Berufsprofil

Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin

Schnappschuss

Als Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin sind Sie der Schlüssel zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen. Ihre Arbeit treibt datenbasierte Entscheidungen voran und ermöglicht es Unternehmen, strategisch zu handeln und innovative Lösungen zu entwickeln.

Zusammenfassung

Datenwissenschaftler/innen arbeiten in einer strategischen Führungsposition (Karrierestufe 5) und sind verantwortlich für die Identifizierung, Analyse und Interpretation umfangreicher Datenquellen. Sie verwalten große Datenmengen, harmonisieren verschiedene Datensätze und erstellen aussagekräftige Visualisierungen, um komplexe Zusammenhänge verständlich zu machen. Ein zentraler Aspekt Ihrer Arbeit ist die Entwicklung mathematischer Modelle, die auf den Daten basieren, sowie die Präsentation und Vermittlung der daraus gewonnenen Erkenntnisse an Fach- und ggf. auch Nicht-Fachpublikum. Sie geben Empfehlungen zur optimalen Nutzung der Daten und tragen so maßgeblich zur strategischen Ausrichtung bei.

Schlüsselverantwortlichkeiten
  • • Identifizierung und Beschaffung relevanter Datenquellen aus unterschiedlichen Systemen.
  • • Datenbereinigung, -transformation und -integration zur Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz.
  • • Entwicklung und Implementierung mathematischer Modelle und Algorithmen zur Datenanalyse und Prognose.
82%
Belastbarkeit Punktzahl

Als Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin sind Sie der Schlüssel zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen. Ihre Arbeit treibt datenbasierte Entscheidungen voran und ermöglicht es Unternehmen, strategisch zu handeln und innovative Lösungen zu entwickeln.

Digitale Technologie Bachelor oder gleichwertig 19% KI-Exposition
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Schneller Fit-Check

KönnteDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerinzu Ihnen passen?

Beantworten Sie drei kurze Fragen. Hierbei handelt es sich nicht um eine vollständige Bewertung, sondern um einen Vorgeschmack, der Ihnen bei der Entscheidung helfen soll, ob Sie Ihr Profil vergleichen möchten.

Fortschritt0/3

Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieAnalytisches Denkenerfordern?

Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieIntegritäterfordern?

Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieAnerkennungerfordern?

NexFuture

Zukunftsaussichten für Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin

Die Zukunftsaussichten für Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin sind außergewöhnlich stabil. Während KI-Tools bei täglichen Aufgaben helfen werden, beruht der Kern dieser Rolle auf menschlichem Urteilsvermögen, was zu einem hohen Widerstandskraft-Score von 81,8% führt.

Wie werden diese Ergebnisse berechnet?

Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.

Spielen Sie die Zukunft

Wie könnte sichDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerinändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?

Menschliches Urteilsvermögen, Vertrauen und Kontext bleiben starke Beschützer dieser Rolle.

Eine signifikante Transformation auf Aufgabenebene wird in 19 Jahren (um 2045) im Rahmen des ausgewählten Szenarios „Erwartet“ erwartet.
82%
Belastbarkeit
Automatisierungsrisiko
EXP26%
Menschlicher Rand
MOAT79%
2026
2036
2050
KI-Einführungsgeschwindigkeit:

Wie KI diese Rolle verändern kann

Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.

Im Besitz von Menschen 82% Im Besitz von Menschen
Was noch immer von den Menschen abhängt

Diese Rolle wird weiterhin stark von Menschen geleitet, wobeiDatenverarbeitungsanwendungen entwickelnauf Vertrauen, Nuancen und ein reales Urteilsvermögen angewiesen ist.

Der menschliche Vorteil Um in dieser Rolle voraus zu bleiben, konzentrieren Sie sich auf Abfragesprachen und Data-Mining. Diese menschenzentrierten Fähigkeiten sind für KI in den nächsten 20 Jahren am schwierigsten zu replizieren.
Helfen 44% Helfen
Wo KI zum Co-Piloten werden kann

KI unterstützt eher unterstützende Aufgaben wieEmpfehlungsdienst einrichten, Dokumentation, Suche und Workflow-Koordination.

Automatisieren 19% Automatisieren
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind

Der Automatisierungsdruck scheint eher selektiv als breit angelegt zu sein, wobei das stärkste Signal derzeit vonGenerative KIkommt.

Detaillierte Analyse

Vitale Signale, KI-Vektoren & Megatrends

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Vitalzeichen

KI-Belichtungsvektoren

0-100%
Generative KI 44,4%

Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle

Kognitive Software 23,1%

Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung

KI / Maschinelles Lernen 8%

Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung

Roboter- und physische Automatisierung 0%

Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung

Megatrend-Signale

0-100%
Demografischer Wandel 90%
Räumlicher Wandel 31%
Digitale Transformation 11%
Grüner Übergang 6%
Regulierungsdruck 3%
Geopolitischer Wandel 0%

Modellbasierte Werte. Zeigt strukturelle Exposition gegenüber Megatrends, nicht direkte Nachfrage.

