Studium
Viele Stellen verlangen ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder Wirtschaftsinformatik. Für Machine Learning und Forschung wird oft ein Master oder eine Promotion erwartet. Inzwischen gibt es auch eigene Studiengänge in Data Science und künstlicher Intelligenz.
Ausbildung
Seit 2020 gibt es die Fachrichtung Daten- und Prozessanalyse im Ausbildungsberuf Fachinformatiker. Die duale Ausbildung dauert drei Jahre und bereitet auf Aufgaben vor, in denen Daten aufbereitet, ausgewertet und Geschäftsprozesse digitalisiert werden. Sie ist ein Weg in Analystenrollen ohne Studium.
Quereinstieg
Aus Controlling, Marketing, Naturwissenschaften und Softwareentwicklung wechseln viele in Datenrollen. Der Schritt gelingt am ehesten innerhalb des eigenen Fachgebiets: Wer Vertriebsprozesse kennt, analysiert Vertriebsdaten mit mehr Verständnis als jemand ohne diesen Hintergrund. Belege deine Kenntnisse mit Projekten, nicht nur mit Kurszertifikaten.
KI-Kompetenz als Anforderung
Die europäische KI-Verordnung ist seit August 2024 in Kraft. Sie enthält unter anderem Regeln zur KI-Kompetenz des Personals von Anbietern und Betreibern sowie strengere Pflichten für KI-Systeme mit hohem Risiko. Wenn du Erfahrung mit Datenschutz, Dokumentation von Modellen oder Risikobewertung hast, nenne sie in der Bewerbung.
Bewerbung
- Verlinke ein oder zwei gut dokumentierte Projekte mit Code, Datenbeschreibung und Ergebnis
- Rechne mit einem technischen Test, etwa einer SQL-Aufgabe oder einer Fallstudie mit Datensatz
- Beschreibe im Anschreiben ein Problem, das du mit Daten gelöst hast, und was sich danach geändert hat
- Nenne die Werkzeuge aus der Anzeige nur, wenn du sie wirklich eingesetzt hast
Achte bei Projekten mit echten Daten darauf, dass du keine personenbezogenen oder vertraulichen Informationen veröffentlichst. Öffentliche Datensätze von Behörden, Forschungseinrichtungen oder offenen Portalen eignen sich gut für Beispielprojekte.
Vom Junior zur Spezialisierung
Viele beginnen als Analystin oder Analyst und spezialisieren sich später: auf Data Engineering, auf Machine Learning in einem Fachgebiet wie Logistik oder Medizin, oder auf Leitungsrollen für Datenteams. Welche Richtung passt, zeigt sich oft erst nach den ersten Projekten. Frag im Gespräch, wie Weiterentwicklung im Team aussieht und wer dich fachlich begleitet.
Werkzeuge für den Anfang
Für fast alle Einstiegsstellen sind SQL und eine Programmiersprache wie Python die Grundlage. Dazu kommen Statistik, ein Werkzeug für Dashboards und Versionskontrolle mit Git. Lerne diese Grundlagen gründlich, bevor du dich auf einzelne Bibliotheken spezialisierst.