Analytics Engineer Weiterbildung

Der Analytics Engineer, ein wachsender Beruf, der erst 2018 definiert wurde, und ist an der Schnittstelle zwischen Data Analysts und Data Engineers angesiedelt, was ihn zu einem wichtigen Aktivposten im Datenmanagement von Unternehmen macht.
Als Spezialist für Datenmanagement, -transformation und -modellierung liefert er Datensätze, die für alle verständlich sind, und wendet bewährte Visualisierungsverfahren wie Versionskontrolle und kontinuierliche Integration an.
Im Vergleich zu traditionellen Datenberufen hebt sich der Analytics Engineer dadurch ab, dass er eng mit Data Analysten und Data Scientists zusammenarbeitet, um auf die Geschäftsanforderungen zugeschnittene Analyselösungen zu entwickeln.
Angesichts der steigenden Nachfrage nach den fortgeschrittenen Fähigkeiten in der Codeanalyse und der Entscheidungsfindung in Unternehmen, ist diese Rolle für die strategische Datenoptimierung unerlässlich und ermöglicht eine optimale Analyse und Nutzung im Hinblick auf die Lösung komplexer Probleme und die Entwicklung prädiktiver Modelle.

Im Gegensatz zum Data Analyst, der sich in erster Linie auf die Datenanalyse konzentriert, sieht der Analytics Engineer den Schwerpunkt seiner Arbeit in der Modellierung von Daten, um den Endnutzern den Zugang zu ihnen zu erleichtern. Dieser Ansatz ermöglicht es den Benutzern, die meisten ihrer datenbezogenen Fragen selbst zu beantworten. Ein erfahrener Analytics Engineer wird die Daten, für die er verantwortlich ist, umwandeln, testen, bereitstellen und dokumentieren.
Hier findest Du eine detaillierte Liste der Aufgaben eines Analytics Engineers:
– Datenmodellierung und -umwandlung: Analytics Engineers müssen Daten strukturieren, bereinigen und für die Analyse vorbereiten, um ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
– Datenintegration und Entwicklung von Pipelines: Um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, entwerfen sie Pipelines zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten höherer Qualität.
– Datenvalidierung und -tests: Ingenieure führen Unit-, Integrations- und Leistungstests durch, um die Zuverlässigkeit von Datenpipelines zu bewerten, und implementieren anschließend Validierungsverfahren, um die Zuverlässigkeit ihrer Daten zu gewährleisten.
– Zusammenarbeit mit Interessengruppen: Um relevante und umsetzbare Datensätze zu liefern, arbeiten sie eng mit Stakeholdern und anderen Beteiligten zusammen.
– Datendokumentation: Analytics Engineers sind für die Dokumentation von Datenprozessen verantwortlich und gewährleisten die Transparenz und Reproduzierbarkeit von Datentransformationen und implementierten Workflows.
– Anwendung von Best Practices in der Softwareentwicklung: Sie wenden Praktiken wie Modularität, Wiederverwendbarkeit von Code und Versionsmanagement an, um effiziente und aktuelle Analyse-Lösungen zu gewährleisten.
– Kontinuierliche Verbesserung: Analytics Engineers halten sich über die neuesten Technologien und Trends in ihrem Markt und in der Praxis auf dem Laufenden und verpflichten sich zur kontinuierlichen Verbesserung.

Um ihre Arbeit erfolgreich zu erledigen, müssen Analytics Engineers Schlüsselkompetenzen in den Bereichen Programmierung, Analyse, Visualisierung und allgemeiner Kommunikation beherrschen.
 
