Data Analytics Kurs Remote

Gibt es nach Abschluss des Kurses ein Zertifikat?

Ja, nach Abschluss des Datenanalysekurses erhältst du ein Abschlusszertifikat, das Du potenziellen Arbeitgebern vorlegen oder Deinem Lebenslauf hinzufügen kannst.

Was ist die Lehrmethode der Wild Code School?

Unsere innovative Unterrichtsmethode ist so konzipiert, dass sie Dir reichlich Praxis bietet. Du arbeitest mit anderen Student*innen an echten Partner-projekten mit Hilfe Deines/Deiner Trainer*in. Dies hilft dir, Dich auf reale Szenarien vorzubereiten und dich am Ende des Kurses bei der Arbeitssuche gegenüber Personalverantwortlichen hervorzuheben.

Wir geben Dir die Werkzeuge, um Dich an die sich schnell entwickelnde Welt der Datenanalyse-Technologien anzupassen. Wir sind davon überzeugt, dass man am besten lernt, indem man etwas tut. Deshalb bekommst Du so viel praktische Erfahrung. Das Abschlussprojekt des Kurses ist ein echtes Projekt mit einem echten Kunden.

Was lernt man, um Datenanalyst*in zu werden? Was ist der Lehrplan des Datenanalysekurses?

Unser 5-monatiger intensiver und professionalisierender Datenanalysekurs deckt 7 Hauptaspekte der Datenanalyse ab:

• Datenbanken (grundlegendes, mittleres und fortgeschrittenes SQL)
• Datenquellen (RESTful API, Geocoding, HTML Webscraping und Verstehen der RGPD)
• Die Tabellenkalkulation
• Die Programmiersprache Python und Algorithmik
• Python-Bibliotheken (Pandas und NumPy)
• Datenvisualisierung (interaktive Karten wie Folium und Business Intelligence Tools wie Tableau Software, MS Power BI)
• Maschinelles Lernen

Lade das komplette Kurs-Programm herunter.

Welche Fähigkeiten werde ich am Ende meines Kurses anwenden können? Was sind die Top 3 Fähigkeiten von Datenanalysten*innen?

Drei der Top-Fähigkeiten von Datenanalyst*innen sind:

• Demokratisieren: Rohdaten in relevante Informationen umwandeln, und die Daten präsentieren und interpretieren, um eine Geschäftsfrage zu beantworten. Ein Beispiel kann ein Dashboard mit Graphen und KPIs sein, um eine Aktivität zu verwalten und zu messen.
• Automatisieren: Wiederkehrende Aufgaben wie das Bereinigen und Sammeln von Daten automatisieren. Verarbeite eine große Menge an Daten auf automatisierte Art und Weise. Ein Beispiel könnte das Schreiben eines Python-Skripts zur Datenverarbeitung sein, das mit einer SQL-Datenbank verbunden ist.
• Modellierung: Daten vereinfachen, um die wichtigsten und relevanten Daten zu behalten, Trends und Prognosen ableiten, möglicherweise maschinelles Lernen nutzen.

Deshalb wirst du am Ende dieses 5-monatigen Datenanalysekurses in der Lage sein, folgende Dinge zu tun:

• Daten verarbeiten: mit Python-Algorithmen und objektorientierter Programmierung.
• Daten sammeln: eine SQL-Datenbankabfrage durchführen, das Sammeln von Inhalten mittels HTML-Scraping automatisieren, RGPD-Probleme verstehen, Geokodierung durchführen.
• Daten modellieren und präsentieren: ein Verständnis für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Big Data-Plattformen erlangen, lernen, wie man dynamische Datenvisualisierungen erstellt und diese manipuliert, Visualisierungen und Dashboards mit Tableau, Folium und PowerBI erstellen.
• Den beruflichen Lebenslauf und das Portfolio verbessern, unserer Community von Datenanalyst*innen und Alumni beitreten, Deine Online-Präsenz verbessern, Dich auf Bewerbungsgespräche und Jobangebote vorbereiten...

Wer sind die Trainer*innen? Wer wird mich während meines Kurses unterstützen?

Während Deines 5-monatigen Kurses zum/zur Datenanalyst*in wirst Du mit einer Vielzahl von Personen zusammenarbeiten:

• Ein/eine fachkundigen/r Trainer*in, der/die alle unterrichtsbezogenen Aktivitäten überwacht und alle Student*innen des Kurses unterstützt.
• Ein/eine Campus Manager*in, der/die Dich bei der beruflichen Vorbereitung unterstützt und Coaching-Aktivitäten leitet.
• Anderen Student*innen, die Dich unterstützen werden und die Du wiederum auch unterstützen wirst.
• Andere Fachleute aus der Welt der Datenanalyse, die während des gesamten Kurses involviert sein werden, um ihre Erfahrungen zu teilen und zusätzliche Hilfestellungen zu geben.

Was ist der Unterschied zwischen Datenanalyst*innen und Datenwissenschaftler*innen?

Datenwissenschaftler*innen konzentrieren sich auf zukünftige Daten und Vorhersagen, indem sie Deep-Learning-Algorithmen erstellen, um präskriptive und prädiktive Analysen durchzuführen. Sie können Markttrends vorhersagen, Bilderkennungssysteme, Empfehlungssysteme und vieles mehr erstellen.

