Data Scientist vs. Data Analyst – Vergleich nach Gehalt, Karriereoptionen und Voraussetzungen

Inhaltsverzeichnis

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.

Das Gehalt von Data Analysts und Data Scientists

Auch wenn das Gehalt nicht der ausschlaggebende Punkt für eine Weiterbildung oder einen Karrierewechsel sein sollte, möchtest Du sicher trotzdem wissen, welche Verdienstmöglichkeiten Data Scientist und Data Analyst zu bieten haben.

Data Analyst vs. Data Scientist: Vergleich Gehalt und Verdienstmöglichkeiten nach Karrierestufe (Infografik)
Wie viel verdienen Data Analyst und Data Scientists in Deutschland? Nach Informationen von Glassdoor (Stand März 2022)

Je nach Erfahrungslevel und den Fähigkeiten, die Du als Data Analyst oder Data Scientist in Deinen Job einbringst, steigt auch Dein Gehalt.

Wie viel verdient ein Data Analyst? Data Analyst-Quereinsteiger:innen können mit rund 50.000 Euro Brutto-Jahresgehalt rechnen. Mit mehr Erfahrung als Data Analyst steigt entsprechend auch Dein Gehalt auf ungefähr 60.000 Euro und sehr erfahrene Data Analysts verdienen bis zu 75.000 Euro im Jahr.

Wie viel verdient ein Data Scientist? Ein Data-Scientist-Gehalt liegt etwas höher als ein Data-Analyst-Gehalt, denn er muss mehr Fähigkeiten besitzen, ganz besonders im Bereich Programmieren. Die nachfolgenden Gehaltsinformationen sind eher als Durchschnitt zu verstehen und können deutlich steigen, wenn Du als Data Scientist weitere spezielle Kenntnisse mitbringst und Dich auch im Job immer wieder weiterbildest.

Data Scientist-Jobeinsteiger:innen verdienen etwa 55.000 Euro jährlich. Data Scientists mit mehr Joberfahrung verdienen um die 65.000 Euro und wer schon länger dabei ist und die richtigen Fähigkeiten mitbringt, verdient bis zu 85.000 Euro im Jahr.

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 können 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 die Jobs von Data Analysts und Data Scientists beide sehr anspruchsvoll sind, so sind sie dennoch erlernbar und bringen wie jeder andere Tech-Job klare Voraussetzungen mit sich. Diese wollen wir uns einmal genauer anschauen.

Für beide Karrierepfade wird mindestens ein Bachelor-Abschluss mit einem wissenschaftlichen Fokus wie Mathematik, Informatik oder Statistik als gute Voraussetzung angesehen. Besonders als Voraussetzung für Data Scientists gilt, je höher der Studienabschluss in einem naturwissenschaftlichen Fachgebiet oder sogar ein Doktortitel, desto leichter fällt der Jobeinstieg als Data Scientist. Eine feste Voraussetzung ist dies jedoch nicht.

Für Data Analysts genügt in der Regel auch ein Bachelorabschluss in einem nicht-technischen Fach wie z. B. in BWL und Berufserfahrung in dem Feld, in das Du auch als Data Analyst einsteigen möchtest. Ein gutes Branchenwissen ist hier Trumpf.

Data Analyst vs. Data Scientist: Vergleich Fähigkeiten, Hard Skills und Soft Skills (Infografik)

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. Hierzu gibt es spezialisierte Bootcamps, in denen Du diese Fähigkeiten nicht nur theoretisch lernst, sondern durch Learning-by-Doing, was besonders denjenigen zugutekommt, die sich nicht als Mathe-Asse bezeichnen würden.

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.

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Jobeinstieg als Data Analyst oder Data Scientist ohne Vorwissen

Data Scientist Online-Master, Data Science Bootcamps und andere Ausbildungswege. Die Möglichkeiten sind zahlreich, aber nicht für jede:n gleichermaßen geeignet.

Aber starten wir mit den guten Neuigkeiten: Ja, Du kannst beide Berufe in nur wenigen Monaten erlernen und den Quereinstieg schaffen. Du kannst vieles selbst erlernen und auf Fachbücher und Online-Tutorials setzen. Was Du aber wirklich brauchst, wenn Du den Bewerbungsprozess als Data Analyst oder Data Scientist schaffen möchtest, ist ein Zertifikat und unternehmensrelevantes Praxiswissen.

Nicht umsonst gibt es zahlreiche Data Science Bootcamps, Online-Lernplattformen und Data Science Lernanbieter. Hier solltest Du unbedingt auf mehrere Qualitätskriterien achten. Aber zuerst musst Du für Dich folgende Fragen klären, um aus der großen Auswahl das Richtige für Dich zu finden:

  • Hast Du bereits Vorerfahrung mit Programmierung, Mathematik oder Statistik?
  • Bist Du gut organisiert und kannst Dich leicht dazu motivieren, über eine lange Zeit täglich zu lernen?
  • Fällt es Dir leicht, technische Konzepte ohne fremde, individuelle oder sogar persönliche Anleitung zu verstehen und umzusetzen?

