Artificial Intelligence (AI)

5 Data Analyst Projects to Land a Job in 2024

Written by smirow

5 Datenanalystenprojekte, um im Jahr 2024 einen Job zu bekommen5 Datenanalystenprojekte, um im Jahr 2024 einen Job zu bekommen
Bild vom Autor

Mein erstes Praktikum im Bereich Datenanalyse habe ich 2020 absolviert.

Seitdem bin ich in eine Vollzeit-Managementrolle gewechselt, habe mehrere freiberufliche Stellen im Bereich Datenanalyse übernommen und bin als Berater für Unternehmen in verschiedenen Teilen der Welt tätig.

Während dieser Zeit habe ich Lebensläufe für Stellen als Datenanalysten überprüft und sogar Kandidaten für Stellen in die engere Wahl gezogen.

Und mir ist eines aufgefallen, das die prominentesten Kandidaten vom Rest unterscheidet.

Projekte.

Selbst wenn Sie keine Erfahrung in der Datenbranche und keinen technischen Hintergrund haben, können Sie sich von der Masse abheben und nur auf der Grundlage der in Ihrem Lebenslauf aufgeführten Projekte eingestellt werden.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie Projekte erstellen, die Ihnen helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben und Ihren ersten Job als Datenanalyst zu bekommen.

Wenn Sie diesen Artikel lesen, wissen Sie wahrscheinlich bereits, dass es wichtig ist, Projekte in Ihrem Lebenslauf anzugeben.

Möglicherweise haben Sie nach der Teilnahme an einem Online-Kurs oder Bootcamp sogar einige Projekte erstellt.

Allerdings schaden viele Datenanalyseprojekte Ihrem Geldbeutel mehr als sie nützen. Diese Projekte können Ihre Chancen auf einen Job tatsächlich beeinträchtigen und sollten unbedingt vermieden werden.

Wenn Sie beispielsweise das beliebte Google Data Analytics-Zertifikat auf Coursera erworben haben, haben Sie wahrscheinlich das Abschlussprojekt abgeschlossen, das mit dieser Zertifizierung einhergeht.

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Bild von Coursera

Allerdings haben sich mehr als 2 Millionen andere Menschen für denselben Kurs angemeldet und möglicherweise dasselbe Abschlussprojekt abgeschlossen.

Die Chancen stehen gut, dass Personalvermittler diese Projekte in den Lebensläufen von Hunderten von Kandidaten gesehen haben und nicht beeindruckt sind.

Eine ähnliche Logik gilt für jedes andere Projekt, das mehrfach erstellt wurde.

Das Erstellen eines Projekts mithilfe des Titanic-, Iris- oder Boston Housing-Datensatzes auf Kaggle kann eine wertvolle Lernerfahrung sein, sollte jedoch nicht in Ihrem Portfolio angezeigt werden.

Wenn Sie einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen haben wollen, müssen Sie sich von anderen abheben.

Hier ist wie.

Ein herausragendes Projekt muss einzigartig sein.

Wählen Sie ein Projekt, das:

  • Löst ein reales Problem.
  • Kann von anderen Menschen nicht einfach reproduziert werden.
  • Ist interessant und erzählt eine Geschichte.

Die meisten Ratschläge zu Datenanalyseprojekten im Internet sind ungenau und nicht hilfreich.

Sie werden aufgefordert, generische Projekte wie eine Analyse des Titanic-Datensatzes zu erstellen, Projekte, die Ihrem Lebenslauf keinen wirklichen Mehrwert verleihen.

Leider arbeiten die Leute, die Ihnen sagen, dass Sie diese Dinge tun sollen, nicht einmal in der Datenbranche, daher müssen Sie bei der Befolgung dieses Ratschlags Ihr bestes Urteilsvermögen walten lassen.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen Beispiele von echten Menschen, die einen Job im Bereich Datenanalyse bekommen haben. aufgrund ihrer Portfolioprojekte.

Sie erfahren mehr über die Arten von Projekten, die tatsächlich Leute in diesem Bereich einstellen, damit Sie möglicherweise etwas Ähnliches aufbauen können.

