KI-generiertes Symbolbild.Datenwissenschaftler / DatenwissenschaftlerinGehalt, Ausbildung und Berufsperspektiven 2026
Als Datenwissenschaftler untersuchst du Daten, um Fragen zu beantworten und Entwicklungen besser einzuschätzen. Du verbindest Statistik, Programmierung und Wissen über das jeweilige Fachgebiet. Hier erfährst du mehr über Studium, Analysealltag, Gehalt und Automatisierung.
Gehalt unteres Viertel
64.956 €
Median-Gehalt
80.424 €
Gehalt oberes Viertel
95.628 €
Automatisierungsindex
40/100
Was macht ein Datenwissenschaftler?
Welche Fragen lassen sich mit vorhandenen Daten sinnvoll beantworten? Hier siehst du, wie Datenwissenschaftler von der Fragestellung zu einer überprüften Analyse kommen.
Ein Händler möchte besser abschätzen, welche Waren in der nächsten Woche gebraucht werden. Du klärst zunächst, welche Entscheidung die Vorhersage unterstützen soll. Dann untersuchst du die vorhandenen Daten: Fehlen Verkaufszahlen oder haben sich Angebote und Öffnungszeiten verändert? Du bereitest die Daten auf und vergleichst mögliche Modelle. An Daten, die beim Lernen des Modells nicht verwendet wurden, prüfst du anschließend die Vorhersage. Anschließend erklärst du dem Fachbereich Ergebnis und Grenzen. Die interessante Frage ist oft nicht nur, welches Modell am besten rechnet, sondern ob die Daten die eigentliche Aufgabe abbilden.
Gehalt & Vergütung
Die hier verwendete Informatikgruppe verdient typischerweise 6.702 Euro brutto im Monat. Eine Hälfte der erfassten Vollzeitbeschäftigten verdient weniger, die andere mehr. Die mittlere Hälfte liegt zwischen 5.413 und 7.969 Euro.
Die Entgeltatlas-Daten für 2025 stammen aus einer breiten Informatikgruppe auf Expertenniveau, die auch weitere Tätigkeiten umfasst. Sie sind keine ausschließlich für Data Science erhobene Gehaltsverteilung. Erfasst sind sozialversicherungspflichtige Vollzeitbeschäftigte.
Bei Stellen lohnt sich ein Blick auf den Schwerpunkt. Manche Aufgaben drehen sich stärker um statistische Analysen, andere um die technische Umsetzung und den Betrieb von Modellen. Erfahrung, Verantwortung und das verlangte Fachwissen helfen, ein konkretes Gehaltsangebot einzuordnen.
Unteres Viertel
64.956 €
/ Jahr (brutto)
5.413 € / Monat
Median
80.424 €
/ Jahr (brutto)
6.702 € / Monat
Oberes Viertel
95.628 €
/ Jahr (brutto)
7.969 € / Monat
Gehalt nach Region
Die Werte stammen aus dem Entgeltatlas der Bundesagentur für Arbeit für die Berufsgruppe Data Scientist (Klassifikation der Berufe 43104) und gelten für sozialversicherungspflichtig Beschäftigte in Vollzeit (Datenjahr 2025, bundesweit rund 25.870 Beschäftigte). Für einzelne Bundesländer liegt kein verwendbarer Medianwert vor. Data Scientist wird in derselben breiten Informatik-Expertengruppe wie Data Engineer erfasst. Der Wert ist keine getrennte Data-Science-Verteilung und macht keinen Unterschied zwischen Analyse, Entwicklung und einzelnen Branchen. Tätigkeitsprofil und Abschlussanforderungen sind separat zu vergleichen.
Ausbildungswege
Wenn du Datenwissenschaftler werden möchtest, kommen etwa Data Science, Statistik, Mathematik oder Informatik als Studiengrundlage infrage. Du lernst, Daten mit Methoden zu untersuchen, deren Ergebnisse du nachvollziehen und erklären kannst.