Um Datenwissenschaftler*in zu werden, sind mehrere Sprachen erforderlich, darunter R, Python und Scala, sowie ein starker mathematischer Hintergrund.

Datenanalyst*innen hingegen befassen sich weniger mit Zukunftsprognosen oder der Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen von Grund auf, sondern mit dem Sammeln, Bereinigen, Organisieren, Strukturieren und Visualisieren vorhandener Daten, um datengetriebene Geschäftseinblicke zu entwickeln.

Welche Qualifikationen brauche ich, um Datenanalyst*in zu werden?

Für viele Einstiegspositionen als Datenanalyst*in benötigst Du lediglich eine Zertifizierung, wie sie die Wild Code School anbietet, sowie einige relevante Erfahrungen, die Dir unsere praktischen Szenarien und Projekte bieten. Dieser Kurs ist so konzipiert, dass er Dir hilft, deine erste Stelle als Datenanalyst*in zu bekommen.

Wie melde ich mich für den Datenanalysekurs an?

Um Dich für unseren Kurs anzumelden, musst du unseren 3-stufigen Bewerbungsprozess durchlaufen:

• Registrierung auf unserer Website: Du musst ein Formular ausfüllen und kannst den Kurs und Campus Deiner Wahl auswählen. Unsere Kurse finden auf dem Campus oder online statt. Wenn Du an einem Onlinekurs teilnehmen möchtest, musst Du nur den Campus "Remote" in der Sprache Deiner Wahl auswählen.
• Motivationsgespräch: Du besprichst Dein berufliches Projekt und Deine Motivation, der Wild Code School beizutreten, mit einem/einer Zulassungsmanager*in.
• Technisches Interview: Du präsentierst Deine Tech-Challenge (eine Übung, die du nach dem Motivationsinterview absolvierst) und besprichst mit einem/einer Trainer*in, ob Du das Potenzial hast, ein Tech-Spezialist*in zu werden.

Der Bewerbungsprozess kann in 1 Woche abgeschlossen werden und die Registrierung ist bis 7 Tage vor Kursbeginn möglich.

Wie sieht das Format des 5-monatigen Datenanalysekurs aus? Kann ich mich für ein Live-Fernstudium entscheiden?

Du wirst die Wahl haben, Deinen 5-monatigen Kurs entweder auf dem Campus oder über online zu absolvieren. Wenn Du die Online-Option wählst, wirst Du Dich jeden Morgen mit Deiner Klasse verbinden, um den/die Trainer*in und die anderen Student*innen in Deiner Klasse live zu treffen. Der Großteil der Unterrichtsaktivitäten unseres Kurses wird live in Gruppen absolviert.

Wie hoch ist die Anstellungsquote eurer Studenten nach dem Datenanalyse-Programm?

"Werde ich nach meinem Kurs einen Job finden?" Das ist eine Frage, die sich jeder stellt, bevor er seine Fähigkeiten aufwertet oder einen Kurs beginnt (und das zu Recht!). Bei der Wild Code School ist es unser Hauptziel, unsere Student*innen auszubilden und zu unterstützen, um letztendlich eine Anstellung zu finden. 84% unserer Alumni sind 1 Jahr nach ihrem Abschluss angestellt, 86% von ihnen in einem festen Arbeitsverhältnis. In unserem Job Report 2021 erfährst Du mehr über die Beschäftigungsquote unserer Wilder, ihre Fachgebiete und die Unternehmen, die uns vertrauen.

Wie kann ich Datenanalyst*in werden? Wie finde ich einen Job nach dem Kurs zum/zur Datenanalyst*in?

Wir unterstützen Dich bei der Jobsuche, indem wir während deines 5-monatigen Kurses an drei Schlüsselbereichen arbeiten:

• Erweiterung Deines beruflichen Netzwerks: Wir helfen Dir dabei, Dich mit mehr Möglichkeiten zu verbinden, indem Du einfach mehr Menschen und Unternehmen kennenlernst. Du wirst in Kundenprojekte, Datathons, Präsentationen von Experten und mehr eingebunden, um Dir zu helfen, Dich zu vernetzen.
• Verbesserung Deiner Soft Skills: Du lernst, wie Du effizienter remote arbeitest, Kundenbedürfnisse besser verstehst, mit Deinen Kolleg*innen zusammenarbeitest und zusätzliche Soft Skills erwirbst, die von Personalverantwortlichen geschätzt werden.
• Verbesserung Deines Lebenslaufs und Kandidatenprofils: mit Coaching, individuellen Treffen nach Bedarf und Teilnahme an Workshops. Nimm an Probeinterviews teil und erhalte Hilfe von LinkedIn, um Dein Profil und die Stärke Deiner Kandidatur zu verbessern.

Wie viel verdienen Datenanalyst*innen?

Das Bruttojahresgehalt eines/einer Junior Datenanalyst*in in Europa variiert von Land zu Land. In der Regel liegt es zwischen 35T€ und 45T€ in Deutschland oder Frankreich und zwischen 25T€ und 35T€ in Spanien oder Portugal. Dieses Gehalt kann sich leicht verdoppeln, wenn Du 3-4 Jahre Erfahrung gesammelt und Dich bewährt hast. Du kannst das durchschnittliche Gehalt ganz einfach über den Glassdoor-Simulator überprüfen.