Ich habe damals die Data School gefunden, als ich "Quereinsteiger Data Analytics" bei Google gesucht habe. Wenn ihr auch auf diesem Weg auf meinen Blog kommt, dann hoffe ich, dass ich euch ein paar Tipps geben und euch etwas Mut machen kann.
Der Weg als Quereinsteiger ist auf jeden Fall nicht leicht, aber er ist machbar. Es kommt natürlich darauf an, aus welchem Bereich ihr Quereinsteiger seid. Im Grunde besteht die Branche zu einem großen Teil aus Quereinsteigern, jedoch werden manche Berufsfelder natürlich eher damit in Zusammenhang gebracht als andere.
Ich selbst komme aus dem Design- und Fotografiebereich, und bin mit meinem kreativen Hintergrund eher in der Unterzahl der Datenanalytiker. Aber auch wenn ihr das Gefühl habt, dass ihr thematisch zu weit entfernt seid um eine Chance auf eine Anstellung in dem Bereich zu bekommen, hoffe ich, ich kann euch doch noch vom Gegenteil überzeugen.
Vorkenntnisse aneignen
Als erstes würde ich euch raten, dass ihr euch einen guten Überblick über das Berufsbild macht und euch breit gefächerte Vorkenntnisse aneignet. Das heißt, dass ihr euch informiert über alle Aufgaben eines Data Analysts und eines Consultants, welche Soft Skills ihr benötigt, welche Programme ihr benutzen werdet, welche Programmiersprachen ihr eventuell lernen solltet, etc.
Mit "breit gefächert" meine ich nicht, dass ihr all diese Fähigkeiten direkt meistern sollt. Aber ihr solltet nachvollziehen können, was ihr wissen müsst um im Berufsfeld erfolgreich zu sein. Ihr solltet häufig auftretende Konzepte und Lingo in dem Berufsfeld einigermaßen verstehen können, und natürlich sollte es euch Spaß machen diese Dinge zu lernen.
Ich selbst habe am Anfang die Videos vieler Youtuber in dem Bereich geschaut. Ich habe viele Informationen gesammelt über das Berufsfeld allgemein und was ein Datenanalytiker eigentlich so macht. Mir haben diese Videos auch sehr geholfen den Unterschied zwischen Data Analytics und zum Beispiel Data Science klarer zu machen.
Tutorials, Bootcamps, Zertifikate?
Auch als Quereinsteiger brauchst du natürlich irgendwann ein Portfolio. Die wenigsten Arbeitgeber würden dich ohne einstellen. Das heißt, auch wenn dir jemand eine Chance gibt und dich bei der Arbeit weiter ausbildet, dann ist es extrem hilfreich, wenn du dir selbst schon einige Skills angeeignet hast.
Ich habe am Anfang viele Youtube Tutorials geschaut und mich dann entschieden das Google Data Analytics Zertifikat zu machen. Ich mochte die Struktur, dass ich einen Einblick in das volle Spektrum der Datenanalyse bekomme. Außerdem wollte ich ein echtes Zertifikat haben. Ich weiß, da gehen die Meinungen auseinander, aber ich denke als Quereinsteiger ist es schöner, wenn man zumindest ein paar Sachen hat die man an die Bewerbung anhängen kann.
Ihr könnt natürlich auch Bootcamps, etc. machen. Das gute ist ja, ihr habt heutzutage so viele Ressourcen zur Verfügung und könnt euch euren Lehrplan basteln wie ihr möchtet. Manche von euch lernen vielleicht besser alleine, manche mit einem vorgegebenen Plan.
Stärken vs. Schwächen
Es ist wichtig, dass du schaust wo deine Schwächen liegen und in welchen Bereichen du vielleicht noch gar keine Kenntnisse hast. Wenn du z. B. wie ich das letzte Mal Statistik in der Schule hattest und nochmal viel wiederholen musst.
Genauso wichtig, oder vielleicht sogar noch wichtiger, ist aber auch dich auf deine Stärken zu konzentrieren. Wenn du aus einer komplett anderen Berufsrichtung kommst, dann hast du sicherlich Dinge erlebt, an Projekten gearbeitet, Soft Skills gesammelt, etc. die andere nicht haben. Diese Fähigkeiten sind unheimlich wichtig um dich gegenüber der Konkurrenz durchzusetzen.
Was macht dich besonders? Welche deiner Skills sind übertragbar für die Datenanalyse, auch wenn es auf den ersten Blick für dich gar nicht so aussieht? Wie kannst du dein Team unterstützen mit den individuellen Fähigkeiten die du schon hast?
Externes Fachwissen
In unserer Data School Kohorte haben wir alle unterschiedliche Backgrounds, unter anderem auch Quereinsteiger aus dem Bereich Logistik, Finanz- oder Ingenieurwesen. Jeder bringt seine eigenen Erfahrungen mit zu den Projekten und wir können uns alle gegenseitig in den Dingen unterstützen, mit denen die anderen vorher wenig in Berührung gekommen sind.
Jede Abweichung von der Norm kann also etwas extrem positives sein, sei stolz auf deinen Background und versuche gut zu kommunizieren, warum der so wichtig für deine zukünftige Firma sein kann.
Das Fachwissen kann später außerdem sehr hilfreich in deinen Consulting Placements sein. Genauso kannst du aber auch in deinen Bewerbungsdashboards überzeugen, wenn du Daten analysierst über die du mit viel Hintergrundwissen sprechen kannst.
Netzwerken
Zu guter Letzt ist es natürlich hilfreich, wenn du Leute triffst, die schon in dem Bereich arbeiten. Versuche dir nach und nach ein Netzwerk aufzubauen. Bei uns in der Data School kannst du das zum Beispiel machen, indem du zu unseren Meet & Greets kommst. Oder vielleicht findest du eine Online-Community aus Leuten, die denselben Weg gehen wollen, so dass ihr euch gegenseitig unterstützen könnt. Versuche nicht alles alleine zu schultern, sondern suche dir auch Hilfe von anderen.
Ich wünsche dir viel Glück bei deinem Karrierewechsel!