Statistik hilft dir, zufällige Schwankungen und systematische Muster zu unterscheiden. Informatik liefert Werkzeuge für die Verarbeitung von Daten. Die TU Dortmund verbindet in ihrem Data-Science-Bachelor beispielsweise Statistik, Informatik und Mathematik.
Praktische Projekte machen die Grundlagen greifbar. Verwende einen überschaubaren Datensatz und beschreibe, welche Frage du damit untersuchst. Halte auch fest, welche Angaben fehlen und wie du das Ergebnis geprüft hast. Ein nachvollziehbarer Analyseweg zeigt mehr als ein einzelner hoher Modellwert.
Ein passender Master kann einen Schwerpunkt vertiefen. Seine Voraussetzungen hängen vom Studiengang und deinem ersten Abschluss ab. Onlinekurse eignen sich daneben für Werkzeugpraxis, etwa mit Python. Sie ergänzen die mathematischen und methodischen Grundlagen, die du für die Beurteilung einer Analyse brauchst.
Data Science, Statistik, Mathematik oder Informatik
Du verbindest mathematische und statistische Grundlagen mit Programmierung und der Untersuchung von Daten. Eigene Projekte helfen beim Anwenden der Methoden.
Passender Master zur Spezialisierung
Ein weiterführender Studiengang vertieft einen fachlichen oder methodischen Schwerpunkt. Der Zugang richtet sich nach deinem ersten Abschluss und den Voraussetzungen des Programms.
Zusatzkenntnisse online vertiefen
Mit diesen Selbstlernkursen kannst du einzelne Werkzeuge und Arbeitsweisen kennenlernen.
Udemy
Daten mit Python untersuchen und visualisieren
Deutschsprachiger Kurs von René Brunner, Datamics und Pierian Training zu Datenanalyse, Visualisierung und ersten lernenden Modellen. Etwas Python-Erfahrung wird vorausgesetzt. Du arbeitest mit Übungsdaten und Notebooks. Der Kurs ergänzt eigene Datenprojekte und methodische Grundlagen.
Kurs ansehen →Bei einer vergüteten Buchung können wir eine Provision erhalten.
Typische Aufgaben eines Datenwissenschaftlers
Diese Übersicht zeigt dir typische Aufgaben eines Datenwissenschaftlers von der Zielklärung bis zur Prüfung und Erklärung eines Modells.
Wie verändern KI und Automatisierung den Beruf Datenwissenschaftler?
Unsere Analyse zeigt, welche Aufgaben Technik übernehmen kann und wie sich der Beruf dadurch verändern könnte.
Redaktionelle Einschätzung für die nächsten fünf bis zehn Jahre
Wie stark wird sich der Beruf verändern?
Einschätzung: Automatisierte Trainingsläufe können viele Modelle und Einstellungen vergleichen. KI kann außerdem bei der Aufbereitung von Daten und der Umsetzung von Analysecode mitarbeiten. Datenwissenschaftler könnten dadurch schneller zu ersten Ergebnissen kommen. Der Schwerpunkt verlagert sich auf die Auswahl geeigneter Zielgrößen und darauf, wie gut Ergebnisse auf neue Situationen passen. Wiederkehrende Standardanalysen dürften weniger Aufwand brauchen, während ungewöhnliche Daten und fachlich schwierige Fragen intensivere Untersuchung verlangen.
Technische Aufgabenanalyse
Ein höherer Wert steht für mehr technisch übernehmbare Aufgaben. Die Prozentangaben darunter sind geschätzte Arbeitszeitanteile.
