Die 10 besten Berufe in der Datenanalyse für 2025: Fähigkeiten, Gehälter und Karriereaussichten

Wenn du eine Karriere in der Datenanalyse in Betracht ziehst, weißt du vielleicht schon, dass Berufe wie Data Scientist, Information Security Analyst und Operations Research Analyst zu den 10 am schnellsten wachsenden Berufen in den USA gehören. Doch es gibt viele verschiedene Rollen, die du in Betracht ziehen kannst, wenn es um Karrieren in der Analytik geht. 

Im Folgenden stellen wir 10 der wichtigsten Berufe im Bereich Analytik vor und erläutern die Aufgaben und Verantwortlichkeiten, die erforderlichen Fähigkeiten, das Durchschnittsgehalt und die Karriereaussichten. Wir haben auch einige Kurse zum Erlernen der Datenanalyse zusammengestellt, um dir den Einstieg zu erleichtern. 

Warum solltest du dich für eine Karriere in der Datenanalyse entscheiden? 

Wenn du diesen Artikel liest, bist du wahrscheinlich schon neugierig auf Karrieren im Bereich Analytik. Du hast vielleicht schon von den hohen Verdienstmöglichkeiten und der großen Nachfrage nach diesen Stellen gehört. Auch wenn beides zutrifft, gibt es noch andere Gründe, die für einen Job in diesem Bereich sprechen, zum Beispiel: 

• Vielfältige Rollen. Es gibt viele verschiedene Arten von Aufgaben im Bereich der Analytik, darunter Data Scientists, Business Analysts und Data Engineers, was bedeutet, dass es wahrscheinlich eine Aufgabe gibt, die deinen Interessen und Fähigkeiten entspricht.
• Einsatz von Technologie. Analytiker/innen nutzen modernste Technologien und Tools, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Das kann spannend und herausfordernd sein.
• Wirkungsvolle Arbeit. Fachkräfte in dieser Branche können eine entscheidende Rolle dabei spielen, Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg des Unternehmens haben können.
• Beruflicher Aufstieg. Wenn du in dieser Branche vorankommst, hast du wahrscheinlich die Möglichkeit, beruflich aufzusteigen. Viele Fachkräfte fangen auf der Einstiegsebene an und arbeiten sich bis in Führungspositionen hoch.
• Arbeitsplatzsicherheit. Da Daten für Unternehmen immer wichtiger werden, wird die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich Analytik wahrscheinlich weiter steigen und die Arbeitsplätze in diesem Bereich sichern.

Weitere Gründe, die für einen Job in der Analytik sprechen, sind die Flexibilität, die moderne Unternehmen bieten, das kontinuierliche Lernangebot und die Möglichkeit, mit gleichgesinnten Fachleuten zusammenzuarbeiten. 

Die 10 besten Karrieren in der Datenanalyse 

Wie wir bereits erwähnt haben, gibt es eine ganze Reihe von Funktionen, die bei ihrer täglichen Arbeit Analytik einsetzen. Wir haben zehn verschiedene Jobs im Bereich Analytik herausgesucht, die für dich interessant sein könnten. 

1. Datenwissenschaftler/in

Wenn du wissen willst, wie du Datenwissenschaftler/in wirst, findest du hier einen ausführlichen Artikel über die Schritte, die du unternehmen musst. Im Wesentlichen geht es bei dieser Aufgabe jedoch darum, Daten zu verstehen und zu analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. 

Verantwortlichkeiten:

• Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Mengen komplexer Daten
• Statistische und maschinelle Lerntechniken anwenden, um Muster und Trends in Daten zu erkennen
• Vorhersagen treffen und Geschäftsentscheidungen treffen

Erforderliche Fähigkeiten:

• Hintergrund in Informatik, Statistik oder Mathematik
• Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und R

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut unserem Artikel über das Gehalt von Data Scientists liegt der Durchschnitt für eine Stelle in den USA im Jahr 2024 bei 123.069 US-Dollar, wobei dies von dem genauen Standort, der Stelle, dem Unternehmen und der Person abhängt.

Karriereaussichten:

• Das Bureau of Labor Statistics prognostiziert zwischen 2023 und 2033 einen Anstieg der Beschäftigung in diesem Bereich um 36 %. 

Kurs für den Anfang:

• Unsere Lernpfade "Data Scientist mit Python " und "Data Scientist mit R" vermitteln dir die karrierefördernden Fähigkeiten, die du brauchst, um als Data Scientist erfolgreich zu sein. 

