Wie man 2026 Datenwissenschaftler wird

Was macht ein Datenwissenschaftler? 

Wir haben einen ganzen Artikel, der sich mit dem Thema Data Science beschäftigt. Darin schauen wir uns an, welche Rolle ein Datenwissenschaftler übernehmen kann. Im Grunde genommen versuchen Datenwissenschaftler, Daten richtig zu verstehen und zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. 

Im Geschäftsleben arbeiten sie mit mehreren Teams zusammen, um die Grundlagen für solide Analysen zu schaffen. Das heißt, man muss Strategien entwickeln, um Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, zu sammeln und zu bereinigen. Nachdem sie diese Daten sortiert und angeschaut haben, können sie Lösungen entwickeln und ihre Ergebnisse dem ganzen Unternehmen mitteilen. 

Datenwissenschaftler arbeiten oft mit anderen Leuten zusammen, wie zum Beispiel Dateningenieuren, Analysten, IT-Architekten, App-Entwicklern und Leuten aus der Wirtschaft.

Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler: Was ist der Unterschied?

Wir haben einen kompletten Leitfaden, der Datenanalysten und Datenwissenschaftler vergleicht. Zusammengefasst kann man sagen, dass beide Rollen zwar mit Daten arbeiten, sich aber in ihrem Aufgabenbereich und ihrer Verantwortung unterscheiden:

• Datenanalysten arbeiten normalerweise daran, vorhandene Daten zu interpretieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Sie können einfachere Modelle und Werkzeuge nutzen.
• Datenwissenschaftler haben eine größere Rolle und denken sich oft die Fragen aus, die beantwortet werden müssen. Sienutzen moderne Tools und Modelle, wie zum BeispielAlgorithmen für maschinelles Lernen, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Warum Data Scientist werden? 

Es gibt viele Gründe, warum jemand eine Karriere im Bereich Data Science anstreben könnte. Es ist eine Branche, die echt lohnenswert sein kann und ein intellektuell anspruchsvolles und anregendes Umfeld bietet. Datenwissenschaftler müssen immer auf dem Laufenden bleiben, was die neuesten Technologietrends und Entwicklungen angeht, und arbeiten oft in einem ziemlich dynamischen Umfeld. 

Also, wenn du neugierig bist, einen analytischen Kopf hast und gerne mit Daten und Technik arbeitest, könnte der Job als Datenwissenschaftler genau das Richtige für dich sein. 

Außerdem gibt's viele Jobangebote für talentierte Datenwissenschaftler auf. Statistiken von Statista zeigen, dass der Big-Data-Marktin den nächsten Jahren richtig wachsen wird. Man rechnet damit, dass er 2027 103 Milliarden Dollar wert sein wird, verglichen mit 90 Milliarden Dollar im letzten Jahr, also 2025. 

Ähnlich sieht's das US-Arbeitsstatistikamt aus: Es rechnet damit, dass die Jobs in der Datenwissenschaft zwischen 2023 und 2033 um 36 % steigen werden, was viel höher ist als der nationale Durchschnitt von 4 %. 

Dieses Wachstum zeigt sich auch in der Beliebtheit von Jobs im Bereich Data Science, mit Organisationen wie der US-amerikanischen „ “. News & World Report t Datenwissenschaftler auf Platz 4 der besten Jobs im Technologiebereich, auf Platz 6 der besten Jobs im MINT-Bereich und auf Platz 8 der besten Jobs insgesamt gesetzt. 

Wenn du immer noch nicht überzeugt bist, warum du über diesen Beruf nachdenken solltest, könnte das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers interessant sein. Mit einem Durchschnittsgehalt von über 125.000 Dollar pro Jahr ist es klar, dass die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern mit einem fetten Gehaltspaket belohnt wird. 

Welche Qualifikationen brauchen Datenwissenschaftler?

