Die 15 wichtigsten Fähigkeiten für Datenwissenschaftler im Jahr 2026

Die aktuelle KI-Revolution hat das starke Wachstum der Datenmengen, das wir in den letzten Jahren gesehen haben, weiter vorangetrieben. Daten machen uns besser informiert und können dabei helfen, die Entscheidungsprozesse von Unternehmen, Regierungen und Bürgern zu verbessern.  Aber um Daten in nützliche Infos zu verwandeln, brauchen wir Leute, die sich mit der Verwaltung, Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten auskennen. Hier kommen die Fähigkeiten der Datenwissenschaft ins Spiel. 

Warum man Datenwissenschaftler braucht

Der weltweite Big-Data-Markt soll bis 2026 auf 273,4 Milliarden Dollar wachsen, was mehr als doppelt so viel ist wie die für 2018 erwartete Marktgröße. Mit anderen Worten: Big Data ist ein Riesengeschäft. Trotz der steigenden Nachfrage haben Unternehmen auf der ganzen Welt Probleme, genug qualifizierte Datenfachleute zu finden. 

Einer der Gründe für diesen Mangel ist, dass es für Unternehmen echt schwierig ist, Datenwissenschaftler mit den richtigen Fähigkeiten zu finden. Das ist keine Überraschung, denn Datenwissenschaftler sind Profis mit vielen verschiedenen Fähigkeiten, die man normalerweise nicht bei einer einzigen Person findet. Deshalb werden Datenwissenschaftler oft als „Einhörner“ bezeichnet. 

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten für einen Datenwissenschaftler? Das ist eine wichtige Frage, die sich angehende Datenwissenschaftler und Profis stellen, die ihre Karrierechancen verbessern wollen. 

Datenwissenschaftler sind echt vielseitige Profis. Aufgrund ihrer Aufgaben brauchen sie eine gute Mischung aus technischen Fähigkeiten und Führungsqualitäten. In diesem Artikel geht's um die gefragtesten Fähigkeiten in der Datenwissenschaftsbranche. Wir stellen dir auch ein paar Ressourcen zur Verfügung, die dir dabei helfen können, die für Datenwissenschaftler erforderlichen Fähigkeiten zu entwickeln. 

Technische Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers

Hier sind ein paar der wichtigsten technischen Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler brauchen, um in der Branche erfolgreich zu sein. 

1. Python-Kenntnisse

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen und steht in mehreren Beliebtheitsrankings wie dem TIOBE-Index und dem PYPL-Index ganz oben. 

Einer der Gründe, warum es überall auf der Welt genutzt wird, ist, dass es super für Datenanalyse-Aufgaben geeignet ist. Obwohl Python ursprünglich nicht für die Datenwissenschaft gedacht war, hat es sich im Laufe der Jahre zum König der Branche entwickelt. 

Python ist ein wichtiger Teil der Tech-Stacks vieler Firmen. Mit leistungsstarken, vorgefertigten Bibliotheken wie pandas, NumPy und matplotlib kannst du alle Arten von Daten ganz einfach bearbeiten, von der Datenbearbeitung und -bereinigung bis hin zur statistischen Analyse und Datenvisualisierung. 

Erwähnenswert ist auch, dass Python in fortgeschrittenen Bereichen der Datenwissenschaft, wie zum Beispiel maschinelles Lernen und Deep Learning, echt dominiert. Hier bieten beliebte Pakete und Frameworks wie scikit-learn, Keras und TensorFlow die nötige Magie, um Algorithmen zu erstellen und zu trainieren. 

Dank seiner einfachen Syntax, die der englischen Sprache ähnelt, ist Python eine super Sprache für Programmieranfänger, um sie zu lernen.

Verbessere deine Python-Kenntnisse

Du kannst deine Python-Reise mit unseren Online-Kursen „Einführung in Python “ oder „Einführung in die Datenwissenschaft mit Python“ starten.

2. R-Fähigkeiten

Wenn Python der König in der Datenwissenschaft ist, dann ist R die Königin. R wurde 1992 entwickelt und ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für statistische und rechnergestützte Analysen gedacht ist. 

R wird oft in der wissenschaftlichen Forschung und im akademischen Bereich sowie in Branchen wie Finanzen und Wirtschaft genutzt und ermöglicht dir, viele verschiedene Arten von Datenanalysen durchzuführen. Das liegt vor allem an der großen Auswahl an Paketen für die Datenwissenschaft, die im Comprehensive R Archive Network (CRAN) verfügbar sind. 

