So erstellen Sie ein Data Analyst Portfolio: Tipps für den Erfolg

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Wenn Sie mit der Jobsuche als Datenanalyst beginnen, ist Ihr Portfolio möglicherweise einer der wichtigsten Aspekte Ihrer Bewerbung. Ihr Portfolio präsentiert Ihre Fähigkeiten im Berufsleben. Dies bestätigt Ihre Fähigkeiten gegenüber Personalvermittlern, Personalverantwortlichen und potenziellen Kunden auf eine Weise, die mit einem Lebenslauf allein nur schwer möglich ist.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihr Data Analyst Portfolio aufbauen, auch ohne Berufserfahrung. Wir besprechen kostenlose und kostenpflichtige Plattformen sowie die Projekttypen, die Sie für ein überzeugendes Portfolio berücksichtigen sollten. 

Bauen Sie Ihr Portfolio mit projektorientierten Datenanalyse-Kursen auf

Der Kurs Google Data Analytics Capstone: Absolvieren Sie eine Fallstudie bietet Einblicke in den Aufbau eines Data Analyst Portfolios und stellt Anleitungen zum Erstellen einer überzeugenden Fallstudie bereit.

Im IBM-Kurs Datennalyse Capstone Projekt übernehmen Sie die Rolle eines Associate Data Analyst und wenden Ihre Datenanalyse-Fähigkeiten an, um eine theoretische geschäftliche Herausforderung zu lösen. Das Ergebnis ist ein portfoliowürdiger Bericht für Stakeholder innerhalb einer fiktiven Organisation.

So erstellen Sie ein Data Analyst Portfolio

Sie können Ihre Datenkenntnisse zwar in Ihrem Lebenslauf auflisten, den Beweis liefert jedoch Ihr Portfolio. Im einfachsten Fall ist ein Portfolio eine Sammlung von Datenprojekten, an denen Sie gearbeitet haben.

Im Folgenden sehen wir uns genauer an, wie man ein solches Portfolio erstellt. Wenn Sie mehr über die Bedeutung von Portfolioprojekten bei der Jobsuche erfahren möchten, sehen Sie sich zunächst diese Vorlesung zum Datenanalyse-Zertifikat von Google an.

Portfolio-Plattformen

Der erste Schritt beim Aufbau eines Data Analyst Portfolios ist die Wahl des Hosting-Anbieters. Sie müssen weder viel Geld ausgeben noch eine eigene Website erstellen. Für Einsteiger bieten sich folgende kostenlose Portfolio-Websites an:

• LinkedIn: LinkedIn macht es Ihnen relativ einfach, Projekte zu Ihrem Profil hinzuzufügen, zu aktualisieren und daraus zu entfernen. Ihr Profil dient gleichzeitig als Online-Portfolio. Die Plattform unterstützt verschiedene Formate (.jpeg, PDF, PowerPoint, Word und andere), sodass Sie viele Arten von Inhalten hochladen und teilen können. Mit LinkedIn können Sie Projekte in den Bereichen „Empfohlen“, „Erfahrung“ oder „Ausbildung“ hinzufügen.

• GitHub: Eine weitere beliebte Möglichkeit, Ihr Portfolio kostenlos zu hosten, ist GitHub, eine Open-Source-Community mit über 100 Millionen Entwicklern. Sobald Sie ein Konto erstellt haben, können Sie Datenprojekte zu einem öffentlichen Repository hinzufügen, um Elemente wie Ihren Code und Jupyter Notebooks zu präsentieren.

• Kaggle: Kaggle, eine anpassbare Jupyter Notebooks-Cloud-Umgebung, kann auch als kostenloses Portfolio Ihrer Arbeit dienen. Hier können Sie die Ergebnisse aller Kaggle-Data-Science-Wettbewerbe, an denen Sie teilnehmen, anzeigen oder Ihre erstellten Datensätze oder Ihren geschriebenen Code präsentieren.

Wenn Sie Erfahrung sammeln und Ihr Portfolio wächst, können Sie es auf eine eigenständige Website übertragen. Hosten Sie Ihr Portfolio über Dienste wie SquareSpace oder Wix, die vorgefertigte Vorlagen und einfache Drag-and-Drop-Anpassungen bieten. Wenn Sie mit HTML vertraut sind, können Sie Ihre Website für noch mehr Flexibilität über WordPress hosten. 

Tipp: Viele Data Analysts laden ihre Arbeiten auf GitHub hoch und verlinken sie in ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder ihrer persönlichen Website. Ihre Arbeit könnte sogar die Aufmerksamkeit eines Personalvermittlers erregen.

