Die Nachfrage nach Data Scientists wächst rasant – und mit ihr die Unsicherheit vieler, die diesen Karriereweg einschlagen möchten:
Brauche ich ein spezielles Studium? Reicht eine Weiterbildung? Oder kann ich mir alles selbst beibringen?
Die Antwort ist: Es kommt drauf an – aber es gibt klare Empfehlungen, die dir helfen, den passenden Weg zu finden.
🎓 Klassische Studiengänge: Der akademische Königsweg?
Viele Data Scientists starten mit einem der folgenden Studiengänge:
- Informatik
- Mathematik / Statistik
- Physik / Ingenieurwissenschaften
- Wirtschaftsinformatik / BWL mit Datenfokus
- Data Science / Künstliche Intelligenz (neuere, spezialisierte Studiengänge)
Diese Fächer vermitteln dir das technische, analytische und theoretische Fundament. Besonders wichtig: Statistik, Programmieren (Python, SQL), Datenbanken, maschinelles Lernen und analytisches Denken.
Vorteile:
- Hohe Akzeptanz bei Unternehmen
- Breites Grundlagenwissen
- Möglichkeit zu Spezialisierungen
Nachteile:
- Zeitaufwendig (3–5 Jahre)
- Teilweise zu theoretisch
🧑🏫 Berufsbegleitende Weiterbildungen & Bootcamps
Nicht jeder will oder kann ein Studium machen. Für Quereinsteiger sind Data Science Bootcamps oder berufsbegleitende Zertifikatslehrgänge eine beliebte Alternative – z. B. von:
- StackFuel
- Udacity
- Springboard
- IU Fernstudium
- Hasso Plattner Institut (kostenfreie Kurse)
Diese Programme sind oft praxisorientierter, dauern nur wenige Monate und konzentrieren sich auf konkrete Skills: Python, Pandas, Machine Learning, Datenvisualisierung, SQL, etc.
Vorteile:
- Kürzere Dauer (3–12 Monate)
- Praxisorientiert
- Oft mit realen Projekten
Nachteile:
- Keine akademische Qualifikation
- Eigenmotivation entscheidend
💼 Ausbildung mit Fokus auf Datenanalyse
Eine duale Ausbildung als Fachinformatiker:in für Daten- und Prozessanalyse oder Mathematisch-technische:r Softwareentwickler:in (MATSE) bietet eine gute Grundlage – insbesondere für den Einstieg in Data Engineering oder Applied Data Science in Unternehmen.
Sie ist besonders interessant für:
- Realschüler:innen mit starkem Interesse an Technik & Zahlen
- Alle, die lieber praxisnah als rein theoretisch lernen
🛠️ Wichtig: Die Skills zählen (nicht nur das Papier)
Unabhängig vom gewählten Weg – ob Studium, Bootcamp oder autodidaktisch – am Ende kommt es auf dein praktisches Können an:
- Kannst du Daten laden, aufbereiten, analysieren?
- Kennst du die gängigen Tools? (Python, SQL, Power BI, Excel)
- Kannst du komplexe Zusammenhänge einfach erklären?
- Hast du Projekte, die du zeigen kannst? (z. B. auf GitHub oder im Portfolio)
Viele Arbeitgeber achten mittlerweile mehr auf deine Projekte und dein Denken, als auf deinen Abschluss.
🧭 Fazit: Dein Weg in die Datenwelt
Es gibt nicht den einen richtigen Weg – es gibt viele gute.
Wichtig ist: Fang an. Lerne kontinuierlich. Und baue ein sichtbares Portfolio auf.
Wenn du…
- … Theorie magst → Studium (z. B. Mathematik, Data Science)
- … Praxis willst → Bootcamp oder Ausbildung
- … beruflich umsteigen willst → berufsbegleitende Weiterbildung
📬 Fragen zu deinem Karriereweg?
Ich unterstütze gerne bei der Orientierung, beim Aufbau eines Lernpfads oder mit Feedback zu Projekten.
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