Data-Analyst-Roadmap für Einsteiger

Lerne die drei Werkzeuge, die in jeder Analysten-Stellenanzeige stehen - Tabellenkalkulation, SQL und Python oder R - in genau dieser Reihenfolge, und erarbeite dann zwei oder drei Analysen echter öffentlicher Datensätze, die eine Frage beantworten, die jemand wirklich stellen würde. Das ist dieser Pfad plus ein kleines Portfolio. Erfahrung mit Daten lässt sich leichter herstellen als in den meisten Berufen: Jeder öffentliche Datensatz ist ein Projekt, das nur darauf wartet, aufgeschrieben zu werden.

Tabellenkalkulation für schnelle Arbeit und zum Teilen, SQL, um Daten aus einer Datenbank zu holen, eine Programmiersprache für alles, was eine Tabelle nicht kann (bereinigen, große Tabellen verknüpfen, wiederholbare Pipelines), genug Statistik, um zu wissen, was ein Mittelwert verbirgt, und genug Schreibvermögen, um ein Diagramm jemandem zu erklären, der die Zahlen nicht lesen wird. Dieser Pfad deckt die ersten drei direkt ab; die letzten beiden übst du in jeder Analyse, die du aufschreibst.

Erst Excel, dann SQL, dann Python - genau die Reihenfolge dieses Pfads. Tabellen bringen dir kostenlos bei, in Tabellen zu denken. SQL ist die meistgefragte Analystenfähigkeit überhaupt und wird in drei Wochen brauchbar. Python zahlt sich erst aus, wenn deine Daten groß oder unsauber genug sind, dass eine Tabelle an ihre Grenzen stößt; es zuerst zu lernen heißt, es ohne Grund zu lernen.

Python, für die meisten Analystenstellen, weil es weit häufiger verlangt wird und dieselbe Fähigkeit sich in Automatisierung und Engineering-Arbeit übertragen lässt. R bleibt die Sprache der Statistikinstitute sowie mancher Forschungs- und Pharmateams. Dieser Pfad lehrt Python mit NumPy und Pandas und hält R als optionalen letzten Schritt bereit, damit du es ergänzen kannst, wenn eine Stelle danach fragt.

Etwa vier bis sechs Monate bei einer Stunde am Tag bis zum Junior-Niveau. Auf diesem Pfad braucht Excel zwei bis drei Wochen, SQL drei bis vier, die Python-Grundlagen sechs, und NumPy und Pandas zusammen zwei bis drei Wochen. Die übrige Zeit ist die entscheidende: Analysen echter Datensätze aufschreiben, bis du ein Ergebnis auch jemandem erklären kannst, der nicht nach der Methode gefragt hat.

Nein, und wir sagen das lieber, als die Seite aufzublähen. Dashboard-Werkzeuge sind eine häufige Stellenanforderung und schnell gelernt, sobald du die Daten darunter schon formen kannst - und genau das lehrt dieser Pfad. Sobald ein Visualisierungskurs auf Coddy erscheint, kommt er als neuer Schritt in diesen Pfad.

Für sich genommen wenig; zusammen mit Fähigkeiten, die eine Personalverantwortliche prüfen kann, ziemlich viel. Die Kurse Excel, SQL, Python, Pandas und R stellen hier jeweils ein kostenloses Zertifikat unter einer eigenen, verifizierbaren URL aus, und jedes benennt eine konkrete Fähigkeit. Genau danach sucht ein Bewerbermanagementsystem, und genau diese drei Dinge wirst du im Gespräch belegen müssen. Schließ jeden Schritt ab, und der Pfad fügt ein Zertifikat hinzu, das sie alle auflistet.

Ja. Schließe jeden Schritt ab, und du erhältst ein kostenloses Zertifikat für den ganzen Data Analyst-Pfad. Es listet jeden Kurs auf, den du unterwegs abgeschlossen hast, und verlinkt das Zertifikat jedes Kurses, damit jeder jede genannte Fähigkeit prüfen kann. Du kannst es zu deinem LinkedIn-Profil hinzufügen. Es ist ein Abschlusszertifikat von Coddy, kein akkreditierter Abschluss.