Data Scientist
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.
Was kann man mit einem Studium im Fach Data Science machen?
Auch genannt: Datenwissenschaft · Datenwissenschaften · Data Analytics · Angewandte Data Science · Statistik und Data Science
Aktualisiert So nutzen wir Daten
Kurze Antwort
Im Data-Science-Studium lernst du, Daten zu erheben, zu bereinigen, zu analysieren und aus ihnen zu lernen. Dabei verbindest du Statistik, Programmierung und maschinelles Lernen mit Wissen über reale Problemstellungen. Absolventinnen und Absolventen werden Data Scientist, Datenanalyst/-in, Statistiker/-in, KI-Ingenieur/-in oder Business Analyst/-in, und ihre Fähigkeiten sind im Finanz- und Gesundheitswesen, im Handel, in der Technologiebranche, in der öffentlichen Verwaltung und in der Forschung gefragt.
Berufe mit einem Abschluss im Fach Data Science
Absolventinnen und Absolventen werden in fast allen Branchen eingestellt, die Daten erheben, darunter Technologie, Finanz- und Gesundheitswesen, Handel, Sport und öffentliche Verwaltung. Viele beginnen als Datenanalyst/-in oder Business Analyst/-in und wechseln dann in Stellen als Data Scientist oder als Ingenieur/-in für maschinelles Lernen oder KI. Wer stark in Statistik ist, kann Statistiker/-in werden, und manche legen Berufsexamen ab, um Aktuar/-in zu werden. Weniger naheliegende Möglichkeiten sind Sportanalyse, Forschung im öffentlichen Gesundheitswesen, Marketinganalyse, Betrugserkennung und Datenjournalismus. Arbeitgeber schätzen ein starkes Portfolio mit eigenen Projekten oft genauso wie den Abschluss selbst.
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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.
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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.
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Statistiker/-in
Statistiker/-innen sammeln, analysieren und interpretieren Daten, um Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu unterstützen.
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Aktuar/-in
Aktuar/-innen nutzen Mathematik, Statistik und Finanztheorie, um Risiken zu messen und zu managen, besonders in Versicherung, betrieblicher Altersvorsorge und Kapitalanlage.
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Business Analyst/-in
Business Analysts helfen Organisationen, ihre Arbeitsweise zu verbessern.
Weitere Tätigkeiten von Absolventinnen und Absolventen: Data Engineer · Business-Intelligence-Analyst/-in · Analytics Engineer · Quant-Analyst/-in · Marketinganalyst/-in · Analyst/-in für Betrugsprävention
Was du lernst und welche Fähigkeiten du erwirbst
Typische Themen
- Programmieren für Data Science, meist in Python oder R
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Lineare Algebra und Analysis
- Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- Datenbanken und Datenmanagement
- Datenvisualisierung und Datenkommunikation
- Big Data und Cloud-Computing
- Datenethik, Datenschutz und Recht
Fähigkeiten, die du erwirbst
- Code schreiben, um Daten zu bereinigen, zu analysieren und zu modellieren
- Statistische Methoden richtig auswählen und anwenden
- Modelle für maschinelles Lernen entwickeln und testen
- Fragen aus Wirtschaft oder Forschung in Datenprobleme übersetzen
- Ergebnisse mit Diagrammen und in verständlicher Sprache klar präsentieren
- Verantwortungsvoll und ethisch mit Daten umgehen
Wie sich das Studium weltweit unterscheidet
Data Science ist als grundständiges Studienfach noch recht neu, und viele steigen weiterhin über einen Master in das Feld ein, nachdem sie Mathematik, Statistik, Informatik, Volkswirtschaftslehre oder eine Naturwissenschaft studiert haben. Ein Bachelor dauert im Vereinigten Königreich und in weiten Teilen Europas meist drei Jahre, in den USA, in Kanada und in vielen asiatischen Ländern vier. Studiengänge an mathematischen Fakultäten legen meist mehr Gewicht auf Statistik, während die an Informatik- oder Wirtschaftsfakultäten anwendungsorientierter sind – vergleiche die Module also genau. Für die Zulassung sind meist sehr gute Mathematikkenntnisse nötig. Manche Studiengänge sind von Fachverbänden für Informatik oder Statistik akkreditiert.