– Erfahrung in der Datenbranche: Für Analytics Engineers ist Erfahrung in datenzentrierten Umgebungen entscheidend. Bei denjenigen, die Analytics Engineers werden wollen, handelt es sich größtenteils um Datenanalysten oder Dateningenieure, die sich auf die Datenmodellierung spezialisieren wollen.
– Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse: Die Beherrschung von SQL ist für einen Analytics Engineer unerlässlich, da die meisten seiner Aufgaben die Abfrage, Manipulation und Umwandlung von Daten in Datenbanken beinhalten. SQL ist entscheidend für die Extraktion genauer Informationen, die die Daten für die anschließende Analyse vorbereiten.
– Programmierkenntnisse: Zusätzlich zu SQL ist die Beherrschung von Programmiersprachen wie R und Python von entscheidender Bedeutung. Diese Sprachen sind für die Visualisierung von Daten sowie für die Entwicklung von Vorhersagemodellen und Algorithmen für maschinelles Lernen unerlässlich.
– Beherrschung der DBT-Technologie: Dbt (Data Build Tool) ist ein Datenumwandlungstool, das die Implementierung von Analysecode über SQL erleichtert. Es ermöglicht Analytics Engineers die effiziente Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines.
– Software-Engineering-Kenntnisse: Für einen Analytics Engineer ist es unerlässlich, die besten Praktiken des Software-Engineerings zu kennen und anzuwenden, z. B. Modularität, Wiederverwendbarkeit von Code, Dokumentation, Unit-Tests und Release-Management. Die Anwendung dieser Praktiken verbessert nicht nur die Robustheit des Codes, sondern ermöglicht auch die Entwicklung effizienterer Datenpipelines. Sie erleichtern auch das Change Management und stärken die Zusammenarbeit mit anderen Mitgliedern des Entwicklungsteams.
– Kenntnisse von BI- und Data-Engineering-Tools: Ein Analytics Engineer muss unbedingt ein gutes Verständnis für Data-Engineering- und Business-Intelligence (BI)-Tools haben. Dazu gehören Kenntnisse über Data Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery, ETL-Tools wie AWS Glue und Talend sowie BI-Plattformen wie Tableau und Looker. Die praktische Erfahrung mit diesen Technologien erhöht nicht nur seine Vielseitigkeit, sondern ermöglicht auch eine schnelle Anpassung an das Geschäftsumfeld.

Am Ende des Kurses wirst Du in der Lage sein:
– Sortieren, Bereinigen und Verarbeiten von Daten für die Analyse
– Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens für prädiktive Analysen
– Ergebnisse interpretieren und Dashboards erstellen
– Beherrschen von Datenmodellierungs- und Transformationstechniken.
– Entwerfen und Verwalten von Datenpipelines.
– Verwalten eines Datenprojekts

Es gibt keine offiziellen Voraussetzungen, wir empfehlen jedoch dringend einen Bachelor-Level in einem wissenschaftlichen Fach. Diese Voraussetzungen bestehen, weil sich die Ausbildung zwar auf die Datenwissenschaft und nicht auf die Mathematik konzentriert, letztere aber für ein erfolgreiches Verständnis der behandelten Konzepte notwendig ist. Um an dem Kurs teilnehmen zu können, muss jeder zuvor einen (kostenlosen) Test absolvieren.
Um an dem Kurs teilnehmen zu können, benötigen die Lernenden außerdem einen Computer mit Internetanschluss und eine Webcam.

Die Ausbildung umfasst insgesamt 600 Stunden, von denen 150 Stunden auf Projekte entfallen. 85 % der Ausbildung finden auf einer personalisierten Coaching-Plattform statt, während die restlichen 15 % in Form von Masterclasses abgehalten werden, bei denen ein erfahrener Lehrer einen Kurs leitet und alle Fragen beantwortet. Der Lehrplan setzt sich aus 2 Modulen zusammen: Data Analyst & ETL Developer.
Neben der Plattform und den Masterclasses arbeitest Du so an berufsbezogenen Projekten, die es Dir ermöglichen, nach dem Abschluss des Kurses voll betriebsfähig zu sein.
Die 150 Stunden, die dem Projekt zuzuordnen sind, verteilen sich wie folgt:
– Data Analyst Projekt: 90h; – ETL Developer Projekt: 60h; –
Der Analytics Engineer Kurs bietet Dir die Möglichkeit, einen Trainingsplan zu wählen, der Deinen Bedürfnissen entspricht: – Bootcamp-Format, intensiver Zeitplan von 35 Stunden pro Woche für 5 Monate – Teilzeitformat, das ein Engagement von 10 Stunden pro Woche für 12 Monate erfordert.
Buche Dir einen Termin und erfahre mehr!