Automatisierungsindex: 40 von 100
| Aufgabe | Zeitanteil | Einstufung |
|---|---|---|
| Fragestellung und Zielgrößen mit Fachbereichen festlegen | Zeitanteil: 15 % | kaum automatisierbar |
Beleg: Redaktionelle EinordnungFachbereich und Datenwissenschaftler legen gemeinsam fest, welche Frage beantwortet und welche Zielgröße betrachtet wird. | ||
| Daten aufbereiten und Analysecode entwickeln | Zeitanteil: 30 % | teilweise automatisierbar |
Beleg: AssistenzCopilot unterstützt Analysecode. Datenaufbereitung und fachliche Logik werden anhand des Datensatzes geprüft. | ||
| Statistische und lernende Modelle trainieren und abstimmen | Zeitanteil: 25 % | teilweise automatisierbar |
Beleg: AssistenzAutoML trainiert und vergleicht Modelle für unterstützte Aufgaben. Dateneignung und Auswahl der brauchbaren Lösung werden fachlich beurteilt. | ||
| Modellgüte, Verzerrungen und Übertragbarkeit prüfen | Zeitanteil: 15 % | teilweise automatisierbar |
Beleg: AssistenzDas Responsible AI Dashboard zeigt für unterstützte Modelle Fehler- und Gruppenmetriken. Ihre Bedeutung hängt von Daten und Anwendung ab. | ||
| Ergebnisse und Unsicherheiten verständlich erklären | Zeitanteil: 10 % | teilweise automatisierbar |
Beleg: AssistenzWord kann Analyseergebnisse aus Notizen schriftlich aufbereiten. Zahlen und Unsicherheit werden mit der tatsächlichen Auswertung abgeglichen. | ||
| Modelleinsatz und weitere Beobachtung fachlich abstimmen | Zeitanteil: 5 % | kaum automatisierbar |
Beleg: Redaktionelle EinordnungDie Beteiligten klären, ob ein Modell für den vorgesehenen Einsatz geeignet ist und wie es weiter beobachtet wird. | ||
Häufige Fragen
Muss ich gut in Mathematik sein?
Du brauchst die Bereitschaft, dich mit Mathematik und Statistik gründlich zu beschäftigen. Sie helfen dir zu verstehen, was eine Kennzahl bedeutet und wann ein Modell irreführt. Programmieren allein deckt diesen Teil des Berufs nicht ab.
Welche Programmiersprache soll ich zuerst lernen?
Python ist eine Möglichkeit, Datenaufbereitung und erste Analysen praktisch zu üben. Wichtiger als viele Sprachen gleichzeitig ist ein Projekt, dessen Schritte du erklären kannst. Welche Werkzeuge später nötig sind, hängt von der Stelle ab.
Was unterscheidet Data Scientist und Data Engineer?
Data Scientists konzentrieren sich häufig stärker auf Analyse und Modelle. Data Engineers bauen und betreuen die Datenverarbeitung, auf der solche Analysen aufbauen. In der Praxis können Aufgaben überlappen, deshalb lohnt sich der Blick in die Stellenbeschreibung.
Was gehört in ein Datenprojekt für eine Bewerbung?
Zeige die Frage, den Datensatz und die nachvollziehbare Prüfung deines Ergebnisses. Erkläre auch Grenzen und Entscheidungen bei der Aufbereitung. Das macht verständlich, wie du arbeitest, statt nur ein fertiges Diagramm zu präsentieren.
Quellen und Datenstand
- Bundesagentur für Arbeit, BERUFENET: Data Scientist, Tätigkeit und fachlich geprüfter Zugang, Abruf Oktober 2026
- Bundesagentur für Arbeit, Entgeltatlas: Data Scientist (Klassifikation der Berufe 43104), Median und Quartile bundesweit und je Bundesland, Abruf Oktober 2026
- Microsoft Learn: Fabric Copilot erzeugt Transformationen und Pipelines
- Microsoft Learn: AutoML trainiert Algorithmen und Parameterkombinationen
- GitHub: Codebausteine aus Vorgaben erzeugen
- Microsoft: Responsible AI Dashboard berechnet Modell- und Gruppenfehler
- Microsoft: Dokumententwürfe aus Notizen und Referenzdateien
- TU Dortmund: Bachelor Data Science, Statistik, Informatik und Mathematik
- Databricks: Lakeflow Designer für Datenaufbereitung
Zuletzt geprüft: Oktober 2026. Wie wir Gehälter und den KI-Risiko-Score ermitteln, steht unter So arbeiten wir.