Data Scientist

Was macht man als Data Scientist?

• Mit Führungskräften und Teams geschäftliche Fragen in Probleme übersetzen, die sich mit Daten beantworten lassen.
• Daten aus Datenbanken, Dateien und anderen Quellen sammeln, bereinigen und zusammenführen.
• Daten explorieren und mit statistischen Methoden Ideen testen und Effekte messen.
• Modelle des maschinellen Lernens für Aufgaben wie Prognosen oder Empfehlungen bauen, testen und verbessern.
• Experimente entwerfen und auswerten, zum Beispiel um zwei Versionen eines Produkts zu vergleichen.
• Ergebnisse mit Diagrammen, Berichten und Vorträgen klar für Fachfremde darstellen.
• Mit Ingenieurinnen und Ingenieuren zusammenarbeiten, um Modelle in echte Produkte einzubauen und ihre Leistung zu überwachen.

Wo arbeitet man in diesem Beruf?

Data Scientists arbeiten für Technologieunternehmen, Banken, Versicherungen, Einzelhändler, Krankenhäuser, Beratungen, Forschungsinstitute, nationale Statistikämter und Gesundheitsbehörden. Die meisten arbeiten in Teams mit Data Engineers, Analyst/-innen und Produktmanager/-innen. Hybrid- und Remote-Arbeit sind verbreitet. Die Arbeit findet am Computer statt und ist projektbasiert organisiert, mit einer Mischung aus eigenständiger Analyse, Besprechungen und Präsentationen. In kleineren Organisationen macht mitunter eine Person alles von der Datenerhebung bis zur Ergebnispräsentation.

Welche Fähigkeiten brauchst du?

• Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Programmieren in Python oder R
• SQL und Arbeit mit Datenbanken
• Methoden des maschinellen Lernens
• Datenbereinigung und Visualisierung
• Experimentdesign
• Ergebnisse für Fachfremde erklären
• Neugier und kritisches Denken

Offizielles Kompetenzprofil (ESCO)

Wesentliche Fertigkeiten, die ESCO – die mehrsprachige Klassifikation der Europäischen Kommission für Kompetenzen und Berufe – für diesen Beruf aufführt.

• analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
• Datenqualitätsverfahren anwenden
• aktuelle Daten interpretieren
• Daten normalisieren
• Datenprozesse etablieren
• Datenerhebungssysteme verwalten
• Empfehlungsdienst einrichten
• Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
• Datenbereinigung durchführen
• Datenproben gewinnen
• Datenbankschema konzipieren
• Analyseergebnisse berichten

Wesentliche Kenntnisse: Statistik · Datenmodelle · Online Analytical Processing · visuelle Darstellungstechniken · Informationsextraktion · Resource-Description-Framework-Abfragesprache · Abfragesprachen · Informationskategorisierung

Wie wird man Data Scientist?

Die meisten Data Scientists haben mindestens einen Bachelor in einem quantitativen Fach wie Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science, Physik oder Wirtschaftswissenschaften. Viele Arbeitgeber, besonders für forschungslastige Stellen, bevorzugen einen Master oder eine Promotion. Praktische Fähigkeiten zählen genauso viel wie Abschlüsse. Du solltest sicher mit Python oder R, SQL und grundlegender Statistik umgehen können und Projekte vorweisen, die zeigen, wie du reale Probleme mit Daten gelöst hast. Viele beginnen als Datenanalyst/-in oder Softwareentwickler/-in und wechseln mit Erfahrung in die Data Science. Vorstellungsgespräche umfassen oft Statistikfragen und eine Programmier- oder Fallstudienaufgabe.

1. Studium. Ein Bachelor in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fach bildet die Grundlage. Ein ein- bis zweijähriger Master in Data Science, Statistik oder maschinellem Lernen ist ein üblicher nächster Schritt, und Arbeitgeber verlangen für anspruchsvollere Stellen oft einen solchen Abschluss.
2. Aufbau-Master oder Promotion. Absolventinnen und Absolventen in Fächern wie Physik, Biologie, Psychologie, Wirtschaftswissenschaften oder Ingenieurwesen wechseln häufig über einen Aufbau-Master in die Data Science. Eine Promotion mit viel Datenanalyse oder Modellierung ist ebenfalls ein starker Weg, besonders für Forschung und spezialisierte Machine-Learning-Stellen.
3. Aufstieg aus einem verwandten Job. Viele Data Scientists arbeiten zunächst als Datenanalyst/-in, Softwareentwickler/-in oder Forscher/-in und bauen ihre Statistik- und Machine-Learning-Kenntnisse im Job oder durch Onlinekurse auf. Kurze Kurse allein führen selten direkt zu einer Data-Scientist-Stelle, deshalb sind ein Portfolio und relevante Berufserfahrung wichtig.

Studiengänge, die zu diesem Beruf führen

• Data Science

  Im Data-Science-Studium lernst du, Daten zu erheben, zu bereinigen, zu analysieren und aus ihnen zu lernen.

  6 passende Berufe

• Mathematik

  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.

  6 passende Berufe

• Informatik

  Im Informatikstudium lernst du, wie Software, Daten und Computersysteme funktionieren – von Programmierung und Algorithmen bis zu Netzwerken und künstlicher Intelligenz.

  9 passende Berufe

• Physik

  Ein Physikstudium erforscht die Gesetze des Universums, von Teilchen und Atomen bis zu Materialien, Energie und Sternen, mithilfe von Mathematik, Experimenten und Computermodellen.

  6 passende Berufe

• Volkswirtschaftslehre

  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.

  6 passende Berufe

Bereit für die Bewerbung? Erstelle kostenlos Lebenslauf und Anschreiben mit unserem Lebenslauf-Generator (CourseToJob.co.uk, auf Englisch)

Brauchst du eine Zulassung, um als Data Scientist zu arbeiten?

