Kompetenzen für den Lebenslauf im Data-Bereich

Ein Data-Lebenslauf wird in zwei Schritten gelesen: zuerst die Werkzeuge (SQL, Python, das BI-Tool oder die Cloud des Teams), dann das, was Sie daraus gemacht haben. Eine Analyse zählt durch die Entscheidung, die sie ermöglicht hat: Genau danach suchen Personalverantwortliche in Ihren Stationen.

Wählen Sie den Schwerpunkt nach der Stelle: Als Data Analyst stellen Sie BI und Ergebnispräsentation nach vorne, als Data Engineer Pipelines und Datenqualität, als Data Scientist Modellierung und den Weg in die Produktion. Schreiben Sie jedes Werkzeug so, wie die Anzeigen es schreiben, damit Personalverantwortliche und das Bewerbermanagementsystem (ATS) die Verbindung herstellen.

Fachliche Kompetenzen

Sprachen und Datenaufbereitung

• SQL Die gemeinsame Grundlage aller Data-Berufe: Joins, Aggregationen, Window Functions.
• Python Die Sprache für Analyse und Machine Learning: Nennen Sie die Bibliotheken, die Sie genutzt haben.
• Pandas Die Standardbibliothek, um Daten in Python aufzubereiten und zu untersuchen.
• NumPy Numerisches Rechnen in Python, oft zusammen mit Pandas genannt.
• R In Statistik, Forschung und im Gesundheitswesen weiterhin verbreitet.
• Excel Von Data Analysts weiterhin oft verlangt: Pivot-Tabellen, Power Query.

Visualisierung und BI

• Power BI In deutschen Anzeigen weit verbreitetes BI-Tool: Nennen Sie die Dashboards, die Sie geliefert haben.
• Tableau Häufig in Konzernen: Geben Sie an, wer Ihre Dashboards genutzt hat.
• Looker Verbreitet in Unternehmen mit Google Cloud, oft zusammen mit BigQuery.
• Datenvisualisierung Die richtige Grafik für die richtige Aussage: Zeigen Sie es an einem Bericht, der in einem Gremium genutzt wurde.
• Google Analytics Für Stellen in Web- und Marketinganalyse: GA4 ist die aktuelle Version.

Data Engineering

• ETL Extrahieren, transformieren, laden: Beschreiben Sie den Datenfluss, seine Menge und seine Frequenz.
• Airflow Weit verbreitetes Werkzeug zur Orchestrierung von Pipelines.
• dbt Versionierte und getestete SQL-Transformationen: der Kern der Arbeit als Analytics Engineer.
• Spark Verarbeitung großer Datenmengen; PySpark ist die Python-Variante.
• Kafka Datenströme in Echtzeit: Nennen Sie den Anwendungsfall.
• Snowflake Weit verbreitetes Cloud-Data-Warehouse.
• BigQuery Das Data Warehouse von Google Cloud.
• Datenmodellierung Sternschema, Fakten- und Dimensionstabellen: das, was Daten für alle nutzbar macht.

Statistik und Machine Learning

• Statistik Hypothesentests, Regression, Konfidenzintervalle: die Grundlage, die Analyse von bloßer Beschreibung unterscheidet.
• Machine Learning Sagen Sie, welches Problem das Modell gelöst hat und wie Sie es bewertet haben.
• scikit-learn Die klassische Machine-Learning-Bibliothek in Python.
• Deep Learning Nur für echte Projekte mit neuronalen Netzen, mit TensorFlow oder PyTorch.
• PyTorch In der Forschung weit verbreitetes Deep-Learning-Framework, zunehmend auch in Unternehmen.
• NLP Verarbeitung natürlicher Sprache: Textklassifikation, Informationsextraktion.
• A/B-Tests Ein kontrolliertes Experiment planen und auswerten: im Produkt- und Marketingumfeld oft gefragt.

Cloud, Werkzeuge und Rahmen

• Git Abfragen und Notebooks versionieren: ein Zeichen von Reife für ein Data-Profil.
• Docker Nützlich, sobald ein Modell oder eine Pipeline in Produktion geht.
• AWS Nennen Sie die Dienste (S3, Redshift, Glue) in Ihren Stationen.
• Microsoft Azure Häufig zusammen mit Power BI und der Microsoft-Welt (Data Factory, Fabric).
• Datenqualität Prüfungen, Tests, Dokumentation: die Kompetenz, die Fehlentscheidungen verhindert.
• DSGVO Wissen, was mit personenbezogenen Daten erlaubt ist: erwartet, sobald Sie mit Kundendaten arbeiten.

Überfachliche Kompetenzen

Soft Skills belegt man mit Tatsachen: Unten steht zu jeder, wie Sie sie zeigen.

• Analytisches Denken Von einer fachlichen Frage ausgehen und sie in Abfragen und Kennzahlen übersetzen.
• Verständlich erklären Ein Ergebnis einem Gremium ohne Fachjargon erklären: im Vorstellungsgespräch oft entscheidend.
• Sorgfalt Zahlen prüfen, bevor man sie präsentiert: Erzählen Sie von einem Datenfehler, den Sie entdeckt haben.
• Geschäftsverständnis Umsatz, Marge oder Customer Journey hinter den Daten verstehen.
• Kritisches Denken Eine Korrelation, eine Stichprobe, eine Quelle hinterfragen: der Reflex, der Entscheidungen schützt.
• Kommunikation mit Fachbereichen Einen unklaren Bedarf aufnehmen und daraus ein Dashboard machen, das genutzt wird.
• Neugier Neue Werkzeuge, neue Methoden: ein Bereich, der sich schnell verändert.

