Beruf Health Tech & Bioinformatics
Erfahre, was man als Data Scientist macht, welche Skills du benötigst und welche Karrieremöglichkeiten du hast.
Konkrete Tätigkeiten, die oft in Stellenanzeigen und im Alltag vorkommen.
Als Data Scientist analysiert man große Datenmengen, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Modellen zur Vorhersage und Optimierung von Geschäftsprozessen. In einem typischen Kontext arbeitet man eng mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
Data Scientists unterscheiden sich von Data Analysts durch ihre Fähigkeit, komplexe Algorithmen zu entwickeln und Machine Learning effizient einzusetzen. Im Vergleich zu Data Engineers liegt der Schwerpunkt eher auf der Datenanalyse als auf der Dateninfrastruktur. Diese Rolle erfordert ein tiefes Verständnis sowohl für Statistik als auch für Programmierung.
Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und bereinigen.
Teammeeting zur Besprechung der aktuellen Projekte.
Erstellung eines neuen Vorhersagemodells zur Umsatzprognose.
Mittagspause
Implementierung von Modellen in die Produktivumgebung.
Analyse der Modellleistung und Optimierung.
Berichtserstellung für das Management.
Markt
In Österreich ist die Nachfrage nach Data Scientists in den letzten Jahren stark gestiegen, vor allem in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Logistik. Die aktuelle Nachfrage bleibt hoch, da Unternehmen zunehmend auf datengetriebene Entscheidungen setzen.
Künstliche Intelligenz übernimmt bereits Aufgaben wie die automatisierte Datenauswertung, was den Bedarf an tiefergehenden Analysefähigkeiten erhöht. Echte Risiken bestehen in der Automatisierung einfacher Analyseaufgaben. Chancen liegen in der Anwendung von KI zur Entwicklung innovativer Modelle und der Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen.
Quelle: Nachfrage am Einstiegsmarkt in Österreich · geschätzt, Stand 2025
Sehr hoch
Kernkompetenzen für den Einstieg
Python
Nutze Python für Scripting, Datenanalyse, Web-Backends (Django/Flask) und Machine Learning (pandas, scikit-learn).
Data Analysis
Bereinige, transformiere und analysiere Datensätze mit Python oder R, ziehe statistische Schlüsse und visualisiere Ergebnisse.
Machine Learning
Trainiere und evaluiere überwachte und unüberwachte ML-Modelle mit scikit-learn oder PyTorch, optimiere Hyperparameter und deploye Modelle.
Kommt häufig in Stellenanzeigen vor
Data Mining
Wende Clustering-, Klassifikations- und Assoziationsregeln an, um versteckte Muster in großen Datenmengen zu entdecken.
R
Nutze R für statistische Analysen, Datenvisualisierung mit ggplot2 und Modellierung mit tidyverse und caret.
Deep Learning
Trainiere neuronale Netze (CNNs, RNNs, Transformer) mit PyTorch oder TensorFlow für Bild-, Text- und Zeitreihendaten.
Hebt dich von der Masse ab
Data Governance
Definiere Richtlinien für Dateneigentümerschaft, Qualität, Sicherheit und Compliance im gesamten Datenlebenszyklus.
Data Quality
Erkenne und behebe Fehler in Datensätzen durch Profiling, Validierung und Deduplizierung, um verlässliche Analysen zu ermöglichen.
Cloud Data Services
Nutze Cloud-basierte Datendienste wie AWS S3, BigQuery oder Azure Data Lake für Speicherung, Verarbeitung und Analyse.
Junior
0–2 Jahre
€ 40.000 – 52.000
Mid-Level
3–5 Jahre
€ 53.000 – 65.000
Senior
6+ Jahre
€ 69.000 – 81.000
Quelle: glassdoor_at|jobted_at|hays_at|devworkplaces_com · Stand 23.03.2026 · Bruttojahresgehälter in Österreich
Du siehst deinen möglichen Karriereweg als Data Scientist auf einen Blick. Die horizontale Linie zeigt den typischen Aufstiegspfad – von deinem Einstiegsjob bis zur erfahrenen Rolle. Nach oben abzweigende Berufe zeigen Spezialisierungen die du ab einer gewissen Erfahrung einschlagen kannst. Nach unten abzweigende Berufe zeigen Querwechsel in verwandte Richtungen – diese sind grundsätzlich zu jedem Zeitpunkt deiner Karriere möglich.
Jobs
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