Die Top 10 der Datenanalyse-Karrieren für 2026: Fähigkeiten, Gehälter und Karrierechancen

Wenn du überlegst, eine Karriere im Bereich Datenanalyse zu starten, weißt du vielleicht schon, dass Jobs wie Datenwissenschaftler, Informationssicherheitsanalyst und Operations Research Analyst zu den Top 10 der am schnellsten wachsenden Berufe in den USA gehören. Bei Karrieren im Bereich Analytik gibt's aber viele verschiedene Rollen, die man bedenken sollte. 

Hier stellen wir dir 10 der besten Jobs im Bereich Analytik vor und schauen uns die Aufgaben, die erforderlichen Fähigkeiten, das durchschnittliche Gehalt und die Karrierechancen an. Wir haben auch ein paar Kurse zum Thema Datenanalyse zusammengestellt, die dir den Einstieg erleichtern sollen. 

Warum eine Karriere in der Datenanalyse? 

Wenn du diesen Artikel liest, bist du wahrscheinlich schon neugierig auf Karrieren im Bereich Analytik. Du hast vielleicht schon mal von dem hohen Verdienstpotenzial und der großen Nachfrage nach diesen Jobs gehört. Das stimmt zwar beides, aber es gibt noch andere Gründe, einen Job in diesem Bereich in Betracht zu ziehen, zum Beispiel: 

• Verschiedene Aufgaben. Im Bereich Analytik gibt's viele verschiedene Jobs, zum Beispiel Datenwissenschaftler, Business-Analysten und Dateningenieure. Das heißt, es gibt bestimmt einen Job, der zu deinen Interessen und Fähigkeiten passt.
• Einsatz von Technologie. Analytics-Profis nutzen die neuesten Technologien und Tools, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, was spannend und herausfordernd sein kann.
• Wirkungsvolle Arbeit. Profis in dieser Branche können echt wichtig sein, wenn es darum geht, Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die den Erfolg der Organisation stark beeinflussen können.
• Karrierechancen. Wenn du in dieser Branche weiterkommst, wirst du wahrscheinlich Chancen für einen beruflichen Aufstieg finden, da viele Fachleute in Einstiegspositionen anfangen und sich bis in Führungspositionen hocharbeiten.
• Sicherheit im Job. Da Daten für Unternehmen immer wichtiger werden, wird der Bedarf an Analytikern wahrscheinlich weiter steigen, was für Jobsicherheit in diesem Bereich sorgt.

Andere Gründe, warum man in der Analytik arbeiten sollte, sind die Flexibilität, die moderne Unternehmen bieten, die Möglichkeit, immer dazuzulernen, und die Chance, mit Leuten zusammenzuarbeiten, die ähnlich denken. 

Die Top 10 Jobs in der Datenanalyse 

Wie wir schon gesagt haben, gibt es echt viele Jobs, bei denen man Analysen im Alltag braucht. Wir haben zehn verschiedene Jobs im Bereich Analytik rausgesucht, die du dir vielleicht mal anschauen solltest. 

1. Datenwissenschaftler

Wenn du wissen willst, wie man Datenwissenschaftler wird, haben wir einen ganzen Artikel, der die Schritte erklärt, die du machen musst. Im Grunde geht es bei dieser Aufgabe darum, Daten richtig zu verstehen und zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. 

Aufgaben:

• Sammeln, Analysieren und Auswerten von großen Mengen komplexer Daten
• Mit Statistik und Machine Learning Muster und Trends in Daten erkennen
• Prognosen erstellen und Geschäftsentscheidungen treffen

Erforderliche Fähigkeiten:

• Hintergrund in Informatik, Statistik oder Mathe
• Ich kann gut mit Programmiersprachen wie Python und R umgehen.

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut Indeed liegt der Durchschnitt für eine Stelle in den USA im Jahr 2026 bei 129.605 US-Dollar, obwohl das vom genauen Standort, der Position, dem Unternehmen und der Person abhängt.

Berufliche Perspektiven:

• Stark, denn das Bureau of Labor Statistics sagt voraus, dass die Beschäftigung in diesem Bereich zwischen 2024 und 2034 um 34 % steigen wird. 

