Data Science
Im Data-Science-Studium lernst du, Daten zu erheben, zu bereinigen, zu analysieren und aus ihnen zu lernen.
Aktualisiert So nutzen wir Daten
Datenanalyst/-innen sammeln, bereinigen und untersuchen Daten, um praktische Fragen zu beantworten, etwa welche Produkte sich am besten verkaufen oder wo ein Service versagt. Sie stellen ihre Ergebnisse in Berichten, Diagrammen und Dashboards dar. Viele haben ein Studium in einem Fach wie Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Betriebswirtschaft oder Informatik, aber Quereinsteiger gelangen oft über kurze Kurse, Ausbildungen und Training am Arbeitsplatz in den Beruf.
Datenanalyst/-innen arbeiten in fast jeder Branche, darunter Einzelhandel, Bankwesen, Versicherung, Gesundheitswesen, Marketing, Logistik, Telekommunikation, gemeinnützige Organisationen und Verwaltung. Manche arbeiten in einem zentralen Datenteam, andere in einer Abteilung wie Finanzen, Vertrieb oder Personalwesen. Auch Beratungen und Outsourcing-Firmen beschäftigen Analyst/-innen für Kundenprojekte. Die Arbeit findet größtenteils am Computer im Büro oder zu Hause statt, Hybridarbeit ist verbreitet.
Wesentliche Fertigkeiten, die ESCO – die mehrsprachige Klassifikation der Europäischen Kommission für Kompetenzen und Berufe – für diesen Beruf aufführt.
Wesentliche Kenntnisse: Informationskategorisierung · Resource-Description-Framework-Abfragesprache · visuelle Darstellungstechniken · Bewertung der Datenqualität · Informationsextraktion · Statistik · Business-Intelligence · Informationsstruktur
Ein Studium in Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Betriebswirtschaft oder einem anderen zahlenlastigen Fach ist ein üblicher Ausgangspunkt. Viele Arbeitgeber achten jedoch mehr auf Fähigkeiten als auf einen bestimmten Studienabschluss. Du solltest sicher mit Tabellenkalkulationen, SQL und mindestens einem Datenvisualisierungswerkzeug umgehen können und idealerweise etwas Python oder R kennen. Quereinsteiger kommen häufig aus Finanzen, Marketing, dem Operativen oder der Forschung, wo sie bereits mit Daten arbeiten. Ein kleines Portfolio aus Analyseprojekten mit öffentlichen Datensätzen hilft dir, deine Fähigkeiten zu zeigen, denn Vorstellungsgespräche umfassen oft einen praktischen Test.
Im Data-Science-Studium lernst du, Daten zu erheben, zu bereinigen, zu analysieren und aus ihnen zu lernen.
Ein Mathematikstudium schult anspruchsvolles logisches Denken und Problemlösen – in der reinen Mathematik, etwa Algebra und Analysis, und in angewandten Gebieten wie Statistik, Modellierung und Informatik.
Ein VWL-Studium untersucht, wie Menschen, Unternehmen und Staaten mit knappen Ressourcen Entscheidungen treffen und wie Märkte, Geld und Politik Arbeitsplätze, Preise und Wachstum beeinflussen.
Im Informatikstudium lernst du, wie Software, Daten und Computersysteme funktionieren – von Programmierung und Algorithmen bis zu Netzwerken und künstlicher Intelligenz.
Im Studium der Betriebswirtschaftslehre lernst du, wie Organisationen geführt werden – von Strategie, Marketing und Finanzen bis zu Personalmanagement und betrieblichen Abläufen.
Bereit für die Bewerbung? Erstelle kostenlos Lebenslauf und Anschreiben mit unserem Lebenslauf-Generator (CourseToJob.co.uk, auf Englisch)
Datenanalyse ist kein reglementierter Beruf, du brauchst also keine Zulassung, um als Datenanalyst/-in zu arbeiten. Du musst Datenschutz- und Privatsphäregesetze einhalten, die sich zwischen Ländern unterscheiden, und manche Branchen wie Gesundheitswesen und Bankwesen haben zusätzliche Regeln zur Datennutzung. Zertifikate von Softwareanbietern und Berufsverbänden sind optional, können Einsteiger/-innen aber helfen, ihre Fähigkeiten zu zeigen.
Das US Bureau of Labor Statistics veröffentlicht keine eigene Gehaltsschätzung, die genau zu diesem Beruf passt. Deshalb zeigen wir hier keine.