Technische Details
Methodik: NexFuture v2.0 Quellen: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Aktualisiert: Mai 2026

NexFuture v2.0 kombiniert O*NET Fähigkeits- und Aktivitätsprofile mit ESCO Fertigkeit Gruppenverteilungen und sechs globalen Megatrendssignalen. Scores sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Siehe NexFuture Methodology White Paper für vollständige Details.

Ein Tag im Leben

Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun

Digitale Technologie

Tag im Leben

Ein typischer Tag alsDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin

09
09:00 · Morgen
Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
Erstellung einer maßgeschneiderten Software für die Verarbeitung von Daten durch Auswahl und Verwendung der entsprechenden Programmiersprache, damit ein IKT-System den gewünschten Output auf Basis des erwarteten Inputs erzeugen kann.
10
10:30 · Vormittags
Empfehlungsdienst einrichten
Erstellung von Empfehlungssystemen auf der Grundlage großer Datensätze mithilfe von Programmiersprachen oder Computertools zur Bildung einer Unterklasse des Systems zur Filterung von Informationen, mit dem das Rating oder die Präferenz, die ein Nutzer vergibt, vorhergesagt wird.
12
12:00 · Mittag
Daten normalisieren
Reduzieren von Daten auf ihre genaue Stammform (Normalform), um Ergebnisse wie Minimierung der Abhängigkeit, Beseitigung von Redundanzen, Erhöhung der Konsistenz zu erzielen.
14
14:00 · Nachmittag
Datenbankschema konzipieren
Entwickeln eines Datenbankschemas nach den Regeln relationaler Datenbank-Managementsysteme (Relational Database Management System – RDBMS), um eine logische Gruppe von Objekten (wie Tabellen, Spalten und Prozesse) zu erstellen.
15
15:30 · Am späten Nachmittag
Datenerhebungssysteme verwalten
Entwickeln und Verwalten von Methoden und Strategien zur Maximierung der Datenqualität und der statistischen Effizienz bei der Datenerhebung, um sicherzustellen, dass die erhobenen Daten für die Weiterverarbeitung optimiert sind.
17
17:00 · Zusammenfassung
Datenprozesse etablieren
Verwendung von IKT-Werkzeugen, um mathematische, algorithmische oder andere Datenmanipulationsprozesse anzuwenden, um Informationen zu erstellen.

Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.

Software & Technologien & Wissensgebiete
Software & Technologien
Amazon RedshiftAngoss KnowledgeSEEKERApache HadoopApache PigApache SparkAptech Systems GAUSSAutomatic Forecasting Systems AutoboxC++Camfit Data Limited MicrofitCommon business oriented language COBOLCytel StatXactDataDescription DataDeskEconometric Software LIMDEPExtensible markup language XMLFormula translation/translator FORTRANGraphPad Software GraphPad PrismIBM DB2IBM SPSS AmosIBM SPSS AnswerTreeIBM SPSS Statistics
Wissensgebiete
  • Abfragesprachen

    Das Feld der standardisierten Computersprachen für das Auffinden von Informationen in einer Datenbank und von Dokumenten, die die benötigten Informationen enthalten.

  • Data-Mining

    Methoden der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Statistik sowie Datenbankmethoden, mit denen Inhalte aus einem Datensatz extrahiert werden.

  • Datenmodelle

    Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.

  • Informationsextraktion

    Für das Eruieren und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten digitalen Dokumenten und Quellen verwendete Techniken und Methoden.

  • Informationskategorisierung

    Der Prozess der Einstufung der Informationen in Kategorien und die Darstellung der Beziehungen zwischen den Daten für einige klar definierte Zwecke.

  • Online Analytical Processing

    Online-Tools zur Analyse, Aggregation und Präsentation multidimensionaler Daten, die es Nutzern ermöglichen, Daten interaktiv und selektiv zu extrahieren und unter speziellen Gesichtspunkten anzuzeigen.

Branchenübergreifende Kompetenzen
  • Data Engineering
  • Datenethik
  • Datenvisualisierungssoftware
Grundlegende Fähigkeiten
Durchführung von wissenschaftlicher Forschung oder Marktforschung
  • Verwaltung auffindbarer, zugänglicher, interoperabler und wiederverwendbarer Daten

    Erstellung, Beschreibung, Speicherung, Bewahrung und (Wieder-)Verwendung wissenschaftlicher Daten auf der Grundlage der FAIR-Grundsätze (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable), wobei die Daten so offen wie möglich und so geschlossen wie nötig sein sollten.

