Was Macht Ein Data Analyst?

Was Macht Ein Data Analyst
Data Analyst – die Definition Als Datenspezialist bedient sich der Data Analyst modernster Analyseverfahren, dazu nutzt er auch Methoden der Künstlichen Intelligenz. Data Analyst können grundsätzlich in allen Unternehmen arbeiten, in denen größere nutzbare Datenmengen anfallen.

Was tut ein Data Analyst?

Deine Hauptaufgabe als Data Analyst besteht darin, Datensätze zu analysieren, auszuwerten und die Ergebnisse anschaulich und leicht verständlich zusammenzufassen. Die Fragestellungen werden entweder von deinen Vorgesetzten vorgegeben oder du entwickelst die Ziele der Datenanalyse gemeinsam mit dem Management.

Wie viel verdienen Data Analyst?

Das Gehalt eines Data Analysten mit einigen Jahren Berufserfahrung liegt bei 45.200 bis 65.700 Euro brutto. Abhängig von der Größe des Unternehmen und dem Standort kann ein Big Data Analyst auch bis zu 94.990 Euro brutto im Jahr verdienen.

Was studieren Analysten?

Die häufigsten Fragen zum Analysten – Die Bezeichnung verrät es bereits, bei dem Analyst handelt es sich um eine Stelle, bei der Analysen durchgeführt werden und auf deren Grundlage Empfehlungen aussprechen zu können. Kernpunkt ist beim Finanz Analyst der Ankauf und Verkauf von Wertpapieren.

Ein Geschäfts- oder IT-Analyst beschäftigt sich hingegen mit Unternehmensprozessen und den daraus entstehenden Anforderungen. Der Analyst trägt umfassende Informationen zu Unternehmen, Abläufen oder Wertpapieren zusammen. Er bedient sich hierbei Unternehmensdaten, Börsenkursen, Pressemitteilungen und aktuellen Ereignissen, die sich auf den Wert beziehungsweise die Entwicklung von Aktien oder Abläufe innerhalb eines Unternehmens auswirken können.

Es gibt keine feste Ausbildung, um Analyst zu werden. Als Voraussetzungen gelten jedoch ein mathematisches oder wirtschaftswissenschaftliches Hochschulstudium bei der Finanzanalyse. Beim Geschäftsanalysten werden ein wirtschaftliches Studium vorausgesetzt.

Ein IT-Analyst sollte einen Abschluss in Informationstechnologie vorweisen können.
Das durchschnittliche Einstiegsgehalt für einen Analyst mit Bachelorabschluss liegt bei etwa 40.000 bis 44.000 Euro.
Mit Masterabschluss kann es zwischen 43.000 und 55.000 Euro betragen.

Mit zunehmender Berufserfahrung kann es sich auf ein Jahresgehalt von bis zu 100.000 Euro erhöhen.

Analysten werden hauptsächlich in größeren Unternehmen beschäftigt. Die Branche ist abhängig von deiner Spezialisierung. Was ist Analyse? dt. Untersuchung = In Bezug auf den Finanzmarkt und Wertpapiere Untersuchung der Entwicklung von Börsenkursen und Aktienwerten, mit darauf aufbauender Empfehlung zum Kauf oder Verkauf an Anleger.

Was muss ich studieren um Data Scientist zu werden?

Data Scientist werden – Will man neben dem Beruf eine Aus- oder Weiterbildung zum Data Scientist absolvieren, gibt es mittlerweile staatliche und private Hochschulen, die vertiefende Studiengänge anbieten. Häufig haben die Studiengänge zunächst einen Schwerpunkt in Mathematik und Informatik und vermitteln anschließend tiefergehende Kenntnisse in der Aufbereitung von Daten. Was Macht Ein Data Analyst

Sicherer Beruf mit ZukunftStaatlich anerkanntes FernstudiumGut mit Beruf und Familie vereinbar

Wie gefragt sind Data Scientist?

Data Scientists sind gefragt – Datenexperten wie der Data Scientist sind auf dem Arbeitsmarkt aktuell so gefragt wie nie. Neben ihrer Kernkompetenz im Umgang mit Daten müssen sie in der Regel auch andere technische Fähigkeiten wie die Python-Programmierung besitzen, um sie für viele Unternehmen wertvoll zu machen.

Dass sich die Nachfrage weiter verstärken wird, wissen viele Unternehmen bereits und steuern mit der Aus- und Weiterbildung ihrer Belegschaft entgegen.

Deshalb interessieren sich auch immer mehr Arbeitnehmende sich für diesen zukunftssicheren und angesehenen Job.
Bevor Du eine Karriere als Data Scientist anstrebst, solltest Du allerdings wissen, welche Fähigkeiten ein Data Scientist besitzen sollte, wie Du den Jobeinstieg schaffen kannst und welche Rolle Mathematik, Programmieren und Statistik für den Beruf spielen.

Diesen Fragen und mehr wollen wir in diesem Artikel nachgehen, um Dir ein Deinen Einstieg zu erleichtern. Was Macht Ein Data Analyst

Was ist ein Big Data Analyst?

