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Mein erstes Praktikum im Bereich Datenanalyse absolvierte ich im Jahr 2020.

Seitdem habe ich eine Vollzeitstelle auf leitender Ebene übernommen, mehrere freiberufliche Aufträge im Bereich Datenanalyse erhalten und Unternehmen in verschiedenen Teilen der Welt beraten.

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 Bewerber von allen anderen unterschied.

Projekte.

Selbst wenn Sie keinerlei Erfahrung in der Datenbranche und keinen technischen Hintergrund haben, können Sie sich von allen anderen abheben und nur auf der Grundlage der Projekte eingestellt werden, die Sie in Ihrem Lebenslauf angeben.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie Projekte erstellen, mit denen Sie sich von der Konkurrenz abheben und Ihren ersten Job als Datenanalyst ergattern können.

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

Vielleicht haben Sie nach der Teilnahme an einem Online-Kurs oder Bootcamp sogar ein paar eigene Projekte erstellt.

Allerdings schaden viele Datenanalyseprojekte Ihrem Portfolio mehr als sie nützen. Diese Projekte können Ihre Chancen auf einen Job tatsächlich verringern und müssen 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.

Bild aus Coursera
 

Allerdings haben sich über 2 Millionen andere Menschen für denselben Kurs eingeschrieben und möglicherweise dasselbe Abschlussprojekt abgeschlossen.

Die Chancen stehen gut, dass Personalvermittler diese Projekte im Lebenslauf von Hunderten von Bewerbern gesehen haben und davon nicht beeindruckt sein werden.

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

Erstellen eines Projekts mit dem Titanisch, Iris, oder Boston Housing Der Datensatz zu Kaggle kann eine wertvolle Lernerfahrung sein, sollte jedoch nicht in Ihrem Portfolio angezeigt werden. 

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

Hier ist, wie.

Ein herausragendes Projekt muss einzigartig sein.

Wählen Sie ein Projekt aus, das:

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

Viele 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 anspruchsvoll sein.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen Beispiele von echten Menschen, die einen Job in der Datenanalyse bekommen haben aufgrund ihrer Portfolio-Projekte.

Sie erfahren, welche Arten von Projekten tatsächlich dazu führen, dass Menschen in diesem Bereich eingestellt werden, sodass Sie möglicherweise etwas Ähnliches aufbauen können.

1. Dashboard zur Überwachung von Jobtrends

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

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

Hier ist ein Screenshot dieses Dashboards:

Bild von SkillQuery 
 

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

Anhand des Dashboards können wir beispielsweise erkennen, dass die Sprache, nach der Arbeitgeber bei Datenwissenschaftlern am häufigsten suchen, Python ist, gefolgt von SQL und R.

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

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

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

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

Einen Link zu diesem Projekt finden Sie hier GitHub-Repository .

2. Kreditkartengenehmigung

Dieses Projekt wurde erstellt, 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.

Das Kreditkartengenehmigungsmodell wurde als Streamlit-Anwendung bereitgestellt:

Bild aus Semasukas GitHub-Projekt
 

Sie müssen lediglich die in diesem Dashboard angezeigten Fragen beantworten und die App teilt Ihnen dann mit, ob Ihnen eine 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 Inhalten von YouTube und Twitter.

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

Damals kam auf YouTube ein riesiger Skandal an die Oberfläche, an dem zwei meiner liebsten Beauty-Influencer beteiligt waren – James Charles und Tati Westbrook.

Ich beschloss, diesen Skandal zu analysieren, indem ich Daten auf 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.

Obwohl dieses Projekt keine direkte geschäftliche Anwendung hatte, war es interessant, da ich ein Thema analysierte, das mir am Herzen lag.

Ich habe auch einen Blog-Beitrag geschrieben, in dem ich meine Ergebnisse darlege, den Sie finden können hier.

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 von mir erstellt wurde. 

In diesem Projekt habe ich mit Python ein K-Means-Clustering-Modell erstellt Datensatz auf Kaggle.

Ich habe Variablen wie Geschlecht, Alter und Einkommen verwendet, um verschiedene Segmente von Mall-Kunden zu erstellen:

Bild aus Kaggle
 

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

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

Aufgrund dieser zusätzlichen Schritte, die ich unternahm, war mein Projekt auf den Bereich Marketing und Kundenanalyse zugeschnitten, was meine Chancen auf eine Anstellung in diesem Bereich erhöhte.

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

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 Erkenntnisse zu Udemy-Kursen anzeigt:

Bild aus Medium
 

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

Als er gerade erst angefangen hat, sagt Zach, habe ihm dieses Dashboard ein Jobangebot als Datenanalyst bei einem renommierten Unternehmen beschert.

Und es ist leicht zu verstehen, warum.

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

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

Allein durch einen Blick auf das Dashboard können Sie wichtige Erkenntnisse über die Kurse von Udemy, die Interessen seiner Studenten und seine Konkurrenten gewinnen.

Das Dashboard zeigt auch Kennzahlen an, die für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. Kundenbindung und Markttrends.

Von allen in diesem Artikel aufgeführten Projekten gefällt mir dieses am besten, da es über technische Fähigkeiten hinausgeht und die Begabung des Analysten im Erzählen und Präsentieren von Daten zeigt.

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

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

Wenn Sie keine Projektideen haben oder bei der Entwicklung Ihrer eigenen auf Hindernisse stoßen, empfehle ich Ihnen, generative KI-Modelle als Unterstützung zu nutzen.

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 die Verwendung von ChatGPT und generativer KI für die Datenanalyse erfahren möchten, können Sie sich meine ansehen Video-Tutorial zu diesem Thema.  
 
 

Natascha Selvaraj ist ein autodidaktischer Datenwissenschaftler mit einer Leidenschaft für das Schreiben. Natassha schreibt über alles, was mit Datenwissenschaft zu tun hat, eine wahre Meisterin aller Datenthemen. Sie können sich mit ihr verbinden LinkedIn oder schau sie dir an YouTube-Kanal.

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