Data Analyst oder Data Scientist: Was passt zu dir?

Kurz gesagt: Keiner der beiden Berufe ist besser, sie passen zu unterschiedlichen Menschen. Data Analysts werten vorhandene Daten aus und machen sie mit Statistiken, Berichten und Dashboards verständlich. Laut Arbeitsagentur führt der Weg oft über eine Weiterbildung. Data Scientists entwickeln Modelle und Verfahren für große, oft unstrukturierte Datenmengen und brauchen in der Regel ein Studium.

Was macht ein Data Analyst?

Ein Data Analyst gewinnt aus vorhandenen Daten Erkenntnisse für ein Unternehmen. Er erschließt Datenquellen, bereinigt Werte, sucht nach Mustern und Trends, erstellt Statistiken und stellt die Ergebnisse verständlich dar, oft als Dashboard. Daraus leitet er Empfehlungen ab, etwa für Vertrieb, Marketing oder Finanzen. So beschreibt die Bundesagentur für Arbeit den Beruf.

Typische Werkzeuge sind Excel, SQL, Power BI und Python. Die Fragen kommen meist aus dem Tagesgeschäft: Warum ist der Umsatz gesunken? Welche Kunden springen ab? Welche Kampagne hat funktioniert?

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist arbeitet mit großen, teils unstrukturierten Datenmengen, zum Beispiel aus sozialen Medien, Apps oder Cloud-Diensten. Er nutzt Methoden aus Informatik, Mathematik und Statistik und entwickelt eigene Verfahren: Vorhersagemodelle, Machine-Learning-Algorithmen und automatisierte Datenprozesse. Die Ergebnisse unterstützen Geschäftsleitung und Kunden bei Entscheidungen. Auch das stammt aus der Berufsbeschreibung der Arbeitsagentur.

Der Unterschied in einem Satz: Der Data Analyst beantwortet Fragen mit vorhandenen Daten, der Data Scientist baut Werkzeuge und Modelle, mit denen sich neue Fragen beantworten oder Vorhersagen treffen lassen.

Data Analyst und Data Scientist im Vergleich

Kernaufgabe: Data Analysts bereiten Daten auf, werten sie aus und stellen sie verständlich dar. Data Scientists entwickeln Modelle und Verfahren für große Datenmengen.

Werkzeuge: Data Analysts arbeiten typischerweise mit Excel, SQL, Power BI und Python. Data Scientists vor allem mit Python, SQL sowie Statistik- und Machine-Learning-Bibliotheken.

Zugang: Für Data Analysts erwarten Arbeitgeber „häufig eine Weiterbildung oder ein Studium“, für Data Scientists „i. d. R. ein abgeschlossenes grundständiges Studium“, etwa in Data Science, Informatik, Statistik oder Mathematik.

Gehalt: Das mittlere Bruttogehalt in Vollzeit liegt laut Entgeltatlas bei 5.924 € für Data Analysts und 6.702 € für Data Scientists im Monat (Datenstand 2025, Anforderungsniveau „Spezialist“ bzw. „Experte“).

Quereinstieg: Als Data Analyst gut möglich, zum Beispiel über eine Weiterbildung. Als Data Scientist schwieriger, meist mit Studium.

Was sagt die Forschung?

Eine wissenschaftliche Studie hat rund 2.800 Stellenanzeigen aus dem Big-Data-Bereich ausgewertet und vier Rollenfamilien gefunden (De Mauro u. a., 2018). Die Rolle, die der Datenanalyse im Unternehmen am nächsten kommt, heißt dort Business Analyst. Hier zählen vor allem Geschäftsverständnis, Kommunikation und Projektarbeit. Bei Data Scientists ist die Analytik selbst der Kern, dazu kommen Programmierung und Machine Learning.

Einschränkung: Die Anzeigen stammen aus dem Jahr 2015 und überwiegend aus den USA. Die Grundaussage deckt sich aber mit den aktuellen Berufsbeschreibungen der Arbeitsagentur.

Was verdient ein Data Analyst, was ein Data Scientist?