Wie schneiden Absolventinnen und Absolventen im Fach Data Science ab?
Einkommen und Erwerbstätigkeit nach Ländern
Die OECD vergleicht Hochschulabsolventen nach Fachrichtung. Dieses Fach gehört zur Fachrichtung „Naturwissenschaften, Mathematik und Statistik“. Die erste Spalte vergleicht das mediane Einkommen von Erwachsenen mit tertiärer Bildung in dieser Fachrichtung mit dem aller Erwachsenen mit tertiärer Bildung (100 = Durchschnitt).
| Land | Einkommensindex (alle Absolventen = 100) | Erwerbstätigenquote, diese Fachrichtung | Erwerbstätigenquote, alle Absolventen |
|---|---|---|---|
| Costa Rica | 138 (2023) | 77,1 % (2024) | 79,2 % |
| Chile | 125 (2023) | 84,3 % (2022) | 85,7 % |
| Vereinigte Staaten | 117 (2023) | 84,8 % (2017) | 84,3 % |
| Norwegen | 111 (2023) | 86,5 % (2024) | 89,3 % |
| Dänemark | 111 (2023) | 82,4 % (2021) | 87,8 % |
| Mexiko | 109 (2023) | 78,3 % (2024) | 81,5 % |
| Slowenien | 108 (2020) | 93,2 % (2024) | 90,8 % |
| Südkorea | 106 (2023) | — | — |
| Estland | 105 (2023) | 89,2 % (2024) | 89,2 % |
| Kanada | 105 (2020) | 80,1 % (2021) | 80,4 % |
| Schweiz | 104 (2023) | 87,7 % (2024) | 89,5 % |
| Finnland | 103 (2022) | 88,4 % (2024) | 88,8 % |
| Australien | 103 (2020) | 86,2 % (2024) | 88,4 % |
| Österreich | 102 (2023) | 82,6 % (2024) | 86,4 % |
| Portugal | 101 (2020) | 86,1 % (2024) | 90,7 % |
| Schweden | 100 (2023) | 85,3 % (2024) | 89,6 % |
| Deutschland | 97 (2020) | 86,1 % (2024) | 88,7 % |
| Rumänien | 96 (2023) | 92,4 % (2024) | 91,5 % |
| Luxemburg | 94 (2023) | 79,5 % (2024) | 85,7 % |
| Lettland | 93 (2023) | 89,3 % (2024) | 87,7 % |
| Vereinigtes Königreich | 92 (2020) | 83,2 % (2021) | 84,6 % |
| Island | — | 92,0 % (2016) | 93,6 % |
| Polen | — | 91,5 % (2024) | 91,6 % |
| Frankreich | — | 91,1 % (2024) | 87,3 % |
| Litauen | — | 90,6 % (2024) | 90,4 % |
| Tschechien | — | 90,0 % (2024) | 88,4 % |
| Niederlande | — | 89,0 % (2024) | 90,6 % |
| Irland | — | 87,2 % (2021) | 86,9 % |
| Slowakei | — | 86,7 % (2024) | 90,5 % |
| Kroatien | — | 86,1 % (2024) | 89,7 % |
| Spanien | — | 84,5 % (2024) | 83,9 % |
| Belgien | — | 83,9 % (2024) | 88,5 % |
| Griechenland | — | 82,9 % (2024) | 82,3 % |
| Italien | — | 82,9 % (2024) | 84,7 % |
| Peru | — | 80,5 % (2024) | 81,7 % |
| Türkei | — | 72,6 % (2016) | 72,9 % |
Quelle: OECD, Bildung auf einen Blick. Erwachsene von 25 bis 64 Jahren mit tertiärer Bildung; neuestes verfügbares Jahr, wo veröffentlicht nur Vollzeitbeschäftigte. Die Werte gelten für die gesamte Fachrichtung, nicht nur für dieses Fach.
