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Top Data-Science-Konferenzen 2026

In diesem Artikel stellen wir die besten Data-Science-Konferenzen für 2026 vor.
Kevin Babitz
Kevin Babitz

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Data-Science-Konferenzen sind ideal, um von Branchenleadern zu lernen, die Datenlösungen erfolgreich im Arbeitsalltag einsetzen. Sie decken ein breites Spektrum an Themen ab: vom Karriereschritt in der Datenbranche über Best Practices und Tipps zur Implementierung von Daten- und Analytics-Produkten bis hin zu Use Cases für den Aufbau einer Datenkultur und mehr. Die meisten Konferenzen bieten außerdem hervorragende Networking-Möglichkeiten mit Branchenführenden, Recruitern und anderen Datenprofis in ähnlichen Rollen. 

Dieser Artikel stellt einige der größten und nützlichsten Konferenzen vor, die du 2026 besuchen kannst. Dabei ist eine Mischung aus Locations und virtueller Teilnahme sowie eine große thematische Bandbreite vertreten – nützlich für alle, die mit Daten arbeiten, unabhängig von Kompetenzniveau, Erfahrung und Rolle im Unternehmen. Manche Konferenzen setzen stärker auf praxisnahe Workshops, andere fokussieren skalierbare Geschäftslösungen und strategische Entscheidungen für datengetriebene Organisationen.  

1. Radar 11x

  • Datum: 1. Oktober 2026
  • Ort: Online
  • Preis: Kostenlos

Alle stoppen bei 10. RADAR hat KI auf 11 gedreht. Dieses kostenlose virtuelle Event drehte sich darum, Wochenarbeit auf Tage zu verkürzen: welche KI-Projekte man beenden sollte, warum viele KI-resistente Kompetenzen nicht technischer Natur sind und wie Engineering aussieht, wenn Agenten deinen Code schreiben.

Der Tag umfasste acht Sessions mit Sprecherinnen und Sprechern von Google, AWS, Microsoft, Cloudera, Honeywell, DataRobot, Fifth Third Bank und mehr, mit eigenen Blöcken für Amerika, Europa sowie den Nahen Osten & Afrika. Themen waren der Ausweg aus der KI-Pilotfalle, der neue Developer-Workflow, seit Agenten Code schreiben, KI-resistente Karrierekompetenzen und verantwortungsvolle KI-Governance – abgeschlossen mit einem Live-AMA der Gründer.

Verpasst? Schau dir die Aufzeichnungen von Radar 11x sowie frühere Ausgaben an: RADAR: AI Edition (2025), Radar Skills Edition, Radar Forward Edition, Radar: The Analytics Edition und Radar: The AI Edition (2024).

2. Big Data & AI World

  • Termine: 4.–5. März 2026
  • Ort: ExCeL London
  • Preis: Kostenlos

Die Big Data & AI World, Teil der Tech Show London, fand am 4.–5. März 2026 im ExCeL London statt. Das Event bot Einblicke in die neuesten Fortschritte bei Big Data und Künstlicher Intelligenz, die Chance, das Potenzial eigener Daten zu heben, mit Branchenpionieren zu netzwerken, innovative Lösungen live zu erleben und Trends früh zu erkennen. Ein einziges kostenloses Ticket ermöglichte Zugang zu verwandten Events wie der Cloud Expo Europe und der Cloud & Cyber Security Expo – ein Treffpunkt für Business-Entscheider und Technologinnen, die ihre digitale Zukunft gestalten wollen.

3. Gartner Data & Analytics Summit

  • Termine: 9.–11. März 2026
  • Ort: Orlando, FL, USA
  • Format: Vor Ort und virtuell
  • Preis: 4.925 $ (Frühbucher ab 4.475 $) 

Der Gartner Data & Analytics Summit brachte Chief Data & Analytics Officers sowie Führende in Data & Analytics zusammen, die ihre Organisationen mit Daten, Analytics und KI transformieren wollen.

Die Konferenz war in mehrere Tracks gegliedert, um individuelle Ziele und Interessen abzudecken. Dazu zählten Leadership, Datenmanagement, Analytics, Geschäftsstrategie, Machine Learning sowie Governance und Datenschutz.