Einige der beliebtesten Bibliotheken von R, wie zum Beispiel tidyr und ggplot2, gehören zu tidyverse, einer bekannten Sammlung von Data-Science-Tools innerhalb von R. 

Die Nachfrage nach R-Programmierern steigt rasant an. Im Vergleich zu Python-Nutzern gibt's aber weniger Datenwissenschaftler, die R beherrschen. Deshalb gehören R-Programmierer zu den bestbezahlten Profis in der IT- und Datenwissenschaft. 

Entwickle deine R-Fähigkeiten

Wenn du neu in der Datenwissenschaft bist, musst du früher oder später lernen, wie man programmiert. Wir empfehlen, mit R oder Python anzufangen. Lerne die Grundlagen in unserem Kurs „Einführung in R “ und mach dann weiter mit „R für Fortgeschrittene“. Als Nächstes erfährst du in „Einführung in Tidyverse“, wie dir spezielle R-Tools dabei helfen können, Daten zu verarbeiten und zu visualisieren.

3. Statistik und Mathekenntnisse

Du brauchst keine Mathekenntnisse, um mit Data Science anzufangen, aber ohne ein paar mathematische und statistische Konzepte wirst du in deiner Karriere nicht weit kommen. 

Ein Verständnis von Statistik ist super wichtig, wenn du die verschiedenen verfügbaren Datentechniken auswählst und anwendest, robuste Datenmodelle erstellst und die Daten, mit denen du arbeitest, richtig verstehst. 

Neben den Grundlagen der Mathematik, die in einem normalen Schulprogramm vermittelt werden, solltest du dir Zeit nehmen, um die Grundlagen der Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearen Algebra zu lernen. Die Bayes'sche Theorie ist auch super, wenn du mit KI und maschinellem Lernen zu tun hast.

Verbessere deine Statistik- und Mathekenntnisse

Mach den Anfang mit einem Kurs „Einführung in die Statistik“ ohne Programmieren, bevor du dich mit fortgeschritteneren Konzepten beschäftigst.  Bei DataCamp gibt's über 70 Kurse zu Statistik und Wahrscheinlichkeit. Du kannst dir also deine Lieblingsmethode aussuchen und deine Statistikkenntnisse auffrischen. 

4. SQL-Kenntnisse 

Obwohl es SQL (Structured Query Language) schon seit den 60er Jahren gibt, ist es immer noch ein Muss für Datenwissenschaftler. SQL ist das Standardwerkzeug in der Branche, um relationale Datenbanken zu verwalten und mit ihnen zu kommunizieren. 

Relationale Datenbanken lassen uns strukturierte Daten in Tabellen speichern, die über gemeinsame Spalten miteinander verbunden sind. Viele Daten auf der Welt, vor allem die von Firmen, werden in relationalen Datenbanken gespeichert. Deshalb ist SQL ein Muss für jeden Datenwissenschaftler. Zum Glück ist SQL im Vergleich zu Python und R eine einfache Sprache und ziemlich leicht zu lernen.

Verbessere deine SQL-Kenntnisse

Bring deine Kenntnisse im Bereich relationaler Datenbankabfragen mit einer Einführung in SQL auf Vordermann oder lerne in der Einführung in relationale Datenbanken in SQL, wie du deine eigene Datenbank erstellst. 

5. nosql-Kenntnisse

Während SQL das perfekte Tool für strukturierte Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten ist, kann es bei unstrukturierten Daten schon mal etwas komplizierter werden. Die meisten Daten, die heute gemacht werden (wie Audio, Video, Satellitenbilder, Webserver-Protokolle), sind unstrukturiert, was es schwierig macht, sie nach dem traditionellen relationalen Modell zu speichern und zu verarbeiten. 

Für die verschiedenen Arten unstrukturierter Daten gibt's auch andere Arten von Datenbanken. Die sogenannten nosql-Datenbanken (steht für „Not only SQL“) können große Mengen komplexer, unstrukturierter Daten verarbeiten. Beispiele für nosql-Datenbanken sind MongoDB, Neo4j und Cassandra. 

Mach deine nosql-Kenntnisse fit

Nosql-Datenbanken sind echt innovativ in der Datenwissenschaft. Starte mit unserem Kurs zu nosql-Konzepten in diese gefragte Technologie ein. 