Kurs zum Einstieg:

• Unsere Lernpfade „Data Scientist mit Python“ und „Data Scientist mit R“ geben dir die Fähigkeiten, die du brauchst, um als Data Scientist erfolgreich zu sein. 

2. Business-Intelligence-Analyst

Kurz gesagt, bei einer Karriere in der Business-Intelligence-Analyse geht's darum, Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem man komplexe Daten analysiert und interpretiert. In dieser Rolle wirst du verschiedene Tools und Techniken nutzen, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und diese Infos den Entscheidungsträgern klar und umsetzbar zu präsentieren.

Aufgaben:

• Daten sammeln und analysieren, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen
• Mit Datenvisualisierungssoftware Daten so zeigen, dass auch Leute ohne technischen Hintergrund sie leicht verstehen können.

Erforderliche Fähigkeiten:

• Erfahrung im Bereich Wirtschaft oder einem ähnlichen Bereich
• Erfahrung mit Data Warehousing und BI-Tools wie Power BI, SQL, Excel und Tableau

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut den Infos von Glassdoor liegt das durchschnittliche Grundgehalt für einen Business-Intelligence-Analysten in den USA im Jahr 2026 bei 116.000 Dollar pro Jahr. 

Berufliche Perspektiven:

• Stark, denn das Bureau of Labor Statistics (BLS) sagt für diesen Bereich zwischen 2024 und 2034 ein Beschäftigungswachstum von 9 % voraus. 

Kurs zum Einstieg:

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

3. Dateningenieur

Wenn du alle Infos darüber haben willst, wie man Dateningenieur wird, wie man Dateningenieurwesen lernt oder mehr darüber erfahren möchtest, was ein Dateningenieur macht, haben wir separate Ressourcen zu diesem Thema. Dieser spezielle Job im Bereich Analytik ist einer der technischsten Jobs in der Datenwissenschaft und verbindet Software- und Anwendungsentwickler mit den klassischen Jobs in der Datenwissenschaft. 

Aufgaben:

• Entwerfen und Bauen der Infrastruktur und Systeme, die die Datenerfassung, -speicherung und -analyse unterstützen
• Verwalten und Pflegen von großen Datensätzen und Datenbanken
• Sicherstellen, dass die Daten richtig, 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:

• Laut Indeed liegt der Durchschnitt für diese Stelle in den USA bis 2026 bei etwa 132.173 Dollar pro Jahr.

Berufliche Perspektiven:

• Stark, weil immer mehr Unternehmen sich bei ihren Entscheidungen auf Daten verlassen. LinkedIn hat gesagt, dass Ingenieure immer noch super gefragt sind, vor allem Dateningenieure. 

Kurs zum Einstieg:

• Mit dem Lernpfad „Data Engineer mit Python “ kannst du deine Reise zum Data Engineer starten und die wichtigsten Fähigkeiten lernen. 

4. Wirtschaftsanalyst

Du hast vielleicht schon gemerkt, dass wir oben schon die Rolle des Business Intelligence Analysten erwähnt haben. Diese Rolle ist aber ein bisschen anders. In einem unserer Webinare haben wir gezeigt, wie man Business Analyst wird, und erklärt, warum Jobs in der Business Analytics so beliebt sind. Mehr über die Zertifizierung zum Business Analysten erfährst du auch in einem separaten Artikel. 

Im Grunde genommen geht es bei beiden Rollen darum, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren, Probleme zu erkennen und Berichte zu erstellen. Aber Business Intelligence nutzt hauptsächlich beschreibende Analysen, während Business Analytics diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen einsetzt. Du kannst dich in einem separaten Beitrag über die verschiedenen Arten von Analysen informieren.

Aufgaben:

• Geschäftliche Probleme und Chancen erkennen und analysieren
• Entwicklung von Lösungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Leistung
• Mit den Leuten reden, um zu hören, was sie brauchen, und ihnen Tipps geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Gute analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
• Super Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Erfahrung im Projektmanagement
• SQL, Excel und Tableau

Durchschnittliches Gehalt:

• Nach unseren Recherchen zu den Gehältern von Business-Analysten liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für einen BA bei 84.778 $. 

Berufliche Perspektiven:

• Stark; Business-Analysten sind in vielen Branchen echt gefragt, und das BLS sagt bis 2030 ein Wachstum von 25 % voraus. 