Anforderungen an einen Big Data Analyst : – Ein Big Data Analyst verfügt über einen Hochschulabschluss (Master of Science oder Promotion) der Mathematik (angewandt, idealerweise Schwerpunkt Statistik), Physik (experimentell, z.B. Teilchen- bzw. Hochenergiephysik), Informatik mit Schwerpunkt Information Management/Business Intelligence oder eine vergleichbare Ausbildung.

Ein Big Data Analyst ist ein Kommunikations- und Präsentationstalent, zeichnet sich durch verhandlungssichere Deutsch- und fließende Englischkenntnisse aus und handelt stets kundenorientiert.
Außerdem sollte er über fundierte Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse/ Data Mining verfügen.

Ein professioneller Umgang mit komplexen Zusammenhängen, sowie großen Datenmengen, zeichnen einen Big Data Analyst aus.

Fundierte Kenntnisse über statistische Analysesoftware runden sein Profil ab. : Big Data Analyst (Definition)

Wo arbeiten Data Analyst?

Data Analyst können grundsätzlich in allen Unternehmen arbeiten, in denen größere nutzbare Datenmengen anfallen. Dazu gehören insbesondere Technologie- und Industrieunternehmen, aber auch Marketing-Unternehmen oder Versicherungen.

Warum ist Data Analytics wichtig?

von · Veröffentlicht 22. Oktober 2021 · Aktualisiert 17. Februar 2022 Reibungslose Abläufe, intelligente Vorhersagen, Effizienz in alltäglichen Aufgaben – das alles wird durch Data Analytics ermöglicht. Durch die intelligente Analyse von gesammelten Daten können Prozesse in verschiedenen Unternehmensbereichen beschleunigt und Probleme vermieden werden.

Was verdient ein Senior Data Analyst?

Data Analyst – Gehalt – Das Gehalt ist stark von der Branche, der Unternehmensgröße, dem Standort und dem Verantwortungsumfang abhängig. Mittelständische Unternehmen zahlen normalerweise weniger als große Tech-Unternehmen. Als Senior Data Analyst verdient man im Schnitt zwischen 65.000.- Euro und 80.000.- Euro brutto im Jahr, Spitzengehälter liegen bei etwa 108.000.- Euro brutto jährlich.

Ist Data Science für mich?

Data Science ist ein sehr mathematischer Studiengang. Du solltest also Spaß daran haben, mit Zahlen zu arbeiten und Daten in einen logischen Zusammenhang zu bringen. In der Schule hattest du im besten Fall ein Händchen für das Fach Mathematik und konntest vielleicht erste Erfahrung im Bereich Informatik sammeln.

Sollte man Data Science studieren?

Bedingt durch die Digitalisierung in allen Arbeits- und Lebensbereichen werden unfassbar viele Daten gesammelt, die bisher weitestgehend unstrukturiert und ungenutzt geblieben sind. In ihnen schlummert aber viel Potenzial und aus diesem Grund sind Fachkräfte, die diese ungenutzten Datenberge in eine Form bringen, händeringend gesucht.

Willst auch du Data Scienstist werden? Informiere dich hier zu den wichtigsten Punkten des Data Science Studiums.
Die Digitalisierung ist in vollem Gange und mit ihr werden mehr und mehr Daten gesammelt, mit denen bisher zu einem großen Teil niemand etwas anfangen kann.
Daten sind aber wertvolle Rohstoffe des digitalen Zeitalters und besonders Unternehmen können von ihnen profitieren, würden sie strukturiert, ausgelesen und analysiert werden.

Ohne Experten, die sich mit der Materie auskennen, haben sie dazu aber keine großen Möglichkeiten. Und da kommen Data Scientists ins Spiel. Dies ist noch eine verhältnismäßig junge Berufsgruppe und dementsprechend ist auch das Data Science Studium gerade erst groß im Kommen.

Gerade weil man die Notwendigkeit erkannt hat, mehr mit den bestehenden und noch kommenden Datenbergen zu arbeiten und sie zu nutzen, müssen mehr Experten in einem Data Science Studium ausbildet werden. Der Bedarf ist enorm und wird in absehbarer Zeit nicht zu decken sein. Ein guter Grund also, dich hier über das Data Science Studium zu informieren, sofern du keine Angst vor Zahlen, Statistiken, Informatik und Datenbergen hast.

Data Science: Das erwartet dich im Studium Immer mehr Unis und Fachhochschulen bieten ein Data Science Studium an. Hier bieten wir dir eine Übersicht zu den Bachelor- und Masterstudiengängen. Zu den Grundlagen des Data Science Studiums gehören Fächer wie Mathematik, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik und auch BWL.

Das Studium ist von den Inhalten her zunächst sehr breit angelegt, da du als angehender Data Scientist sowohl die informationstechnische als auch die betriebswirtschaftliche Seite kennen und verstehen solltest.

In den höheren Semestern hast du dann aber die Möglichkeit, inhaltliche Schwerpunkte zu legen.

In jedem Fall aber bereitet dich das Studium darauf vor, wie du für Unternehmen gewinnbringend Daten verarbeiten, analysieren, interpretieren und grafisch darstellen kannst, sodass das Unternehmen daraus zum Beispiel neue Geschäftsideen entwickeln kann.