1. Dashboard zur Überwachung von Jobtrends

Das erste Projekt ist ein Dashboard, das Beschäftigungstrends in der Datenbranche anzeigt.

Ich habe von diesem Projekt in einem Video erfahren, das von Luke Barousse erstellt wurde, einem ehemaligen leitenden Datenanalysten, der sich auch auf die Erstellung von Inhalten spezialisiert hat.

Hier ist ein Screenshot dieses Dashboards:

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Bild von SkillQuery

Das obige Dashboard heißt SkillQuery und zeigt die Top-Technologien und Fähigkeiten an, nach denen Arbeitgeber in der Datenbranche suchen.

Beispielsweise können wir anhand des Dashboards erkennen, dass Python die von Arbeitgebern am meisten nachgefragte Sprache für Datenwissenschaftler ist, gefolgt von SQL und R.

Der Grund, warum dieses Projekt so wertvoll ist, liegt darin, dass es ein echtes Problem löst.

Jeder Arbeitssuchende möchte wissen, welche Top-Fähigkeiten Arbeitgeber in seinem Bereich suchen, damit er sich entsprechend vorbereiten kann.

SkillQuery hilft Ihnen dabei, in Form eines interaktiven Dashboards, mit dem Sie spielen können.

Der Ersteller dieses Projekts demonstrierte wichtige Datenanalysefähigkeiten wie Python, Web Scraping und Datenvisualisierung.

Einen Link zum GitHub-Repository für dieses Projekt finden Sie hier.

2. Kreditkartengenehmigung

Dieses Projekt wurde ins Leben gerufen, um vorherzusagen, ob eine Person für eine Kreditkarte zugelassen wird oder nicht.

Ich habe es in demselben Video gefunden, das von Luke Barousse erstellt wurde, und der Schöpfer dieses Projekts bekam schließlich eine Vollzeitstelle als Datenanalyst.

Die Kreditkartengenehmigungsvorlage wurde als Streamlit-Anwendung bereitgestellt:

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Bild aus Semasukas GitHub-Projekt

Beantworten Sie einfach die in diesem Dashboard angezeigten Fragen und die App teilt Ihnen mit, ob Ihre Kreditkarte genehmigt wurde oder nicht.

Auch hier handelt es sich um ein kreatives Projekt, das ein reales Problem mit einem benutzerfreundlichen Dashboard löst, weshalb es bei Arbeitgebern auffiel.

Zu den in diesem Projekt gezeigten Fähigkeiten gehören Python, Datenvisualisierung und Cloud-Speicher.

3. Sentimentanalyse in sozialen Medien

Bei diesem Projekt, das ich vor einigen Jahren ins Leben gerufen habe, geht es um die Durchführung einer Stimmungsanalyse von YouTube- und Twitter-Inhalten.

Ich habe mir schon immer gerne YouTube-Videos angeschaut und war besonders fasziniert von den Kanälen, die auf der Plattform Make-up-Tutorials erstellt haben.

Ungefähr zu dieser Zeit kam es auf YouTube zu einem riesigen Skandal, an dem zwei meiner liebsten Beauty-Influencer beteiligt waren: James Charles und Tati Westbrook.

Ich beschloss, diesen Skandal zu analysieren, indem ich Daten von YouTube und Twitter sammelte.

Ich habe ein Stimmungsanalysemodell erstellt, um die öffentliche Meinung zu der Fehde einzuschätzen, und habe sogar Visualisierungen erstellt, um zu verstehen, was die Leute über diese Influencer sagten.

Auch wenn dieses Projekt keine direkte kommerzielle Anwendung hatte, war es interessant, da ich ein Thema analysierte, das mich faszinierte.

Ich habe auch einen Blogbeitrag geschrieben, in dem ich meine Ergebnisse beschreibe und den Sie hier finden können.

Zu den in diesem Projekt demonstrierten Fähigkeiten gehören Web Scraping, API-Nutzung, Python, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen.

4. Kundensegmentierung mit Python

Dies ist ein weiteres Projekt, das ich erstellt habe.