6. Fähigkeiten zur Datenvisualisierung

Ein wichtiger Teil der Arbeit eines Datenwissenschaftlers ist es, die Ergebnisse der Datenanalyse zu kommunizieren. Nur wenn die Leute, die Entscheidungen treffen, und die Beteiligten die Ergebnisse der Datenanalyse verstehen, können Daten in Maßnahmen umgesetzt werden. Eine der besten Methoden, um das zu schaffen, ist die Datenvisualisierung.

Bei der Datenvisualisierung werden Daten grafisch dargestellt, zum Beispiel mit Diagrammen, Tabellen und Karten. Mit diesen Darstellungen können Datenwissenschaftler Tausende von Zeilen und Spalten komplexer Daten zusammenfassen und in ein verständliches und zugängliches Format bringen.  

Der Bereich der Datenvisualisierung entwickelt sich schnell weiter, und Fachgebiete wie Psychologie und Neurowissenschaften helfen dabei, den besten Weg zu finden, um Infos visuell zu vermitteln. 

Es gibt viele Tools, mit denen man coole Visualisierungen erstellen kann, zum Beispiel Python-Bibliotheken wie matplotlib, R-Bibliotheken wie ggplot2 und beliebte Business-Intelligence-Software wie Tableau und Power BI.

Mach deine Datenvisualisierungsfähigkeiten fit

Mach eine Einführung ohne Programmieren in „Datenvisualisierung verstehen“ oder check dir das ganze Angebot an Datenvisualisierungskursen von DataCamp an. Von Plotly bis Power BI findest du Kurse zu deinen Lieblings-Tools und -Technologien.

7. Machine Learning und KI-Fähigkeiten 

Maschinelles Lernen und KI sind echt angesagte Themen in der Datenwissenschaft. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich damit beschäftigt, Algorithmen zu entwickeln, die lernen, Aufgaben zu erledigen, ohne dass man sie extra programmieren muss.

Von Netflix-Empfehlungen bis hin zu Instagram-Filtern – maschinelles Lernen ist in deinem Alltag allgegenwärtig. Der zunehmende Einsatz von Systemen für maschinelles Lernen führt dazu, dass immer mehr Datenwissenschaftler mit Kenntnissen im Bereich maschinelles Lernen gebraucht werden. Statistiken aus dem Jahr 2020 zeigen, dass 82 % der Unternehmen Leute mit Kenntnissen im Bereich maschinelles Lernen brauchten, während nur 12 % sagten, dass es genug Fachleute für maschinelles Lernen gab.

Mach dich fit in Machine Learning und KI

Mach dich mit den Grundlagen vertraut – mit unserem Kurs „Maschinelles Lernen verstehen “ – oder schau dir an, wie diese Technologie für bessere Geschäftsergebnisse genutzt wird – im Kurs „Maschinelles Lernen für Unternehmen“. Für künstliche Intelligenz check mal unseren Skill Track „Grundlagen der KI” und unseren Artikel darüber, wie man KI von Grund auf lernt.  

8. Deep-Learning-Fähigkeiten

Ein weiterer Schritt für Leute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, ist Deep Learning. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf leistungsstarke Algorithmen konzentriert, die als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden und von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind.

Die meisten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren sind auf Deep Learning zurückzuführen. Neuronale Netze sind die Basis für einige der innovativsten und beeindruckendsten Anwendungen, wie autonome Autos, virtuelle Assistenten, Bilderkennung und Roboter. 

Das Wissen über die Theorie und Praxis neuronaler Netze wird immer wichtiger, wenn es darum geht, Datenwissenschaftler einzustellen oder zu befördern. Man kann aber sagen, dass Deep Learning echt kompliziert ist und man dafür echt gute Mathe- und Programmierkenntnisse braucht. Deshalb gehören Datenexperten, die sich mit Deep Learning auskennen, zu den bestbezahlten in der Datenwissenschaftsbranche.

Entwickle deine Deep-Learning-Fähigkeiten

Starte deine Lernreise, indem du lernst, wie man neuronale Netze in einigen der beliebtesten Frameworks für Deep Learning aufbaut. Probier mal unsere Kurse „Einführung in Deep Learning mit Keras” und „Einführung in TensorFlow in R” aus.

9. Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache

Menschen reden meistens über Sprache und Text miteinander. Deshalb ist es nicht überraschend, dass ein Großteil der Daten, die wir sammeln, in diesem Format vorliegt. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich damit beschäftigt, aus natürlicher Sprache und Texten wichtige Infos rauszuholen. 

NLP wird in der Datenbranche immer beliebter. NLP-Techniken, die auf maschinellem Lernen und Deep Learning basieren, sind die Grundlage für einige der allgegenwärtigsten Anwendungen wie Suchmaschinen, Chatbots und Empfehlungssysteme.

Mach dich mit NLP und maschinellem Lernen vertraut

Finde heraus, wie Python dir dabei helfen kann, Erkenntnisse aus Texten zu gewinnen, im Lernpfad „Natural Language Processing in Python“, oder bring deine R-Kenntnisse auf die nächste Stufe mit „Introduction to Natural Language Processing in R“. 

10. Big-Data-Fähigkeiten

Wenn es darum geht, riesige Mengen komplexer Daten schnell zu verarbeiten, reicht es vielleicht nicht aus, nur auf Python oder R zu setzen. Das Big-Data-Ökosystem umfasst schnell wachsende Tools und Technologien, die dafür gemacht sind, Big-Data-Analysen schneller, skalierbarer und zuverlässiger durchzuführen. Diese Aufgaben reichen von ETL-Prozessen und Datenbankverwaltung bis hin zu Echtzeit-Datenanalyse und Aufgabenplanung. 

Mach deine Big-Data-Fähigkeiten fit

Lerne die Grundlagen des verteilten Datenmanagements und Computing mit unserem Skill Track „Big Data mit PySpark” oder lerne, wie man Daten-Workflows plant, mit unserem Kurs „Einführung in Airflow in Python ”.

11. Cloud-Computing-Kenntnisse

Mit der Entwicklung des Big-Data-Ökosystems werden Cloud-basierte Dienste schnell zur ersten Wahl für viele Firmen, die das Beste aus ihrer Dateninfrastruktur rausholen wollen . 

Die Cloud-Computing-Branche wird von den großen Tech-Firmen wie Amazon Web Services, Microsoft, Azure und Google Cloud dominiert. Diese Anbieter haben maßgeschneiderte Lösungen, die auf die Situation des Kunden zugeschnitten sind, und viele Datentools, mit denen wir den Data-Science-Workflow durchführen können, ohne die Cloud zu verlassen.   

Mach deine AWS- und Cloud-Computing-Kenntnisse fit

Lerne die Grundlagen mit unseren Kursen ohne Programmierkenntnisse: Cloud Computing und AWS Cloud-Konzepteverstehen. Als Nächstes lernst du in „Einführung in AWS Boto in Python“, wie du deine Arbeitsabläufe optimieren kannst.

Soft Skills für Datenwissenschaftler

Auch wenn technische Fähigkeiten ein wichtiger Teil der Kompetenzen eines Datenwissenschaftlers sind, gibt es auch weniger greifbare Fähigkeiten, die du brauchst, um in der Branche erfolgreich zu sein. 

12. Business Acumen

Daten sind einfach nur Infos. Als Menschen sammeln wir mit unseren Sinnen ständig Infos. Aber um diese Infos zu verstehen, müssen wir ihre Bedeutung und Auswirkungen kapieren. Das Gleiche gilt, wenn man riesige Datenmengen analysiert. Um aus Daten sinnvolle Infos zu gewinnen, müssen wir erst mal die Daten verstehen, mit denen wir es zu tun haben. 

Neben den technischen Fähigkeiten, die wir schon erwähnt haben, sollten Datenwissenschaftler auch ein gutes Verständnis für die Branche haben, in der sie arbeiten, egal ob es um Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing oder was auch immer geht. Dieses Fachwissen ist echt wichtig, um Daten zu verstehen und bessere Analysen zu machen.

13. Kommunikationsfähigkeiten

Bei der Datenwissenschaft geht's nicht nur um Mathe und Programmieren, sondern auch darum, die Erkenntnisse aus der Datenanalyse zu präsentieren und zu vermitteln. Wenn die Leute die Ergebnisse einer Analyse nicht kapieren, ist deine Arbeit als Wissenschaftler für ein Unternehmen nicht wirklich wertvoll. 