Die Bewertung der Ergebnisse erfolgt durch die Durchführung eines Bewertungsverfahrens, um festzustellen, ob der Schüler die für die Rolle des Analytics Engineer erforderlichen Fähigkeiten erworben hat.
Es gibt zwei Aspekte, die vom pädagogischen Team bewertet werden:
– Projekte, um den Lernenden in eine berufliche Situation zu versetzen
– Online-Praxisfälle zur schrittweisen Anwendung der theoretischen Kenntnisse.
Schließlich werden die Online-Bewertungen von unseren qualifizierten Lehrkräften von Hand korrigiert: Es wird alles getan, um sicherzustellen, dass jeder Lernende effizient und in seinem eigenen Tempo Fortschritte machen kann. Wir bei Liora sind davon überzeugt, dass nur eine individuelle Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!

Als B2B-Führer im Bereich Data-Science-Ausbildung genießt Liora einen hohen Bekanntheitsgrad bei den Unternehmen, die uns mit der Data-Science-Ausbildung ihrer Teams vertrauen. Dieses Vertrauen führt dazu, dass viele große Unternehmen unser Diploma gerne sehen.

Während der gesamten Ausbildung und je nach Entwicklung Deiner Fähigkeiten wirst Du mehrere Projekte in Gruppen durchführen, je nach der Aufteilung des Lehrplans:

Modul Data Analyst: Entwicklung einer Datenlösung.
Modul ETL Developer: Erstellung einer ETL-Pipeline, von der Rohdatengewinnung bis zur Modellierung und Visualisierung.

Dieses Projekt kann aus unserem Katalog entnommen werden, der eine breite Palette von Themen umfasst, die sich auf technische Unternehmensfragen beziehen. Du kannst auch ein eigenes Projekt vorschlagen, sofern die Daten zugänglich sind und unser Lehrerteam sie validiert.

Dies ist eine äußerst effektive Methode, um die Theorie in die Praxis umzusetzen und sicherzustellen, dass Du die im Unterricht behandelten Themen anwenden kannst.
Diese Projekte werden von Unternehmen sehr geschätzt, da sie die Qualität der Ausbildung und die am Ende des Kurses für Analytics Engineer erworbenen Kenntnisse gewährleisten, da auch die Soft Skills sehr gefragt sind. Diese Projekte werden Dir beibringen:
– Informationen übermitteln;
– Deine Arbeit zu präsentieren und zu veröffentlichen;
– Hervorhebung von Daten mit interaktiven Tools (Dashboard, Streamlit…).
Das heißt, diese Projekte erfordern eine echte Investition, die mindestens ein Drittel der Ausbildungszeit ausmacht.

Die 150 Stunden, die für die Projekte im Rahmen des Lehrplans vorgesehen sind, lassen sich wie folgt aufteilen::
– Data Analyst Projekt: 90h ;
– ETL Developer Projekt: 60h ;
Die Projekte werden von Liora-Mentoren betreut, die in regelmäßigem Kontakt mit Dir stehen, um Deine Fortschritte zu überwachen und Dich zu beraten.

Laut den Datenmanagern der größten Fortune-500-Unternehmen ist die Beherrschung der mündlichen und schriftlichen Kommunikation für einen Analytics Engineer wichtiger als die Beherrschung des Kerngeschäfts des Unternehmens. Diesem Umstand haben wir in unserem Lehrplan Rechnung getragen, der auch die Soft Skills in den Vordergrund stellt: – Mündliche Projektverteidigungen, die zur Entwicklung dieser Fähigkeiten beitragen. – Masterclasses zum Projektmanagement und zur Interpretation der Ergebnisse. – Masterclasses zu Best Practices über spezielle Tools. Sie werden auch die Möglichkeit haben, an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coaching durch die Karrieremanager von DataScientest teilzunehmen.

