Weiterbildung Data Science

Redaktionell geprüft von der arbeitsamt.info-Redaktion · Aktualisiert: September 2026

Eine Weiterbildung im Bereich Data Science wirkt zunächst futuristisch, passt aber bestens in die gegenwärtige Zeit. Daten werden nicht ohne Grund als Gold des Internets bezeichnet, denn sie stellen oftmals ungeahnte Werte dar. Das macht sie zu einem gefragten Ziel für Betrüger, weshalb der Datenschutz von großer Bedeutung ist.

Gleichzeitig sollten sich Unternehmen des Potenzials bewusst sein und ihre Datenströme adäquat lenken. Wer das weiß und darin seine große Karrierechance sieht, sollte nach der einen oder anderen Weiterbildung im Data Science Ausschau halten. Eine passende Qualifizierung macht aus vorhandenem IT- oder Fachwissen ein gefragtes Profil, das quer durch alle Branchen nachgefragt wird.

All diejenigen, die nach Informationen über Weiterbildungen im Bereich Data Science suchen, können sich vertrauensvoll an die Agentur für Arbeit wenden. Gleichzeitig lohnt sich eine eigenständige Recherche, um sich ein eigenes Bild zu machen und die passende Weiterbildung zu finden. Dieser Ratgeber führt Sie durch Berufsbild, Inhalte, Dauer, Kosten, Förderung und Karriereaussichten.

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Data Scientists machen aus Rohdaten Entscheidungsgrundlagen

Wer im Bereich Data Science Fuß fassen möchte, strebt typischerweise eine Karriere als Data Scientist an. In dieser Position widmet man sich der Analyse und Verarbeitung von Daten. Dabei bedient man sich Methoden der Informatik, Statistik und Mathematik, um größtmögliche Erkenntnisse aus den verfügbaren Daten zu gewinnen.

Auf diese Art und Weise wird die Basis für eine optimale Datennutzung geschaffen. Ein Data Scientist sammelt und bereinigt Daten, erkennt Muster, baut Vorhersagemodelle und übersetzt die Ergebnisse in klare Handlungsempfehlungen für Fachabteilungen und Management. Der Beruf verbindet damit technisches Können mit einem guten Gespür für die konkreten Fragestellungen eines Unternehmens.

Data Scientist ist zwar ein noch junger Beruf, der aber längst seine Relevanz bewiesen hat. Beschäftigungsmöglichkeiten ergeben sich vor allem in den folgenden Bereichen:

• IT-Unternehmen und Softwarehäuser
• E-Commerce und Handel
• Banken, Versicherungen und FinTech
• Industrie und produzierendes Gewerbe
• Hochschulen und Forschungseinrichtungen
• Meinungsforschungsinstitute und Marktforschung
• öffentliche Verwaltung und Gesundheitswesen

Vom Data Scientist abzugrenzen sind verwandte Rollen wie der Data Analyst, der stärker auf Auswertung und Reporting bestehender Daten fokussiert ist, und der Data Engineer, der die Dateninfrastruktur und Pipelines baut. Wer sich weiterbildet, sollte früh entscheiden, in welche Richtung das eigene Profil wachsen soll.

Die Weiterbildung vermittelt Statistik, Programmierung und Machine Learning

Wenn es um die Weiterbildung zum Data Scientist geht, muss man feststellen, dass es keine einheitliche Qualifizierung gibt. Interessierte haben verschiedene Möglichkeiten, sich das Wissen anzueignen. Es lohnt sich daher, sich mit den vielfältigen Weiterbildungsmöglichkeiten zu beschäftigen, um die Optionen zu überblicken und dann eine individuelle Wahl zu treffen.

Inhaltlich ähneln sich die seriösen Angebote jedoch stark. Ein solides Curriculum deckt in der Regel diese Kernbereiche ab:

• Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung als methodisches Fundament
• Programmierung mit Python und R sowie Datenbankabfragen mit SQL
• Datenaufbereitung, Datenbereinigung und Feature-Engineering
• Machine Learning und Grundlagen künstlicher Intelligenz
• Big-Data-Technologien und der Umgang mit großen Datenmengen
• Datenvisualisierung und das verständliche Aufbereiten von Ergebnissen
• Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO)

Neben diesen Grundlagen bieten viele Anbieter thematische Seminare an, die für ein grundlegendes Verständnis sorgen oder eine Spezialisierung ermöglichen. Interessante Einzelthemen sind unter anderem IT-Projektmanagement, Datenbankprogrammierung, Informations- und Wissensmanagement, Big Data, Kundenbeziehungsmanagement, Produktpersonalisierung sowie Risikoberatung. So lässt sich die Weiterbildung passgenau auf das eigene Berufsfeld zuschneiden.