Kurs zum Einstieg:

• Leg los mit unserem Kurs „SQL für Business-Analysten“, um deine Fähigkeiten zu verbessern und zu lernen, wie du datengestützte Entscheidungen triffst. 

5. Marketing-Analytik-Manager

Es gibt viele Möglichkeiten, Datenwissenschaft im Marketing einzusetzen. Ein Marketing Analytics Manager hat viele dieser Aufgaben. Sie sind dafür zuständig, Daten und Analysen zu nutzen, um Marketingstrategien zu entwickeln und zu optimieren. Es geht um einen Job im Bereich Daten, wo man sich damit beschäftigt, Infos über Sachen wie das Verhalten von Kunden, die Leistung von Marketingkampagnen und Markttrends zu sammeln und zu analysieren, um so Einblicke zu bekommen, die helfen, die Marketingmaßnahmen zu verbessern.

Aufgaben:

• Daten sammeln und analysieren, um Marketingstrategien zu entwickeln
• Daten nutzen, um Marketingkampagnen effektiver zu machen
• Mit den Leuten reden, um zu hören, was sie brauchen, und ihnen Tipps geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Gute analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
• Erfahrung mit Tools zur Datenvisualisierung und Marketinganalyse
• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• SQL, Excel, Python und R

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut Glassdoor können Marketing-Analytics-Manager in den USA mit einem Jahresgehalt von etwa 112.000 Dollar rechnen. 

Berufliche Perspektiven:

• Wir konnten keine genauen Zahlen zu Marketing Analytics Manager-Stellen finden, aber Marktforschungsanalysten, die einen ähnlichen Job machen, sollen zwischen 2024 und 2034 um 7 % mehr werden. 

Kurs zum Einstieg:

• Mit unserem Lernpfad „Marketing Analytics mit Python“ lernst du, wie du die Leistung von Kampagnen analysierst, die Kundenbindung misst und die Kundenabwanderung vorhersagst.

6. Finanzanalyst

In einem anderen Beitrag haben wir uns damit beschäftigt, wie Finanzanalysten ihre Datenkenntnisse nutzen können. Es ist ein Job, der echt quantitative und datenorientierte Fähigkeiten braucht, wie Daten analysieren, Erkenntnisse kommunizieren, Prognosen erstellen und Ergebnisse vorhersagen. 

Aufgaben:

• Finanzdaten sammeln und analysieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen
• Erkennen von Trends und Mustern in Finanzdaten
• Finanzmodelle und Prognosen entwickeln

Erforderliche Fähigkeiten:

• Gute analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
• Erfahrung mit Finanzmodellierung und -analyse
• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• SQL, Excel, R und Python

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut Glassdoor -Daten liegt das durchschnittliche Gehalt eines Finanzanalysten bei 106.000 Dollar pro Jahr. 

Berufliche Perspektiven:

• Laut BLS wird das Beschäftigungswachstum für Finanz- und Investmentanalysten von 2024 bis 2034 um 6 % steigen.

Kurs zum Einstieg:

• Unser Lernpfad „Finanzgrundlagen in Python ” ist der perfekte Ort, um zu lernen, wie man datengestützte Finanzentscheidungen trifft. 

7. Quantitativer Analyst

Wir haben einen kompletten Leitfaden erstellt, wie man quantitativer Analyst wird. Das ist ein Job im Bereich Analytik, bei dem man mathematische und statistische Techniken einsetzt, um Unternehmen bei finanziellen Entscheidungen zu helfen. Als Quant kannst du in Bereichen wie Risikomanagement, Portfoliomanagement und Handel arbeiten. 

Aufgaben:

• Mit Mathe- und Statistik-Techniken Finanz- und Wirtschaftssysteme modellieren
• Muster und Trends in Daten erkennen
• Entwicklung und Umsetzung quantitativer Anlagestrategien

Erforderliche Fähigkeiten:

• Gute analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
• Hintergrund in Mathe oder quantitativen Bereichen wie Ingenieurwesen, Physik oder Mathe
• Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python und R

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt für einen quantitativen Analysten bei 147.000 Dollar.