Was Sie in Ihr Portfolio aufnehmen sollten

Der Inhalt Ihres Portfolios ist wichtiger als der Ort, an dem Sie es hosten. Ein einfaches Portfolio sollte mindestens zwei Abschnitte enthalten: einen „Über mich“-Bereich und Datenanalyse-Projekte. Sehen wir uns beide genauer an.

Über mich

Auf der „Über mich“-Seite können Sie potenziellen Arbeitgebern vorstellen, wer Sie sind, was Sie tun und warum Ihnen das wichtig ist. Hier können Sie Folgendes erläutern:

• Wie Sie in die Datenanalyse eingestiegen sind

• Was Sie an Daten am meisten interessiert 

• Wo Ihre Leidenschaften im Zusammenhang mit Datenanalyse liegen

Dies ist auch ein großartiger Ort, um Ihre Kontaktdaten (falls Sie diese nicht auf einer separaten Seite haben) und Links zu Ihren Social-Media-Konten hinzufügen.

Projekte

Der Großteil Ihres Portfolios besteht wahrscheinlich aus einer Reihe von Projekten und Fallstudien, die Ihre wichtigsten Fähigkeiten demonstrieren. Im Allgemeinen sollte Ihr Portfolio Ihre besten oder neuesten Arbeiten präsentieren. Versuchen Sie, Projekte einzubeziehen, die Ihre Fähigkeiten unterstreichen:

• Scrapen Sie Daten von Websites: Zeigen Sie Ihren Code und verwenden Sie gehashte Kommentare, um Ihre Überlegungen zu erklären.

• Bereinigen Sie Daten: Nehmen Sie einen Datensatz mit fehlenden, doppelten oder anderen problematischen Daten und führen Sie Ihren Datenbereinigungsprozess durch.

• Führen Sie verschiedene Arten von Analysen durch: Verwenden Sie Daten, um diagnostische, beschreibende, prädiktive und präskriptive Analysen durchzuführen.

• Visualisieren Sie Daten, um eine Geschichte zu erzählen: Erstellen Sie ein Diagramm, eine Karte, eine Grafik oder eine andere Visualisierung, um Ihre Daten leichter verständlich zu machen.

• Kommunizieren Sie komplexe Ideen: Um Ihre Kommunikationsfähigkeiten hervorzuheben, könnten Sie einen Blogbeitrag schreiben, der Ihren Prozess umreißt oder ein schwieriges Datenkonzept erklärt.

• Arbeiten Sie mit anderen zusammen: Wenn Sie an einem Gruppenprojekt gearbeitet haben, sollten Sie es unbedingt erwähnen.

• Verwenden Sie Datenanalyse-Tools: Teilen Sie Projekte, die Ihre Fähigkeiten im Umgang mit SQL, Python, R, Tableau usw. unter Beweis stellen.

Was nehme ich in mein Portfolio auf, wenn ich keine Berufserfahrung habe?

Wenn Sie gerade erst anfangen und noch keine Berufserfahrung als Data Analyst haben, fügen Sie Projekte hinzu, die Sie alleine oder im Rahmen Ihrer Studienarbeit abgeschlossen haben.

Beginnen Sie mit kleinen Projekten und fügen Sie diese nach und nach hinzu. Sobald Sie beispielsweise gelernt haben, wie man eine Website scrapt, können Sie einen Screenshot Ihres Codes sowie einen kurzen Absatz hinzufügen, in dem Sie Ihre Vorgehensweise erklären. 

Weitere Elemente, die Sie hinzufügen sollten

Sie sollten zwar einen Abschnitt „Über mich“ und einige Projekte einfügen, können Ihr Portfolio aber auch mit einigen anderen Elementen erweitern.

• Blog: Schreiben Sie während Ihrer Projektarbeit Blogbeiträge über Ihren Prozess und Ihre Ergebnisse. Dies ist eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Kommunikationsfähigkeiten zu präsentieren und gleichzeitig Ihr Wissen zu vertiefen.

• Referenzen: Wenn Sie einige Zitate von Professoren, Arbeitgebern, Kunden oder Kollegen zu Ihrer Arbeit in der Datenanalyse sammeln können, ist es eine gute Idee, diese beizufügen. 