Falls Deine Antworten zu all diesen Fragen Ja lautet, dann kannst Du Dich an Data Science Online Tutorials und kostenlosen Data Science Bootcamps versuchen, die eine gewisses Vorwissen, sehr viel Selbstdisziplin und eine schnelle Auffassungsgabe erfordern.

Falls Du nicht jede dieser Fragen mit einem selbstbewussten Ja beantworten konntest, solltest Du Deinen potenziellen Quereinstieg als Data Analyst oder Data Scientist lieber auf ein stabiles Wissensfundament und eine Zertifizierung stützen. Warum? Auch wenn es reizvoll ist, die kostenlosen Data Science Lernmöglichkeiten zu nutzen, ist dieser Bereich doch zu komplex, um ihn ohne Anleitung und durchgehendes Mentoring durch erfahrene Data Scientists auf einem Level zu erschließen, dass zu einer Anstellung führt.

Auch bei angesehenen Data Science Bootcamps gibt es große Unterschiede, die bei Deiner Wahl eine Rolle spielen sollten. Hierzu sei gesagt, viele und besonders kostenlose Data Science Bootcamps bieten nicht unbedingt die Qualität und Tiefe an Informationen, die besonders für Einsteiger:innen wichtig sind. Es lohnt sich deshalb in eine solide und anerkannte Grundausbildung zu investieren, die Dich befähigt, gegebenenfalls auch autodidaktisch Dein Wissen zu erweitern.

Mit einer guten Wissensbasis, die Dir StackFuel und andere zertifizierte Data Science Bootcamps vermitteln und ebenfalls zertifizieren, kannst Du dann sogar direkt als (Junior) Data Analyst oder Data Scientist bei Unternehmen anfangen und erste Karriereschritte machen. Genau deshalb ist es so entscheidend, auf ein Bootcamp zu setzen, dass mit realistischen Datensätzen und Use Cases aus der Wirtschaft arbeitet und Dir zuverlässig die Fähigkeiten vermittelt, die Du als Quereinsteiger:in brauchst.

Wichtig sind ebenfalls die Community und das Mentoring von Data Science Bootcamps denn diese können gegebenenfalls dabei helfen, bereits frühzeitig wichtige Kontakte zu knüpfen, die später über Empfehlungen zu Deinem Einstiegsjob als Data Scientist oder Data Analyst führen.

Fassen wir die wichtigsten Qualitätskriterien für Bootcamps und andere Lernmöglichkeiten noch einmal zusammen:

  • Reale Business Cases und Praxisaufgaben, die Dich auf die Arbeit im Alltag vorbereiten
  • Die richtige Mischung aus theoretischem Unterricht, interaktivem Learning-by-Doing, persönlichen Webinaren und dem Austausch mit der Lern-Community
  • Ein durchgängiges Mentoring durch erfahrene Data Scientists inklusive On- und Offboarding, Projektbetreuung, wöchentlichen Webinaren und Support
  • Ein anerkanntes Abschlusszertifikat – das goldene Eintrittsticket in Deinen ersten Job als Data Scientist oder Data Analyst
  • Mehrere Sprachoptionen
  • Fördermöglichkeiten, denn als Arbeitssuchende:r aber auch als Arbeitnehmende:r kannst Du Anspruch auf eine 100%ige Kostenübernahme mit einem Bildungsgutschein haben. Achte dabei auf die AZAV-Zertifizierung des Lernanbieters!
  • Und nicht zuletzt, dass der Anbieter selbst zertifiziert und damit auch anerkannt ist. (Zum Beispiel ist StackFuel vom TÜV und AZAV zertifizierter Programmier- und Data-Science-Lernanbieter.)

Zusammenfassung auf einen Blick

Wir haben die wichtigsten Punkte des Vergleichs „Data Analyst oder Data Scientist“ für Dich in einer kostenlosen Infografik gesammelt.

StackFuels Bootcamp 2022: 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 englisch- und deutschsprachigem Data Science-Bootcamp mit Zertifikat und Data Analyst-Bootcamp mit Zertifikat 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 mit Fokus Python

  • 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 mit Fokus Python

  • 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

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 auf unseren Bootcamp-Seiten.

Weiterbildung für 0€ - kostenloses Bootcamp für Programmieren und Data Science.

Quellen

World Economic Forum (2020): The Future of Jobs Report 2022 [05.04.2022]

Stack Exchange (2021): Data science without knowledge of a specific topic, is it worth pursuing as a career? [07.04.2022]

Glassdoor (2022): Gehalt für Data Analyst, München, Deutschland [01.04.2022]

Glassdoor (2022): Gehalt für Data Scientist, München, Deutschland [01.04.2022]

Dr. Alexander Eckrot
Dr. Alexander Eckrot
Dr. Alexander Eckrot kommt aus Regensburg, wo er Physik studierte. Besonders seine Promotion prägte sein starkes Interesse für Datenanalyse und Programmierung. Bei StackFuel konnte Alexander seine Interessen mit seiner Freude am Unterrichten verbinden. Von Beginn an liebte Alexander die Arbeit im Team und die Weiterentwicklung unserer Lerninhalte im innovativen Data Lab. Er produzierte bisher die Data Literacy und die Data Scientist Weiterbildung, bevor er die Leitung des Data-Science-Teams und auch die inhaltliche Leitung übernahm.

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