4. ODSC

  • Termine: 28.–30. April 2026
  • Ort: Boston Convention and Exhibition Center, Boston, MA, USA, sowie virtuell verfügbar.
  • Preis: 559–1.670 $ 

Die Open Data Science Conference ist eine Reihe von Konferenzen in den USA und Europa. ODSC East, das Highlight-Event, bot ein hybrides Teilnahmeformat. Es gab Trainings, Networking, Expos und Demos – mit Tracks von Machine Learning, NLP, MLOps bis Datenvisualisierung, sodass die meisten Datenprofis individuell Mehrwert mitnehmen konnten. Das Event bot über 250 Speaker, 300 Stunden Content, 1.700 Unternehmen und tausende Teilnehmende.

5. Data Science Next Conference Europe

  • Termine: 7.–8. Mai 2026
  • Ort: Amsterdam, Niederlande
  • Preis:  750 $ (vor Ort in Amsterdam)

Die Data Science Next Conference war eine internationale KI- und Datenkonferenz für Data-Science-Profis und KI-Enthusiasten. Themen und Technologien reichten von NLP über Computer Vision bis Open Data und mehr.

6. World Data Summit

  • Termine: 20.–22. Mai 2026
  • Ort: Corinthia St George's Bay, Malta
  • Format: Vor Ort und virtuell
  • Preis: 2.050,95 €

Der World Data Summit war ein dreitägiges Event zu Data Governance, Datenkompetenz und Leadership, Privacy und Ethik, Anwendungen von Machine Learning sowie Open-Source-Datentechnologien.

Die Teilnehmenden deckten alle Senioritätsstufen ab – von Analystinnen bis zu Direktoren und VPs. Speaker kamen aus datenstarken Organisationen wie AT&T, Wayfair, Google und Nike.

Die Teilnahme war zu einem reduzierten Tarif auch virtuell möglich. Das Virtual-Pass beinhaltete Zugang zur Eventplattform, um Main-Stage-Vorträge zu sehen, Ausstellungsflächen zu erkunden und mit Teilnehmenden zu chatten und sich zu vernetzen.

7. The Data Science Conference

  • Termine: 28.–29. Mai 2026
  • Ort: Chicago, IL, USA
  • Preis: 1.500 $

The Data Science Conference war sponsor-, vendor- und recruiterfrei. Ziel war es, Lernen ohne Verkaufsdruck zu ermöglichen – für ehrliches Networking und informative, vertriebsfreie Panels und Diskussionen. Fürs Netzwerken konnten Teilnehmende eine virtuelle Visitenkarte nutzen, um Kontaktdaten und Data-Science-Arbeiten unkompliziert zu teilen. Die Vorträge deckten eine große Themenbreite ab, darunter Sprachmodelle, Computer Vision, Privacy und Governance sowie weitere Datenthemen und Fallstudien.

8. Data + AI Summit

  • Termine: 15.–18. Juni 2026
  • Ort: San Francisco, CA, USA
  • Format: Vor Ort
  • Preis: TBA (Historisch starten Frühbucher-Pässe bei ca. 1.500 $)

Der Databricks Data + AI Summit 2026 war ein führendes globales Event für die Data-, Analytics- und KI-Community – mit Fokus auf Lakehouse-Architektur und die Databricks Platform. Dateningenieurinnen, Data Scientists und Architekt:innen diskutierten Apache Spark, Delta Lake, MLOps sowie die Konvergenz von Data Warehousing und Data Lakes. Teilnehmende erhielten praxisnahe Insights und fortgeschrittene Strategien, um skalierbare, KI-gestützte Lösungen mit modernen Open-Source- und proprietären Tools aufzubauen und auszurollen.

9. World Conference on Data Science & Statistics

  • Termine: 16.–17. Juni 2026
  • Ort: London, England
  • Preis: 599–899 $, abhängig von Zeitpunkt sowie Job- oder Studierendenstatus

Die Data Science Week, auch World Conference on Data Science & Statistics genannt, war ein zweitägiges Event im Vereinigten Königreich mit Fokus auf akademische Forschung und industrienahe Diskussionen rund um Machine Learning, Mathematik und Statistik. Das Motto 2026 lautete: Data Science im Zeitalter von ChatGPT und KI.

