Kurs
Datenwissenschaft verstehen
2 Std.
871.9K
Gehaltserwartungen sind immer ein zentraler Faktor bei der Jobsuche. Und wenn du in die Data Science einsteigen willst, gibt es gute Nachrichten: Data Scientists und andere datenbezogene Rollen gehören zu den Top-Verdienern in der Tech-Branche.
Laut Daten des US Bureau of Labor Statistics aus 2023 ist Data Science der drittschnellst wachsende Beruf mit einer prognostizierten Wachstumsrate von 35% zwischen 2021 und 2031. In nahezu jeder Branche konkurrieren Unternehmen um Data-Science-Profis, um ihre Daten zu nutzen und kluge Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Da das Angebot an Datenexpertinnen und -experten der Nachfrage noch nicht hinterherkommt, ist der Wettbewerb um Talente härter als in vielen anderen Tech-Sektoren. Entsprechend sind Arbeitgeber bereit, Top-Gehälter für talentierte Data Scientists zu zahlen.
Trotz dieses lukrativen Booms ist wichtig: Die Gehälter in der Data Science variieren teils deutlich. Arbeitgeber berücksichtigen bei der Bezahlung mehrere Faktoren, etwa Erfahrung, Kompetenzen, Jobtitel oder Unternehmensgröße.
In diesem Artikel geben wir einen Überblick über die Data-Science-Gehälter im Jahr 2024. Wir betrachten die Kriterien, die das Gehalt beeinflussen – basierend auf Daten mehrerer Jobportale wie Glassdoor und PayScale, öffentlichen Daten des U.S. Bureau of Labor Statistics sowie Jobumfragen wie den O’Reilly Data Science Salary Surveys.
Zur Eingrenzung des Themas fokussieren wir uns ausschließlich auf die Gehaltslandschaft in den USA.
Data-Science-Gehälter nach Erfahrung
Wie viel verdient ein Data Scientist im Durchschnitt? Laut Indeed liegt das durchschnittliche Grundgehalt für Data Scientists in den USA bei 123.069 $ jährlich, basierend auf 4.200 gemeldeten Gehältern.
Bildquelle: Indeed
Bei PayScale fällt der Durchschnitt etwas niedriger aus: 100.598 $ pro Jahr, basierend auf rund 9.000 Gehaltsprofilen.
Bildquelle: Payscale
Der Durchschnitt ändert sich jedoch je nach Erfahrungsniveau. Wie PayScale berichtet, kannst du als angehender Data Scientist beim Berufseinstieg im Schnitt mit 87.000 $ rechnen. Mit 1–4 Jahren Erfahrung liegt die Gesamtvergütung bei etwa 98.000 $, bei 5–9 Jahren bei rund 113.000 $.
Bildquelle: PayScale
Diese Durchschnitte sind seit unserer Erhebung 2022 um rund 2.000 $ pro Jahr gestiegen. Diese Schätzungen decken sich mit den Ergebnissen der O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, die einen durchschnittlichen Vergütungszuwachs der letzten drei Jahre in Data Science/AI von 9.252 $ ausweist, entsprechend einem jährlichen Plus von 2,25%.
Data-Science-Gehälter nach Jobtitel
Unter den Datenberufen finden sich mehrere Rollen: Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts und Machine Learning Engineers. Aufgaben, Qualifikationen und letztlich auch die Gehälter unterscheiden sich deutlich. Grundsätzlich gilt: Je mehr Führungs- und Abstimmungsaufgaben (z. B. Projektleitung, direkte Kund:innenkommunikation) eine Rolle umfasst, desto höher ist in der Regel die Vergütung.
Nachfolgend findest du laut Indeed.com eine Übersicht mit Gehaltsspannen und -durchschnitten für Data-Science-Rollen:
Data Scientist
Ein Data Scientist recherchiert, extrahiert und berichtet über relevante Erkenntnisse aus Daten. Dafür nutzen Data Scientists Computer und Programmiersprachen, verarbeiten Informationen, führen komplexe Berechnungen durch, erstellen aussagekräftige Visualisierungen und leiten Ergebnisse ab. Du willst Data Scientist werden? Datacamp bietet starke Karrierepfade – wahlweise mit Python oder R.
