Informieren Sie sich über die data analytics, ihre Anwendung, allgemeine Fähigkeiten und Berufe, in denen analytische Konzepte umgesetzt werden.
Unter data analytics versteht man die Erfassung, Umwandlung und Organisation von Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Data Analytics wird oft mit data analytics verwechselt . Obwohl es sich um verwandte Begriffe handelt, sind sie nicht genau dasselbe. Tatsächlich ist data analytics eine Unterkategorie von Data Analytics, die sich speziell mit der Bedeutungsextraktion aus Daten beschäftigt. Data Analytics als Ganzes umfasst Prozesse, die über die Analyse hinausgehen, darunter Data Science (Verwendung von Daten zur Theoriebildung und Prognose) und Data Engineering (Aufbau von Datensystemen).
In diesem Artikel erfahren Sie mehr darüber, was data analytics ist, wie sie verwendet wird und welche Schlüsselkonzepte sie bietet. Sie erfahren außerdem mehr über Fähigkeiten, Jobs und kostengünstige Spezialisierungen im Bereich data analytics, die Ihnen den Einstieg erleichtern können.
Was ist data analytics?
data analytics ist ein multidisziplinäres Feld, das eine breite Palette von Analysetechniken, darunter Mathematik, Statistik und Informatik, verwendet, um Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen. data analytics ist ein weit gefasster Begriff, der alles von der einfachen data analytics bis hin zur Theoriebildung von Methoden zur Datenerfassung und Erstellung der für die Datenspeicherung erforderlichen Rahmenbedingungen umfasst.
Wie wird data analytics verwendet? Beispiele für data analytics
Daten sind überall und Menschen nutzen sie jeden Tag, ob sie es nun wissen oder nicht. Alltägliche Aufgaben wie das Abmessen von Kaffeebohnen für die morgendliche Tasse Kaffee, das Überprüfen des Wetterberichts vor der Entscheidung, was man anzieht, oder das Verfolgen der Schritte im Laufe des Tages mit einem Fitnesstracker können alles Formen der Analyse und Nutzung von Daten sein.
data analytics ist in vielen Branchen wichtig, da viele Unternehmensleiter Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Turnschuhhersteller könnte sich Verkaufsdaten ansehen, um zu entscheiden, welche Designs er weiterführt und welche er aus dem Verkehr zieht, oder ein Gesundheitsverwalter könnte sich Bestandsdaten ansehen, um zu bestimmen, welche medizinischen Vorräte er bestellen sollte. Bei Coursera könnten wir uns Einschreibungsdaten ansehen, um zu entscheiden, welche Art von Kursen wir zu unserem Angebot hinzufügen sollten.
Organisationen, die Daten zur Entwicklung ihrer Geschäftsstrategien nutzen, stellen häufig fest, dass sie selbstbewusster, proaktiver und finanziell versierter sind.
Erfahren Sie in dieser Vorlesung zum Data Analytics Professional Certificate von Google mehr darüber, wie Daten in der realen Welt verwendet werden :
Data analytics: Schlüsselkonzepte
Es gibt vier Haupttypen der data analytic’s: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv. Zusammen können diese vier Typen der data analytic’s einem Unternehmen helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Auf den ersten Blick sagt uns jeder von ihnen Folgendes:
- Deskriptive Analysen sagen uns, was passiert ist.
- Diagnostische Analysen verraten uns, warum etwas passiert ist.
- Prädiktive Analysen sagen uns, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird.
- Präskriptive Analysen sagen uns, wie wir handeln sollen.
Personen, die mit data analytic’s arbeiten, untersuchen normalerweise jeden dieser vier Bereiche mithilfe des data analytic’s prozesses, der das Identifizieren der Frage, das Sammeln von Rohdaten, das Bereinigen von Daten, das Analysieren von Daten und das Interpretieren der Ergebnisse umfasst.
