Was macht ein Data Scientist?

Data Scientist – der laute Ruf der Zukunft

Als der britische Mathematiker Clive Humby Anfang der 2000er-Jahre Daten als das „Öl des 21. Jahrhunderts“¹ bezeichnete, war kaum absehbar, wie rasant diese Prognose Realität werden würde. Heute bilden Daten das Fundament nahezu aller digitalen Geschäftsmodelle.

Weder die heute dominierende Plattformökonomie mit ihren disruptiven Ansätzen noch Social Media, Mobile Computing, E-Business und E-Commerce oder andere datengetriebene Geschäftsmodelle wären ohne das Sammeln, Auswerten und Anwenden großer Datenmengen möglich. Big-Data-Technologien spielen nicht zuletzt auch für die Artificial Intelligence als Schlüsseltechnologie der Zukunft eine zentrale Rolle. Insbesondere KI und Machine Learning sind ohne qualitativ hochwertige Datenmengen nicht denkbar. Algorithmen lernen ausschließlich aus Daten, denn je umfangreicher und besser aufbereitet diese sind, desto präziser fallen Vorhersagen aus Automatisierungen aus. 

Data Scientists als Expert:innen der digitalen Transformation

Die sogenannte Data Driven Company ist längst kein Zukunftsmodell mehr, sondern branchenübergreifender Standard. Unternehmen, die ihre Daten systematisch auswerten und strategisch nutzen, sind nachweislich innovativer und wettbewerbsfähiger. Im Zuge dieser Entwicklung sind in der letzten Dekade neue Berufsbilder entstanden, wie in etwa Data Analyst, Data Engineer, Data Architect, oder Data Scientist.

Data Scientist nehmen dabei eine Schlüsselrolle ein, da sie technisches Know-how mit analytischem Denken und betriebswirtschaftlichem Verständnis verknüpfen. Erst durch ihre Arbeit werden Datensilos wie Data Warehouses oder Data Lakes zu echten Wertschöpfungsquellen und lassen sie an der Digitalen Transformation teilnehmen. Im Zusammenhang mit datengetriebenen Geschäftsmodellen und der Automatisierung von Geschäftsprozessen nehmen exzellent ausgebildete Datenexpert:innen eine wichtige, gar unverzichtbare Rolle ein. Da die Bedeutung von Daten ohne Zweifel eher zunehmen wird, sind Jobs rund um Datenanalyse Jobs mit Zukunft. Data Scientists gehören ganz vorn mit dazu.

Was macht man als Data Scientist?

Vereinfacht gesagt: Ein Data Scientist macht den uralten Menschheitstraum wahr und verwandelt Stroh in Gold. Oder, um im oberen Bild zu bleiben, in der Erde lagerndes Rohöl in raffinierte Ausgangsprodukte. Anders ausgedrückt arbeiten Data Scientists mit historischen Rohdaten, wie die unstrukturierten Daten in den Datensilos genannt werden, extrahieren aus ihnen Muster und verwandeln die so gewonnenen Erkenntnisse in wertvolle Information. Je versierter sie betriebswirtschaftlich sind und je besser sie die Geschäftsstrategie ihres Unternehmens verstehen, desto besser werden sie in der Lage sein, gegenüber dem Management-Empfehlungen auszusprechen, die zur Grundlage operativer oder strategischer Entscheidungen werden können. Data Scientists sind insofern keine reinen „Number Cruncher“, sondern Übersetzer:innen zwischen Datenwelt und Business.

Typische Aufgabenbereiche sind:

• Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen
• Sammeln, Bereinigen und Aufbereiten von Daten
• Explorative Datenanalyse (EDA)
• Entwicklung von Prognosemodellen (Predictive Analysis)
• Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen
• Visualisierung und Kommunikation von Ergebnissen

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, welche weiteren Informatik-Studiengänge für die Zukunft relevant sind, und wie die Karriere- und Gehaltsaussichten in der IT-Branche sind.

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Zwischen Hard und Soft Skills: Was muss man als Data Scientist können?

Data Scientists decken ein Berufsbild ab, in dem viele verschiedene Fähigkeiten und Kenntnisse erforderlich sind. In ihrem Beruf bzw. ihrem jeweiligen Einsatzgebiet sind sie Data Analyst, Statistiker:in und Stochastiker:in sowie Big Data Specialist in einem. Voraussetzung ist auch, dass sie das Computational Thinking verinnerlicht haben. Zusammengefasst, lassen sich die Data Scientist Skills in Soft Skills (überfachliche Kompetenzen) und Hard Skills (fachliche Kompetenzen) unterteilen.

Auf der „harten“ Seite kümmern sich Data Scientists darum, die richtigen Data Pipelines zu legen, sie einem Monitoring zu unterziehen und sie beständig zu optimieren. Auf der „weichen“ Seite wiederum müssen sie sich oft – hauptsächlich zu Anfang ihrer Karriere oder in Start-up-Unternehmen – als Data Experts und Generalist:innen begreifen.

