkräfte generieren höhere Einnahmen für das Unternehmen und ziehen somit höhere Gehaltsschecks nach sich.

Stellenangebote für Datenanalysten

Es wurde festgestellt, dass die berufliche Perspektive von Data Analytics in mehreren Branchen Erfolg und Chancen bietet. Bewerber werden aufgrund der flexiblen Arbeitsabläufe, der hochbezahlten Jobs, der Remote-Arbeitskultur und der Selbstständigkeit von diesem Bereich angezogen. Einige der wichtigsten Jobrollen, die die Datenanalyse bietet, sind folgende.

Big-Data-Ingenieur:Big-Data-Ingenieure entwickeln, testen und arbeiten an großen Datenarchitekturen, Warehouses und Pipelines. Die Dateningenieure arbeiten intensiv daran, optimale Lösungen zum Speichern, Organisieren und Abrufen von Daten aus den Data Lakes zu finden. Sie wenden entscheidende analytische Fähigkeiten an, um Business Intelligence zu entwickeln.

Data Warehouse-Manager:Unter Data Warehousing versteht man die Technik, Daten in den Einrichtungen zu speichern, sie entsprechend den Geschäftsanforderungen zu extrahieren und zu analysieren. Ein Lagerleiter entwirft und implementiert die Datenpipeline zum Speichern und Abrufen von Daten aus der zentralen Datenbank. Sie entwickeln Data-Mining- und Analysemodelle, um Muster für Business Intelligence zu bedienen.

Datenanalyst-Berater:Die Rolle eines Analysten umfasst eine Vielzahl datenbezogener Verantwortlichkeiten. Sie identifizieren und überprüfen Geschäfts- und Branchendaten, um wertvolle Informationen zu gewinnen. Diese Informationen werden verwendet, um die Entscheidungsfindung durch zukünftige Vorhersagen zu verbessern

Business-Intelligence-Analyst:BI-Analysten nutzen Geschäftsdaten, statistische Analysen und Datenvisualisierungsmethoden, um prädiktive statistische Modelle zu erstellen. Sie nutzen es, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen für die Geschäftsentwicklung zu treffen.

Mitarbeiter für Metriken und Analysen:Mitarbeiter von Metrics and Analytics sammeln, organisieren und analysieren Daten aus mehreren Informationsquellen. Der Prozess präsentiert die extrahierten Informationen zu wichtigen Leistungskennzahlen. Sie sind für die Wartung und den Betrieb des Prozesses und der Pipeline verantwortlich, um wichtige Kennzahlen zu sammeln und diese in operativen Dashboards zusammenzustellen.

Erforderliche Fähigkeiten für eine Karriere im Bereich Datenanalyse

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Karriere als Datenanalyst ist die Kenntnis der erforderlichen Fähigkeiten, um einer zu werden. Der Bereich entwickelt sich ständig weiter und es scheint unter Personalvermittlern keinen Konsens über bestimmte Fähigkeiten zu geben. Wir haben jedoch die gefragtesten Fähigkeiten aufgelistet, die Sie auf keinen Fall außer Acht lassen dürfen. Diese beinhalten:

• Mathematische Fähigkeiten: Wenn Sie eine erfolgreiche Karriere in der Analytik anstreben, dürfen Sie es sich nicht leisten, einige grundlegende mathematische Fähigkeiten zu vergessen. Die Arbeit im Bereich der Big-Data-Analyse erfordert eine konkrete Grundlage der folgenden mathematischen Konzepte: Wahrscheinlichkeit, Statistik, lineare Algebra und multivariate Analysis.

• Geschäftssinn: Ohne Geschäftssinn und fundierte Kommunikationsfähigkeiten ist ein Datenanalyst nicht in der Lage, geschäftliche Probleme zu verstehen und Lösungen zu finden, um Kosten zu minimieren, die Effizienz zu maximieren und neue Umsatzmöglichkeiten zu erschließen.

• Programmierkenntnisse: Der goldene Standard für diesen Bereich ist Python, R, SQL und SAS.

• Kenntnisse über Analysetools: Die Datenverarbeitung und -analyse kann ohne Analysetools wie Spark, SQL und Hadoop nicht voranschreiten.

• Maschinelles Lernen: Nicht alle Stellen, aber die meisten Jobs als Datenanalyst erfordern früher oder später das Erlernen maschineller Lernfähigkeiten, insbesondere bei der Arbeit mit Big Data.

• Datenvisualisierung: Eine Datenanalyse macht keinen Sinn, wenn die Ergebnisse nicht sichtbar sind. Daher sind Kenntnisse über Datenvisualisierungstools wie Power BI, Ggplot, Matplotlib, Tableau und D3.js unerlässlich.

• Fähigkeiten zur Datenverarbeitung: Diese Fähigkeit hilft Ihnen, unordentliche Daten zu bereinigen und Probleme mit Datenmängeln zu beheben.

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Abschluss

Big Data Analytics ist ein schnell wachsendes Feld mit attraktiven Möglichkeiten für Fachleute aus den unterschiedlichsten Branchen. Angesichts der derzeit rasant steigenden Nachfrage nach qualifizierten Big-Data-Fachkräften gibt es keinen besseren Zeitpunkt für den Einstieg in den Big-Data-Arbeitsmarkt.

Wenn Sie davon überzeugt sind, dass die Karriere im Bereich Datenanalytik perfekt für Sie ist, müssen Sie loslegen und sich darauf vorbereiten, eine der vielen begehrten Berufsbezeichnungen für Datenanalysten zu ergattern. Am wichtigsten wäre es, wenn Sie sich auf die Fähigkeiten und Erfahrungen konzentrieren würden, die erforderlich sind, um Ihrem Lebenslauf das gewisse Etwas zu verleihen.

Häufig gestellte Fragen zur Karriere im Bereich Datenanalyse

1. Ist Datenanalyse ein hochbezahlter Job?

Datenanalyse ist ein äußerst lohnender Job. Es garantiert finanzielle Belohnungen sowohl auf der Einstiegs- als auch auf der Erfahrungsebene. Laut Payscale beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten in Indien 469.593 INR pro Jahr. Während der Preis eines erfahrenen Datenanalysten mit mehr als 10 Jahren Berufserfahrung 985.710 INR beträgt. Nach einem weiterführenden Abschluss mit demPG Data Science-Kurs, können Sie einen noch höheren Job ergattern.

2. Was ist eine Karriere in der Datenanalyse?

Ja, die Datenanalyse bietet zahlreiche Möglichkeiten in allen Bereichen. Die steigende Nachfrage nach datengesteuerten Branchen macht das Profil unumgänglich und anspruchsvoll. Daher ist eine Karriere in der Datenanalyse sowohl in finanzieller als auch in wissenstechnischer Hinsicht vielversprechend.

3. Wie starte ich eine Karriere im Bereich Datenanalyse?

Ein Bachelor-Abschluss, der Erwerb grundlegender Kenntnisse und die Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den von AnalytixLabs angebotenen Kursen sind alles, was Sie brauchen, um Ihre Karriere als Datenanalyst anzukurbeln.

Ich hoffe, das hilft Ihnen bei einem erfolgreichen Start. Viel Glück!

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