2. Business Intelligence Analyst

Kurz gesagt, eine Karriere im Bereich Business Intelligence Analytics konzentriert sich darauf, Unternehmen dabei zu helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem sie komplexe Daten analysieren und interpretieren. In dieser Funktion nutzt du eine Vielzahl von Tools und Techniken, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese Informationen in einem klaren und umsetzbaren Format für Entscheidungsträger/innen zu präsentieren.

Verantwortlichkeiten:

• Sammeln und Analysieren von Daten, um Organisationen zu helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen
• Verwendung von Datenvisualisierungssoftware, um Daten so zu präsentieren, dass sie auch für technisch nicht versierte Stakeholder leicht verständlich sind

Erforderliche Fähigkeiten:

• Hintergrund in Wirtschaft oder einem verwandten Bereich
• Erfahrung mit Data Warehousing und BI-Tools wie Power BI sowie SQL, Excel und Tableau

Durchschnittliches Gehalt:

• Nach Angaben von Glassdoor liegt das durchschnittliche Grundgehalt für einen Business Intelligence Analysten in den USA im Jahr 2024 bei 101.000 Dollar pro Jahr. 

Karriereaussichten:

• Das Bureau of Labor Statistics (BLS) prognostiziert einen Anstieg der Beschäftigung in diesem Bereich um 11 % zwischen 2023 und 2033. 

Kurs für den Anfang:

• In unserem Kurs Einführung in Power BI lernst du, wie du mit der Datenvisualisierungssoftware aussagekräftige Berichte erstellen kannst.

3. Dateningenieur

Wenn du wissen willst, wie man Data Engineer wird, wie man Data Engineering lernt oder mehr darüber erfahren willst, was ein Data Engineer macht, haben wir separate Ressourcen zu diesem Thema. Diese spezielle Analytik-Karriere ist eines der technischsten Profile im Bereich der Datenwissenschaft und schließt die Lücke zwischen Software- und Anwendungsentwicklern und traditionellen Positionen in der Datenwissenschaft. 

Verantwortlichkeiten:

• Entwurf und Aufbau der Infrastruktur und der Systeme, die die Datenerfassung, -speicherung und -analyse unterstützen
• Verwaltung und Pflege großer Datensätze und Datenbanken
• Sicherstellen, dass die Daten korrekt, zugänglich und sicher sind

Erforderliche Fähigkeiten:

• Gute Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, Java und SQL
• Erfahrung mit Big Data-Technologien wie Hadoop und Spark

Durchschnittliches Gehalt:

• Wie wir in unserem Artikel über die Gehälter von Datentechnikern und -technikerinnen herausgefunden haben, liegt der Durchschnitt für diese Rolle in den USA bis 2025 bei 127.315 Dollar pro Jahr.

Karriereaussichten:

• Stark, denn immer mehr Organisationen verlassen sich auf Daten, um ihre Entscheidungen zu treffen. LinkedIn betonte, dass Ingenieure nach wie vor sehr gefragt sind, wobei Dateningenieure ganz oben auf der Liste stehen. 

Kurs für den Anfang:

• Mit dem Lernpfad Data Engineer with Python kannst du deinen Weg zum Data Engineer beginnen und die wichtigsten Fähigkeiten erlernen. 

4. Business Analyst

Du hast vielleicht bemerkt, dass wir oben bereits die Rolle des Business Intelligence Analysten erwähnt haben. Diese Rolle ist jedoch etwas anders. In einem unserer Webinare haben wir darüber berichtet , wie man Business Analyst wird. Das zeigt, warum Karrieren im Bereich Business Analytics so beliebt sind. Mehr über die Zertifizierung von Business Analysten erfährst du in einem anderen Artikel. 

Im Wesentlichen konzentrieren sich beide Rollen auf das Sammeln, Analysieren und Visualisieren von Daten, das Erkennen von Problemen und das Erstellen von Berichten, wobei Business Intelligence hauptsächlich deskriptive Analysen verwendet, während Business Analytics diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen einsetzt. Du kannst mehr über die Arten von Analysen in einem separaten Beitrag erfahren.

Verantwortlichkeiten:

• Identifizieren und Analysieren von Geschäftsproblemen und -möglichkeiten
• Entwicklung von Lösungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Leistung
• Mit Stakeholdern kommunizieren, um Anforderungen zu sammeln und Empfehlungen zu geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Erfahrung mit Projektmanagement
• SQL, Excel und Tableau

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut unserer Untersuchung der Gehälter von Business Analysten liegt das Durchschnittsgehalt eines BA bei 84.778 USD pro Jahr. 