Warum Soft Skills immer wichtiger werden

Früher bestimmten feste Hierarchien und standardisierte Abläufe den Arbeitsalltag. Heute sind agile Teams, Remote Work und schnelle Innovationszyklen die Norm. Laut einem LinkedIn-Beitrag der BITE GmbH gewinnen Soft Skills in dieser dynamischen Arbeitswelt zunehmend an Bedeutung. Fachkenntnisse veralten schneller, während Fähigkeiten wie Lernbereitschaft, Empathie, Anpassungsfähigkeit und Selbstorganisation entscheidend sind. Tatsächlich sehen 92 % der Unternehmen Soft Skills mittlerweile als genauso wichtig oder sogar wichtiger als Fachwissen.²

Wie viel verdient man als Data Scientist?

Für einige die wichtigste Frage überhaupt, für richtige Nerds steht sie erst an zweiter Stelle: Was verdient man als Data Scientist denn so? Wie so oft lässt sich diese Frage nur schwer pauschal beantworten. Je nach Unternehmensgröße, Branche, Standort, Qualifikation, (Personal-)Verantwortung und Berufserfahrung variiert das Gehalt erheblich.

Gehalt für Data Scientists in Deutschland (StepStone):

• Durchschnittsgehalt: ca. 56.100 € pro Jahr bzw. 4.675 € pro Monat (~19 € pro Stunde bei 40 Wochenstunden).
• Gehaltsbereich: von 47.800 € bis 66.500 € jährlich (3.983 € – 5.541 € monatlich).
• Einstiegsgehalt: etwa 54.000 € pro Jahr.

Das Bruttojahresgehalt von Data Scientists in Deutschland zeigt eine klare Korrelation mit der Berufserfahrung: Es beginnt bei rund 54.000 € für Berufseinsteiger:innen und steigt mit zunehmender Erfahrung kontinuierlich auf bis zu 88.000 € nach mehr als 25 Jahren Tätigkeit.³

Je nach Aufgabe, Funktion und Verantwortung im Unternehmen nach oben hin offen. So verdienen Data Scientists auf der Position eines Head of IT in der Regel mehr als solche, die weiterhin als Programmierer:innen oder „Number Cruncher“ arbeiten.

Sind Data Scientists gefragt?

Genauer betrachtet sind Data Scientists heute nicht gefragt – sie sind begehrt! Der Datenhunger der Unternehmen steigt und damit die Notwendigkeit, aus den unstrukturierten Daten strukturierte Datensätze zu extrahieren, diese zu analysieren, aus ihnen aussagekräftige Informationen und somit wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Hürden dafür sind von der Qualifizierung her alles andere als niedrig, daher ist der Master-Abschluss für diesen Beruf meist eine gern gesehene Voraussetzung. Entsprechend rar ist das Angebot an Datenwissenschaftler:innen oder an Data Engineer Jobs, was zu einer hohen Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt führt. Da sich die Themenbereiche Data Mining, Big Data Engineering sowie die Big-Data-Technologien aber rasant weiterentwickeln, wird das Aufgabenspektrum eines Big Data Engineers in zehn Jahren sicherlich anders aussehen als heute – ohne dabei an Attraktivität zu verlieren.

Welche Berufsfelder deckt der Data Scientist ab?

Betrachtet man die verschiedenen Berufsbilder für Datenwissenschaftler:innen an, so kann man – in Bezug auf den Umgang mit Daten – dieses Berufsfeld als eine Art eierlegende Wollmilchsau bezeichnen. Der Data Scientist kann zwar nicht alles, aber vieles, was eine Data Driven Company für ihre Wettbewerbsfähigkeit benötigt. Auf jeden Fall sind gut ausgebildete Data Scientists aber beides: einerseits hoch spezialisiert, zum anderen aber auch Generalist:innen, weil sie für ihren Job unterschiedliche Disziplinen beherrschen müssen.

Typische Karrierewege führen in diese Bereiche:

• Data Analysis & Business Intelligence
  Software- und Machine-Learning-Entwicklung
• IT- und Unternehmensberatung
• Produktmanagement
• Vertrieb technischer Lösungen
• Führungspositionen (Head of Data, CIO, CTO)

Der Data Scientist kann sowohl im Bereich Data Analysis erfolgreich sein als auch als Programmierer:in seinen Weg machen. In dem Maß, in dem IT und Business verschmelzen, sind auch hier sowohl „echte“ Data Science Skills als auch profunde betriebswirtschaftliche Skills mehr als gefragt.

Ein Beruf mit Zukunftsperspektive

Data Scientists ist weit mehr als IT-Spezialist:innen, da sie zugleich Übersetzer:innen, Berater:innen und Innovator:innen sind. In einer zunehmen datengetriebenen Welt gehört Data Science zu den Berufen mit den besten Zukunftsaussichten in Anbetracht fachlicher, finanzieller und gesellschaftlicher Aspekte.

Quellen:

1. University of Sheffield. Clive Humby. University of Sheffield, School of Computer Science. Abgerufen am 05.01.2026, https://sheffield.ac.uk/cs/people/academic-visitors/clive-humby ↩︎
2. BITE GmbH. (2025, Mai 13). Soft Skills vs. Hard Skills – Was zählt wirklich im Recruiting von morgen? LinkedIn. Abgerufen am 05.01.2026, https://de.linkedin.com/pulse/soft-skills-vs-hard-z%C3%A4hlt-wirklich-im-recruiting-von-morgen-ezpde ↩︎
3. StepStone. (2026). Data Scientist Gehälter in Deutschland. StepStone. Abgerufen am 02.01.2026, https://www.stepstone.de/gehalt/Data-Scientist.html ↩︎

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