Diese Kompetenzen in meinen Lebenslauf übernehmen

Klicken Sie auf die, die Sie wirklich haben: Sie landen im Lebenslauf, den der Lebenslauf-Editor in diesem Browser speichert, ohne KI und ohne Versand. Ohne Lebenslauf legt der erste Klick ihn an.

Anerkannte Zertifikate und Abschlüsse

In den Abschnitt Ausbildung oder Zertifikate Ihres Lebenslaufs, mit dem Jahr, nur wenn Sie sie haben.

• Fachinformatiker/in für Daten- und Prozessanalyse (IHK) Der duale Ausbildungsberuf mit IHK-Abschluss für Datenanalyse und Prozesse, auch als Umschulung möglich.
• Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate Zertifizierung von Microsoft zu Power BI (Prüfung PL-300).
• Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate Zertifizierung von Microsoft zu seiner Datenplattform Fabric.
• Google Cloud Professional Data Engineer Zertifizierung von Google Cloud zum Entwurf von Datensystemen.
• AWS Certified Data Engineer – Associate Zertifizierung von Amazon Web Services zu Datenpipelines.
• Databricks Certified Data Engineer Associate Zertifizierung von Databricks zu Spark und der eigenen Plattform.

Wohin damit im Lebenslauf?

Gliedern Sie den Abschnitt Kenntnisse im tabellarischen Lebenslauf nach Bereichen (Sprachen, BI, Engineering, Statistik) und greifen Sie jedes Werkzeug in der Station wieder auf, in der Sie es eingesetzt haben: „Power-BI-Dashboard für den Vertrieb, gespeist aus dbt-Modellen auf Snowflake, wöchentlich genutzt von …“.

Als Data Scientist wirkt ein gut beschriebenes Projekt mehr als eine Liste von Algorithmen: das Problem, die Daten, das Modell, wie Sie seine Qualität gemessen haben und was es verändert hat. Für die erste Stelle übernehmen Ihre Projekte aus Ausbildung oder Studium diese Rolle (siehe den Ratgeber Lebenslauf ohne Berufserfahrung).

Passen Sie den oberen Teil des Lebenslaufs an jede Anzeige an: Eine Stelle als Data Analyst und eine als Data Engineer suchen nach unterschiedlichen Begriffen. Der Ratgeber Lebenslauf an die Stellenanzeige anpassen erklärt die Methode, der Vergleich Lebenslauf / Stellenanzeige zeigt, was fehlt.

Beispiele für Stichpunkte zu Ihrer Berufserfahrung

Fiktive Beispiele nach der XYZ-Formel: Ersetzen Sie sie durch Ihre eigenen Ergebnisse und erfinden Sie nie eine Zahl.

• Vorher Erstellung von Dashboards.

  Nachher Zwölf wöchentliche Excel-Dateien durch ein Power-BI-Vertriebsdashboard für die zwanzig Filialleitungen ersetzt und so einen halben Tag Reporting pro Woche eingespart.

• Vorher Wartung der Datenpipelines.

  Nachher Aktualität der Verkaufsdaten von einem Tag auf unter eine Stunde verbessert, durch die Migration der nächtlichen Jobs nach Airflow und dbt.

• Vorher Modell zur Vorhersage von Kündigungen.

  Nachher Die Rückgewinnungskampagne mit einem scikit-learn-Modell auf die Kunden mit dem höchsten Kündigungsrisiko ausgerichtet; der Anstieg der Verlängerungsquote wurde per A/B-Test gemessen.

• Vorher Ad-hoc-Analysen für das Marketing.

  Nachher Per SQL-Abgleich von Kampagnen- und Bestelldaten gezeigt, dass die Hälfte des Akquisebudgets in einen wenig rentablen Kanal floss, und die Umschichtung erreicht.

Häufige Fehler

• Algorithmen ohne Projekt aufzählen. „Random Forest, XGBoost, neuronale Netze“ sagt nicht, was Sie können. Ein Projekt mit seinem Ergebnis sagt es.
• Die Wirkung der Analyse vergessen. Eine Analyse misst sich an der Entscheidung, die sie ermöglicht hat: Sagen Sie, wer sie genutzt hat und was sich geändert hat.
• Derselbe Lebenslauf für Analyst, Engineer und Scientist. Die drei Berufe suchen nach unterschiedlichen Werkzeugen: Stellen Sie die der angestrebten Stelle nach vorne.
• Vertrauliche oder erfundene Zahlen. Nennen Sie Größenordnungen oder relative Veränderungen, wenn Beträge vertraulich sind, aber nie einen Wert, den Sie nicht begründen könnten.
• Die Kommunikation vernachlässigen. Data-Anzeigen verlangen sehr oft, Ergebnisse präsentieren zu können: Zeigen Sie eine Präsentation, ein Gremium, eine Dokumentation.

Häufige Fragen