Es gibt eine Diskussion darüber, ob man einen Abschluss braucht, um Datenwissenschaftler zu werden. Viele Leute sind über andere Wege in die Branche gekommen, aber ein Uniabschluss kann echt hilfreich sein. 

Die meisten Absolventenprogramme und Jobs suchen Leute mit Qualifikationen in Informatik, Datenwissenschaft, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen und sogar Physik. Manche Programme machen aber jeden mit einem Abschluss zum Datenwissenschaftler. 

Wir werden die genauen Fähigkeiten weiter unten genauer besprechen, aber praktische Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R, SQL und/oder Julia können echt hilfreich sein. 

Andere werden merken, dass sie sich auf ihr selbstbestimmtes Lernen verlassen können, indem sie sich die nötigen Fähigkeiten und Erfahrungen in ihrer Freizeit aneignen und Arbeitgeber schon beim Vorstellungsgespräch beeindrucken. Zum Beispiel kannst du mit unserem Lernpfad „Data Scientist mit Python “ alle Fähigkeiten lernen, die du für den Start einer Karriere im Bereich Data Science brauchst. 

Du kannst dich auch bei DataCamp als Datenwissenschaftler zertifizieren lassen und so potenziellen Arbeitgebern deine Datenwissenschaftskenntnisse zeigen. 

Welche Fähigkeiten brauchen Datenwissenschaftler? 

In einem anderen Artikel haben wir die15 wichtigsten Fähigkeiten für Datenwissenschaftler im Jahr 2026 genauerangeschaut, deshalb fassen wir das hier kurz zusammen. Um in der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein, brauchst du im Grunde verschiedene Hard und Soft Skills. 

Fertigkeiten

Das sind die technischen Fähigkeiten, die du entwickeln musst, um ein vollwertiger Datenwissenschaftler zu werden: 

• Python
• R
• Statistik und Mathe
• SQL und nosql 
• Datenvisualisierung
• Maschinelles Lernen
• Tiefes Lernen 
• Natürliche Sprachverarbeitung 
• Big Data
• Cloud Computing

Soziale Kompetenzen 

Diese werden heute meist als „Power Skills“ oder „Human Skills“ bezeichnet und sind funktionsübergreifende Fähigkeiten, die nicht berufsspezifisch, aber dennoch notwendig sind. Für einen Datenwissenschaftler gehören dazu: 

• Kommunikation 
• Storytelling 
• Kritisches Denken 
• Geschäftssinn 
• Problemlösung 
• Teamwork 

Wie viel verdient ein Datenwissenschaftler im Schnitt? 

Wir haben die Gehälter im Bereich Data Science in einem separaten Artikel ausführlich behandelt und dabei eine Aufschlüsselung der Vergütung anhand verschiedener Faktoren vorgenommen. Um es kurz zusammenzufassen: 

• Die Daten zum Durchschnittsgehalt sind je nach Quelle unterschiedlich. Zum Beispiel hat Glassdoor 2025 in den USA ein durchschnittliches Jahresgehalt von 163.952 Dollar angegeben, während PayScale auf 101.261 Dollar geschätzt hat.
• Laut Indeed verdienen Data-Science-Manager in der Regel am meisten, mit Jahresgehältern zwischen 77.706 und 236.019 US-Dollar.
• Datenwissenschaftler und Dateningenieure verdienen in der Regel ähnlich viel, nämlich zwischen 90.987 und 244.116 Dollar pro Jahr für Wissenschaftler und zwischen 81.356 und 196.140 Dollar pro Jahr für Ingenieure. 
• Die Größe der Firma spielt eine Rolle: Firmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern zahlen im Schnitt zwischen 90.000 und 110.000 Dollar pro Jahr, während mittelständische Firmen (26 bis 1.000 Mitarbeiter) etwa 80.000 Dollar und kleine Firmen und Start-ups (2 bis 25 Mitarbeiter) 60.000 Dollar zahlen.

