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Detaillierte Informationen dazu finden Sie auf der Seite des Anbieters. Computer & Internetanschluss Online-Weiterbildung, E-Learning s kann jederzeit mit den Weiterbildungen begonnen werden (keine klassische Semestereinteilung). Die Online Module sind 24 h am Tag auf der Online Plattform verfügbar und können ortsunabhängig gelernt werden, ein Internetanschluss genügt. Weiterbildung zum Data Analyst in 3 Monaten. Alle 6-8 Wochen kann eine Präsenzklausur abgelegt werden. Diese Weiterbildung ist Teil eines aufeinander abgestimmten Modul-Systems, das Ihnen erlaubt, Ihr berufliches Wissen entsprechend Ihren beruflichen Anforderungen zu aktualisieren und zu erweitern. Alle in den einzelnen Modulen vermittelten Kompetenzen besitzen Hochschulniveau und werden in dem akkreditierten Online-Studiengang "Web- und Medieninformatik" und "Wirtschaftsinformatik" der FH Dortmund eingesetzt. Bei erfolgreichem Abschluss der Module können Sie bei einem Wechsel in diesen Studiengang oder einen Präsenzstudiengang der FH Dortmund diese Module anerkannt bekommen.
Der Erfolg in der modernen Geschäftswelt hängt davon ab, Erkenntnisse aus den riesigen, im gesamten Geschäftsbetrieb anfallenden Datenmengen zu gewinnen. Analysten und Analystinnen sind überall gefragt - ob in klassischen Bereichen wie Marketing, Produkt und Logistik oder auch in Bereichen wie Personalwesen und Design - Digitalisierung und Daten finden sich überall. Unternehmen suchen Kandidaten und Kandidatinnen, die Geschäftsprobleme in lösbare, analytische Anforderungen umformulieren können - indem sie datenbasiert mathematische Modelle erstellen und so eine Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen liefern. Gehaltschancen Das Einstiegsgehalt liegt bei ca. 37. 000-40. Ausbildung data analyst. 000 Euro pro Jahr, je nach Berufserfahrung und Branche kann die Gehaltsspanne natürlich variieren. Die Entwicklungs- und Aufstiegschancen sind sehr gut, die Gehälter für bewährte Leistungsträger und Leistungsträgerinnen steigen schneller als innerhalb anderer Berufsgruppen. Klingt gut für dich? Melde dich direkt bei uns, dann können wir ein erstes unverbindliches Kennenlernen vereinbaren.
Dann haben wir eine Teambesprechung, in der wir über unsere Erfolge und Herausforderungen des Vortages reden und darüber, was heute ansteht. Der Rest des Tages kann ganz unterschiedlich aussehen, je nachdem, an welchem Projekt ich gerade arbeite. Mein Tag kann auch aus vielen Meetings bestehen. Darin präsentiere ich die Ergebnisse meiner Datenanalysen. Oder wir besprechen im Team, was wir noch herausfinden wollen und wie wir das am besten angehen. Wie können wir die Algorithmen oder unsere statistischen Methoden optimieren, um unsere Daten zu bekommen und sie auszuwerten? Wenn außerdem aktuell ein Test von mir läuft, kontrolliere ich, ob alles plausibel aussieht. Oder ich bereite einen weiteren Test vor. bento: Wie kann ich mir so einen Test von dir vorstellen? Victoria: Wir machen das ganze Jahr über viele A/B-Tests. Eine unserer primären Testmethoden sind Geo-Experimente, wir testen also Regionen gegeneinander. Ein Beispiel: Ich möchte wissen, wie erfolgreich unsere Werbung ist. Dafür mache ich einen Geo-Split, das heißt, ich errechne zwei vergleichbare Gruppen.
Ich fand das interessant, also bewarb ich mich nach meinem Abschluss. Meine Kolleginnen und Kollegen haben Unterschiedliches studiert: Psychologie, Statistik oder Mathematik. Inzwischen gibt es auch spezielle Data-Science-Studiengänge an vielen Unis, denn der Job ist extrem gefragt – er wurde sogar mal zum "sexiest job of the 21. century" ernannt ( Harvard Business Review). Bisher gibt es aber keinen typischen Werdegang in der Data Science, jeder Studiengang, der auf Mathematik und Statistik basiert, bietet einen Eingang. bento: Welche besonderen Fähigkeiten braucht man für den Job? Victoria: Natürlich sollte man analytisch denken und gut mit Zahlen umgehen können. Aber am wichtigsten ist, dass man diese Zahlen auch verständlich rüberbringen kann. Kommunikationsstärke ist sehr wichtig. bento: Ist der Job überall gleich? Victoria: Die Grundstruktur ist gleich: Man analysiert mit wissenschaftlichen Methoden Daten und zieht daraus Handlungsempfehlungen. Was man herausfinden will, welche Daten dafür gebraucht und wie sie analysiert werden, kann extrem unterschiedlich sein.