Das Leben nach der Weiterbildung Data Analyst
Vor kurzem besuchte uns unser ehemaliger Teilnehmer und berichtete von seinen Erfahrungen nach der Online-Weiterbildung als Data Analyst bei BBQ. In einem emotionalen und inspirierenden Video erzählt er, wie der Python-Kurs nicht nur seine beruflichen Möglichkeiten, sondern sein gesamtes Leben verändert hat. „Ich war selbstständig, aber irgendwie fehlte mir etwas. Mein Alltag forderte mein Gehirn nicht genug“, erklärt er zu Beginn. Durch die Weiterbildung bei BBQ lernte er nicht nur das Programmieren, sondern auch, wie man komplexe Probleme strukturiert und löst.
Dank der praxisnahen Inhalte und der Unterstützung durch die Tutoren, konnte er schnell Fortschritte machen und seine ersten Projekte erfolgreich abschließen. „Die Online-Weiterbildung bei BBQ hat alles verändert. Schritt für Schritt lernte ich, wie man komplexe Probleme löst“, berichtet er stolz. Heute arbeitet er in einem Job, von dem er zuvor nicht wusste, dass er ihn sich je wünschen würde. Sein Fazit: „Jetzt habe ich Fähigkeiten, die mir Türen öffnen und mein Leben verändert haben.“
Hier geht es zum Interview auf YouTube.
Weißt du, was der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Science ist? Wir klären dich auf.
Data Analyst und Data Scientist sind wie zwei Geschwister, die ähnliche Interessen, aber unterschiedliche Aufgaben haben.
Data Analyst | Data Scientist |
| Ist nah am Business und untersucht Daten nach konkreten Anforderungen aus dem Geschäftsalltag. Der Fokus liegt auf der Interpretation und Visualisierung von vorhandenen Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Mit Machine Learning Werkzeugen und statistischer Methoden werden Trends und Muster identifizieren und deren Ergebnisse auf verständliche Weise präsentieren. | Data Scientists arbeiten meist mit Big Data und gehen explorativer vor. Sie versuchen neue, auch unerwartete Erkenntnisse zu gewinnen. Data Scientists nutzt und entwickelt fortschrittliche Algorithmen, wenden maschinelles Lernen an und verwendet statistische Methoden, um tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen. Scientists benötigen tiefergreifende Kenntnisse in der Mathematik und Informatik. |
Beide Rollen sind eng miteinander verbunden, unterscheiden sich jedoch besonders in der mathematischen Tiefe der Analyse. Data Scientists benötigen in der Regel ein Masterstudium in IT oder Mathematik.