Daten-Analyse-Skills sind gerade bei Arbeitgebern heiß begehrt. Doch entsprechende Aus- und Weiterbildungen sind noch rar gesät. Daher 7 Tipps, wie sich Bewerber selbst in kurzer Zeit zum Daten-Analyse-Experten weiterbilden können.

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Datenanalyse – die meistgesuchten Skills 2017

Datenanalyse und -visualisierung zählen 2017 zu den zehn meistgesuchten Skills bei den Arbeitgebern. Das hat das soziale Netzwerk LinkedIn 2017 auf Basis von Umfragen errechnet.

Viele würden gerne eine entsprechende Aus- oder Weiterbildung machen, doch entsprechende Angebot sind leider noch ziemlich selten. Da hilft nur, sich die entsprechenden Fähigkeiten selbst in Eigenregie anzueignen.

7 Schritte zum Daten-Profi

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Hier sind sieben Tipps, wie Sie sich selbst ohne großen Aufwand zum Datenspezialisten weiterbilden können:

  1. Self-Service-Tools verwenden: Die Arbeit mit Daten ist in vielen Unternehmen bereits an der Tagesordnung. Um Daten auszuwerten, muss man aber kein Statistiker oder Data-Scientist sein. Moderne Self-Service-Tools helfen Ihnen, Ihre Daten einfach zu analysieren und visuell aufzubereiten. Den Umgang mit solchen Anwendungen können Sie in entsprechenden Schulungen trainieren. Im Netz gibt es auch kostenlose Hilfe – etwa in Form von Schulungsvideos und Blogs.
  2. Analytische Fähigkeiten verbessern: Genauso wichtig wie die Sicherheit im Umgang mit technischen Tools sind entsprechende persönliche Kompetenzen. Wer sich ein kritisches Denken und analytische Neugier angewöhnt, kann dadurch mehr aus den vorhandenen Daten ziehen – und natürlich die eigenen Softskills verbessern.
  3. Fragen stellen: Fragen sind eine wichtige Voraussetzung für analytisches Denken. Nur durch gezielte Fragen an die Daten lassen sich daraus Erkenntnisse gewinnen. Mit Hilfe interaktiver Daten-Dashboards können Sie live und gemeinsam mit Ihren Kollegen Fragen an die Daten stellen und in Echtzeit beantworten. Durch die Antworten auf die ursprünglichen Fragen tun sich dabei oft völlig neue Aspekte auf, die zu neuen Erkenntnissen führen. Die Methode der “5 Fragen”, entwickelt von dem Japaner Sakichi Toyoda, kann dabei helfen: Hier wird auf jede Antwort mit einem neuen “Warum” reagiert – solange bis man an der Wurzel des Problems angelangt ist.
  4. Fakten statt Bauchgefühl: Ihr Vorgesetzter fragt Sie nach Ihrer Einschätzung zu einem Thema? Dann leiten Sie Ihre Antwort nicht mit den Worten “Ich habe das Gefühl, dass…” ein. Souveräner und kompetenter wirkt eine datengetriebene Antwort – etwa: “Meine Daten sagen mir, dass…”.
  5. Übung macht den Meister: Das Internet bietet eine schier unbegrenzte Menge an frei verfügbaren Daten, mit denen Sie experimentieren und Visualisierungen erstellen können. Kostenlose Tools – wie zum Beispiel Tableau Public – ermöglichen es zudem, eigene Daten und Visualisierungen zum Download zur Verfügung stellen oder als Link in persönlichen Profilen zu speichern – etwa um sie zu einem späteren Zeitpunkt in die Online-Bewerbung einzufügen.
  6. Mit unterhaltsamen Daten einsteigen: Wenn Sie in die Datenanalyse einsteigen, beginnen Sie mit Daten zu unterhaltsamen Sachverhalten – etwa der Frage, ob Filme mit der zunehmenden Erfahrung der Regisseure immer besser werden (siehe Grafik). Simple Datensätze und Spaß am Thema sorgen schneller für erste Erfolge.
  7. Von der Community lernen: Feedback ist wichtig. Im Internet finden Sie andere Daten-Neulinge oder auch -Profi, mit denen Sie sich vernetzten und Informationen austauschen können. Auch einschlägige Blogs – etwa der Visualisierungsratgeber von Andy Cotgreave – helfen Ihnen anfängliche Hürden zu meistern.


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