Karriereaussichten:

• Stark: Wirtschaftsanalytiker/innen sind in einer Vielzahl von Branchen sehr gefragt, und das BLS prognostiziert bis 2030 ein Wachstum von 25 %. 

Kurs für den Anfang:

• Mit unserem Kurs "SQL für Business Analysten " kannst du deine Fähigkeiten verbessern und lernen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. 

5. Marketing Analytics Manager

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Data Science im Marketing einzusetzen. Ein Marketing Analytics Manager bringt viele dieser Funktionen zusammen. Sie sind dafür verantwortlich, Daten und Analysen zu nutzen, um Marketingstrategien zu informieren und zu optimieren. Eine Karriere im Bereich Daten konzentriert sich auf das Sammeln und Analysieren von Daten zu Bereichen wie Verbraucherverhalten, Leistung von Marketingkampagnen und Markttrends, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Marketingbemühungen informieren und verbessern.

Verantwortlichkeiten:

• Sammeln und Analysieren von Daten, um Marketingstrategien zu entwickeln
• Daten nutzen, um die Wirksamkeit von Marketingkampagnen zu verbessern
• Mit Stakeholdern kommunizieren, um Anforderungen zu sammeln und Empfehlungen zu geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Erfahrung mit Datenvisualisierung und Marketinganalysetools
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• SQL, Excel, Python, and R

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut Glassdoor können Marketing-Analytics-Manager/innen in den USA ein Gehalt von rund 112.000 Dollar pro Jahr erwarten. 

Karriereaussichten:

• Wir konnten keine genauen Zahlen zu Marketing-Analytics-Managern finden, aber es wird erwartet, dass die Zahl der Marktforschungsanalysten zwischen 2023 und 2033 um 8 % steigen wird, ein enger Vergleich. 

Kurs für den Anfang:

• In unserem Lernpfad Marketing Analytics with Python lernst du, wie du die Leistung von Kampagnen analysierst, die Kundenbindung misst und die Kundenabwanderung vorhersagen kannst.

6. Finanzanalyst

In einem anderen Beitrag haben wir untersucht , wie Finanzanalysten ihre Datenkenntnisse nutzen können. Es ist eine Rolle, die stark quantitative und datenorientierte Fähigkeiten erfordert, Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu vermitteln, Prognosen zu erstellen und Ergebnisse vorherzusagen. 

Verantwortlichkeiten:

• Sammeln und Analysieren von Finanzdaten als Grundlage für Geschäftsentscheidungen
• Erkennen von Trends und Mustern in Finanzdaten
• Entwicklung von Finanzmodellen und Prognosen

Erforderliche Fähigkeiten:

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Erfahrung mit Finanzmodellierung und -analyse
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• SQL, Excel, R, and Python

Durchschnittliches Gehalt:

• Nach Angaben von Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt eines Finanzanalysten bei 79.000 Dollar pro Jahr. 

Karriereaussichten:

• Das BLS prognostiziert ein starkes Beschäftigungswachstum für Finanz- und Investmentanalysten von 9 % zwischen 2021 und 2031.

Kurs für den Anfang:

• Unser Lernpfad Finance Fundamentals in Python ist der ideale Ort, um zu lernen, wie man datengesteuerte Finanzentscheidungen trifft. 

7. Quantitativer Analyst

Wir haben einen ganzen Leitfaden erstellt, wie man ein quantitativer Analyst wird, eine analytische Karriere, die sich darauf konzentriert, mathematische und statistische Techniken anzuwenden, um Unternehmen bei finanziellen Entscheidungen zu helfen. Als Quant kannst du in Bereichen wie Risikomanagement, Portfoliomanagement und Handel arbeiten. 

Verantwortlichkeiten:

• Anwendung mathematischer und statistischer Techniken zur Modellierung von Finanz- und Wirtschaftssystemen
• Erkennen von Mustern und Trends in Daten
• Entwicklung und Umsetzung von quantitativen Investitionsstrategien

Erforderliche Fähigkeiten:

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Hintergrund in mathematischen oder quantitativen Bereichen wie Ingenieurwesen, Physik oder Mathematik
• Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python und R

Durchschnittliches Gehalt:

• Daten von Glassdoor zeigen, dass das Durchschnittsgehalt für einen quantitativen Analysten bei 147.000 USD liegt.

Karriereaussichten:

• Stark, denn quantitative Analysten sind in der Finanzbranche sehr gefragt. Für den Bereich der Finanzanalyse, zu dem auch die quantitative Analyse gehört, wird zwischen 2022 und 2032 ein Wachstum von mindestens 8 % prognostiziert.

