Der ultimative Leitfaden für Ihr Datenanalysten-Portfolio: Tipps, Beispiele und mehr

Der Einstieg in die Welt der Datenanalyse erfordert tiefgreifende analytische, statistische und technische Fähigkeiten. Es ist wichtig, dass Sie eine Plattform haben, auf der Sie Ihre Schlüsselkompetenzen als exzellenter Fachmann hervorheben können. Hier kann ein Portfolio für Datenanalysten sehr hilfreich sein.

Unabhängig davon, ob Sie Datenanalyst, Business Analyst oder Data Scientist werden wollen, ist ein Portfolio für Datenanalysten ein gutes Instrument, um Ihr Fachwissen und Ihre Karriere voranzubringen. Lassen Sie uns zunächst darüber sprechen, wie Sie ein Datenanalysten-Portfolio erstellen, das einen potenziellen Arbeitgeber beeindruckt, und einige der besten Beispiele für Datenanalysten-Portfolios besprechen.

Was ist ein Datenanalyst?

Ein Datenanalyst wandelt einen ungeordneten Datensatz in ein sauberes, verständliches Format um, damit Informationen und Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum maximiert werden können. Eine Karriere in der Datenanalyse erfordert die Durchführung von Marktforschungsanalysen, die Sammlung und Verarbeitung von Big Data, die Erstellung von Berichten über quantitative Datenergebnisse und die Verwaltung von Datenbanken.

Dieser Beruf ist mit einer hohen Arbeitsplatzsicherheit und Vergütung verbunden. Nach Angaben des US Bureau of Labor Statistics fallen Datenanalysten unter den Beruf des Operations Research Analysten. Vor diesem Hintergrund wird davon ausgegangen, dass die Beschäftigungsaussichten für Datenanalysten zwischen 2020 und 2030 um 25 Prozent steigen werden.

Brauchen Sie ein Portfolio für Datenanalysten?

Ja, Sie brauchen ein Portfolio für Datenanalysten, um Ihre beruflichen und analytischen Kompetenzen darzustellen. Sie müssen Ihrem potenziellen Arbeitgeber zeigen, dass Sie über die Fähigkeit zum kritischen Denken verfügen, um komplexe Konzepte zu vereinfachen und einen sauberen Datensatz zu erstellen. Der Wettbewerb auf dem Stellenmarkt für Datenanalytiker ist enorm, so dass ein beeindruckendes Analyseportfolio Ihnen helfen wird, sich von der Konkurrenz abzuheben.

Ein Portfolio bietet Ihnen die Möglichkeit, die Konvergenz zwischen Data Science und Ihrer Berufserfahrung zu zeigen. Durch die Aufnahme der richtigen Projekttypen erhalten Sie einen weiteren Einblick in Ihre Fähigkeiten und Leistungen. Es gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihre gefragten Fähigkeiten in Bereichen wie Statistik, Wirtschaft, maschinelles Lernen, SQL und künstliche Intelligenz hervorzuheben.

Elemente eines starken Datenanalysten-Portfolios

• Grundlegende persönliche Informationen. Geben Sie Ihren offiziellen Namen, Kontaktinformationen, LinkedIn und andere relevante Informationen an. Sie sollten es den Kunden leicht machen, Sie für Ihre Dienste zu kontaktieren.
• Zusammenfassung der Karriere. Fügen Sie diesen Abschnitt zusammen mit Ihrem Elevator Pitch in Ihre "About"-Rubrik ein. Dieser Abschnitt muss Ihre Berufserfahrung und Ihre Karriereziele enthalten. Erläutern Sie die Arten von Analysen, mit denen Sie Erfahrung haben, und die wichtigsten Erkenntnisse aus Ihrem Portfolio.
• Datenanalyse-Projekte. Dieser Abschnitt Ihres Portfolios sollte sowohl Ihre hohe Fachkompetenz als auch Ihre Vielseitigkeit in der Datenwissenschaft zeigen. Bei der Auswahl der anzuzeigenden Projekte können Sie auch berücksichtigen, auf welche Art von Branchen Sie sich konzentrieren möchten.
• Links zu Ihrer professionellen Arbeit. Dieses Element wird meist von freiberuflichen Datenanalysten und Datenberatern verwendet. Fügen Sie Links zu Ihren früheren Jobs hinzu, einschließlich des Projektcodes, den Sie geschrieben haben, um Ihre Erfahrung in diesem Job zu beweisen.
• Arbeitsreferenzen. Das Hinzufügen von Arbeitsreferenzen und Kundenkommentaren zu Ihrem Portfolio hilft Ihren potenziellen Arbeitgebern, einen hohen Maßstab für Ihre beruflichen Fähigkeiten zu setzen. Der soziale Nachweis kann ein einfaches Projektportfolio zu etwas Besonderem machen.  

