Datenanalyst: Kompetenzen

Wesentliche Fähigkeiten

• Datenverständnis: Arbeitgeber prüfen, ob Sie Datenquellen, Definitionen und Einschränkungen erkennen und Ergebnisse korrekt einordnen.
• Datenaufbereitung: In Aufgaben oder Gesprächen wird getestet, wie Sie fehlende, doppelte oder fehlerhafte Werte behandeln.
• Statistisches Grundwissen: Fragen oder Fallbeispiele zeigen, ob Sie Kennzahlen, Verteilungen und mögliche Verzerrungen richtig interpretieren.
• Problemlösung: Arbeitgeber bitten Sie möglicherweise, aus einer Geschäftsfrage einen klaren Analyseplan abzuleiten.

Technische und spezialisierte Fähigkeiten

• SQL: Häufig werden Abfragen zu Filtern, Verknüpfungen, Gruppierungen und Aggregationen verlangt.
• Tabellenkalkulation: Praktische Aufgaben prüfen Formeln, Pivot-Tabellen, Datenbereinigung und den Umgang mit größeren Tabellen.
• Visualisierung und Berichte: Arbeitgeber beurteilen, ob Sie passende Diagramme auswählen und Ergebnisse übersichtlich darstellen können.
• Programmiersprachen wie Python oder R: Tests oder Projektgespräche zeigen, wie Sie Daten bearbeiten und Analysen nachvollziehbar umsetzen.
• Datenbanken und Datenmodelle: Fachfragen prüfen, ob Sie Tabellenstrukturen, Beziehungen und die Herkunft von Daten verstehen.
• Fachgebietskenntnisse: Fallstudien zeigen, ob Sie wichtige Kennzahlen und typische Fragestellungen der jeweiligen Branche kennen.

Soziale Kompetenzen

• Kommunikation: Im Gespräch wird geprüft, ob Sie komplexe Ergebnisse verständlich und passend für Ihr Publikum erklären.
• Neugier: Arbeitgeber achten darauf, ob Sie gezielte Rückfragen stellen und Annahmen hinterfragen.
• Sorgfalt: Arbeitsproben und Gespräche zeigen, ob Sie Ergebnisse prüfen und Einschränkungen offenlegen.
• Zusammenarbeit: Fragen zu früheren Projekten machen sichtbar, wie Sie mit verschiedenen Fachbereichen arbeiten.
• Zeitmanagement: Arbeitgeber möchten wissen, wie Sie Aufgaben priorisieren und mit Fristen umgehen.

So zeigen Sie diese Fähigkeiten im Lebenslauf

• „Daten aus mehreren Quellen mit SQL zusammengeführt, bereinigt und für die Analyse dokumentiert.“
• „Ein interaktives Dashboard erstellt, das zentrale Kennzahlen für ein nichttechnisches Publikum verständlich darstellt.“
• „Eine Analyse in Python durchgeführt und die Ergebnisse mit klaren Empfehlungen für das Team zusammengefasst.“

So bauen Sie diese Fähigkeiten auf

• Üben Sie SQL und Tabellenkalkulation an frei verfügbaren oder selbst erstellten Datensätzen.
• Wählen Sie eine konkrete Frage und bearbeiten Sie den gesamten Analyseprozess: Daten prüfen, bereinigen, auswerten und Ergebnisse erklären.
• Erstellen Sie kleine Projekte mit Visualisierungen und dokumentieren Sie Ihre Entscheidungen und Annahmen.
• Üben Sie, Analyseergebnisse in wenigen verständlichen Sätzen für ein nichttechnisches Publikum zusammenzufassen.
• Bitten Sie andere um Rückmeldung zu Ihren Abfragen, Diagrammen und Erklärungen.