Data analytic’s fähigkeiten
Um data analytic’s effektiv durchführen zu können, sind eine Vielzahl von Fähigkeiten erforderlich. Laut Such- und Registrierungsdaten der Coursera-Community mit 87 Millionen Lernenden weltweit sind dies die gefragtesten Data-Science-Fähigkeiten (Stand: Dezember 2021):
- Structured Query Language (SQL) , eine häufig für Datenbanken verwendete Programmiersprache
- Statistische Programmiersprachen wie R und Python werden häufig zum Erstellen fortgeschrittener data analytic’s programme verwendet.
- Maschinelles Lernen , ein Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen zum Erkennen von Datenmustern eingesetzt werden
- Wahrscheinlichkeit und Statistik , um Datentrends besser analysieren und interpretieren zu können
- Datenmanagement oder die Praktiken rund um das Sammeln, Organisieren und Speichern von Daten
- Datenvisualisierung oder die Fähigkeit, Diagramme und Grafiken zu verwenden, um eine Geschichte mit Daten zu erzählen
- Ökonometrie oder die Fähigkeit, Datentrends zu verwenden, um mathematische Modelle zu erstellen, die zukünftige Trends auf der Grundlage von
Obwohl für eine Karriere in der data analytic’s ein gewisses Maß an technischem Wissen erforderlich ist, kann eine methodische Herangehensweise an die oben genannten Fähigkeiten – beispielsweise indem Sie jeden Tag ein bisschen lernen oder aus Ihren Fehlern lernen – zum Erfolg führen. Und es ist nie zu spät, damit anzufangen.
Jobs in der data analytic’s
Data analytic’s fachleute verdienen in der Regel überdurchschnittlich viel und sind auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt. Das US Bureau of Labor Statistics (BLS) prognostiziert, dass Karrieren im Bereich data analytic’s zwischen 2022 und 2032 um 23 Prozent wachsen werden – also deutlich schneller als der Durchschnitt – und ein überdurchschnittliches Jahreseinkommen von schätzungsweise 85.720 Dollar abwerfen werden [ 1 ]. Doch laut dem Bericht „Anaconda 2022 State of Data Science“ äußerten 63 % der befragten kommerziellen Organisationen angesichts dieses rasanten Wachstums ihre Besorgnis über einen Mangel an Fachkräften [ 2 ].
Zu den Einstiegspositionen in der data analytic’s zählen unter anderem folgende Positionen:
- Junior-Datenanalyst
- Assoziierter Datenanalyst
- Junior-Datenwissenschaftler
Mit Metas anfängerfreundlichem Data Analyst Professional Certificate können Sie statistische Analysen, Datenmanagement und Programmierung mit SQL, Tableau und Python üben . Dieses selbstgesteuerte Programm bereitet Sie auf eine Einstiegsposition vor und kann in nur 5 Monaten abgeschlossen werden .
Mehr lesen: Was macht ein Business Development Manager?
Mit zunehmender Erfahrung auf diesem Gebiet qualifizieren Sie sich möglicherweise für Positionen auf mittlerer bis höherer Ebene, beispielsweise:
- Datenanalyst
- Datenwissenschaftler
- Datenarchitekt
- Dateningenieur
- Wirtschaftsanalytiker
- Marketinganalyst
Klicken Sie sich durch die Links oben, um mehr über die einzelnen Karrierewege zu erfahren, einschließlich der Aufgaben, des Durchschnittsgehalts und der Stellenausschreibungen.
Erfahren Sie mehr über data analytics
Bei der data analytics geht es darum, Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Lernen Sie von den Besten mit dem Data Analytic’s Professional Certificate von Google , das Sie in etwa sechs Monaten auf eine Einstiegsposition in der data analytic’s vorbereitet. Dort erlernen Sie wichtige Fähigkeiten wie Datenbereinigung und -visualisierung und sammeln durch Videoanleitungen und ein angewandtes Lernprojekt praktische Erfahrungen mit gängigen data analytic’s tools.