Berufliche Perspektiven:

• Stark, weil quantitative Analysten in der Finanzbranche echt gefragt sind. Der Bereich der Finanzanalyse, zu dem auch die quantitative Analyse gehört, soll zwischen 2024 und 2034 um mindestens 8 % wachsen.

Kurs zum Einstieg:

• Leg los mit unserem Lernpfad „Quantitativer Analyst mit R“ und lerne alles, was du für den Start deiner Karriere im Bereich Analytik brauchst. 

8. Risikoanalyst

Risikoanalysten helfen Unternehmen dabei, mögliche Risiken, die sich auf ihre Geschäftstätigkeit auswirken könnten, zu erkennen, zu bewerten und zu priorisieren. Sie nutzen verschiedene Tools und Techniken, um die Wahrscheinlichkeit und die möglichen Auswirkungen verschiedener Risiken zu checken und dann Strategien zu entwickeln, um diese Risiken zu verringern oder zu managen. Was Karrieren im Bereich Analytik angeht, gehört das zu den interessantesten. 

Aufgaben:

• Identifizierung und Bewertung potenzieller Risiken für eine Organisation
• Entwicklung und Umsetzung von Strategien zum Risikomanagement
• Mit den Leuten reden, um zu hören, was sie brauchen, und ihnen Tipps geben

Erforderliche Fähigkeiten:

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

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für einen Risikoanalysten bei 85.000 Dollar. 

Berufliche Perspektiven:

• Laut einem Bericht aus dem Jahr 2024 wird der Markt für Risikomanagement von 213,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 44,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen.

Kurs zum Einstieg:

• Unsere Kurse „Quantitatives Risikomanagement in Python“ oder „Quantitatives Risikomanagement in R“ sind ein super Einstieg, je nachdem, welche Sprache du zuerst lernen möchtest. 

9. Analyst für Datenverwaltung

Als relativ neuer Beruf im Bereich Daten helfen diese Leute Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt und konsistent sind und den gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen. Sie kümmern sich darum, Richtlinien, Verfahren und Standards für das Datenmanagement festzulegen und sorgen dafür, dass diese im ganzen Unternehmen eingehalten werden.

Aufgaben:

• Entwicklung und Umsetzung von Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung
• Sicherstellen, dass die Daten richtig, zugänglich und sicher sind
• Mit den Leuten reden, um zu hören, was sie brauchen, und ihnen Tipps geben

Erforderliche Fähigkeiten:

• Gute analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
• Erfahrung mit Datenverwaltung und Datenmanagement
• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Kenntnisse in SQL, Python und Java

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut den Gehaltsinfos von Glassdoor liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für Data Governance Analysten bei 113.000 Dollar. 

Berufliche Perspektiven:

• Stark, weil Datenverwaltung immer wichtiger wird, da immer mehr Daten gesammelt und gespeichert werden. Die Daten zeigen, dass der Markt für Datenverwaltung im Jahr 2024 einen Wert von 3,96 Milliarden US-Dollar hatte und bis 2031 auf 13,92 Milliarden US-Dollar wachsen soll. 

Kurs zum Einstieg:

• Lass uns mit den Grundlagen der Datenverwaltungskonzepte in unserem Einführungskurs loslegen. 

10. Datenvisualisierungsingenieur

Ein weiterer ziemlich neuer Job ist der des Datenvisualisierungsingenieurs. Diese Leute kümmern sich um das Design, die Entwicklung und die Wartung von Datenvisualisierungssystemen und Dashboards. Sie nutzen verschiedene Tools und Technologien, um interaktive und optisch ansprechende Darstellungen von Daten zu erstellen, die es den Nutzern ermöglichen, komplexe Datensätze schnell und einfach zu verstehen.

Aufgaben:

• Entwerfen und Entwickeln von interaktiven Datenvisualisierungen
• Mit Datenvisualisierungssoftware und -tools Daten so präsentieren, dass auch Leute ohne technischen Hintergrund sie leicht verstehen können.
• Mit den Leuten reden, um zu hören, was sie brauchen, und ihnen Tipps geben

Erforderliche Fähigkeiten:

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

Durchschnittliches Gehalt:

• Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt für Datenvisualisierungsingenieure in den USA bei 106.000 Dollar. 