Kurs für den Anfang:

• In unserem Lernpfad "Quantitative Analyst with R" lernst du alle wichtigen Bereiche kennen, um deine Karriere in der Analytik zu starten. 

8. Risikoanalyst

Risikoanalysten helfen Unternehmen dabei, potenzielle Risiken, die sich auf ihren Geschäftsbetrieb auswirken könnten, zu identifizieren, zu bewerten und nach Prioritäten zu ordnen. Sie nutzen eine Vielzahl von Instrumenten und Techniken, um die Wahrscheinlichkeit und die potenziellen Auswirkungen verschiedener Risiken zu bewerten und dann Strategien zu entwickeln, um diese Risiken zu mindern oder zu bewältigen. Wenn es um Karrieren in der Analytik geht, ist dies eine der interessantesten. 

Verantwortlichkeiten:

• Potenzielle Risiken für eine Organisation identifizieren und bewerten
• Entwicklung und Umsetzung von Risikomanagementstrategien
• Mit Stakeholdern kommunizieren, um Anforderungen zu sammeln und Empfehlungen zu geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Erfahrung mit Risikomanagement und -analyse
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Kenntnisse in Python, R und SQL

Durchschnittliches Gehalt:

• Das durchschnittliche Jahresgehalt für einen Risikoanalysten liegt laut Glassdoor bei 85.000 $. 

Karriereaussichten:

• Einem Bericht aus dem Jahr 2024 zufolge wird der Markt für Risikomanagement von 213,6 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf 44,1 Milliarden Dollar im Jahr 2032 anwachsen.

Kurs für den Anfang:

• Entweder unsere Kurse Quantitatives Risikomanagement in Python oder Quantitatives Risikomanagement in R sind ein guter Einstieg, je nachdem, welche Sprache du zuerst lernen möchtest. 

9. Data Governance Analyst

Als relativ neuer Berufszweig im Datenbereich helfen diese Fachkräfte Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt und konsistent sind und den gesetzlichen und behördlichen Anforderungen entsprechen. Sie arbeiten daran, Richtlinien, Verfahren und Standards für das Datenmanagement festzulegen und stellen sicher, dass diese in der gesamten Organisation befolgt werden.

Verantwortlichkeiten:

• Entwicklung und Umsetzung von Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung
• Sicherstellen, dass die Daten korrekt, zugänglich und sicher sind
• Mit Stakeholdern kommunizieren, um Anforderungen zu sammeln und Empfehlungen zu geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Erfahrung mit Data Governance und Datenmanagement
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Kenntnisse in SQL, Python und Java

Durchschnittliches Gehalt:

• Gehaltsdaten von Glassdoor zeigen, dass das durchschnittliche Jahresgehalt für Data-Governance-Analysten bei 113.000 USD liegt. 

Karriereaussichten:

• Stark, denn mit der wachsenden Menge an Daten, die gesammelt und gespeichert werden, wird Data Governance immer wichtiger. Die Daten zeigen, dass der Markt für Data Governance im Jahr 2024 einen Wert von 3,96 Mrd. US-Dollar hatte und bis 2031 auf 13,92 Mrd. US-Dollar anwachsen wird. 

Kurs für den Anfang:

• Beginne mit den Grundlagen der Data Governance-Konzepte mit unserem Einführungskurs. 

10. Ingenieur für Datenvisualisierung

Ein weiterer relativ neuer Beruf ist der des Datenvisualisierungsingenieurs. Diese Fachkräfte sind für die Gestaltung, Entwicklung und Pflege von Datenvisualisierungssystemen und Dashboards verantwortlich. Sie nutzen eine Vielzahl von Tools und Technologien, um interaktive und visuell ansprechende Darstellungen von Daten zu erstellen, die es den Nutzern ermöglichen, komplexe Datensätze schnell und einfach zu verstehen.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen und Entwickeln von interaktiven Datenvisualisierungen
• Verwendung von Datenvisualisierungssoftware und -tools, um Daten so zu präsentieren, dass sie auch für technisch nicht versierte Stakeholder leicht verständlich sind
• Mit Stakeholdern kommunizieren, um Anforderungen zu sammeln und Empfehlungen zu geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Erfahrung mit Datenvisualisierungssoftware und -tools wie Tableau, D3.js und R Shiny
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Kenntnisse in Python und R, Tableau und Power BI

Durchschnittliches Gehalt:

• Glassdoor zeigt, dass das durchschnittliche Gehalt eines Datenvisualisierungsingenieurs in den USA bei 106.000 Dollar liegt. 