- Durchschnittsgehalt: 123.069 $. Spanne: 78.000–194.000 $.
Mehr zu Data-Scientist-Gehältern weltweit findest du in einem separaten Artikel.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers sind hochqualifizierte Programmiererinnen und Programmierer, die Modelle entwickeln, große Datensätze nutzen und Algorithmen erforschen, entwickeln und bereitstellen, die lernen und Vorhersagen treffen können.
- Durchschnittsgehalt: 161.407 $. Spanne: 105.000–247.000 $
Das ist eine der anspruchsvollsten und lukrativsten Karrieren in der Data Science. Für den Einstieg empfehlen wir unseren Career Track Machine Learning Scientist with Python.
Data Engineer
Data Engineers legen die Grundlagen für Erfassung, Speicherung, Transformation und Management von Daten in Organisationen. Es ist eine der gefragtesten Karrieren in der Data Science.
- Durchschnittsgehalt: 126.610 $. Spanne: 81.000–196.000 $.
In unserem ausführlichen Guide zu Data-Engineer-Gehältern weltweit erfährst du mehr.
Cloud Engineer
Cloud Engineers kümmern sich um alles rund um die Cloud – typischerweise Management, Planung, Architektur und Monitoring von Cloud-Systemen. Immer mehr Unternehmen setzen auf Cloud-Services.
- Durchschnittsgehalt: 127.119 $. Spanne: 83.000–192.000 $.
Wenn du in dieses gefragte Gebiet einsteigen willst, ist unser Kurs Understanding Cloud Computing ein idealer Startpunkt.
Data Analyst
Data Analysts verarbeiten die bereits vorhandenen Unternehmensdaten. Zu den regelmäßigen Aufgaben zählen das Arbeiten mit Datenbanken sowie das Erstellen von Reports und Dashboards.
- Durchschnittsgehalt: 78.324 $. Spanne: 49.000–123.000 $.
Wenn du Data Analyst werden möchtest, sieh dir unseren Data Analyst with Python Career Track an.
Data Science Manager
Diese Rolle ist eine Führungsfunktion mit Entscheidungsverantwortung. Data Science Manager steuern die Projektabwicklung, fungieren als Schnittstelle zwischen Analysten, Scientists, Data Architects und Kund:innen und müssen die Technologien verstehen, auch wenn sie sie nicht selbst entwickeln.
- Durchschnittsgehalt: 126.506 $. Spanne: 69.000–231.000 $.
Data-Science-Gehälter nach Unternehmensgröße
Ein weiterer wichtiger Einflussfaktor ist die Unternehmensgröße: Im Allgemeinen gilt – je größer die Organisation, desto höher das Gehalt. Der O’Reilly Data Science Salary Report 2016 beleuchtet diesen Aspekt. Es sind zwar einige Jahre vergangen, aber wir gehen davon aus, dass das auch 2024 ähnlich zutrifft.
Laut der Veröffentlichung erhalten Data Scientists in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden ein Median-Gehalt zwischen 90.000 und 110.000 $, während der Median in mittelgroßen Firmen (26 bis 1.000 Personen) bei rund 80.000 $ liegt. In kleinen Unternehmen und Startups (2–25 Personen) ist der Median mit rund 60.000 $ tendenziell niedriger.
Bildquelle: O’Reilly
Data-Science-Gehälter für Freiberufliche
Mit den Vorteilen von Remote-Arbeit überlegen immer mehr Menschen, jetzt in die Freiberuflichkeit zu starten – Datenprofis eingeschlossen. In den letzten Monaten ist die Zahl der Data-Science-Jobs auf beliebten Freelancer-Plattformen wie Upwork stark gestiegen.
Wenn du diese Option in Betracht ziehst, fragst du dich vielleicht, wie viel freiberufliche Data Scientists verdienen. Laut Glassdoor liegt ihr durchschnittliches Gehalt in den USA bei 116.000 $, mit einer Spanne von 90.000 bis 149.000 $.