Wie man ein Datenanalysten-Portfolio erstellt

Die Erstellung eines Portfolios für Datenanalysten kann eine Herausforderung sein. Es ähnelt nicht anderen Disziplinen wie Grafikdesign oder Programmierung, wo Portfolios üblicherweise erstellt werden. Wenn Sie Hilfe bei der Erstellung eines Portfolios für Datenanalysten benötigen, haben wir unten eine Anleitung in fünf Schritten für den Anfang zusammengestellt.

1. Lernen Sie Datenanalyse 

Der erste Schritt zum Aufbau Ihres Datenanalysten-Portfolios besteht darin, das Thema zu lernen. Sie können dieses Fachgebiet im Selbststudium erlernen oder verschiedene Ausbildungswege wählen, um es zu beherrschen. Sie können die besten Datenanalyse-Bootcamps besuchen, sich für einen kurzfristigen Online-Kurs zur Datenanalyse einschreiben oder einen Bachelor-Abschluss in Datenanalyse erwerben, um Ihre Fähigkeiten zum kritischen Denken zu verbessern und zusätzliche Erfahrungen zu sammeln.

2. Verbessern Sie Ihre Datenkompetenz 

Konzentrieren Sie sich auf die Fähigkeiten, die Sie als Datenanalytiker ausbauen möchten, damit es einfacher ist, die richtige Spezialisierung für Sie zu finden. Sie können Business-Analyst, Business-Intelligence-Spezialist, Analyst für künstliche Intelligenz oder Datenvisualisierungsexperte werden. Wichtig ist, dass Sie sich klar machen, welche Art von Datenanalyst Sie sein wollen, und dies in Ihrem Portfolio hervorheben.

3. Führen Sie die Projekte durch 

Das Kernstück eines starken Datenanalysten-Portfolios ist die Präsentation Ihrer Data-Science- und Analyseprojekte. Hier können Sie Modelle für maschinelles Lernen, Python, Tableau, Datenvisualisierungstools, künstliche Intelligenz, Geschäftsanalysen und andere datenwissenschaftliche Projekte vorstellen, auf die Sie sich spezialisiert haben. Sie können auch die Bandbreite der Branchen aufzeigen, die Sie bedienen können.

4. Lassen Sie sich zertifizieren 

Eine professionelle Zertifizierung wird Ihr Fachwissen erhöhen und Ihre Chancen verbessern, von Kunden eingestellt zu werden. Je mehr Zertifizierungen und Kundenlogos Sie sammeln können, desto verlockender wird Ihr Portfolio. Dies verleiht Ihnen als Datenanalytiker auch mehr Glaubwürdigkeit.

5. Verwenden Sie Empfehlungsschreiben

Um das Vertrauen Ihrer künftigen Kunden zu gewinnen, müssen Sie positive Rückmeldungen von anderen Fachleuten oder früheren Kunden in Ihr Portfolio aufnehmen. Holen Sie sich so oft wie möglich Personen, die sich für Ihre positive Arbeit verbürgen und in den höchsten Tönen von Ihnen sprechen können.