Data Science Jobs: Ressourcen und Karriereleitfaden

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Data Science Jobs sind in der Regel gut bezahlt und stark nachgefragt. Unternehmen in verschiedenen Branchen suchen verstärkt nach Experten, die große Datenmengen analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datengetriebenen Entscheidungen ist die Nachfrage nach Data Scientists in den letzten Jahren stark gestiegen..

In diesem Leitfaden besprechen wir einige gängige Data Science Jobs, die für Sie in Frage kommen – unabhängig davon, ob Sie eine Einstiegsposition, eine Position für Fortgeschrittene oder eine Position für Fortgeschrittene anstreben. Außerdem bieten wir Ressourcen für den Einstieg.

Erste Schritte in der Datenwissenschaft

Mit einer Karriere in der Datenwissenschaft gewinnen Sie aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten. Obwohl Data Science oft nur in der Technologiebranche vorkommt, können tatsächlich alle Branchen von dieser Arbeit profitieren. Neben traditionellen Technologieunternehmen beschäftigen unter anderem folgende Branchen Datenwissenschaftler und verwandte Datenexperten:

• Gesundheitspflege

• Finanzen und Bankwesen

• Versicherung

• Energie

• Landwirtschaft

• Einzelhandel

• Unterhaltung und Medien

Überlegen Sie sich vor der Jobsuche, mit welchen Daten Sie arbeiten und welche geschäftlichen Probleme Sie lösen möchten. Anschließend können Sie Ihren Lebenslauf anpassen und Positionen in den Branchen anstreben, die Sie am meisten begeistern.

Was macht man in einem Data Science Job?

In einem Data Science Job verwenden Sie Algorithmen und Modelle, um Daten zu sammeln, zu kategorisieren und zu analysieren. Sie werten Daten aus, um Empfehlungen oder Prognosen für Ihr Unternehmen zu erstellen. Sie können auch Datenvisualisierungen entwickeln und wichtige Ergebnisse an verschiedene interne und externe Stakeholder kommunizieren.

Was sind Data Science Jobs?

Wenn Sie sich für die Arbeit mit Daten interessieren, stehen Ihnen verschiedene Berufsfelder zur Verfügung. Sobald Sie die Grundlagen beherrschen, können Sie von einem Bereich zum anderen wechseln und Ihre technischen und analytischen Fähigkeiten erweitern.

Darüber hinaus qualifizieren Sie sich mit der Weiterentwicklung Ihrer Managementfähigkeiten im Laufe Ihrer Karriere für höherrangige Positionen. Einige Indikatoren für die Stellenebene, die Ihnen beim Durchsehen von Stellenausschreibungen auffallen können, sind:

• Einstiegsjobs können die Berufsbezeichnungen „Junior“, „Associate“ oder „Coordinator“ enthalten. Auch Praktika sind in der Regel Einstiegsjobs.

• Bei Positionen auf mittlerer Ebene kann die Berufsbezeichnung „mittlere Ebene“ enthalten sein oder auch ganz ohne Zusatz. In dieser Phase Ihrer Karriere werden Sie möglicherweise auch mit einigen Managertiteln konfrontiert.

• Fortgeschrittene Jobs können die Berufsbezeichnungen „Senior“, „Lead“ oder „Head“ enthalten. Auch Positionen auf Direktorenebene können vorkommen.

Schauen wir uns einige gängige Data Science Jobs genauer an.

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler nutzen analytische Fähigkeiten, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. Sie werden typischerweise mit einem Problem konfrontiert und müssen dann die richtigen Fragen zur Problemlösung finden und diese Fragen mithilfe von Daten beantworten.

• Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland: € 68.000 [1]

• Typische Ausbildung: Studium im Bereich Datenwissenschaft, Data Science, Informatik, Statistik, Informatik.

Das IBM Data Science Professional Certificate hat mir viel Selbstvertrauen gegeben. Ich habe mich nie als Computerexperte gesehen, aber das Programm lässt einen all diese scheinbar komplizierten Dinge erledigen, wie die Arbeit in der Cloud und die Anbindung an APIs. Es war toll zu sehen, wie einfach Watson Studio tatsächlich zu bedienen ist und wie viel man damit machen kann.— Sam B.

