Datenwissenschaftler transformieren Rohdaten mithilfe statistischer Software, maschinellem Lernen und Visualisierung in aussagekräftige Erkenntnisse. Sie bereinigen und manipulieren große Datensätze, wenden Stichprobentechniken an und entwickeln Modelle, um Ergebnisse wie Verkaufs- oder Gesundheitsnutzung vorherzusagen.
Das Risikospektrum — wo Datenwissenschaftler liegt
0 · Niedrig
25
50
75 · Kritisch
Niedrig
Routinearbeit bleibt manuell.
Mittel
Einige Aufgaben werden automatisiert; die Rolle verändert sich.
Hoch
Kerntätigkeiten sind gefährdet; Skills müssen sich wandeln.
Kritisch
Mustererkennbare Aufgaben. Jetzt handeln.
Datenwissenschaftler · 47/100 · Mittel
Datenwissenschaftler im Vergleich zu den 82 anderen Berufen
Risiko-Rang51 / 83
Automatisierungszeitleiste5-10 Jahre
Median-Gehalt$120.230
Prognostiziertes Wachstum+33.5% (2024–34)
01 / Arbeitsmarkt
Offizieller Ausblick: weiterhin wachsend.
Innerhalb der 83 Berufe
Gehalt$120.230
$31k$171k
Wachstum+33.5% (2024–34)
-25.9%33.5%
Das U.S. Bureau of Labor Statistics prognostiziert eine +33.5% Veränderung für diese Beschäftigung zwischen 2024 und 2034, von einer aktuellen Basis von 262.440 beschäftigten Personen mit einem Mediangehalt von $120.230 pro Jahr.
Quelle: BLS Employment Projections 2024–34 & OEWS Mai 2025.
Datenwissenschaftler werden als mittleres Risiko eingestuft. Automatisierte Tools könnten innerhalb von 5–10 Jahren die routinemäßige Datenverarbeitung übernehmen, während sich die Rolle hin zu kritischer Bewertung und Stakeholder-Kommunikation verlagert. Ein prognostiziertes Wachstum von +33.5% (2024–34) deutet auf eine anhaltende Nachfrage hin.
02Wie schnell könnte sich die Automatisierung auf Datenwissenschaftler auswirken?
Automatisierung könnte sich innerhalb von 5–10 Jahren auf Datenwissenschaftler auswirken. Zuerst werden routinemäßige Datenverarbeitung und der anfängliche Modellbau automatisiert. Der Beruf hat ein mittleres Risiko und beschäftigt 262440 Menschen.
Techniken für erklärbare KI und Modellinterpretierbarkeit sowie die Entwicklung von Datennarrativen für nicht-technische Zielgruppen werden als stark nachgefragt eingestuft. Die menschliche Aufsicht über automatisierte Machine-Learning-Pipelines ist mittel nachgefragt. Auch das Entwerfen von Experimenten und das Validieren der Modellleistung gegenüber Geschäftsrealitäten sind wichtig.
04Welche Vorbereitung ist erforderlich, um Datenwissenschaftler zu werden?
Die meisten Positionen setzen einen vierjährigen Bachelor-Abschluss voraus, jedoch nicht universell. Kritisches Denken, Leseverständnis und aktives Zuhören werden als stark nachgefragt für den Einstieg eingestuft. Vertrautheit mit Tools wie SAS und Apache Hadoop ist typisch.
Angrenzende Titel umfassen Machine-Learning-Wissenschaftler, Forschungswissenschaftler und Angewandter Wissenschaftler. Alternative Berufe sind Naturwissenschaftsmanager, Marketingmanager und Managementanalysten.
06Ist Data Science eine gute Karriereoption für den Start im Jahr 2026?
Ab 2026 bietet Data Science ein jährliches Einkommen von 120230. Der Beruf verzeichnet ein prognostiziertes Wachstum von +33.5% (2024–34) und beschäftigt derzeit 262440 Menschen. Das Automatisierungsrisiko ist mittel, wobei Veränderungen innerhalb von 5–10 Jahren erwartet werden.
07Welche Aufgaben oder Tools definieren die Arbeit eines Datenwissenschaftlers?
Typische Aufgaben umfassen das Pflegen einer Bibliothek von Modelldokumenten, das Überprüfen technischer Designdokumentationen und das Überwachen von Kunden mithilfe von Business-Intelligence-Tools. Häufige Tools sind Amazon Web Services AWS Software, C, C++, SAS und Apache Hadoop.