Grundlagen der Data Science Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker Datenstrukturen Datenbanken Datenextraktion Datenauswertung Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten Datenvisualisierung Algorithmen Data Story Telling Wirtschaft und Recht Ethik

Je nach Universität, Fachhochschule oder Akademie können die Inhalte sowie die inhaltlichen Schwerpunkte variieren. Es ist also deine Aufgabe, dass du dir die verschiedenen Data Science Studiengänge der Hochschulen ansiehst und vergleichst, welche Inhalte dort gelehrt werden und welche Schwerpunkte bzw.

Wahlfächer du dort belegen kannst.
Bei dem umfangreichen Stoff, den es im Data Science Studium zu lernen gibt, darf auch die Praxis nicht fehlen.

Ziel des Studiums ist es schließlich, dich auf den Beruf des Data Scientists vorzubereiten.
So hast du je nach Hochschule viele Praxisprojekte, Praxissemester, Auslandssemester, Berufspraktika und darfst dich in den Seminaren auch an praktischen Projekten probieren.

Wer studieren will, muss bestimmte Voraussetzungen erfüllen, die von den Hochschulen vorgegeben sind. Für ein Data Science Studium solltest du folgende Voraussetzungen erfüllen:

Allgemeine Hochschulreife oder Fachhochschulreife oder einen vergleichbaren Abschluss Bei bestimmten Voraussetzungen ist auch ein Studium ohne Abitur möglich Teilweise sind gute Englischkenntnisse gefordert Teilweise haben die Hochschulen eine eigenes Bewerbungsverfahren, das bestanden werden mussTeilweise persönliches BewerbungsgesprächTeilweise Motivationsschreiben

Neben den Voraussetzungen, die die Hochschulen vorgeben, solltest du selbst für das Data Science Studium noch bestimmte Voraussetzungen mitbringen, die dir einfach dabei helfen werden, gut durch das Studium zu kommen. Du solltest an Eigenschaften mitbringen:

Spaß an Analysen, Statistiken und Grafiken Interesse an Informatik Logisches Denken Praktische Arbeitsweise Kreativität und Ideen, ausgewertete Daten optisch für andere aufzubereiten Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke

Das Data Science Studium dauert in der Regel sechs Semester und schließt je nach Hochschule mit dem Bachelor of Science (B.Sc.) oder dem Bachelor of Engineering (B.Eng.) ab. In den ersten Semestern wird dir zunächst das Basiswissen vermittelt. Grundlagen werden vermittelt und vertieft und im besten Fall werden alle Studierenden auf den gleichen Wissensstand gebracht.

Ab dem vierten Semester (auch das kann je nach Hochschule variieren) kannst du deinem Studium eine eigene inhaltliche Richtung geben, denn du hast die Möglichkeit, aus vorgegebenen Schwerpunkten zu wählen.
So kannst du dich schon in eine Richtung spezialisieren und dir Fachwissen aneignen.

Etwa im fünften Semester steht das Data Science Studium ganz im Sinne der Praxis: Auf dich kommen Praxissemester, Berufspraktika oder auch ein Auslandssemester zu und du kannst dein bisher gelerntes Wissen neu und praktisch anwenden.

Im letzten Semester deines Studiums schreibst du dann die Bachelorarbeit und legst deine Prüfungen ab. Nach deinem Bachelor kannst du dann wahlweise direkt ins Berufsleben starten, oder du hängst noch einen Data Science Master hinten an. Übrigens: Das größte Angebot an Data Science Studiengängen gibt es beim Vollzeitstudium.

Das Angebot an Data Science Fernstudiengängen und an berufsbegleitenden Präsenzstudiengängen ist zwar da, aber derzeit noch relativ klein.

Falls du dich für eine andere Studienform das Vollzeitstudium entscheidest, variieren logischerweise auch Dauer und Verlauf des Studiums.
Wir haben dir eingangs den Job des Data Scientists schon etwas schmackhaft gemacht, in diesem Abschnitt können wir es noch viel mehr und dir noch einmal die gute Nachricht überbringen, dass du mit einem Data Science Studium hervorragende Berufsaussichten hast und zwar in jeder Branche! In Anbetracht der Lage, dass die Digitalisierung in sämtliche Lebensbereiche Einzug hält und alle Unternehmen nachrüsten, um wettbewerbsfähig zu bleiben, werden Experten für die bereits bestehenden und noch kommenden Datenberge gesucht.

Als Data Scientist ist es deine Aufgabe, die Datenmengen in den Griff zu bekommen. Natürlich nicht Daten im Allgemeinen, sondern die Daten des Unternehmens, für das du tätig bist. Du machst die Datenmengen überhaupt erst einmal zugänglich, analysierst sie, gibst ihnen eine Struktur, bereitest sie optisch so auf, dass deine Kollegen damit arbeiten und beispielsweise Geschäftsideen weiterentwickeln oder sogar ganz neue Ideen entwickeln können.

Was hier jetzt so simpel beschrieben ist, ist ein komplexer Vorgang – nicht umsonst musst du zuvor ein Studium absolviert haben, um Data Scientist zu werden. Auch das können wir vorweg sagen: Über das Gehalt können sich Data Scientists nicht beschweren. Natürlich gibt es immer Ausnahmen, aber grundsätzlich gehören sie zu einer wirklich gut bezahlten Berufsgruppe.