Die Einnahmen freiberuflicher Data Scientists hängen jedoch stark von Faktoren wie Kompetenzen, Erfahrung und Bewertungen ab. Entsprechend ist die Spanne zwischen Junior und Senior sehr groß. So zeigt diese Untersuchung aus 2023 auf Basis von Upwork-Daten: Ein:e Einsteiger:in kann etwa 50 $/Stunde verlangen, Erfahrene bis zu 150–200 $/Stunde.
Data-Science-Gehälter nach Branchen
Data Scientists werden in fast jeder Branche gebraucht, doch manche haben einen größeren Bedarf und bieten entsprechend attraktivere Gehälter. Auch hier ist die O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey hilfreich für Vergleiche.
Insgesamt meldeten Datenprofis in der Computerbranche – etwa Computerhardware, Cloud-Services, Cybersicherheit oder Softwareentwicklung – die höchsten Gehälter, mit durchschnittlichen Vergütungen von 171.000 $ (Computerhardware) bis 164.000 $ (Software). Auch außerhalb der IT zeigen die Daten sehr wettbewerbsfähige Gehälter (über 100.000 $), z. B. im Banking, Handel, in der Modebranche und in der Versicherungswirtschaft.
Dieses Bild deckt sich mit den aktuellen Berufsdaten, die 2023 vom U.S. Bureau of Labor Statistics veröffentlicht wurden.
Bildquelle: O’Reilly
Data-Science-Gehälter nach Skills
Data Science entwickelt sich rasant weiter. Ständig entstehen neue Technologien und Software. Weiterbildung ist daher nicht nur nötig, um am Ball zu bleiben, sondern eng mit höheren Gehältern, besseren Jobchancen und Jobsicherheit verknüpft.
Insgesamt steigern seltene, stark gefragte Kompetenzen die Gehaltsaussichten deutlich.
Besonders gefragt sind Programmierung, der souveräne Umgang mit Big-Data-Tools, Cloud Computing und Datenvisualisierung. Ebenso können persönliche Stärken wie wissenschaftliche Neugier, Business-Verständnis, Kommunikationsstärke und Führungserfahrung die Vergütung spürbar erhöhen.
Unten findest du laut PayScale eine Liste von Skills, die 2024 den Lohn von Data Scientists beeinflussen:
Bildquelle: PayScale
Gemäß der O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey war Cloud-Weiterbildung – insbesondere in Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure – am stärksten mit höheren Gehaltszuwächsen verknüpft.
Weitere wichtige Skills, die Befragte nannten, sind Machine Learning, Container-Technologien (z. B. Docker und Kubernetes), MLOps sowie Tools für Data-Science-Pipelines wie Kafka.
Bei Programmiersprachen zeigt die Umfrage: Weniger verbreitete Sprachen in der Data Science – etwa Rust, Go oder Scala – sind ebenfalls eng mit hohen Gehältern assoziiert.
Frage: Welche Technologien werden im kommenden Jahr den größten Einfluss auf die Vergütung haben? Bildquelle: O’Reilly
Data-Science-Gehälter nach Standort
Gehälter in der Data Science hängen stark vom Standort ab. Innerhalb der USA unterscheiden sich die Durchschnittsvergütungen deutlich, wie die Daten des U.S. Bureau of Labor Statistics zeigen.
Im Schnitt sind die Gehälter an der Ost- und Westküste höher, mit Spitzenwerten in Kalifornien (140.490 $), Texas (109.000 $), New York (134.830 $), Florida (106.490 $) und Pennsylvania (102.370 $).
Das überrascht kaum: Diese Bundesstaaten decken sich mit großen Tech-Hotspots wie San José – auch als Hauptstadt des Silicon Valley bekannt –, San Francisco und New York, wo Data-Science-Profis häufig sechsstellige Gehälter erzielen.
Bildquelle: U.S. Bureau of Labor Statistics
So steigerst du dein Gehalt
Data Science ist ein dynamisches, hochgradig disruptives Feld. Das Ökosystem verändert sich rasant, ständig kommen neue Technologien, Tools und Software hinzu – Prognosen auf Sicht von zehn Jahren sind schwierig.
