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In dieser Artikelreihe „Data Scientist vs. Data Analyst“ betrachten wir beide Berufe im Vergleich und klären, ob Du besser als Data Analyst oder Data Scientist geeignet bist. Wir werfen mit Dir zusammen einen Blick auf die Unterschiede und Gemeinsamkeiten, Karrierewege, Aufgaben, essentielle Fähigkeiten und das Gehalt als Data Analyst und Data Scientist.
Übrigens: Wenn Dich eine Weiterbildung zum Data Scientist oder Data Analyst interessiert, kannst Du diese dank Bildungsgutschein unter bestimmten Voraussetzungen sogar kostenlos bekommen.
Data Analyst Gehalt vs. Data Scientist Gehalt
Auch wenn das Gehalt nicht der ausschlaggebende Punkt für eine Weiterbildung oder einen Karrierewechsel sein sollte, möchtest Du sicher trotzdem wissen, welche Verdienstmöglichkeiten Data Analyst und Data Scientist aktuell bieten.
| Beruf | Gehalt (2025, typisch) |
|---|---|
| Data Analyst | 53.000 € – 70.000 € (Kununu, 2025) |
| Data Scientist | 62.000 € – 87.000 € (Kununu, 2025) |
| Quellen: Kununu Deutschland, Stand 2025. | |
Spitzengehälter können dabei in einzelnen Fällen noch höher liegen. Diese Werte geben eine praxisnahe Orientierung für die aktuelle Gehaltslandschaft in Deutschland und spiegeln Durchschnitts- und Medianwerte wider.
Wenn Du bis hierhin gelesen hast, dann ahnst Du sicher schon, dass das höhere Gehalt von Data Scientists darin begründet liegt, dass sie speziellere Fähigkeiten für ihren Beruf mitbringen müssen. Deshalb schauen wir im nachfolgenden Abschnitt auf die Voraussetzungen und Fähigkeiten für beide Datenjobs.
Voraussetzungen für Data Scientists und Data Analysts
Schauen wir zuerst auf die akademischen Voraussetzungen für den Job als Data Analyst oder Data Scientist. Auch wenn beide Rollen anspruchsvoll sind, so sind sie dennoch erlernbar.
- Für beide Karrierepfade kann ein Bachelorabschluss mit wissenschaftlichem Schwerpunkt (z. B. Mathematik, Informatik, Statistik) eine sehr solide Grundlage bieten.
- Insbesondere für Data Scientists kann ein höherer Abschluss (Master, ggf. Doktor) von Vorteil sein, ist aber nicht zwingend erforderlich.
- Für Data Analysts ist oft auch ein Bachelor in einem nicht-technischen Studium (z. B. BWL) ausreichend, insbesondere wenn bereits berufliches oder branchenspezifisches Wissen vorhanden ist.
- Ein starkes Branchenwissen kann ein echter Vorteil sein und Quereinsteiger:innen mit Erfahrung in einem Fachbereich haben gute Chancen.
Mittlerweile weißt Du, dass Data Scientists und Data Analysts beide mit Daten, aber jeweils auf unterschiedliche Art und Weise arbeiten. Das erfordert ebenfalls ein unterschiedliches Set an Fähigkeiten und Tools. Diese Fähigkeiten werden für beide Berufe vorausgesetzt:
Mathematik und Statistik
Ganz klar: Egal ob als Data Analyst oder Data Scientist, Du brauchst Mathematik und Statistik für ihren Job. Falls Du jetzt an schwierige Matheklausuren aus der Oberschule zurückdenkst, keine Sorge, ein Datenjob ist keine Matheprüfung.
Tatsächlich wirst Du Dich als Data Analyst oder Data Scientist hier auf Programme konzentrieren, die das Rechnen für Dich übernehmen. Du musst allerdings wissen, welches Diagramm Deine Daten am besten beschreibt und solltest überprüfen können, ob Deine Analysen in sich stimmig und korrekt sind.
Als Data Scientist musst Du Algorithmen für maschinelles Lernen schreiben können, was ein sehr fortgeschrittenes Mathematik- und Statistikverständnis erfordert.
Programmierung
Sowohl Data Analysts als auch Data Scientists müssen Programmieren können. Die wichtigste Fähigkeit ist dabei sicherlich Python, eine besonders vielseitige Programmiersprache, die zum Beispiel wichtig ist, um Prozesse zu automatisieren. Falls Du wissen möchtest, warum Python zu lernen nicht nur lohnenswert, sondern auch lustig ist, können wir Dir diesen Artikel empfehlen.
Andere wichtige Programmier-Skills, die Du als Data Scientist oder Data Analyst brauchst, sind SQL, OOP (Object-Oriented Programming) oder R.
Software-Expertise
Diese unterscheiden sich nicht nur für Data Analyst oder Data Scientist, sondern auch je nach Unternehmen und Aufgabenbereich. Die wichtigsten Software-Typen halten wir hier dennoch einmal fest:
- Excel
- MySQL
- TensorFlow
- Spark
- Business Intelligence-Software
- SAS
- Hadoop
Soft Skills
Data Analysts und Data Scientists zeichnen sich nicht nur durch technische Fähigkeiten, sondern auch bestimmte Soft Skills aus. Am wichtigsten ist eine logische, analytische Denkweise. Wenn Du Spaß daran hast, Antworten auf Fragen zu finden und die Fragen selbst zu hinterfragen, dann bist Du hier goldrichtig.