Tipps und Best Practices für das Data Analyst Portfolio

Sorgen Sie mit diesen Tipps und Best Practices dafür, dass Ihr Data Analyst Portfolio so ausgefeilt wie möglich ist:

1. Nutzen Sie Ihr Portfolio, um Ihre Leidenschaften zu demonstrieren 

Ihr Portfolio eignet sich hervorragend, um zu kommunizieren, was Sie begeistert. Begeistert Sie der Klimawandel? Priorisieren Sie Projekte, die Klimadaten nutzen. Interessieren Sie sich für einen Job im Gesundheitswesen? Fügen Sie Projekte zur Gesundheitsinformatik hinzu.

2. Nutzen Sie Tools wie Jupyter Notebook und R Notebook 

Der Mensch ist ein visuelles Wesen. Versuchen Sie daher, Ihr Portfolio zu mehr als nur einer Textwand zu machen. Eine Möglichkeit hierfür ist die Verwendung von R oder Jupyter Notebooks. Mit diesen Webanwendungen können Sie Ihren Live-Code, Ihre Visualisierungen und Ihren Text interaktiv teilen.

3. Fügen Sie nur Ihre besten Arbeiten hinzu 

Wenn es um Ihr Portfolio geht, ist weniger mehr. Wenn Sie gerade erst anfangen, können Sie jedes Projekt einschließen, an dem Sie gearbeitet haben. Mit zunehmender Erfahrung sollten Sie jedoch nur noch so viel einschließen, wie Sie benötigen, um Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren.

4. Bauen Sie Ihr Portfolio auf, während Sie lernen 

Sie müssen nicht auf Ihren ersten Job warten, um mit der Erstellung Ihres Portfolios zu beginnen. Wenn Sie Kurse in Datenanalyse besucht haben, sind wahrscheinlich einige Aufgaben oder Kursprojekte enthalten. Fügen Sie diese Ihrem Portfolio hinzu. Wenn Sie selbstständig lernen, beginnen Sie nach und nach mit der Erstellung kleiner Portfolioprojekte. So üben Sie nicht nur Ihre neuen Fähigkeiten, sondern haben auch Material für Ihr Portfolio.

5. Durchsuchen Sie andere Portfolios zur Inspiration. 

Nehmen Sie sich etwas Zeit und schauen Sie sich die Portfolios anderer Datenanalysten an. Vielleicht finden Sie Anregungen, wie Sie ein bestimmtes Projekt präsentieren oder eine bestimmte Fähigkeit integrieren können. 

Sehen Sie sich weitere Projektideen zur Datenanalyse an, die Sie beim Aufbau Ihres Portfolios verwenden können.

So präsentieren Sie Ihr Portfolio im Vorstellungsgespräch

Bei Vorstellungsgesprächen für Datenanalysten werden Sie möglicherweise gebeten, Fallstudien aus Ihrem Portfolio vorzustellen. Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie für jede Ihrer Fallstudien Elevator Pitches vorbereiten, um Ihre Fähigkeiten effektiv hervorzuheben.

Bauen Sie Ihr Data Analyst Portfolio mit Coursera auf

Bei der Vorbereitung auf Ihre Jobsuche im Bereich Datenanalyse kann Ihnen ein überzeugendes Portfolio dabei helfen, sich von potenziellen Arbeitgebern abzuheben. Erstellen Sie portfolioreife Projekte, während Sie diese beliebten Datenanalyse-Programme durchlaufen:

Um praxisorientierte Projekte mit branchenüblichen Tools durchzuführen, empfiehlt sich das Meta Datenanalyse-Zertifikat. Dort erlernen Sie den Umgang mit SQL, Tableau und Python und entwickeln gleichzeitig ein professionelles Datenanalyse-Portfolio, das Sie potenziellen Arbeitgebern präsentieren können.

Um Ihre Python-Kenntnisse zu vertiefen und unter Beweis zu stellen, erkunden Sie am besten die Spezialisierung Python für alle der University of Michigan. Diese beliebte Spezialisierung vermittelt die Grundlagen der Python-Programmierung und den Einsatz von Python für die Datenanalyse. Am Ende schließen Sie ein Abschlussprojekt ab, das sich auf die Programmierung einer Anwendung zur Datenabfrage, -verarbeitung und -visualisierung konzentriert.

Um benutzerdefinierte Berichte und Dashboards mit Power BI zu erstellen, testen Sie das Microsoft Power BI Datenanalyse-Zertifikat. Hier erwerben Sie umfassende Kenntnisse zu Power BI, schließen ein Abschlussprojekt ab, das Ihre neu erworbenen Fähigkeiten demonstriert, und bereiten sich auf das Microsoft Examen PL-300 zur weiteren Zertifizierung vor.