In diesem Projekt habe ich mit Python ein K-Means-Clustering-Modell unter Verwendung eines Datensatzes auf Kaggle erstellt.

Ich habe Variablen wie Geschlecht, Alter und Einkommen verwendet, um verschiedene Kundensegmente für Einkaufszentren zu erstellen:

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Bild von Kaggle

Da der für dieses Projekt verwendete Datensatz beliebt ist, habe ich versucht, meine Analyse von anderen abzuheben.

Nachdem ich das Segmentierungsmodell entwickelt hatte, ging ich noch einen Schritt weiter, indem ich Verbraucherprofile für jedes Segment erstellte und gezielte Marketingstrategien entwickelte.

Mit diesen zusätzlichen Schritten wurde mein Projekt auf den Bereich Marketing und Kundenanalyse zugeschnitten und erhöhte so meine Chancen auf eine Anstellung in diesem Bereich.

Ich habe zu diesem Projekt auch ein Tutorial erstellt, das eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen Ihres eigenen Kundensegmentierungsmodells in Python bietet.

Zu den in diesem Projekt demonstrierten Fähigkeiten gehören Python, unüberwachtes maschinelles Lernen und Datenanalyse.

5. Udemy-Kursdatenanalyse-Dashboard

Das letzte Projekt auf dieser Liste ist ein Dashboard, das Informationen zu Udemy-Kursen anzeigt:

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Support-Bild

Ich habe dieses Projekt in einem Medium-Artikel von Zach Quinn gefunden, der derzeit Senior Data Engineer bei Forbes ist.

In seinen frühen Tagen, sagt Zach, verschaffte ihm dieses Dashboard ein Jobangebot als Datenanalyst bei einem renommierten Unternehmen.

Und es ist leicht zu verstehen, warum.

Zach ging über die reine Verwendung von SQL und Python hinaus, um Daten zu verarbeiten und zu analysieren.

Er hat Best Practices für die Datenberichterstattung in dieses Dashboard integriert und es so attraktiv und optisch ansprechend gestaltet.

Durch einen einfachen Blick auf das Dashboard erhalten Sie wichtige Einblicke in die Kurse von Udemy, die Interessen seiner Studenten und seine Konkurrenten.

Das Dashboard stellt auch wichtige Geschäftskennzahlen dar, wie zum Beispiel Kundenbindung und Markttrends.

Von allen in diesem Artikel aufgeführten Projekten gefällt mir dieses am besten, weil es über technische Fähigkeiten hinausgeht und die Fähigkeit des Analysten demonstriert, Geschichten zu erzählen und Daten zu präsentieren.

Hier ist ein Link zu Zachs Artikel, in dem er den Code und die Schritte zur Erstellung dieses Projekts bereitstellt.

Ich hoffe, die in diesem Artikel beschriebenen Projekte haben Sie dazu inspiriert, Ihre eigenen zu erstellen.

Wenn Sie keine Projektidee haben oder bei der Entwicklung Ihres Projekts auf Hindernisse stoßen, empfehle ich Ihnen den Einsatz generativer KI-Modelle als Unterstützung.

ChatGPT kann beispielsweise eine Fülle von Projektideen liefern und sogar gefälschte Datensätze generieren, sodass Sie Ihre analytischen Fähigkeiten verbessern können.

Durch die Zusammenarbeit mit ChatGPT zur Datenanalyse können Sie neue Technologien schneller erlernen, effizienter werden und sich so von der Konkurrenz abheben.

Wenn Sie mehr über den Einsatz von ChatGPT und generativer KI zur Datenanalyse erfahren möchten, können Sie sich mein Video-Tutorial zum Thema ansehen.

Natasha Selvaraj ist ein autodidaktischer Datenwissenschaftler mit einer Leidenschaft für das Schreiben. Natassha schreibt über alles, was mit Datenwissenschaft zu tun hat, und ist eine wahre Meisterin aller Daten, die mit Daten zu tun haben. Sie können sich auf LinkedIn mit ihr verbinden oder ihren YouTube-Kanal besuchen.

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