Wie man Datenwissenschaftler wird 

Mittlerweile bist du bestimmt schon ganz heiß darauf, deine Reise zum Data Scientist zu starten. Aber wo soll man anfangen? Hier sind acht Schritte, die du machen musst, um von Null an zum Datenwissenschaftler zu werden. 

Wie wir schon gesagt haben, hängen die genauen Anforderungen an einen Data Scientist von vielen Sachen ab, aber das sind ein paar der häufigsten Schritte: 

1. Lerne Datenaufbereitung, Datenvisualisierung und Berichterstellung 

Wenn du daran arbeitest, Datenwissenschaftler zu werden, wirst du oft mit großen und komplizierten Datensätzen konfrontiert. Um diese Infos zu verstehen (für dich selbst und andere), musst du lernen, wie du damit umgehst. Hier kommen Fähigkeiten im Umgang mit Daten richtig gut rein. Hier machst du die Rohdaten sauber, ordnest sie und verwandelst sie in ein Format, mit dem du sie analysieren und Schlussfolgerungen ziehen kannst. 

Du kannst verschiedene Tools zum Verwalten von Daten nutzen, aber Bibliotheken wie Pandas in Python sind oft die erste Wahl. Weitere Infos findest du in unserem Cheat Sheet zum Thema Datenaufbereitung in Python mit Pandas. 

Wenn du deine Daten wirkungsvoll präsentieren willst, musst du dich mit Berichterstellung und Datenvisualisierung auskennen. Du kannst mehr über einige der besten Tools zur Datenvisualisierung erfahren, die dir je nach deinem Ziel verschiedene Optionen bieten. 

2. Arbeite an deinen Fähigkeiten in Statistik, Mathematik und maschinellem Lernen. 

Du brauchst zwar nicht unbedingt einen Abschluss in diesen Bereichen, aber du solltest dich damit auskennen. Normalerweise solltest du Bereiche wie Analysis, lineare Algebra und Statistik abdecken. Es lohnt sich aber, mal zu überlegen, warum du das alles lernen willst. 

Zum Beispiel kann das Lernen von Analysis dir helfen, Optimierungsalgorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln, obwohl es sowohl in Python als auch in R Funktionen gibt, die die Analysis für dich übernehmen können. Ein konkretes Beispiel: Wenn du ein Thema wie Gradientenabstieg verstehst, kannst du die Veränderung der Ausgabe einer Funktion messen, wenn du die Eingaben anpasst, was zur Verfeinerung von Modellen für maschinelles Lernen beitragen kann. 

Wenn du deine Kenntnisse in linearer Algebra auffrischen möchtest, hilft dir unser Kurs „Lineare Algebra für Data Science in R“ dabei, mit Vektoren und Matrizen zu arbeiten, Matrix-Vektor-Gleichungen zu lösen, Eigenwert-/Eigenvektor-Analysen durchzuführen und mithilfe der Hauptkomponentenanalyse eine Dimensionsreduktion bei realen Datensätzen vorzunehmen. Diese Bereiche sind alle nützlich für angewandte Mathematik und Datenwissenschaft. 

Genauso behandelt „Intermediate Statistical Modeling in R“ ein paar wichtige Themen aus der Statistik des maschinellen Lernens und hilft dir dabei, in Schlüsselbereichen Fortschritte zu machen. 

3. Lerne programmieren 

In unserem Artikel über die besten Programmiersprachen für Datenwissenschaftler schauen wir uns genauer an, welche Sprachen du dir jetzt mal aneignen solltest. Wegen ihrer Vielseitigkeit und Verbreitung sind Python und R zwei der naheliegendsten Optionen für Datenwissenschaftler. 

Natürlich bedeutet die Arbeit mit Daten auch die Arbeit mit Datenbanken, daher ist SQL eine weitere unverzichtbare Programmiersprache. Zum Glück ist es eine ziemlich einfache Sprache, wenn man Python und R schon drauf hat. 