Nicht jeder Data Scientist verdient gleichviel, dazu wird das Gehalt von zu vielen verschiedenen Faktoren beeinflusst. Das sind zum Beispiel die Größe des Unternehmens, der Standort, die Aufgaben- und Verantwortungsbereiche sowie deine eigenen Fähigkeiten und Qualifikationen, die du mitbringst.


Position	Branche	Größe des Unternehmens	Alter & Geschlecht	Gehalt im Monat
Datenbankentwicklung \| Big Data Scientiest	Unternehmensberatung	101 – 500	m, 30	3.574 €
Analyst \| Data Scientists	Autoindustrie	101 – 500	w, 29	4.196 €
Entwicklungsingenieurin \| Scientists	Energie, Wasser, Umwelt, Entsorgung	501 – 1000	w, 33	5.869 €
Data Scientist \| Datenmanagerin	Immobilien	5001 – 20000	w, 27	3.204 €
Data Scientist \| Data Analyst	Gesundheitswesen	101 – 500	w, 29	3.387 €
Data Scientist	Logistik, Transport, Verkehr	1001 – 5000	m, 41	5.551 €
Data Scientist	Unternehmensberatung	6 – 20	w, 28	4.396 €
Data Scientist	Unternehmensberatung	51 – 100	m, 29	4.817 €
Data Scientist	IT-Systemhäuser	101 – 500	m, 29	3.434 €
Data Scientist	Werbung und PR	21 – 50	m, 25	3.303 €

Quelle: Gehalt.de Du bist neugierig, was dir die Arbeitswelt als Data Scientist zu bieten hat? Dann wirf mal ein Blick in unsere Partnerjobbörse.

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Wer ist der beste Analyst?

Seite 2 von 5: Bei den Aktienempfehlungen für Dax-Werte haben die Analysten von Equinet die Nase vorn. Die besten Dax- Analysten nach Gewinnschätzungen.

Platz	Analysehaus	Bewertete Aktien
1	DZ Bank	30
2	CA Cheuvreux	29
3	equinet (ESN Partnership)	25
4	Nomura	26

In welchem Studium Aktien?

Das Richtige für. –

Personen mit einer Affinität zu Mathematik und Interesse an wirtschaftsrechtlichen Grundlagen

kommunikationsstarke Persönlichkeiten mit Führungspotenzial
alle die ihre Entscheidungen lieber auf Basis von Fakten sowie vorausschauenden Kalkulationen treffen als aus dem Bauch heraus

Allgemein beinhaltet der Studiengang eine ordentliche Portion Wirtschaftsmathematik sowie Wirtschaftsrecht, Du solltest also keine Scheu vor Formeln oder Paragrafen haben. Auf der anderen Seite erwarten dich spannende Themen wie Volkswirtschaftslehre, Personalführung oder Projektmanagement.

Finanzierung
Bilanzierung
Wirtschaftsmathematik

Rechnungswesen
Steuerrecht
Gesellschaftsrecht

Versicherungs- und Kapitalmarktrecht
Controlling
Projektmanagement

Buchführung
Unternehmens- und Personalführung
Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

Was für dich noch wichtig zu wissen ist:

Bei einigen Hochschulen hat der Studiengang Finanzmanagement einen internationalen Fokus. Entsprechend heißt er dann International Financing oder Banking & Financing, In diesem Fall findet der Unterricht ausschließlich auf Englisch statt.
Abhängig von der Hochschule gibt es ein Praxis- oder Auslandssemester. Bei einem Auslandssemester hast du Anspruch auf Erasmus+.

Dein Interesse für das Finanzmanagement Studium ist geweckt? Wir haben für dich alle Hochschulen in Deutschland recherchiert, an denen du dein Traumstudium zum Finanzmanager realisieren kannst. An staatlichen Hochschulen ist für den Studiengang Finanzmanagement die Hochschulreife (Abitur) erforderlich.

Aber meistens wird der Studiengang an einer staatlichen Fachhochschule (FH) oder Technischen Hochschule (TH) angeboten. In diesem Fall ist auch ein wirtschaftliches Fachabitur ausreichend. Generell handelt es sich an den staatlichen Institutionen um einen NC ( Numerus Clausus ) beschränkten Studiengang.

Der NC für Finanzmanagement liegt zwischen 2,2 und 4,2 – oft werden alle Bewerber angenommen, Darüber hinaus werden an einigen Hochschulen ein Vorpraktika, Berufserfahrung oder Eignungstest gefordert. Aufgrund von Corona entfällt an vielen Unis die Notwendigkeit des Vorpraktikums.


Institution	Studiengang	NC
Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen	Internationales Finanzmanagement (BA)	kein
Hochschule Osnabrück	Controlling und Finanzen (MA)	kein
Uni Göttingen	Finanzwesen, Rechnungswesen und Steuern (MA)	kein
FH Dortmund	Finance, Accounting, Controlling and Taxes (BA)	keine Angabe
Hochschule Fulda	Accounting, Finance, Controlling (MA)	kein

Ein NC von 0 bedeutet, dass es entweder weniger oder genauso viele Bewerber wie freie Studienplätze gab. Daher haben alle Bewerber einen Studienplatz erhalten. An den privaten Hochschulen ist der NC nebensächlich, Zudem gibt es die Chance, auch ohne Hochschulreife einzusteigen, wenn bereits eine wirtschaftliche Ausbildung samt einschlägiger Berufserfahrung vorliegt.