Data Analyst

Data Analysts sammeln und interpretieren Daten, um spezifische Probleme innerhalb eines Unternehmens zu lösen. Die Ausbildung zum Data Analyst kann ein hervorragender Einstieg für angehende Data Scientists sein, da sie ähnliche Tools wie Datenwissenschaftler nutzen, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen, aber in der Regel die Geschäftsfragen erhalten, die sie beantworten sollen.

• Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland: € 60.000 [2]

• Typische Ausbildung: Weiterbildung oder Studium im Bereich Informatik, mathematik oder Datenwissenschaft

Data Engineer

Data Engineer entwerfen und entwickeln Systeme zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten. Sie können ihre Karriere als Data Analyst oder Softwareentwickler beginnen, da sie fundierte Kenntnisse im Datenmanagement und der Optimierung von Geschäftsergebnissen benötigen.

• Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland: € 65.000 [3]

• Typische Ausbildung: Studium in Informatik, Mathematik oder Datenwissenschaft

Machine Learning Engineer

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) treiben die Datenwissenschaft rasant voran. Sowohl Machine Learning Engineers als auch AI Engineers sind erfahrene Mitglieder von Data-Science-Teams, die Algorithmen erforschen, entwickeln und entwerfen. Machine Learning Engineers entwickeln Modelle für KI-Systeme, und AI Engineers programmieren diese Systeme so, dass sie wie Menschen „denken“.

• Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland: € 64.500 [4]

• Typische Ausbildung: Informatikstudium und Berufserfahrung in der Softwareentwicklung

Weitere Data Science Jobs

Von der Cloud-Arbeit bis zur Spieleentwicklung: Wenn Sie sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft entscheiden, eröffnen sich Ihnen spannende und einzigartige Möglichkeiten. 

Data Science-Kenntnisse und -Tools zum Erlernen

Für Data Scientists sind verschiedene technische Fähigkeiten und Werkzeuge typisch. Achten Sie beim Lesen von Stellenbeschreibungen auf die anspruchsvollen Fähigkeiten, die Unternehmen von ihren Kandidaten erwarten. Hier sind einige Artikel, die detailliert beschreiben, was Sie erwarten können:

• Python oder R für die Datenanalyse: Was sollten Sie lernen?

• Die beliebtesten Programmiersprachen im Jahr 2025

• Wie lange dauert es, Python zu lernen? (+ Tipps zum Lernen)

• Python vs. C++: Was Sie lernen sollten und wo Sie anfangen sollten

• Was ist statistische Modellierung?

• 10 Machine-Learning-Algorithmen, die Sie kennen sollten

• Machine-Learning-Modelle: Was sie sind und wie man sie erstellt 

• Was ist Data Wrangling? Definition, Schritte und warum es wichtig ist

Zertifikate und Studiengänge im Bereich Data Science

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Ihre beruflichen Fähigkeiten zu erweitern. Viele Data-Science-Experten besuchen Bootcamps, erwerben Zertifizierungen oder streben im Rahmen ihrer Karriere weiterführende Abschlüsse an. Hier sind einige Artikel, die Ihnen bei der Entscheidung helfen können, welcher Abschluss oder welche Zertifizierung für Sie geeignet ist:

• So wählen Sie ein Data Science Bootcamp aus

• Data Science-Hauptfach: Was Sie vor der Anmeldung wissen müssen

• Welchen Abschluss brauche ich, um Datenanalyst zu werden?

• 7 beliebte Data Analytics-Zertifizierungen: Ihr Leitfaden

• 5 SQL-Zertifizierungen für Ihre Datenkarriere

• 5 Cloud-Zertifizierungen für den Start Ihrer Cloud-Karriere

Mehr Möglichkeiten zum Lernen

Eine gute Möglichkeit, Ihr Wissen in Data Science aufzufrischen, ist die Lektüre eines Buches oder das Anhören eines Podcasts. 

Bereiten Sie sich mit Coursera auf Data Science Jobs vor

Eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnt mit dem Erlernen, wie man Daten in aussagekräftige Geschäftserkenntnisse umwandelt. Beginnen Sie Ihre Datenreise mit Coursera. 

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Mit dem Data Science Professional-Zertifikat von IBM lernen Sie die Tools, Sprachen und Bibliotheken kennen, die von professionellen Datenwissenschaftlern verwendet werden, darunter Python und SQL.

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