In diesem Umfeld ist kontinuierliche Weiterbildung für Datenprofis entscheidend – um mit dem Innovationstempo mitzuhalten und um Gehaltssprünge oder Beförderungen zu erreichen. Neue Skills zu lernen und bestehende zu vertiefen, gilt als einer der besten Wege zur nächsten Karrierestufe. Für Arbeitgeber ist die Investition in Trainingsprogramme zudem die bevorzugte und praktikabelste Strategie, um Data-Science- und ML-Teams intern aufzubauen – gerade angesichts des Mangels an qualifizierten Fachkräften.
Welche Wege zur Weiterbildung sind sinnvoll? Je nach Zeitbudget und Investitionsbereitschaft deines Unternehmens kommen u. a. folgende Optionen infrage:
- Akademische Abschlüsse in Data Science. Ein weiterführendes Studium – etwa ein Ph.D. oder Master in Data Science oder einem verwandten Feld – ist ein starker Hebel für den Aufstieg im Unternehmen. Viele große Tech-Unternehmen fördern solche Programme.
- Data-Science-Plattformen. Wenn du Fachexpertise aufbauen, deine Programmierpraxis schärfen oder neue Technologien lernen möchtest, suchst du vermutlich nach Kursen. Es gibt viele Optionen, darunter DataCamp. Nutze die Chance und entdecke unseren umfangreichen Katalog oder melde dich für einen unserer Skill Tracks an, um dein Fachspektrum zu erweitern.
- Data-Science-Zertifizierungen. Zertifizierungen sind zu einem der gängigsten und schnellsten Wege geworden, neue Data-Science-Skills aufzubauen oder zu vertiefen. Das Angebot wächst rasant – von allgemeinen Data-Science-Zertifikaten bis hin zu anbieter- und technologiespezifischen Abschlüssen. Laut der O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey waren speziell Cloud-Zertifikate in AWS und Microsoft Azure am stärksten mit Gehaltszuwächsen verknüpft.
Zukunftstrends
Data Science erlebt dank des KI-Booms der letzten Jahre eine Goldene Ära. Unternehmen aller Branchen brauchen dringend Datenprofis, die mit Daten kluge Entscheidungen ermöglichen.
Laut dem LinkedIn-Report „Jobs on the Rise 2024“ gehören KI-Engineer und KI-Berater:in zu den Top 10. Diese Rollen erfordern einen starken Data-Science-Background – viele kommen aus der Data-Scientist-Position.
Das Angebot an Datenprofis ist weiterhin geringer als die Nachfrage. Der Mangel an qualifizierten Data Scientists führt zu intensivem Wettbewerb zwischen Unternehmen, die sehr attraktive Gehälter bieten, um rares Talent zu gewinnen.
Was erwartet uns? Mit dem Fortschritt von Data Science hin zu Machine Learning und Künstlicher Intelligenz wird die Nachfrage nach Datenprofis weiter steigen. Fachleute mit klassischem Data-Science-Hintergrund werden sich weiterbilden und in die spannende KI-Welt wechseln – und so die lukrativsten Rollen im Datenbereich besetzen. Für Einsteiger:innen ist das Bild ebenso vielversprechend: Eine Fülle an Lernressourcen liegt bereit.
Fazit
Wir hoffen, der Artikel hat dir gefallen. Data Science boomt, und die Chancen sind zahlreich – und für Einsteiger:innen wie Erfahrene äußerst lukrativ.
Wenn du eine neue Reise in die Welt der Daten starten möchtest, ist Datacamp der beste Ort dafür. Sieh dir unseren Data-Science-Kurskatalog an und leg noch heute los.
Du interessierst dich für andere Rollen? Dann schau dir auch diese Artikel an:
Welche neuen Trends in der Data Science könnten künftige Gehälter beeinflussen?
Wie wirkt sich Remote-Arbeit auf Data-Science-Gehälter aus?
Wie wirken sich Zertifizierungen auf Data-Science-Gehälter aus?
Gibt es Branchen, in denen Data-Science-Skills stärker gefragt sind?
Wie beeinflussen Boni und Aktienoptionen die Gesamtvergütung von Data Scientists?
Wie verläuft die typische Karriereentwicklung für Data Scientists?
Wie können Data Scientists höhere Gehälter verhandeln?
Wie wichtig ist ein Portfolio für eine Karriere in der Data Science?
Welche Ressourcen gibt es für kontinuierliches Lernen in der Data Science?
Themen