Karriereaussichten:

• Stark, denn Datenvisualisierung wird für Unternehmen immer wichtiger, um große Datenmengen sinnvoll zu nutzen.

Kurs für den Anfang:

• Wir bieten eine Reihe von Lernpfaden und Kursen zur Datenvisualisierung an, unter anderem in Technologien wie Python, Power BI, R und Tableau.  

Karrieren im Vergleich

In der folgenden Tabelle haben wir die wichtigsten Informationen zu den einzelnen Berufen in der Datenanalyse zusammengestellt, um dir den Vergleich zu erleichtern: 

Top Analytics Career Skills

Du wirst feststellen, dass viele der Berufe, die wir hier aufgelistet haben, ähnliche Grundkenntnisse haben. Neben grundlegenden analytischen, problemlösenden und kommunikativen Fähigkeiten brauchst du auch eine Reihe von technischen Kenntnissen. Im Folgenden haben wir einige der wichtigsten hervorgehoben. 

Programmiersprachen 

Um in der Datenanalyse zu arbeiten, musst du mit verschiedenen Programmiersprachen umgehen können. Auch wenn du dich zum Beispiel zwischen SQL und Python entscheiden musst, wirst du letztendlich beides beherrschen müssen, um in der Analytik zu arbeiten. 

Auch Sprachen wie R und Julia gehören zum Handwerkszeug der meisten Analysten. Am besten ist es, wenn du dir überlegst, welche Art von Analyst du sein willst, und anfängst, die für dich am besten geeignete Sprache zu lernen. Über die besten Programmiersprachen für Datenwissenschaftler/innen kannst du in einem separaten Blogbeitrag lesen. Hier ist eine kurze Zusammenfassung:

• Python: Python ist für seine Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit bekannt und wird häufig für Datenanalyse, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen verwendet.
  • Beginne mit unserem Lernpfad "Data Scientist mit Python", der Kurse zu Pandas, NumPy und Scikit-Learn umfasst und eine umfassende Einführung in Python für die Datenanalyse bietet.
• SQL: Die Structured Query Language ist für das Extrahieren und Verwalten von Daten aus relationalen Datenbanken unerlässlich - eine Kernaufgabe für die meisten Analysten.
  • Lerne die Grundlagen mit demKurs SQL Fundamentals oder erforsche fortgeschrittene Abfragen im Lernpfad SQL for Business Analysts.
• R: Diese Sprache ist vor allem in der Wissenschaft und unter Statistikern wegen ihrer Fähigkeiten zur statistischen Modellierung und Datenvisualisierung beliebt.
  • In unserem Lernpfad "Data Scientist with R" kannst du dir ein solides Fundament in der R-Programmierung erarbeiten.
• Julia: Für Hochleistungsanalysen und numerische Berechnungen wird Julia von Datenwissenschaftlern immer häufiger eingesetzt.
  • Beginne mit dem Lernpfad Julia Fundamentals.

Datenvisualisierung

Um deine Arbeit eindrucksvoll zu präsentieren, musst du dich mit Datenvisualisierung auskennen. Auch hier sind Sprachen wie Python und R oft die bevorzugte Wahl unter Datenwissenschaftlern, aber auch Tools wie Tableau und Power BI sind es wert, gelernt zu werden, da sie häufig in Unternehmen eingesetzt werden. 

• Python Visualisierungswerkzeuge: Bibliotheken wie matplotlib, seaborn und Plotly machen Python zu einer beliebten Sprache für die Erstellung individueller, detaillierter Visualisierungen.
  • Der Kurs Einführung in die Datenvisualisierung mit Python ist ein guter Startpunkt.
• Tableau und Power BI: Dies sind leistungsstarke Business-Intelligence-Tools, die häufig in Unternehmen zur Erstellung von Dashboards und Berichten verwendet werden.
  • Beginne mit unseren Kursen"Einführung in Power BI" oder " Datenvisualisierung mit Tableau ", um diese Tools Schritt für Schritt zu erlernen.
• R Visualisierung: Mit Bibliotheken wie ggplot2 und Shiny bietet R außergewöhnliche Werkzeuge, um Visualisierungen in Publikationsqualität zu erstellen.
  • Probiere den Lernpfad Datenvisualisierung in R aus, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Die Beherrschung der Datenvisualisierung verbessert nicht nur deine Fähigkeit, Ergebnisse zu präsentieren, sondern hilft dir auch, Datenmuster und Trends bei der Analyse zu entdecken.