Tipp : Erhöhe deine Chancen auf einen Studienplatz mit einem Studierfähigkeitstest,
Dieser Test ist freiwillig.

Er wird von einigen staatlichen Hochschulen statt eines Eignungstests angeboten.
Für ein Wirtschaftsstudium fragt der Studierfähigkeitstest beispielsweise mathematische sowie wirtschaftliche Grundkenntnisse ab.

Der Test kann dir zum einen dabei helfen, besser einzuschätzen, ob dir die Studieninhalte wirklich liegen. Zum anderen ist ein gutes Testergebnis förderlich für das Bewerbungsverfahren. Aber keine Sorge, falls der Test nicht gut lief. Das Ergebnis wird beim Auswahlverfahren nur berücksichtigt, wenn es die Gesamtnote verbessert.

Interesse am Thema Finanzen, Wirtschaft & globaler Politik
Eine Vorliebe für Mathematik
Solide Englischkenntnisse* (viel englische Lektüre)

Sorgfältige Arbeitsweise & gutes Zeitmanagement
Freude am Umgang mit Menschen
Hohe Medienkompetenz

*Bei dem internationalen Finanzmanagement Studium findet der Unterricht ausschließlich auf Englisch statt. Entsprechend ist es wichtig, dass du fließend Englisch sprichst. Um dein Englisch auf Hochglanz zu polieren, empfiehlt sich ein Auslandsjahr als Au Pair oder ein professionelles Sprachtraining,

Du kannst den Studiengang Finanzmanagement mit dem Abschluss Bachelor oder Master beenden. An den staatlichen Hochschulen ist der Studiengang meistens auf ein Vollzeitstudium mit vielen Präsenzblöcken ausgelegt. Teilzeit wird hier meistens nur für alleinerziehende Elternteile oder aus gesundheitlichen Aspekten gewährt.

Bei den privaten Hochschulen bist du flexibler. Hier handelt es sich gewöhnlich um ein Fernstudium, das in Vollzeit, Teilzeit oder berufsbegleitend angeboten wird. Allerdings sollte nicht unterschätzt werden, wie viel Selbstdisziplin für ein Fernstudium gefordert ist.

Aber letztendlich weißt du am besten, ob du eher der Typ fürs Präsenz- oder Selbststudium bist.
Auch ein duales Studium im Bereich Finanzmanagement ist möglich.
An einer der öffentlichen Verwaltungsfachhochschulen der einzelnen Bundesländer kannst du den Diplom-Finanzwirt ablegen.

Der Fokus liegt bei den behördlichen Hochschulen entsprechend auf dem kommunalen Finanzmanagement.

Neben dem Besuch der Fachhochschule arbeitest du bereits im öffentlichen Finanzwesen mit. Der große Vorteil: Deine Studienkosten werden komplett vom Land getragen, du bekommst ein ordentliches Ausbildungsgehalt von etwa 1.100 Euro und wirst nach erfolgreichem Abschluss direkt verbeamtet.

Wie für jedes Studium an einer staatlichen Hochschule brauchst du das (Fach-)Abitur. Außerdem sind gute Noten in Mathe, Wirtschaftslehre, Informatik und Englisch entscheidend. Aber auch bei unabhängigen Unternehmen ist ein duales Studium im Bereich Finanzen möglich. Oft kooperieren Arbeitgeber mit einer Fernuni,

Die Firma übernimmt die monatliche Studiengebühr und zahlt ein angemessenes Ausbildungsgehalt. Du bist bereits im Beruf, willst dich aber weiterbilden? Dann erkundige dich, ob dein Arbeitgeber ein duales Studium unterstützen würde. Langfristig profitieren Unternehmen immer davon, wenn sie Fachkräfte intern fördern.

Ansonsten kannst du auf unserem Partnerportal wegweiser-duales-studium.de nach freien dualen Studienplätzen suchen.
Auch im Ausland ist das Studium Finanzmanagement beliebt.
Hier findet das Studium natürlich in Englisch statt.

Selbst dann, wenn du dich für ein deutschsprachiges Land wie Österreich oder die Schweiz entscheidest.

Was Du bedenken musst: Die Studien- und Lebenserhaltungskosten im Ausland sind oft deutlich höher. Besonders beliebt sind beispielsweise die Niederlande, da es dort keine NC-Beschränkung gibt. Die jährlichen Studiengebühren liegen dafür bei 2.134 Euro (Stand: 2020 / 2021).

Eine niederländische Studienförderung wird deutschen Studenten nur unter bestimmten Voraussetzungen zugesprochen.

Daher ist es ratsam, ein Studium mit Auslandssemester zu wählen.
Hier hast du in jedem Fall einen Anspruch auf Erasmus+,
Ja, neben der Möglichkeit, Finanzmanagement als Studiengang zu wählen, kannst du auch im klassischen BWL-Studium deinen Schwerpunkt auf den Bereich Finanzen legen.