FAQs

Welche Vorteile hat die Teilnahme an einer Datenkonferenz vor Ort im Vergleich zur virtuellen Teilnahme?

Die Teilnahme an einer Konferenz vor Ort bietet mehrere Vorteile: Du kannst direkt mit Branchenleadern, Peers und potenziellen Arbeitgebern netzwerken. Vor-Ort-Teilnehmende erhalten oft Zugang zu exklusiven Workshops, Hands-on-Sessions und interaktiveren Formaten, die das Lernen vertiefen. Zudem fördert die immersive Umgebung eine stärkere Auseinandersetzung mit Inhalten und Speakerinnen. Virtuelle Teilnahme punktet dagegen mit Flexibilität, geringeren Kosten und der Möglichkeit, Aufzeichnungen in deinem Tempo anzusehen – ideal, wenn Reisen nicht möglich ist.

Wie wähle ich die passende Datenkonferenz aus?

Die richtige Datenkonferenz hängt von deinen Zielen, Interessen und Budget ab. Starte damit, die für dich relevanten Themen zu definieren oder Bereiche, in denen du dein Wissen ausbauen möchtest. Prüfe Agenda, Speaker-Line-up und Workshops, um sicherzustellen, dass die Inhalte zu deinen Bedürfnissen passen. Berücksichtige auch Ort, Kosten und Networking-Möglichkeiten. Hole dir, wenn möglich, Empfehlungen von Kolleginnen oder Peers, die ähnliche Konferenzen besucht haben. Prüfe zuletzt, ob Aufzeichnungen oder weitere Ressourcen verfügbar sind – das steigert den Mehrwert.

Wie bereite ich mich auf die Teilnahme an einer Datenkonferenz vor?

Zur Vorbereitung auf eine Datenkonferenz solltest du die Agenda sichten und Sessions, Workshops und Keynotes auswählen. Informiere dich im Voraus über Speaker und Themen, um Inhalte besser einordnen und gezielter mitdiskutieren zu können. Wenn Networking wichtig ist, bereite deinen Elevator Pitch und Visitenkarten vor und identifiziere Schlüsselpersonen oder Unternehmen, mit denen du sprechen möchtest. Plane auch Pausen und Zeit für informelle Gespräche ein. Für virtuelle Konferenzen sorgen eine stabile Internetverbindung und eine ruhige Umgebung für reibungslose Teilnahme.

Welche gängigen Themen werden auf Datenkonferenzen behandelt?

Datenkonferenzen decken typischerweise ein breites Themenspektrum ab: Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Big-Data-Analytics, Data Governance und Datenethik. Weitere Schwerpunkte sind oft Datenvisualisierung, Data Engineering, Natural Language Processing (NLP) sowie Trends wie MLOps und Datendemokratisierung. Häufig kommen auch branchenspezifische Anwendungen aus Healthcare, Finance oder Retail hinzu. Zudem liegt viel Fokus auf Praxis: Fallstudien, Technologien im Einsatz und die Zukunft von Data Science.

Wie kann mir die Teilnahme an einer Datenkonferenz beruflich weiterhelfen?

Eine Datenkonferenz kann deine Karriere spürbar voranbringen: Du lernst von Expertinnen und Experten, bleibst bei Trends und Technologien auf dem Laufenden und baust neue Kompetenzen in Workshops und Trainings auf. Networking führt oft zu Jobchancen, Kooperationen und Mentoring-Kontakten. Wenn du eigene Arbeiten präsentierst oder dich aktiv in Diskussionen einbringst, steigerst du zudem Sichtbarkeit und Reputation. Nicht zuletzt entdeckst du neue Tools und Lösungen, die dich in deiner Rolle wirksamer und innovativer machen.

Autor

Kevin Babitz

LinkedIn

Data Science Autor | Senior Technical Marketing Analyst bei Wayfair | MSE in Data Science an der University of Pennsylvania

Themen

Datenwissenschaft

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