Passt ein Studium im Fach Data Science zu dir?
Das passt zu dir, wenn
- Dir machen Mathematik und Statistik Spaß, und du willst sie auf reale Probleme anwenden.
- Du programmierst gern und entdeckst gern Muster in Informationen.
- Dich interessieren viele Bereiche – von Gesundheit über Sport bis Wirtschaft.
Überleg es dir gut, wenn
- Du magst keine Statistik – sie ist die Grundlage des Fachs.
- Du erwartest, dass es vor allem um KI geht, dabei besteht ein Großteil der Arbeit aus dem Bereinigen und Aufbereiten von Daten.
- Lange Phasen detaillierter Computerarbeit ermüden dich.
Weiterführendes Studium
Master in Data Science, Statistik, maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz sind sehr verbreitet und helfen bei Spezial- oder Forschungsstellen. Für Forschungsstellen in KI-Laboren und an Hochschulen wird oft eine Promotion erwartet. Wer Aktuar/-in werden möchte, legt berufsbegleitend Berufsexamen ab. Viele Datenfachleute bilden sich mit Onlinekursen und Zertifizierungen für Cloud- oder Analysetools laufend weiter, weil sich die Werkzeuge schnell verändern.
Fragen zum Studium im Fach Data Science
Welche Jobs kann man mit einem Data-Science-Studium bekommen?
Typische Berufe sind Data Scientist, Datenanalyst/-in, Business Analyst/-in, Data Engineer, Business-Intelligence-Analyst/-in und KI-Ingenieur/-in. Wer stark in Statistik ist, wird Statistiker/-in, und manche werden nach Berufsexamen Aktuar/-in. Andere arbeiten in der quantitativen Finanzanalyse, der Marketinganalyse, der Sportanalyse, im öffentlichen Gesundheitswesen, in der Betrugserkennung und in der Forschung vieler Branchen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Informatik?
Die Informatik ist breiter angelegt und befasst sich damit, wie Software und Computersysteme funktionieren – einschließlich Programmierung, Algorithmen, Netzwerken und Sicherheit. Data Science konzentriert sich darauf, mit Statistik, Programmierung und maschinellem Lernen Fragen anhand von Daten zu beantworten. In Data Science gibt es meist mehr Statistik und weniger Systementwurf, und beide Studiengänge führen zu Berufen rund um Daten und KI.
Muss man gut in Mathe sein, um Data Science zu studieren?
Ja, du solltest sicher mit Mathematik umgehen können. Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra und Analysis stehen im Zentrum des Fachs, besonders beim maschinellen Lernen. Du musst kein Mathematikgenie sein, aber die meisten Studiengänge erwarten gute Mathematiknoten aus der Schule, und du wirst Mathematik jede Woche brauchen.
Wird KI Data Scientists ersetzen?
KI-Werkzeuge automatisieren schon heute Teile der Arbeit, etwa das Schreiben von Code, das Bereinigen von Daten und das Erstellen von Standardmodellen. Das verändert den Beruf, statt ihn abzuschaffen. Wer die richtigen Fragen stellen, Ergebnisse prüfen, Statistik verstehen und Erkenntnisse für Entscheidungsträger verständlich erklären kann, dürfte weiterhin gefragt sein – allerdings erwarten Arbeitgeber mehr von Berufseinsteigerinnen und -einsteigern.
Verwandte Fächer
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Informatik
Im Informatikstudium lernst du, wie Software, Daten und Computersysteme funktionieren – von Programmierung und Algorithmen bis zu Netzwerken und künstlicher Intelligenz.
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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.
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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.
Quellen
- OECD – Bildung auf einen Blick, Arbeitsmarktergebnisse — Einkommen und Erwerbstätigkeit nach Fachrichtung, Erwachsene von 25 bis 64 Jahren
- UNESCO — ISCED-F 2013 — ISCED-F 0542, 0613
So zitierst du diese Seite: CourseToJob (2026). Data Science studieren: Berufe, Gehalt und Perspektiven. https://coursetojob.com/de/subjects/data-science/ (abgerufen am 26. September 2026)