Eine andere Möglichkeit ist es, nach einem Grundstudium im Wirtschaftsbereich den Master Finanzmanagement oder Banking & Finance zu absolvieren. Falls du aber bereits weißt, dass dein Steckenpferd der Finanzbereich ist, hat das konkrete Finanz-Studium klare Vorzüge.

Denn im allgemeinen BWL-Studium kann der Schwerpunkt Finanzen erst ab dem dritten Semester gewählt werden. Falls ein Studium für dich nicht infrage kommt, weil du keine Fachhochschulreife hast – oder nicht den geforderten NC – und dir das private Studium auf keinen Fall leisten kannst, gibt es einen weiteren Weg: Die Ausbildung zum Finanzwirt oder Fachwirt für Finanzberatung,

Diese ist ähnlich wie jene zum Fachwirt, eben nur mit dem Fokus auf dem Finanzbereich. Da es sich beim Finanzmanagement Studium um einen klassischen Bachelorstudiengang handelt, beträgt die Regelstudienzeit sechs Semester, also drei Jahre. Einige Hochschulen tolerieren eine Überschreitung der Regelstudienzeit von bis zu sechs weiteren Semestern.

Was die Kosten anbelangt, gibt es starke Schwankungen. Bei den staatlichen Hochschulen ist das Studium im Finanzbereich deutlich günstiger. Als Beispiel: In der Regelstudienzeit bezahlt ein Student in Köln etwa 1.686 Euro für das komplette Studium (Gesamtsumme Studiengebühren / Stand 2021). Allerdings ist das Studium Finanzmanagement / Banking & Finance recht beliebt und die Studienplätze sind stark limitiert,

An den staatlichen Hochschulen werden pro Lehrgangsjahr meistens maximal 60 Plätze vergeben. Daher bietet es sich an, auf eine private Hochschule auszuweichen. Hier kostet das Studium zwischen 8.000 bis 20.000 Euro – je nach Anbieter, Dauer und Studienabschluss (BA oder MA).

Die Summe sollte nicht abschrecken. Denn für staatlich anerkannte Privathochschulen besteht Anspruch auf BAföG. Achte bei der Wahl der privaten Hochschule entsprechend darauf, dass diese staatlich anerkannt ist. Neben dem BAföG gibt es noch Fördermittel wie den Studienkredit von der KFW oder diverse Stipendien.

Ausführliche Informationen zur Studienfinanzierung findest du auch bei uns. Eine weitere Möglichkeit, Kosten zu sparen, besteht dann, wenn du bereits eine Ausbildung oder ein Studium im wirtschaftlichen Bereich absolviert hast. In diesem Fall kannst du die Studienzeit verkürzen.


Hochschule	Abschluss	Dauer	Kosten (Stand 2021)
IUBH	Finanzmanagement (BA)	3 – 6 Jahre	13.623 – 15.747 € (mtl.378 €)
AKAD	Financial Service Management (BA)	3 – 4 Jahre	11.520 – 12.540 € (mtl.320 €)
ADG Business School	Management & Finance (BA)	3 – 4 Jahre	15.940 – 18.640 € (mtl.443 €)
FOM Hochschule	Finance & Banking (BA)	3,5 Jahre	12.390 € (mtl.290 €)
Macromedia	Finanzmanagement & Controlling (BA)	3 – 3,5 Jahre	ab 895 € im Monat
KMU Akademie	Finanzmanagement (MA)	2 Jahre	8.800 € (mtl.367 €)
TH Köln	Banking and Finance (BA)	3 – 6 Jahre	1.686 – 3.372 € (mtl.47 €)
TH Ingolstadt	Financial Management & Controlling (MA)	2 Jahre	208 €* (mtl.9 €)
FH Dortmund	Financial Management (MA)	2 Jahre	1.260 € (mtl.52,50 €)

Seit Ende 2013 werden im Bundesland Bayern an den staatlichen Hochschulen sowie an der TH Ingolstadt keine Studiengebühren mehr erhoben. Es ist lediglich der Studentenwerksbeitrag in Höhe von 52 Euro pro Semester zu zahlen. Sonderregelung als Privatschüler beim BAföG-Amt Wie erwähnt, sind viele private Hochschulen für die BAföG-Förderung anerkannt.

Allerdings ist das BAföG für den Lebensunterhalt gedacht.
Die hohen Studiengebühren nehmen keinen Einfluss darauf, wie viel BAföG dir ausgezahlt wird.
Als Ausgleich kannst du beim BAföG-Amt beantragen, dass dein erzieltes Einkommen nicht auf das BAföG angerechnet wird,

Im Normalfall dürfen Studierende, die eine staatliche Finanzspritze beziehen, maximal 450 Euro im Monat (5.400 Euro im Jahr) dazuverdienen.

Selbst mit dem aktuellen (Stand 2021) BAföG-Höchstsatz von knapp 850 Euro wird es für Privatstudenten knapp – vor allem dank den happigen Mietpreisen mancherorts. Aber bei Härtefällen macht das BAföG-Amt eine Ausnahme und gewährt einen höheren Verdienstrahmen, ohne die Unterstützung zu mindern.