An Deinem ersten Ausbildungstag erhältst Du Zugriff auf eine spezielle Plattform für Karrieredienste, die alle wichtigen Workshops für Deine Arbeitssuche enthält. Du kannst auch nach Abschluss Deiner Ausbildung ständig darauf zugreifen. Das Career Management Team steht Dir während der gesamten Ausbildung zur Verfügung. 
Außerdem wurde ein spezieller Slack-Channel für Arbeitssuchende eingerichtet, über den alle Workshop-Informationen und Jobangebote weitergeleitet werden.

Am ersten Tag wird Dir eine Plattform für Karrieredienste mit allen für Deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.
Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung Deiner Weiterbildung.
Estelle, unsere Karrieremanagerin, ist mit ihrem Team während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um Dich zu beraten und alle Fragen zu Deinem Karriereplan zu beantworten.
Darüber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:
Ein Workshop, der Dir hilft, einen guten Lebenslauf und ein datenorientiertes LinkedIn Profil zu erstellen,
Ein Workshop, der Dir hilft, Deine Jobsuche strategisch zu planen, mit verschiedenen Themen zu Präsentation, Karrierewechsel, Gehaltsverhandlungen und technischem Testtraining.
Zusätzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bedürfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgeführt, um Dich bei Deiner Jobsuche zu unterstützen: eine von Liora mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien veröffentlicht werden).
Um mehr über alle karrierefördernden Maßnahmen von Liora zu erfahren, klicke auf diesen Link.

Am Anfang begleitete Liora Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen (Allianz, BNP Paribas, AXA, Orange, Stellantis uvm.) entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Diese Großunternehmen haben uns dazu motiviert, unser Produktangebot auf Privatkund:innen zu erweitern. Dadurch wollen wir den Mangel an kompetenten Fachkräften in dieser Branche verringern.
Unser Career Management Team hilft Dir bei der Erstellung Deines Lebenslaufes, Motivationsschreibens und der Simulation von Vorstellungsgesprächen und Einstellungstests, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science findest.

Das Gehalt eines Analytics Engineer in Europa hängt von mehreren Schlüsselfaktoren wie Erfahrung, Qualifikationsniveau und geografischer Lage ab. Laut Talent.com liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für diese Position bei etwa 54.000 €. Dieser Betrag kann jedoch je nach Erfahrung beträchtlich variieren: Berufsanfänger können mit einem Gehalt von etwa 43.625 € pro Jahr beginnen, während erfahrenere Fachleute 78.000 € pro Jahr erreichen oder überschreiten können.
Die Nachfrage nach Fähigkeiten im Bereich Analytics Engineering, die je nach Marktbedarf schwanken kann, spielt bei der Festlegung der Gehälter eine Rolle. Darüber hinaus ist der geografische Standort ein wichtiger Faktor: Die Gehälter sind in der Regel in Großstädten, Ländern und Regionen mit einem gut entwickelten Technologiesektor höher. Schließlich können auch die gesammelte Erfahrung, fortgeschrittene Fähigkeiten und Zertifizierungen das Verdienstpotenzial dieser Fachkräfte erhöhen.

Wenn Du Deine Kenntnisse vertiefen möchtest, hat Liora eine Reihe von Expertenkursen und Herausgeberzertifizierungen (AWS oder Microsoft) eingerichtet, die Dir  helfen, Dein Wissen zu vertiefen und Deine Datenkenntnisse zu perfektionieren.
Du kannst den vollständigen Power BI-Trainingskurs auch als 100 % synchronen Pfad absolvieren, wenn Du Deine Kenntnisse vertiefen und Deine Chancen auf den Status „Microsoft Power BI Data Analyst Associate“ im Anschluss an den Analytics Engineer-Trainingskurs erhöhen möchtest.

Um den Kontakt zu halten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat Liora eine Gruppe von Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Engineering-Themen teilen und austauschen.
Darüber hinaus verschickt unser Data Engineer Expertenteam regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.