Laut Entgeltatlas der Bundesagentur für Arbeit (Datenstand 2025) liegt das mittlere Bruttogehalt in Vollzeit bei 5.924 € im Monat für die Berufsgruppe der Data Analysts und bei 6.702 € für die Berufsgruppe der Data Scientists. Das ist jeweils der Mittelwert über alle Altersgruppen und Erfahrungsstufen. Berufseinsteiger verdienen meist weniger.

Genauer: Ein Viertel verdient in der Data-Analyst-Gruppe weniger als 4.732 €, ein Viertel mehr als 7.357 €. In der Data-Scientist-Gruppe liegen diese Werte bei 5.413 € und 7.969 €. Wichtig: Der Entgeltatlas fasst Berufe zu Gruppen zusammen. Data Analysts stehen dort zum Beispiel mit Datenbankentwicklern zusammen, Data Scientists mit Informatikern und KI-Engineers.

Haben die Berufe Zukunft?

IT-Fachkräfte werden weiter gesucht, aber weniger dringend als vor drei Jahren. Laut Branchenverband Bitkom waren 2026 rund 79.000 IT-Stellen offen, nach 109.000 im Jahr 2025 und 149.000 im Jahr 2023. Gleichzeitig setzen 34 % der befragten Unternehmen auf Weiterbildung und 17 % auf Quereinstiegsprogramme, um Stellen zu besetzen.

In den USA rechnet die Arbeitsmarktbehörde für Data Scientists mit 35 % mehr Stellen zwischen 2025 und 2035, deutlich mehr als im Durchschnitt aller Berufe. Für Deutschland gibt es keine vergleichbare Prognose nur für diese beiden Berufe.

Kann man vom Data Analyst zum Data Scientist werden?

Ja, die Grundlagen überschneiden sich: SQL, Python, Statistik und der Umgang mit unsauberen Daten. Wer als Data Analyst arbeitet und sich tiefer in Programmierung, Statistik und Machine Learning einarbeitet, kann in Richtung Data Science wachsen. Für Stellen mit dem Titel Data Scientist erwarten Arbeitgeber laut Arbeitsagentur aber in der Regel ein Studium, für Führungs- oder Spezialaufgaben oft einen Master.

Welcher Weg passt zu dir?

1. Was reizt dich mehr? Ergebnisse erklären und Entscheidungen vorbereiten → eher Data Analyst. Modelle bauen und programmieren → eher Data Scientist.

2. Was bringst du mit? Kein Studium in Informatik, Mathematik oder Statistik → Data Analyst ist der realistischere Einstieg.

3. Wie schnell willst du starten? Eine Weiterbildung zum Data Analyst dauert Monate, ein Studium Jahre.

Dein Einstieg bei DataSmart Point

Data Analyst Weiterbildung (IHK): für Quereinsteiger:innen ohne Vorkenntnisse, mit Excel, SQL, Power BI und Python, Abschluss mit IHK-Zertifikat und Microsoft-Zertifikat (PL-300), bis zu 12 Monate in Vollzeit oder in Teilzeit, 100 % remote, förderfähig mit Bildungsgutschein.

Umschulung Data Science/Engineering: Python, Statistik, Machine Learning und Datenpipelines, bis zu 9 Monate in Vollzeit, förderfähig mit Bildungsgutschein.

Welcher Weg zu dir passt, klären wir im kostenlosen Beratungsgespräch.

Quellen

1. Bundesagentur für Arbeit, BERUFENET: Data-Analyst/in und Data Scientist, Abschnitte „Überblick“ und „Zugang/Anforderungen“ (abgerufen am 09.11.2026).

2. Bundesagentur für Arbeit, Entgeltatlas, Datenstand 2025: Data-Analyst/in und Data Scientist (abgerufen am 09.11.2026).

3. De Mauro, A., Greco, M., Grimaldi, M., Ritala, P. (2018): Human resources for Big Data professions: A systematic classification of job roles and required skill sets. Information Processing & Management 54(5), 807–817.

4. Bitkom (2026): Der Arbeitsmarkt für IT-Fachkräfte 2026, Befragung von 853 bzw. 602 Unternehmen, KW 18–25/2026.

5. U.S. Bureau of Labor Statistics: Occupational Outlook Handbook, Data Scientists (Stand 27.08.2026).