Auch die Studiengebühren deiner Privatuni können als Härtefall berücksichtigt werden.

Reiche hierfür einen Härtefallantrag bei deinem zuständigen BAföG-Amt ein.
Den Versuch ist es wert.
Mit einem abgeschlossenen Studium als Finanzmanager steht dir die Welt offen.

Denn sowohl Firmen als Privatpersonen brauchen Hilfe bei Ihrer Liquiditätsplanung.

Daher kannst du in den folgenden Branchen und Berufszweigen Fuß fassen:

Unternehmensberatung

Bankenwesen
Versicherungen
Börsenmakler

Investmentgesellschaften
Immobilienmakler
Wirtschaftsprüfer

Steuerberater
Gesundheitswesen

Dabei steht es dir frei, ob du in einem Angestelltenverhältnis arbeitest oder dich selbstständig machst. Für beides sind die Erfolgschancen gut. Generell wirst du durch das Studium früher oder später eine Führungsposition beziehen. Wenn du bereits Berufserfahrung hast, wahrscheinlich eher.

Bereits Berufseinsteigern winkt im Finanzmanagement ein Einkommen von 3.200 bis 4.200 Euro brutto im Monat.
Nachdem du einige Jahre Berufserfahrung gesammelt hast, liegt dein Bruttogehalt durchschnittlich bei 5.000 bis 6.000 Euro.
Wenn du an der Börse spekulierst oder für einen namhaften Unternehmensberater arbeitest, kannst du sogar bis zu 10.000 Euro und mehr absahnen.

Natürlich steigt mit einer höheren Position gleichermaßen die Verantwortung sowie die Tragweite von Fehlentscheidungen. Aber das gilt für jeden Beruf. Das Wichtigste: Lerne aus deinen Fehlern, statt dich wegen ihnen kleinzumachen. Nur so wirst du dein volles Potenzial ausschöpfen.

Was macht eine Analytikerin?

Startklar für die Zukunft! Als Analytiker/in bist du auf der Suche nach der Wahrheit. Allerdings nicht durch Befragungen oder Vermutungen, sondern du suchst echte Beweise. Beweise, die nachweisbar sind und so Trinkwasserverschmutzungen oder auch Straftäter entlarven können.

Deine Aufgaben können sehr unterschiedlich sein, je nachdem was für einen Auftrag du bekommst. Es kann sein, dass du die Inhaltsstoffe von Lebensmitteln analysieren sollst oder dass du bestimmen sollst, woher die Drogen kommen, die die Polizei gefunden hat. Es gibt so gut wie nichts, was nicht bei dir im Labor landen kann.

Baustoffe, Böden, Trinkwasser, Waschmittel, Blut und vieles mehr. Du wirst auch gerufen, um zu prüfen wie hygienisch und gesund ein Arbeitsplatz ist.

Warum ist Data Analytics wichtig?

Was Macht Ein Data Analyst Data Analytics legt die Grundlage für optimierte Geschäftsprozesse und -entscheidungen. Das sollten Sie zum Thema wissen. Foto: Oleksii Lishchyshyn – shutterstock.com Geht es darum, Geschäftsprozesse zu analysieren und auszubilden, sowie bessere Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu erzielen, führt kein Weg mehr an Data Analytics vorbei.

Bei Data Analytics geht es darum, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren.

Der Begriff umfasst dabei sämtliche Prozesse, Werkzeuge und Techniken, die zu diesem Zweck zum Einsatz kommen.
Er beinhaltet auch das Sammeln, Organisieren und Speichern der Daten.
Das wesentliche Ziel von Data Analytics ist es, mit Hilfe von Technologie und statistischen Analysen Trends zu ermitteln und Probleme zu lösen.

Beeinflusst wird der Data-Analytics-Bereich dabei von zahlreichen anderen Wissenschaften, beispielsweise der Informatik, Mathematik und Statistik. Die Analyse von Daten soll die Performance beschreiben, vorhersagen und letztendlich optimieren. Damit das zuverlässig funktioniert, bringen Data-Analytics-Teams zahlreiche verschiedene Datenmanagement-Techniken zum Einsatz, beispielsweise Data Mining, Data Cleansing, Data Modeling und andere.

“Was ist in der Vergangenheit passiert?” und “Was passiert jetzt gerade” sind die entscheidenden Fragen bei Descriptive Analytics, Entsprechend werden aktuelle und historische Daten aus verschiedenen Quellen analysiert, um den Status Quo zu beschreiben und Trends und Muster in den Daten zu erkennen.
Bei Diagnostic Analytics geht es um die Frage “Warum passiert das gerade?”. Die Daten die hierbei genutzt werden, sind oft das Ergebnis von Descriptive Analytics. Ermittelt werden sollen hierbei Faktoren beziehungsweise Gründe für bestimmte historische Leistungswerte.