Berufliche Perspektiven:

• Stark, weil Datenvisualisierung für Unternehmen immer wichtiger wird, um große Datenmengen zu verstehen.

Kurs zum Einstieg:

• Wir haben verschiedene Lernpfade und Lehrgänge zum Thema Datenvisualisierung, zum Beispiel mit Technologien wie Python, Power BI, R und Tableau.  

Karrieren im Vergleich

In der Tabelle unten haben wir die wichtigsten Infos zu den einzelnen Berufen im Bereich Datenanalyse zusammengestellt, damit du sie besser vergleichen kannst: 

Top-Fähigkeiten für eine Karriere im Bereich Analytik

Du wirst sehen, dass viele der hier aufgeführten Berufe im Bereich Analytik ähnliche Grundkenntnisse erfordern. Neben grundlegenden analytischen, problemlösenden und kommunikativen Fähigkeiten brauchst du auch eine Reihe technischer Fähigkeiten. Wir haben hier ein paar der wichtigsten Punkte zusammengestellt. 

Programmiersprachen 

Letztendlich musst du für die Arbeit in der Datenanalyse mit mehreren verschiedenen Programmiersprachen umgehen können. Auch wenn du dich vielleicht zwischen SQL und Python entscheiden musst, wirst du letztendlich beide beherrschen müssen, um im Bereich Analytik zu arbeiten. 

Genauso gehören Sprachen wie R und Julia auch zum Repertoire der meisten Analysten. Am besten überlegst du dir, was für ein Analyst du werden willst, und fängst an, die Sprache zu lernen, die für dich am wichtigsten ist. In einem separaten Blogbeitrag kannst du mehr über die beliebtesten Programmiersprachen für Datenwissenschaftler erfahren. Hier eine kurze Zusammenfassung:

• Python: Python ist bekannt für seine Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit und wird häufig für Datenanalyse, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen genutzt.
  • Fang mit unserem Lernpfad „Data Scientist mit Python“ an, der Kurse zu Pandas, NumPy und scikit-learn enthält und dir eine umfassende Einführung in Python für die Datenanalyse bietet.
• SQL: Die Structured Query Language ist super wichtig, um Daten aus relationalen Datenbanken zu holen und zu verwalten – eine der Hauptaufgaben für die meisten Analysten.
  • Lerne die Grundlagen imKurs „SQL Fundamentals“ oder schau dir fortgeschrittene Abfragen im Skill Track „SQL for Business Analysts“ an.
• R: Diese Sprache ist in der Wissenschaft und bei Statistikern wegen ihrer Möglichkeiten zur statistischen Modellierung und Datenvisualisierung echt beliebt.
  • Probier unseren Lernpfad „Data Scientist mit R“ aus, um eine solide Basis in der R-Programmierung aufzubauen.
• Julia: Für leistungsstarke Analysen und numerische Berechnungen wird Julia bei Datenwissenschaftlern immer beliebter.
  • Fang mit dem Julia-Grundlagen-Lernpfad an.

Datenvisualisierung

Um deine Arbeit wirkungsvoll zu präsentieren, musst du dich gut mit Datenvisualisierung auskennen. Auch hier sind Sprachen wie Python und R oft die erste Wahl bei Datenwissenschaftlern, aber Tools wie Tableau und Power BI sind auch einen Blick wert, weil sie in Unternehmen oft benutzt werden. 

• Python-Visualisierungstools: 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 super Einstieg.
• Tableau und Power BI: Das sind echt starke Business-Intelligence-Tools, die man oft in Unternehmen benutzt, um Dashboards und Berichte zu erstellen.
  • Fang mit unseren Kursen„ “ „Einführung in Power BI“ oder „Datenvisualisierung mit Tableau“ an, um diese Tools Schritt für Schritt kennenzulernen.
• R-Visualisierung: Mit Bibliotheken wie ggplot2 und Shiny bietet R echt coole Tools, um Visualisierungen in Publikationsqualität zu erstellen.
  • Probier mal den Lernpfad „Datenvisualisierung in R ” aus, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Wenn du Datenvisualisierung richtig beherrschst, kannst du nicht nur deine Ergebnisse besser präsentieren, sondern auch Datenmuster und Trends während der Analyse besser erkennen.