Julia ist eine gute Wahl, wenn du Python, R und SQL schon drauf hast. Mit Julia kriegst du eine Sprache, die von Grund auf für die Datenwissenschaft entwickelt wurde und dadurch schnell und intuitiv ist.  Wenn du anfängst, mit richtig großen Datensätzen zu arbeiten, brauchst du vielleicht noch andere Sprachen, aber bis dahin reichen diese vier völlig aus.

Mit einer Sprache wie Java kriegst du eine Open-Source-Sprache, die für ihre Effizienz und Leistung bekannt ist. Für die Datenwissenschaft bieten Java Virtual Machines ein solides und effizientes Framework für beliebte Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark und Scala. 

Andere Programmiersprachen, die man für die Datenwissenschaft mit riesigen Datensätzen lernen sollte, sind Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB und SAS. 

4. Verstehe Datenbanken 

Wir haben SQL im obigen Thema schon mal erwähnt, und das ist ein Punkt, den man ruhig nochmal betonen kann. Relationale Datenbanken machen es möglich, dass Datenwissenschaftler strukturierte Daten schnell und effizient speichern können. Beim Sammeln und Organisieren von Daten wirst du oft feststellen, dass SQL dein bevorzugtes Tool ist. 

Mit SQL kannst du strukturierte Daten bearbeiten, Datenbanken abfragen, Daten aufbereiten, vorbereiten und damit experimentieren und vieles mehr. Außerdem wird SQL oft zusammen mit Python genutzt, wobei Bibliotheken wie SQLite, PostgreSQL und MySQL dabei helfen, verschiedene Datenquellen zu verbinden. Leg los mit dem Lernpfad „SQL-Grundlagen“.

5. Lerne, mit Big Data zu arbeiten  

Wir haben schon kurz erwähnt, dass du als Datenwissenschaftler oft mit großen Datensätzen arbeiten wirst. In einer Zeit, in der alles und jeder mehr Daten produziert als je zuvor, werden diese Datensätze immer größer, was ihre Erfassung, Pflege und Verarbeitung erschwert. 

Aber kann ein guter Datenwissenschaftler aus diesen riesigen Datensätzen neue und detaillierte Erkenntnisse gewinnen. Wenn du lernst, Cloud-Plattformen wieAWS, Microsoft Azure und Google Cloud zu nutzen, kann das deiner Karriere als Datenwissenschaftler echt helfen. Genauso können Tools wieApache Spark bei der Verarbeitung, Analyse, und dem maschinellen Lernen von Big Data helfen. 

In unserem Kurs kannst du die Grundlagen von Big Data mit PySpark lernen. Wir zeigen dir, was du wissen musst, um große Datenmengen für Analysen zu verarbeiten.  

6. Sammle Erfahrungen, übe und triff andere Datenwissenschaftler 

Wie bei jedem Beruf brauchst du so viel Erfahrung und Übung wie möglich, um Datenwissenschaftler zu werden. Zum Glück gibt's viele Möglichkeiten, wie du dich in Communities einbringen, an Projekten arbeiten und deine Data-Science-Fähigkeiten ausbauen kannst. 

Zum Beispiel bietet DataCamp DataLab ein gemeinschaftliches, Cloud-basiertes Notizbuch, mit dem du Daten analysieren, mit anderen zusammenarbeiten und Erkenntnisse austauschen kannst. DataLab ist so gemacht, dass du von der Theorie der Datenwissenschaft zur Praxis kommst. Es hat auch eingebaute Datensätze, sodass du Daten in wenigen Minuten analysieren kannst.

Du kannst dein Wissen auch bei verschiedenen Data-Science-Projekten anwenden und so echte Probleme direkt in deinem Browser lösen. 

7. Mach ein Praktikum oder bewirb dich um einen Job 

Sobald du alle oben genannten Fähigkeiten drauf hast, wirst du sie sicher in einem professionelleren Umfeld anwenden wollen. Sobald du dir sicher bist, dass du die nötigen Fähigkeiten als Data Scientist hast, um die Erwartungen einer Stelle zu erfüllen, kannst du dich für Praktika oder Jobs bewerben. 