“Was wird in Zukunft geschehen?” ist die Frage, um die sich alles bei Predictive Analytics dreht. Hierbei kommen unter anderem Techniken aus der Statistik sowie Deep- und Machine Learning zum Einsatz, um die Ergebnisse von Descriptive und Diagnostic Analytics zu verwerten und auf dieser Grundlage zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Predictive Analytics wird oft auch als Unterkategorie von Advanced Analytics bezeichnet.
Auch Prescriptive Analytics ist eine Unterkategorie von Advanced Analytics und konzentriert sich auf die Frage: “Was muss getan werden, um das Ziel zu erreichen?”. Prescriptive-Analytics-Lösungen nutzen Algorithmen, Application Testing, Machine Learning und andere Techniken, um Lösungen zu ermitteln, die zu definierten Ergebnissen führen.

Um Daten zu analysieren, bringen Data Analysts eine ganze Reihe von Techniken und Methoden zum Einsatz. Laut Emily Stevens, Managing Editor beim US-Karriereportal Career Foundry, sind das die sieben populärsten:

Bei der Regressionsanalyse wird ein Set von statistischen Prozessen dazu genutzt, die Beziehungen zwischen Variablen einzuschätzen. Dabei geht es auch darum, herauszufinden, wie sich Veränderungen an einer oder mehreren Variablen aufeinander auswirken. Zum Beispiel könnte es dabei um die Frage gehen, wie sich Social-Media-Investitionen auf das Sales-Geschäft auswirken.
Mit der Monte-Carlo-Simulation kann die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse bestimmt werden, die wegen der Verflechtung vieler unterschiedlicher Variablen nur schwer vorherzusagen sind. Sie kommt regelmäßig bei der Risikoanalyse zur Anwendung.
Die Faktorenanalyse ist eine statistische Methode, um große Datenmengen zu komprimieren. Das birgt den Vorteil, dass dabei oft versteckte Muster zum Vorschein kommen. Im Business-Umfeld wird die Faktorenanalyse zum Beispiel im Bereich Customer Loyalty eingesetzt.
Mit der Kohortenanalyse wird ein Datenset zu Analysezwecken in verschiedene Gruppen aufgeteilt, die ähnliche Charakteristiken (Kohorten) aufweisen. Diese Analysetechnik wird zum Beispiel genutzt, um Kundensegmente zu analysieren.
Mit Hilfe der Clusteranalyse lassen sich Objekte klassifizieren und in sogenannten Clustern zusammenfassen. Diese Technik kann dazu genutzt werden, bestimmte Strukturen in Daten aufzudecken. Versicherungsunternehmen könnten so zum Beispiel ermitteln, warum sich bestimmte Schadensfälle an spezifischen Orten häufen.
Auch die Zeitreihenanalyse ist eine Technik aus der Statistik, die zur Analyse von Zeitreihen und für Trendanalysen genutzt wird. Sie kommt vorwiegend für Forecasts in den Bereichen Wirtschaft und Sales zum Einsatz.
Bei der Sentimentanalyse kommen Tools wie Natural Language Processing oder Textanalyse zum Einsatz, um die Intention hinter den Daten “herauszulesen”. Während die anderen hier aufgeführten Techniken sich auf die Analyse von quantitiven Daten beschränken, interpretiert und klassifiziert die Sentimentanalyse qualitative Daten, indem sie sie in “Themes” ordnet. Diese Art der Analyse kommt regelmäßig zum Einsatz, um die Meinungen der Kunden zu bestimmten Marken, Produkten oder Services zu ermitteln.

Data Analytics vs. Data Analysis Die beiden Begriffe werden häufig synonym gebraucht, allerdings ist die Data Analysis eine Unterkategorie von Data Analytics, die die Untersuchung, Bereinigung und Modellierung von Daten beschreibt, um daraus Schlüsse zu ziehen.

Data Analytics beinhaltet die Tools und Techniken, die bei der Data Analysis zur Anwendung kommen.
Data Analytics vs.
Data Science Data Analytics und Data Science sind eng verwandte Disziplinen, wobei erstgenannte eine Komponente der Datenwissenschaft darstellt.
Die Ergebnisse von Data Analytics werden im Regelfall in Form von Reports und Visualisierungen präsentiert.

Data Analytics beschreibt den aktuellen oder historischen Zustand der Realität, wohingegen Data Science diese Daten nutzt, um Vorhersagen oder Rückschlüsse für die Zukunft daraus zu ziehen. Data Analytics vs. Business Analytics Auch Business Analytics ist eine Unterkategorie von Data Analytics.

Sie nutzt Datenanalysetechniken wie Data Mining, um optimierte Geschäftsentscheidungen herbeizuführen.
Gartner definiert Business Analytics als “Lösungen, die mit Analysemodellen und Simulationen Szenarien kreieren, mit denen die Realität verstanden und die Zukunft vorhergesagt werden kann”.
Unternehmen aus allen Branchen nutzen Data Analytics, um ihre Prozesse zu optimieren, ihre Gewinne zu steigern und ihre eigene Transformation voranzutreiben.

Im Folgenden drei Beispiele. Munich Re: The Economist: Smart Port Hamburg: Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com,

Wie man Daten analysiert?

Was ist eine Datenanalyse? – Eine Datenanalyse nutzt statistische Methoden, um aus erhobenen Daten nützliche Informationen abzuleiten, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Durch das Extrahieren, Transformieren und Zentralisieren von Einzeldaten lassen sich Korrelationen und Muster identifizieren, Trends erkennen und Hypothesen validieren,