Data Science ist kein reglementierter Beruf, du brauchst also keine Zulassung, um als Data Scientist zu arbeiten. Die Arbeit wird jedoch von Datenschutz- und Privatsphäregesetzen geprägt, die sich zwischen Ländern und Regionen wie der Europäischen Union unterscheiden. Manche Regierungen führen außerdem Regeln zu KI und automatisierten Entscheidungen ein. Berufsverbände für Statistiker/-innen bieten in mehreren Ländern eine freiwillige Akkreditierung für Data Scientists an.

Was verdient man als Data Scientist?

Gehalt in den USA

• 120.230 $Medianer Jahreslohn, Mai 2025
• 67.240 $–199.130 $Spanne von den am schlechtesten bezahlten 10 % bis zu den am besten bezahlten 10 %
• 262.440Beschäftigte in den USA

US Bureau of Labor Statistics, Occupational Employment and Wage Statistics, SOC 15-2051, Mai 2025. Landesweite Schätzungen über alle Branchen; ohne Selbstständige.

Verdienste der Berufsgruppe „Akademische Berufe“ weltweit

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 Data Scientist viele weitere Berufe gehören.

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.

Aufstiegsmöglichkeiten

1. Junior Data Scientist
2. Data Scientist
3. Senior Data Scientist
4. Lead oder Principal Data Scientist
5. Leitung Data Science oder Chief Data Officer

Berufsaussichten

Organisationen sammeln mehr Daten als je zuvor und wollen sie für Prognosen, Personalisierung und Automatisierung nutzen, weshalb Data-Science-Kompetenzen in vielen Branchen gefragt bleiben. Die Rolle verändert sich. Automatisiertes maschinelles Lernen und KI-Assistenten übernehmen inzwischen mehr Routinemodellierung und -programmierung. Deshalb schätzen Arbeitgeber zunehmend solide Statistikkenntnisse, Branchenwissen, gutes Urteilsvermögen und die Fähigkeit, Ergebnisse zu erklären. Einstiegsstellen sind umkämpft, und Berufsbezeichnungen variieren stark, deshalb solltest du Stellenanzeigen genau lesen.

Fragen zum Beruf Data Scientist

Braucht man einen Master, um Data Scientist zu werden?

Nicht immer, aber es hilft. Viele Data Scientists haben einen Master oder eine Promotion, und manche Arbeitgeber verlangen einen solchen Abschluss. Andere stellen Absolventinnen und Absolventen mit einem starken Bachelor in einem quantitativen Fach ein, besonders wenn sie relevante Projekte, Praktika oder Erfahrung als Datenanalyst/-in vorweisen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Scientist und Datenanalyst/-in?

Datenanalyst/-innen beschreiben vor allem, was passiert ist, und nutzen SQL, Tabellenkalkulationen und Dashboards, um Trends darzustellen. Data Scientists gehen meist weiter und bauen statistische und Machine-Learning-Modelle, um Ergebnisse vorherzusagen oder Entscheidungen zu automatisieren. In der Praxis überschneiden sich die Bezeichnungen, und der Unterschied hängt vom Arbeitgeber ab.

Welches Studienfach eignet sich am besten für Data Science?

Mathematik, Statistik, Informatik und Data-Science-Studiengänge sind die naheliegendsten Wahlmöglichkeiten. Physik, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwesen und andere Fächer mit viel Statistik und Programmierung führen ebenfalls in das Feld. Belege in jedem Fall Kurse in Statistik, Programmierung und maschinellem Lernen, und baue Projekte mit echten Daten auf.

Ist Data Science weiterhin ein guter Beruf?

Data Science bleibt in vielen Ländern ein starker Beruf, ist aber wettbewerbsintensiver und spezialisierter geworden als in den Anfangsjahren des Feldes. Arbeitgeber erwarten inzwischen solide Statistik- und Engineering-Kenntnisse, nicht nur die Kenntnis beliebter Werkzeuge. Menschen, die technische Fähigkeiten mit Branchenwissen etwa im Gesundheits- oder Finanzwesen verbinden, haben oft einen Vorteil.

Verwandte Berufe

• Datenanalyst/-in

  Datenanalyst/-innen sammeln, bereinigen und untersuchen Daten, um praktische Fragen zu beantworten, etwa welche Produkte sich am besten verkaufen oder wo ein Service versagt.

  Studium oft erwartet

• KI-Ingenieur/-in

  KI-Ingenieur/-innen, auch Machine-Learning-Ingenieur/-innen genannt, bauen und betreiben Systeme, die aus Daten lernen, etwa Empfehlungswerkzeuge, Bilderkennung und Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle.

  Studium meist nötig

• Statistiker/-in

  Statistiker/-innen sammeln, analysieren und interpretieren Daten, um Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu unterstützen.

  Studium erforderlich

• Softwareentwickler/-in

  Softwareentwickler/-innen entwerfen, bauen, testen und pflegen die Programme und Apps, die auf Computern, Handys, Websites und Maschinen laufen.

  Studium oft erwartet

Quellen

1. US Bureau of Labor Statistics – Occupational Employment and Wage Statistics — SOC 15-2051, landesweite Schätzungen, Mai 2025
2. ILOSTAT – Medianer Monatsverdienst von Beschäftigten nach Beruf — ISCO-08-Berufshauptgruppen, neuestes Jahr je Land
3. Europäische Kommission – ESCO-Berufsprofil — ESCO-Code 2511.3

So zitierst du diese Seite: CourseToJob (2026). Wie wird man Data Scientist? Studium, Fähigkeiten und Gehalt. https://coursetojob.com/de/careers/data-scientist/ (abgerufen am 26. September 2026)

Fehler in Daten oder Inhalten melden