Schau dir unseren kompletten Leitfaden zur Bewerbung für Jobs im Bereich Data Science an und lerne, wie du dich von anderen Bewerbern abheben kannst. Du wirst wahrscheinlich ein ziemlich umfassendes Portfolio brauchen, das deine verschiedenen Fähigkeiten zeigt, und du solltest dich auch im Voraus auf das Vorstellungsgespräch als Datenwissenschaftler vorbereiten. 

8. Folge der Community und mach mit 

Wenn du Data Scientist werden willst, musst du in dieser schnelllebigen Branche immer auf dem Laufenden bleiben. Es gibt keinen besseren Weg, um über die Entwicklungen in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu bleiben, als sich mit einer oft großzügigen und engagierten Community auszutauschen. 

Neben Social-Media-Seiten wie LinkedIn, Twitter, Discord und Reddit kannst du auch allen möglichen Nischen-Seiten, Blogs und führenden Persönlichkeiten aus dem Bereich Data Science folgen. Such Leute, die sich für die gleichen Themen interessieren wie du, frag sie um Rat, bring dich in Diskussionen ein und mach mit bei allem, was gerade so los ist. Und hör dir natürlich den DataFrame Podcast an, um Branchennews von vielen Datenexperten zu bekommen.

Ausbildungswege zum Data Scientist

Der Weg zum Datenwissenschaftler kann mit ganz unterschiedlichen Bildungshintergründen losgehen. Wie wir schon gesagt haben, ist ein Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik oder einem ähnlichen Fach oft der erste Schritt, den Leute machen. Trotzdem gibt's in der Realität mehrere Wege, um die nötigen Fähigkeiten zu bekommen:

1. Online-Kurse und Zertifizierungen: Mit Online-Ressourcen wie den Data Science-Lernpfaden von DataCamp kannst du super die Fähigkeiten lernen, die du brauchst. Du kannst nicht nur dein Wissen in verschiedenen Bereichen ausbauen, sondern auch mit unserer anerkannten Zertifizierung darauf hinarbeiten, ein zertifizierter Datenwissenschaftler zu werden.
2. Bachelor-Abschluss. Ein Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Statistik oder einem ähnlichen Fachgebiet ist eine gute Grundlage.
3. Master-Abschluss. Ein Master in Datenwissenschaft kann echt hilfreich sein, wenn du dich spezialisieren oder deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst.
4. Bootcamps für Datenwissenschaft: Data-Science-Bootcamps bieten intensive Schulungen, mit denen du schnell praktische Fähigkeiten erlernen kannst. Mehr über die besten Data-Science-Bootcamps und ein paar andere Optionen findest du in unserem separaten Artikel. 

Wie lange dauert es, bis man Datenwissenschaftler wird? 

Wie lange es dauert, bis du ein Datenwissenschaftler wirst, hängt davon ab, wo du startest, was du schon mitbringst und wie du am besten lernst. Für Leute, die ganz neu anfangen, dauert es normalerweise 6 bis 12 Monate mit regelmäßigem Lernen und praktischen Übungen, bis sie bereit für den Job sind. Wenn du schon Erfahrung in Mathe, Programmierung oder Analytik hast, kannst du diesen Zeitplan vielleicht beschleunigen.

Diejenigen, die einen traditionellen akademischen Weg einschlagen – wie einen Bachelor- oder Master-Abschluss – brauchen vielleicht 2 bis 5 Jahre, um ihre Grundlagen zu schaffen. Viele erfolgreiche Datenwissenschaftler steigen aber schneller in den Beruf ein, indem sie sich selbst weiterbilden, Bootcamps besuchen und Zertifizierungen machen.