  • wissenschaftliche Forschung betreiben

    Beteiligung an der Konzeption oder Schaffung neuer Kenntnisse durch Formulierung von Forschungsfragen, Erforschung, Verbesserung oder Entwicklung von Konzepten, Theorien, Modellen, Techniken, Instrumenten, Software oder Betriebsmethoden und Anwendung wissenschaftlicher Methoden und Techniken.

  • Grundsätze der Forschungsethik und der wissenschaftlichen Integrität bei Forschungstätigkeiten anwenden

    Anwendung grundlegender ethischer Grundsätze und Rechtsvorschriften auf die wissenschaftliche Forschung, einschließlich Fragen der Integrität der Forschung. Durchführung, Überprüfung oder Meldung von Forschungsarbeiten zur Vermeidung von Fehlverhalten wie Fälschungen, Verfälschungen und Plagiaten.

  • offene Innovation in der Forschung fördern

    " Förderung einer integrierten Zusammenarbeit, bei der verschiedene Interessengruppen gemeinsam Innovationen mit gemeinsamem Wert schaffen. "

  • Geschlechterdimension in die Forschung einbeziehen

    Berücksichtigen der biologischen Eigenschaften und der sich entwickelnden sozialen und kulturellen Merkmale von Frauen und Männern (Geschlechterfrage) im gesamten Forschungsprozess.

  • fachbereichsübergreifend Forschungsaktivitäten durchführen

    Betreiben von Forschungsaktivitäten über fachliche und funktionale Grenzen hinweg.

Verwaltung, Sammlung und Speicherung digitaler Daten
  • Daten normalisieren

    Reduzieren von Daten auf ihre genaue Stammform (Normalform), um Ergebnisse wie Minimierung der Abhängigkeit, Beseitigung von Redundanzen, Erhöhung der Konsistenz zu erzielen.

  • Datenverarbeitungstechniken benutzen

    Einschlägige Daten und Informationen sammeln, verarbeiten und analysieren, mithilfe von Diagrammen und statistischen Diagrammen die Zahlen und Daten ordnungsgemäß speichern und aktualisieren.

  • Datenprozesse etablieren

    Verwendung von IKT-Werkzeugen, um mathematische, algorithmische oder andere Datenmanipulationsprozesse anzuwenden, um Informationen zu erstellen.

  • Datenbanken nutzen

    Nutzung von Softwaretools zum Verwalten und Organisieren von Daten in einem strukturierten Umfeld aus Attributen, Tabellen und Relationen, um die gespeicherten Daten abzufragen und zu modifizieren.

  • Datenbereinigung durchführen

    Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.

  • Datenqualitätsverfahren anwenden

    Anwendung von Qualitätsanalysen, Validierungs- und Verifizierungstechniken auf Daten, um die Integrität der Datenqualität zu überprüfen.

Verfassen technischer Dokumentation oder akademischer Schriften
  • wissenschaftliche oder akademische Arbeiten und technische Unterlagen verfassen

    Verfassen und Bearbeiten von wissenschaftlichen, akademischen oder technischen Texten zu verschiedenen Themen.

  • Ergebnisse in der wissenschaftlichen Gemeinschaft verbreiten

    Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse mit allen geeigneten Mitteln, einschließlich Konferenzen, Workshops, Kolloquien und wissenschaftlichen Veröffentlichungen.

  • wissenschaftliche Forschung publizieren

    Betreiben akademischer Forschung, an einer Universität, einer Hochschule oder alleine, im eigenen Fachgebiet, Veröffentlichen der Forschungsergebnisse in Büchern oder Fachzeitschriften zur Mehrung des Kenntnisstands auf diesem Fachgebiet und zur persönlichen akademischen Akkreditierung.

  • wissenschaftliche Veröffentlichungen verfassen

    Beschreiben der Forschungsfrage, der Ergebnisse und der Schlussfolgerungen wissenschaftlicher Forschungen auf dem eigenen Fachgebiet in einer Fachpublikation.

Programmierung von Computersystemen
  • Open-Source-Software entwickeln

    Betrieb und Produktion von Open-Source-Software. Vertraut sein mit den wichtigsten Open-Source-Modellen, Lizenzierungssystemen und den bei der Produktion von Open-Source-Software üblichen Codierungsverfahren.

  • Empfehlungsdienst einrichten

    Erstellung von Empfehlungssystemen auf der Grundlage großer Datensätze mithilfe von Programmiersprachen oder Computertools zur Bildung einer Unterklasse des Systems zur Filterung von Informationen, mit dem das Rating oder die Präferenz, die ein Nutzer vergibt, vorhergesagt wird.

  • Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln

    Erstellung einer maßgeschneiderten Software für die Verarbeitung von Daten durch Auswahl und Verwendung der entsprechenden Programmiersprache, damit ein IKT-System den gewünschten Output auf Basis des erwarteten Inputs erzeugen kann.

Sammeln von Informationen aus physikalischen oder elektronischen Quellen
  • Datenproben gewinnen

    Erfassung und Auswahl einer Datenmenge aus der Grundgesamtheit mittels statistischer oder anderer definierter Verfahren.

  • IKT-Daten sammeln

    Sammeln von Daten durch Entwicklung und Anwendung von Such- und Stichprobenverfahren.

  • Informationen zusammenfassen

    Kritisches Lesen, Interpretieren und Zusammenfassen neuer und komplexer Informationen aus verschiedenen Quellen.

Informationsmanagement
  • Forschungsdaten verwalten

    Erstellen und Analysieren wissenschaftlicher Daten, die mithilfe qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden erhoben wurden. Speichern und Pflegen der Daten in Forschungsdatenbanken. Unterstützung der Wiederverwendung wissenschaftlicher Daten und Kenntnis der Grundsätze der offenen Datenverwaltung.

  • Datenerhebungssysteme verwalten

    Entwickeln und Verwalten von Methoden und Strategien zur Maximierung der Datenqualität und der statistischen Effizienz bei der Datenerhebung, um sicherzustellen, dass die erhobenen Daten für die Weiterverarbeitung optimiert sind.

Präsentation von Forschungs- oder fachlichen Informationen
  • visuelle Darstellung von Daten liefern

    Anfertigen visueller Darstellungen in Form von Schaubildern oder Diagrammen, um das Verständnis von Daten zu erleichtern.

  • wissenschaftliche Erkenntnisse vermitteln

    Teilen neuer Erkenntnisse und Begeisterung für die Wissenschaft mit der breiten Öffentlichkeit, Verbesserung der Kenntnisse, der Wertschätzung und des Verständnisses der Wissenschaft in der Öffentlichkeit, Förderung der Verwendung wissenschaftlicher Ergebnisse bei der Meinungsbildung.

Beobachtung von Entwicklungen in einem Fachgebiet
  • aktuelle Daten interpretieren

    Zur Bewertung von Entwicklung und Innovation in den Fachgebieten Daten wie Marktdaten, wissenschaftliche Unterlagen, Kundenanforderungen und aktuelle Fragebögen analysieren.

Fähigkeits-DNA

Fähigkeits-DNA

Arbeitspersönlichkeitsmerkmale und Werte, die diese Rolle definieren

Schlüsselmerkmale, die Sie brauchen
Analytisches Denken Integrität Anerkennung Zuverlässigkeit Zusammenarbeit Leistung Leistung/Anstrengung Vielfalt Anpassungsfähigkeit/Flexibilität Stressresistenz Selbstkontrolle Unabhängigkeit Innovation Führung Fürsorge für andere Soziale Orientierung
Wichtige Belohnungen, die Sie erwarten können
LeistungArbeitsbedingu…AnerkennungBeziehungenUnterstützungUnabhängigkeit
Karriereentwicklung

Entwicklungspfade & ähnliche Rollen

Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.

Karrierelandschaft

Wo passtDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin?

Diese Rolle
Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin Diese Rolle

Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.

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Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Welche Arbeitsweisen sind für Datenwissenschaftler/innen besonders wichtig?
Datenwissenschaftler/innen zeichnen sich durch eine strukturierte Arbeitsweise (1.C.3.a), hohe Genauigkeit (1.C.5.a), die Fähigkeit zur Priorisierung (1.C.5.b), selbstständiges Arbeiten (1.C.5.c) und die Bereitschaft, sich kontinuierlich weiterzubilden (1.C.7.b) aus. Sie sind in der Lage, komplexe Probleme zu analysieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
Welche Werte sind für die Arbeit als Datenwissenschaftler/in zentral?
Datenwissenschaftler/innen legen Wert auf Präzision (1.B.2.a), Innovation (1.B.2.c), Ergebnisorientierung (1.B.2.f), Teamarbeit (1.B.2.b) und die Möglichkeit, einen Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung des Unternehmens zu leisten (1.B.2.c).
Wie sieht die typische Arbeitsgestaltung für Datenwissenschaftler/innen aus?
Die Anstellung als Datenwissenschaftler/in erfolgt überwiegend in einem festen Arbeitsverhältnis. Es gibt jedoch auch eine zunehmende Nachfrage nach Freelancern, die Unternehmen bei spezifischen Datenprojekten unterstützen können.