Krystian Sobczyk
15.02.2024
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Die Datenanalyse ist ein Bereich der IT, der es Unternehmen ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf der Analyse von Daten beruhen. Entgegen der landläufigen Meinung geht es bei der Datenanalyse nicht nur um komplexe mathematische Gleichungen und Algorithmen. Tatsächlich üben viele Fachleute in diesem Bereich ihre Tätigkeit mit minimalem Schwerpunkt auf höherer Mathematik aus - und werden trotzdem gut bezahlt.
Bei der Datenanalyse geht es um das Erforschen, Interpretieren und Visualisieren von Daten. Spezialisten untersuchen große Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse und Trends aufzudecken.
Statistische Methoden und Algorithmen spielen eine wichtige Rolle im Analyseprozess, und ganz ohne Berechnungen geht es nicht. Dennoch erfordern die alltäglichen Aufgaben eines solchen Spezialisten nicht immer tiefgreifende Kenntnisse der Mathematik.
Dieser Bereich entwickelt sich ständig weiter, und moderne Werkzeuge und Technologien haben den Bedarf an tiefgreifenden mathematischen Kenntnissen stark reduziert. Sie können Online-Ressourcen und künstliche Intelligenz nutzen, um Ihr Leben zu vereinfachen.
Einer der Gründe, warum die Datenanalyse zugänglicher geworden ist, ist die Verbreitung von benutzerfreundlichen Tools und Technologien. Plattformen wie Tableau, Power BI und Google Analytics haben den Prozess der Datenanalyse sprunghaft vereinfacht.
Dieser Fortschritt ermöglicht es Fachleuten, sich auf die Interpretation und Anwendung der Ergebnisse zu konzentrieren, anstatt komplexe mathematische Modelle zu erstellen. Diese Tools bieten intuitive Schnittstellen, die es den Benutzern ermöglichen, Visualisierungen zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen, ohne sich in komplexe mathematische Konzepte vertiefen zu müssen.
SQL (Structured Query Language) ist ein weiteres wichtiges Werkzeug für Datenanalysten. Mit ihr können Informationen aus Datenbanken extrahiert, bearbeitet und verwaltet werden, ohne dass tiefgreifende mathematische Kenntnisse erforderlich sind. Bei der Arbeit mit SQL ist das Verständnis von Datenstrukturen und -beziehungen wichtiger als technisches Wissen.
Die Datenanalysten von heute legen großen Wert darauf, den Kontext und die Ziele des Unternehmens zu verstehen. Grob gesagt, ist es manchmal viel wichtiger, den Kontext des Unternehmens zu verstehen und zu wissen, wie es wachsen will. Einfach nur Statistiken zu kennen, hilft nicht viel.
Statistische Modelle und Algorithmen sind zwar wichtig, aber die Fähigkeit, Daten in umsetzbare Geschäftsstrategien zu übersetzen, ist viel wichtiger. Datenanalysten arbeiten häufig mit nichttechnischen Interessengruppen zusammen, so dass effektive Kommunikationsfähigkeiten und Geschäftssinn in diesem Bereich sehr geschätzt werden.
Viele Ausbildungsprogramme und Zertifikate im Bereich Datenanalyse sind für Personen mit unterschiedlichem Hintergrund konzipiert, auch für solche mit begrenzten mathematischen Kenntnissen. Diese Kurse konzentrieren sich auf praktische Fähigkeiten wie das Bereinigen, Visualisieren und Interpretieren von Daten und weniger auf mathematische Konzepte. So können Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund in der Datenanalyse arbeiten, ohne sich von den mathematischen Anforderungen überfordert zu fühlen.
Die Datenanalyse ist ein IT-Bereich, der Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten willkommen heißt. Die Mathematik ist zwar nach wie vor ein wichtiger Bestandteil dieses Bereichs, doch dank des technologischen Fortschritts und der Verfügbarkeit benutzerfreundlicher Tools können sich auch Personen mit geringen mathematischen Kenntnissen in der Datenanalyse auszeichnen.
Da die Unternehmen diese Fachleute immer häufiger einsetzen, werden jedes Jahr mehr Stellen in diesem Bereich ausgeschrieben. Fangen Sie noch heute an, diesen Beruf zu erlernen - und schon bald können Sie ein ziemlich großer Profi mit einem guten Gehalt werden. Das Wichtigste ist, dass Sie sich nicht scheuen sollten, Geld für Kurse auszugeben oder sich Zeit zu nehmen, um sich weiterzubilden.
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