Egal, welchen Weg du einschlägst, wichtig ist, dass du deine Kernkompetenzen (wie Python, Statistik und maschinelles Lernen) stetig verbesserst, an Projekten arbeitest und dich in der Data-Science-Community engagierst.

Wegweiser für Datenwissenschaftler: Ein Zeitplan von 6 bis 12 Monaten

Hier ist ein einfacher Lernplan, der dir dabei hilft, Data Scientist zu werden. Auch wenn die Zeitpläne unterschiedlich sind, geht dieser Plan davon aus, dass du ganz von vorne anfängst und nebenbei lernst:

Monat 1–2: Leg das Fundament

• Lerne Python und/oder R für die Datenanalyse
• Lerne die Grundlagen der Datenaufbereitung und -visualisierung
• Grundlegende Statistik und Wahrscheinlichkeit verstehen

Monat 3–4: Verbessere deine Kernkompetenzen

• Tauch ein in SQL und relationale Datenbanken
• Lerne lineare Algebra, Analysis und fortgeschrittene Statistik.
• Fang an, dich mit Konzepten und Algorithmen des maschinellen Lernens zu beschäftigen.

Monat 5–6: Arbeite mit echten Daten

• Lerne, wie man Big-Data-Tools wie Spark und Cloud-Plattformen (AWS, GCP) benutzt.
• Setze deine Fähigkeiten in praktischen Projekten mit echten Datensätzen ein.
• Leg los und baue ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder DataCamp DataLab auf.

Monat 7–8: Hol dir dein Zertifikat und mach dich startklar für den Job

• Mach eine professionelle Zertifizierung (z. B. die Data Scientist-Zertifizierung von DataCamp).
• Übe technische Vorstellungsgespräche und erstelle einen Lebenslauf, der deine Projektarbeit hervorhebt.
• Fang an, dich zu vernetzen und dich für Praktika oder Einstiegsjobs zu bewerben.

Monat 9–12: Vertiefe deine Spezialisierung

• Entdecke Bereiche wie NLP, Deep Learning oder Business Analytics
• Mach bei Open-Source-Projekten mit oder geh zu Hackathons
• Bleib über Podcasts, Blogs und Community-Engagement auf dem Laufenden, was die neuesten Trends angeht.

Abschließende Gedanken

Der Weg zum Datenwissenschaftler ist genauso spannend wie lohnend. Da die Datenwissenschaft mittlerweile in jedem Bereich und jeder Branche zu finden ist, ist die Rolle eines Datenwissenschaftlers wichtiger denn je. Egal, ob du von intellektueller Neugier, der Aussicht auf ein gutes Gehalt oder dem Wunsch, wichtige datenbasierte Entscheidungen zu treffen, angetrieben wirst – eine Karriere im Bereich Data Science bietet dir unendlich viele Möglichkeiten.

Wie wir in diesem umfassenden Leitfaden gesehen haben, gibt es viele Wege, um in dieses spannende Feld einzusteigen. Von einer formalen Ausbildung in Informatik oder Statistik bis hin zum selbstgesteuerten Lernen durch Online-Kurse, Lernpfade und Zertifizierungen, wie sie beispielsweise von DataCamp angeboten werden, kann der Weg ganz auf deine Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten werden. 

Der Arbeitsmarkt für Datenwissenschaftler boomt, und für die nächsten Jahre wird ein starkes Wachstum erwartet. Dieses Wachstum betrifft nicht nur die Jobchancen, sondern auch die Vielfalt der Aufgaben und Spezialisierungen in diesem Bereich. Egal, ob du dich als Datenverarbeiter, Machine-Learning-Ingenieur oder Business-Intelligence-Analyst siehst – es gibt einen Platz für dich.

Also, wenn du analytisch denkst, Spaß am Lösen von Problemen hast und dich die Macht der Daten fasziniert, gibt es keinen besseren Zeitpunkt, um Data Scientist zu werden. Leg noch heute los mit unserem Karriereweg „Data Scientist mit Python “.