Analytisches Denken und IT-Affinität sind wichtiger als ein bestimmter Abschluss

Als Data Scientist kommt man in den Genuss vielfältiger Karrierechancen. Im Rahmen einer Weiterbildung oder eines Studiums erwirbt man die dazu erforderlichen Kenntnisse und Kompetenzen. Die persönliche Eignung lässt sich jedoch nicht erlernen, sondern muss gegeben sein. Dabei kommt es vor allem auf folgende Punkte an:

• IT-Affinität und technisches Verständnis
• analytisches und strukturiertes Denkvermögen
• solide Mathematik- und Statistikgrundlagen
• Organisationsgeschick und eine sorgfältige Arbeitsweise
• Zuverlässigkeit und Genauigkeit im Umgang mit Daten
• Kommunikationsstärke, um Ergebnisse verständlich zu vermitteln

Formale Zugangsvoraussetzungen hängen stark vom Format ab. Zertifikatskurse und Bootcamps stehen grundsätzlich allen offen, die Vorwissen aus IT, Mathematik oder einem datennahen Beruf mitbringen. Für ein akademisches Studium ist dagegen die Hochschul- oder Fachhochschulreife nötig, teils auch eine einschlägige Berufsausbildung mit Berufserfahrung. Wer aus einem angrenzenden Feld kommt, etwa als Umschüler aus einem kaufmännischen oder technischen Beruf, hat oft gute Startvoraussetzungen.

Vom Wochenendseminar bis zum Fernstudium reicht das Angebot

Zunächst bieten sich vielfach Seminare aus dem Bereich Data Science an. Darüber hinaus reicht die Bandbreite von kompakten Vollzeit-Bootcamps über berufsbegleitende Abendkurse bis zum mehrjährigen Fernstudium. Welches Format passt, hängt von Vorwissen, Zeitbudget und beruflicher Situation ab.

Ein Fernstudium oder anderes Teilzeitangebot kommt vor allem Berufstätigen sehr zugute, weil sie das Lernen so mit dem Beruf vereinbaren können. Kompakte Vollzeit-Bootcamps eignen sich dagegen für einen schnellen Quereinstieg, wenn gerade Zeit für eine intensive Qualifizierung ist.

Ein Studium vertieft die Datenwissenschaften akademisch

Wenn es um eine Qualifizierung zum oder zur Datenwissenschaftler geht, liegt ein akademisches Studium nahe. Auf diese Art und Weise kann man sich intensiv mit den Datenwissenschaften auseinandersetzen und den Bachelor oder Master für die Karriere als Data Scientist erlangen.

Da es sich um einen noch recht jungen Studiengang handelt, kommt die Frage auf, worum es konkret geht. Die Studieninhalte lassen sich im Allgemeinen folgendermaßen zusammenfassen:

• Theoretische und angewandte Informatik
• Mathematik und Statistik
• Datenbanken und Datenmodellierung
• Programmierung und Softwareentwicklung
• Informationssicherheit und Datenschutz
• Datenanalyse und maschinelles Lernen

Das Studium Data Science muss nicht zwingend in Vollzeit und Präsenz absolviert werden. An einigen Hochschulen gibt es ein berufsbegleitendes Studium. Wer keinen vollen Studiengang belegen möchte, sollte auch verwandte Disziplinen als Alternative prüfen, etwa Informatik, Wirtschaftsinformatik, Angewandte Informatik, Informationsmanagement, Computermathematik, Statistik oder Softwaretechnik. Alle diese Wege führen mit der richtigen Spezialisierung in datengetriebene Berufe.

Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz übernehmen die Kosten

Data-Science-Weiterbildungen sind je nach Umfang mit spürbaren Kosten verbunden. Ein mehrmonatiges Bootcamp kann mehrere Tausend Euro kosten. Die gute Nachricht: In vielen Fällen muss man diese Kosten nicht selbst tragen, denn es gibt gleich mehrere Förderwege.

Für die verschiedenen Zielgruppen kommen unterschiedliche Förderinstrumente in Frage. Die folgende Übersicht zeigt, welcher Weg zu welcher Situation passt:

Beschäftigte, deren Aufgaben sich durch die Digitalisierung verändern, können über das Qualifizierungschancengesetz gefördert werden. Der Arbeitgeber stellt den Antrag, die Agentur für Arbeit bezuschusst je nach Betriebsgröße Lehrgangskosten und einen Teil des Arbeitsentgelts während der Freistellung. Wer während einer geförderten Weiterbildung Grundsicherungsgeld bezieht, kann zusätzlich das Weiterbildungsgeld von 150 Euro pro Monat sowie Prämien für bestandene Zwischen- und Abschlussprüfungen erhalten.

Ein kleiner Hinzuverdienst bleibt möglich: Wer ALG I bezieht, darf neben der Weiterbildung unter 15 Wochenstunden arbeiten und behält bis 165 Euro anrechnungsfrei. Für Minijobber gilt seit 2026 die auf 603 Euro monatlich angehobene Geringfügigkeitsgrenze. Details klären Sie am besten direkt mit Ihrer Agentur für Arbeit, damit es bei der Anrechnung keine Überraschungen gibt.

Data Scientists verdienen überdurchschnittlich und haben klare Aufstiegswege

Im Bereich Data Science gibt es spannende Perspektiven, die auch mit vielversprechenden Verdienstmöglichkeiten einhergehen. Das Einkommen kann von Fall zu Fall unterschiedlich hoch ausfallen, aber das durchschnittliche Einstiegsgehalt lässt sich auf etwa 42.000 Euro bis 60.000 Euro brutto im Jahr beziffern.

Mit wachsender Erfahrung, nachgewiesenen Projekten und einer Spezialisierung etwa auf Machine Learning steigt das Gehalt deutlich. Erfahrene Data Scientists erreichen häufig 70.000 Euro und mehr, in Führungsrollen als Lead Data Scientist oder Head of Data sind sechsstellige Gehälter möglich. Entscheidend sind Branche, Unternehmensgröße und Standort.

Auch die Aufstiegswege sind attraktiv. Aus der Rolle des Data Scientist heraus lassen sich Spezialistenlaufbahnen (Machine Learning Engineer, KI-Spezialist) ebenso einschlagen wie Führungspositionen im Datenmanagement. Weil datengetriebene Entscheidungen in nahezu jeder Branche wichtiger werden, bleibt die Nachfrage nach gut ausgebildeten Fachkräften hoch. Eine passende Weiterbildung über die Agentur für Arbeit ist damit eine Investition mit klarer Perspektive.

Auf AZAV-Zulassung und Praxisbezug beim Anbieter achten

Weil es keine geschützte Ausbildung gibt, ist die Wahl des Anbieters besonders wichtig. Für eine Förderung über die Agentur für Arbeit ist die AZAV-Zulassung des Trägers zwingend, ohne sie kann kein Bildungsgutschein eingelöst werden. Prüfen Sie diesen Punkt daher gleich zu Beginn.

Darüber hinaus lohnt der Blick auf einige Qualitätsmerkmale:

• hoher Praxisanteil mit echten Projekten und Datensätzen
• aktuelle Werkzeuge (Python, SQL, gängige Machine-Learning-Bibliotheken)
• ein anerkanntes Zertifikat oder ein aussagekräftiger Kompetenznachweis
• Betreuung durch erfahrene Dozenten aus der Praxis
• transparente Angaben zu Dauer, Kosten und Fördermöglichkeiten

Nehmen Sie sich Zeit für den Vergleich und entscheiden Sie nicht vorschnell. Fordern Sie kostenloses Infomaterial an, sprechen Sie mit ehemaligen Teilnehmenden und lassen Sie sich die Förderfähigkeit schriftlich bestätigen. So finden Sie die Weiterbildung, die wirklich zu Ihren Zielen passt.

Häufige Fragen zur Weiterbildung Data Science