Wie wichtig ist es eurer Meinung nach, dass man als Datenanalyst programmieren kann? Und wenn ja, welche Sprachen sind am wichtigsten?

Da wären doch bestimmt auch Tools und Frameworks interessant, die speziell für Datenanalyse gedacht sind, oder was meint ihr? Sind solche Tools eine Hilfe oder eher ein Hindernis, wenn man sie mit den allgemeinen Programmiersprachen vergleicht?

Hört sich an, als ob es wirklich auf das persönliche Projekt und die spezifischen Anforderungen ankommt, oder? Manchmal passt vielleicht ein spezifischeres Tool besser als rein nur die Programmiersprache.

Hmm, ich weiß ja nicht... Sind nicht gerade die breiter einsetzbaren Programmiersprachen auch gleichzeitig die flexibleren Lösungen, wenn man mal von der reinen Datenanalytik in andere Bereiche wechseln will?

Und wie sieht's aus mit der Lernkurve? Glaubt ihr, dass jemand ohne Programmiererfahrung eine Chance hat, sich schnell genug in relevante Sprachen reinzufuchsen?

Kommt nicht auch die Frage auf, ob wir Datenanalysten zu sehr in die Entwicklerrolle drängen? Wo ist die Grenze?

Und was haltet ihr von Zertifizierungen in bestimmten Sprachen? Bringt das was oder zählt am Ende nur die Praxiserfahrung?

Und wer von uns wird der erste sein, der eine eigene Programmiersprache speziell für Datenanalysten entwickelt? Wäre das nicht mal ein Projekt?

Man sollte seine Energie besser aufs Verstehen der Daten anstatt aufs Erlernen zahlreicher Programmiersprachen konzentrieren. Nur so ein Gedanke...

Leute, am Ende des Tages geht's doch darum, was man aus den Daten macht, nicht wie man dahin kommt, oder?

Im Grunde wollen wir doch alle nur das Gleiche: Die richtigen Antworten in den Daten finden. Lassen wir uns davon nicht ablenken.

Ehrlich gesagt, auch ohne die Fähigkeit zu programmieren, kann ein Datenanalyst immer noch wertvoll sein, denn nicht jeder Aspekt der Analyse erfordert tiefe Programmierkenntnisse. Manchmal reicht ein gutes analytisches Verständnis und die richtige Software, um zu sinnvollen Ergebnissen zu kommen.

Macht es vielleicht Sinn, sich auch mit den Grundlagen von Data Engineering vertraut zu machen?

Schauen wir mal über den Tellerrand: Datenvisualisierung ist auch ein großes Thema – das grafische Darstellen der Ergebnisse ist genauso wichtig wie deren Analyse.

Hat jemand Erfahrungen mit der Integration von KI-Tools in gängige Analysepraktiken? Wäre spannend zu hören, ob das die Effizienz steigert oder vielleicht sogar neue Herausforderungen schafft.

Wie steht ihr eigentlich zu Automatisierungstools in der Datenanalyse? Sehen die vielleicht eine Zukunft, wo immer mehr manuelle Prozesse überflüssig werden?