Um Daten in Entscheidungen umzuwandeln, müssen Datenwissenschaftler ihre Erkenntnisse gut rüberbringen können. Außerdem sollten Datenwissenschaftler wissen, wie man spannende Geschichten über Daten erzählt. Dafür können innovative Ideen und Rahmenbedingungen für die Kommunikation, wie zum Beispiel Data Storytelling, echt was bringen.

14. Fähigkeiten im Bereich Datenethik

Technologie an sich ist neutral. Aber die Nutzung ist es nicht. In den letzten Jahren sind einige datengesteuerte Unternehmen in den Fokus geraten, weil sie Praktiken und Anwendungen entwickelt haben, die negative Auswirkungen auf Menschen und die Gesellschaft haben könnten. Das hat die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen der Leute in Unternehmen und, allgemeiner gesagt, in Technologie geschwächt.

Damit Daten was Gutes bewirken, sollten Datenwissenschaftler ein Bewusstsein für ethische Fragen entwickeln. Dazu gehört, sich mit wichtigen Sachen wie Datenschutz, Algorithmusverzerrung und Rückkopplungsschleifen auseinanderzusetzen und faire, transparente und nachvollziehbare Algorithmen zu entwickeln. Du solltest dich vielleicht auch mit KI-Ethik beschäftigen, weil das in den nächsten Jahren ein echt großes Thema werden könnte. 

15. Umweltbewusstsein

Die Welt steckt mitten in einer beispiellosen Klimakrise. Der Klimawandel und der schnelle Verlust der Artenvielfalt machen die Bedingungen, die das Leben der Menschen möglich machen, gefährlich. Auch wenn das oft vergessen wird, muss die Digitalbranche, einschließlich der Datenwissenschaft, über ihre Auswirkungen auf die Umwelt nachdenken. 

Die Speicherung und Verarbeitung riesiger Datenmengen und das Training von Algorithmen für maschinelles Lernen brauchen echt viel Energie, was zu zusätzlichen CO2-Emissionen in die Atmosphäre führt. Zum Beispiel wurde 2019 geschätzt, dass das Training eines großen Deep-Learning-Modells mehr als 626.000 Pfund Kohlendioxidäquivalent ausstoßen kann, was fast dem Fünffachen der Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos entspricht, einschließlich derjenigen, die mit der Herstellung verbunden sind. Außerdem brauchen Rechenzentren, wo die meisten Daten gespeichert und verarbeitet werden, auch viel Wasser, um die Server zu kühlen. 

Diagramm: MIT-Technologie-Rückblick. Quelle: Strubell et al.

Um die Klimakrise anzugehen, sollten Datenwissenschaftler sich der Umweltauswirkungen ihrer Arbeit und, allgemeiner gesagt, der Datenwissenschaftsbranche bewusst sein. Das könnte letztendlich helfen, den Energieverbrauch zu optimieren und zu senken und nachhaltigere Praktiken zu entwickeln.

Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers – Abschließende Gedanken

Dieser Artikel hat die 15 gefragtesten Fähigkeiten für Datenwissenschaftler behandelt. All das zu lernen kann echt schwierig sein, sogar überwältigend, vor allem, wenn du gerade erst mit Data Science anfängst. Aber kein Grund, sich Stress zu machen. Nur ganz wenige Datenwissenschaftler haben so ein komplettes Toolkit. 

Du solltest damit anfangen, ein paar grundlegende Fähigkeiten zu lernen, wie Python, R und/oder SQL und ein paar Grundlagen der Statistik, und dich dann nach und nach anderen Themen zuwenden. 

Aber welche Fähigkeiten solltest du als Data Scientist als Nächstes lernen? Dafür gibt's keine genaue Antwort. Dein Lernprozess hängt wahrscheinlich von den Anforderungen deines Jobs ab. Wenn du dich zum Beispiel für einen Cloud-basierten Anbieter entscheidest, musst du wahrscheinlich Cloud-Computing-Kenntnisse erwerben. Wenn dein Unternehmen sich auf maschinelles Lernen konzentriert, weißt du schon, was du brauchst, um befördert zu werden. 

Wenn du einfach nur deine Fähigkeiten verbessern willst, ist unser Tipp ganz einfach: Lerne die Sachen, die dich am meisten interessieren! Schau dir unseren Leitfaden zum Thema „Wie werde ich Data Scientist? “ an, um weitere Tipps für diesen spannenden Karriereweg zu bekommen. Leg noch heute los und lerne mit unserem Karrierepfad „Data Scientist mit Python “.