Die meisten Länder veröffentlichen keine Verdienste für einzelne Berufsbezeichnungen. Stattdessen erhebt die Internationale Arbeitsorganisation mediane Monatsverdienste für breite Berufsgruppen. Dieser Beruf gehört zur ISCO-08-Berufshauptgruppe 2 „Akademische Berufe“. Die Tabelle umfasst die gesamte Gruppe, zu der neben dem Beruf Datenanalyst/-in viele weitere Berufe gehören.
| Land | Landeswährung pro Monat | KKP-$ pro Monat | ggü. allen Beschäftigten | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| Niederlande | 6.217 € | 8.102 | +22 % | 2025 |
| Deutschland | 5.315 € | 7.389 | +41 % | 2022 |
| Frankreich | 5.314 € | 7.255 | +43 % | 2025 |
| Schweiz | 7.600 CHF | 7.133 | +27 % | 2025 |
| Irland | 6.252 € | 6.917 | +56 % | 2025 |
| Spanien | 4.153 € | 6.832 | +57 % | 2025 |
| Vereinigte Staaten | 6.673 $ | 6.673 | +49 % | 2025 |
| Italien | 3.716 € | 5.762 | +19 % | 2025 |
| Schweden | 4.398 € | 5.491 | +13 % | 2025 |
| Vereinigtes Königreich | 3.501 £ | 4.991 | +29 % | 2025 |
| Türkei | 60.000 TRY | 3.381 | +100 % | 2025 |
| Südafrika | 17.000 ZAR | 2.292 | +209 % | 2020 |
| Brasilien | 5.000 R$ | 1.937 | +127 % | 2025 |
| Indien | 32.000 ₹ | 1.613 | +113 % | 2025 |
| Philippinen | 30.417 PHP | 1.466 | +100 % | 2024 |
| Mexiko | 14.745 MX$ | 1.304 | +68 % | 2025 |
| Ägypten | 5.000 EGP | 719 | +10 % | 2024 |
| Indonesien | 2.759.817 IDR | 537 | +23 % | 2023 |
| Pakistan | 34.640 PKR | 530 | +34 % | 2025 |
| Nigeria | 50.000 NGN | 188 | 0 % | 2024 |
Quelle: ILOSTAT, medianer Monatsverdienst von Beschäftigten, neuestes verfügbares Jahr. KKP-$ gleichen Preisunterschiede zwischen Ländern aus, damit sich die Zahlen vergleichen lassen. „ggü. allen Beschäftigten“ vergleicht den Median der Gruppe mit dem Median aller Berufe im selben Land.
Organisationen in jeder Branche verlassen sich auf Daten, um ihre Arbeit zu planen und zu messen, was die Nachfrage nach Analyst/-innen breit hält. KI-Werkzeuge können inzwischen Abfragen schreiben, Daten zusammenfassen und einfache Diagramme bauen, deshalb dürfte Routine-Reporting weniger Personal brauchen. Analyst/-innen, die das Geschäft verstehen, gute Fragen stellen, Ergebnisse kritisch prüfen und klar erklären, dürften wertvoll bleiben. Viele nutzen die Rolle als Sprungbrett in Data Science, Data Engineering oder Management.
In vielen Ländern ja. Arbeitgebern sind oft praktische Fähigkeiten in SQL, Tabellenkalkulation und Visualisierung wichtiger als ein bestimmter Studienabschluss, und manche bieten Ausbildungen an. Viele Stellenanzeigen verlangen jedoch weiterhin ein Studium, weshalb du ohne Abschluss meist ein starkes Portfolio, relevante Berufserfahrung oder einen internen Wechsel brauchst.
Die zentralen Fähigkeiten sind SQL, fortgeschrittene Tabellenkalkulation, ein Datenvisualisierungswerkzeug und grundlegende Statistik, und Python oder R werden zunehmend erwartet. Genauso wichtig sind Sorgfalt im Detail, Neugier und die Fähigkeit, deine Ergebnisse Menschen ohne Datenhintergrund zu erklären.
Es ist einer der zugänglicheren Wege in die Technologiebranche. Die grundlegenden Werkzeuge lassen sich in Monaten lernen, und viele Stellen schätzen Branchenwissen etwa im Finanz-, Gesundheits- oder Einzelhandelssektor. Der Wettbewerb um Einstiegsstellen kann stark sein, deshalb ist es meist am besten, neue Datenkompetenzen mit deiner bestehenden Branchenerfahrung zu verbinden.
KI-Werkzeuge automatisieren bereits Teile der Arbeit, etwa das Schreiben von Abfragen und die Erstellung von Standardberichten. Sie machen weiterhin Fehler und können nicht beurteilen, welche Fragen für ein Geschäft wichtig sind. Analyst/-innen, die Probleme einordnen, die Datenqualität prüfen und Ergebnisse in Entscheidungen übersetzen können, dürften weiter gefragt sein, aber die Einstiegsarbeit verändert sich.
Data Scientists nutzen Statistik, Programmierung und maschinelles Lernen, um Muster in Daten zu finden und Organisationen bei Entscheidungen oder beim Aufbau datengetriebener Produkte zu helfen.
Business Analysts helfen Organisationen, ihre Arbeitsweise zu verbessern.
Statistiker/-innen sammeln, analysieren und interpretieren Daten, um Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu unterstützen.
Finanzanalyst/-innen untersuchen Finanzdaten, Märkte und Unternehmensleistung, um Unternehmen und Anleger/-innen bei finanziellen Entscheidungen zu helfen.
So zitierst du diese Seite: CourseToJob (2026). Wie wird man Datenanalyst/-in? Studium, Fähigkeiten und Gehalt. https://coursetojob.com/de/careers/data-analyst/ (abgerufen am 26. September 2026)