Kommunikationsfähigkeiten sind ebenfalls unverzichtbar. Als Data Scientist oder Data Analyst stehst Du im ständigen Kontakt mit Entscheider:innen aus Fachabteilungen und der Managementebene. Es ist nicht nur wichtig, Dich gut zu vernetzen, sondern Du musst Dich auf jedes Wissenslevel einstellen können, um die Ergebnisse Deiner Analysen so zu präsentieren, dass jede:r sie versteht.
Du solltest vor neuen, komplexen Projekten und Fragestellungen nicht sofort zurückschrecken, sondern ihnen mit Neugierde begegnen. Dafür ist es wichtig, dass Du bereit bist, Dich immer wieder weiterzubilden, neu dazuzulernen und Freude daran hast, Dir Wissen anzueignen.
Jobeinstieg als Data Analyst oder Data Scientist ohne Vorwissen
Der Quereinstieg in Data Analytics oder Data Science ist möglich – oft in nur wenigen Monaten. Du kannst vieles selbst lernen, z. B. über Fachbücher, Online-Tutorials oder Bootcamps. Entscheidend für den erfolgreichen Einstieg sind jedoch praxisnahes Wissen und ein anerkanntes Zertifikat, das Deine Fähigkeiten für Unternehmen belegt.
Bevor Du eine Weiterbildung wählst, solltest Du Dir folgende Fragen stellen:
- Hast Du Grundkenntnisse in Programmierung, Mathematik oder Statistik?
- Kannst Du selbstständig und organisiert lernen?
- Fällt es Dir leicht, technische Konzepte eigenständig zu verstehen und anzuwenden?
Wenn Du hier noch nicht sicher bist, empfiehlt sich eine strukturierte Weiterbildung mit praxisnahen Übungen und Mentoring. Auch renommierte Anbieter unterscheiden sich stark in Qualität und Tiefe.
Wichtige Kriterien für eine gute Weiterbildung:
- Reale Business Cases und praxisorientierte Aufgaben
- Kombination aus Theorie, Learning-by-Doing, Webinaren und Community-Austausch
- Durchgängiges Mentoring durch erfahrene Data Scientists
- Anerkanntes Abschlusszertifikat als Eintrittskarte in den Job
- Mehrere Sprachoptionen und Fördermöglichkeiten (z. B. Bildungsgutschein, AZAV-Zertifizierung)
Mit einer soliden Ausbildung und den richtigen Praxisprojekten kannst Du direkt als (Junior) Data Analyst oder Data Scientist starten. Anbieter wie StackFuel bieten hierfür zertifizierte Programme mit realitätsnahen Datensätzen und umfangreichem Mentoring an.
Zertifizierte Weiterbildungen: Data Analyst oder Data Scientist werden in nur wenigen Monaten
Falls Du noch auf der Suche nach einem Bootcamp mit Data Science Onlinekurs inklusive Zertifikat bist, dann haben wir genau das Richtige für Dich: In StackFuels Data Analyst und Data Scientist Weiterbildung lernst Du die Grundlagen und weiterführenden Fähigkeiten, die Du für den Joballtag als Data Analyst oder Data Scientist brauchst und sammelst Erfahrungen in:
Data Analyst Weiterbildung
- Komplexe Datenanalysen in der Fachdomäne umzusetzen
- Datenquellen (Datenbanken, APIs, Web Crawling) zusammenzuführen
- Das Verständnis der Arbeitsschritte innerhalb einer komplexen Analyse
- Best Practices in der Umsetzung von Datenanalysen
- Mit datengetriebenen Entscheidungen die Wettbewerbsfähigkeit steigern
Data Scientist Weiterbildung
- Datenbasierte (automatisierte) Entscheidungen zu ermöglichen
- Mithilfe des Wissens aus der Fachdomäne relevante Data-Science-Projekte umzusetzen
- Datenbasierte Vorhersagen im Fachbereich zu treffen
- Performance-Metriken und Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn anzuwenden
- Die Grundlagen des Data Storytellings kennen
- Best Practices der Interpretation von Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens wie Entscheidungsbäume und Random Forests
Zertifikat
Besonders für Quereinsteiger:innen ist unser anerkanntes Abschlusszertifikat, das Du mit erfolgreicher Beendigung unserer Bootcamps erhältst, so wertvoll, weil es Deine neuen Data Science-Fähigkeiten zertifiziert und damit bestätigt.
Wir setzen den Fokus auf realitätsnahe Praxisprojekte und ein gutes Mentoring durch berufserfahrene Data Scientists. In den Live-Webinaren kannst Du Deine Fragen stellen und profitierst von der StackFuel Community.
Informiere Dich hier über Starttermine, Dauer, Preise und Voraussetzungen:
Fazit
- Das Gehalt für Data Analysts und Data Scientists in Deutschland ist 2025 attraktiv und variiert stark je nach Erfahrung, Spezialisierung und Rolle.
- Quereinsteiger:innen haben gute Chancen, insbesondere mit strukturiertem Lernen (Bootcamps, Zertifikate).
- Die Rolle des Data Scientist erfordert im Vergleich oft tiefere technische und statistische Fähigkeiten, bietet aber auch höhere Verdienstmöglichkeiten.
- Das Investieren in eine Weiterbildung kann sich lohnen, da du praxisrelevante Skills erwirbst, ein Portfolio aufbaust und ein Abschlusszertifikat bekommst, das Arbeitgeber überzeugt.
