Die Welt der Daten wächst rasant, und Unternehmen suchen händeringend nach Fachkräften in Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI). Doch was, wenn du kein Erststudium in Informatik hast oder aus einem anderen Berufsfeld kommst? Ist ein Quereinstieg in die Tech-Branche überhaupt möglich?
Die Antwort ist: Ja!
Ob mit einem Hintergrund in Wirtschaft, Sozialwissenschaften oder einem völlig anderen Bereich – es gibt viele Wege, um erfolgreich in Data Science & KI Fuß zu fassen. In diesem Artikel erfährst du, welche Skills in der Tech-Branche wirklich gefragt sind, wie du dir das nötige Wissen aneignen kannst und welche ersten Schritte dich in die Welt der Daten bringen.
Der Bedarf an Data Scientists: Warum jetzt der richtige Zeitpunkt für deinen Quereinstieg in Data Science & KI ist
Hohe Nachfrage nach Fachkräften
Der Bedarf an Fachkräften im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) ist enorm. Laut einer Studie des Branchenverbands Bitkom waren im Jahr 2024 rund 149.000 Stellen für IT-Experten in Deutschland unbesetzt (Stichprobe: 850 Unternehmen aus der IT- und Digitalwirtschaft, Bitkom 2024), das zeigt Abbildung 1:

Wie man hier sieht, bedeutet das einen Anstieg von 12.000 unbesetzten Stellen im IT-Bereich. Und das in nur einem Jahr!
Vielfältige Einsatzmöglichkeiten
Data Science & KI sind in nahezu jeder Branche gefragt – und eröffnen deshalb auch Quereinsteigern ohne Informatik-Studium neue Karrierechancen.
Hier einige Beispiele:
- Gesundheitswesen: Mithilfe von KI-gestützter Datenanalyse können Ärzte komplexe medizinische Muster erkennen und genauere Diagnosen stellen. Ein bekanntes Beispiel ist der Einsatz von Machine Learning in der Krebsforschung, um anhand von Bilddaten Tumore frühzeitig zu identifizieren.
- Finanzwesen: Banken und Versicherungen nutzen Data Science, um Kundenverhalten zu analysieren, Risiken besser einzuschätzen und Betrugsversuche frühzeitig zu erkennen. So kann z. B. eine Bank anhand von Transaktionsmustern Kreditkartenbetrug automatisch aufspüren.
- E-Commerce: Online-Shops wie Amazon oder Zalando setzen KI-basierte Empfehlungssysteme ein, um Kaufverhalten zu analysieren und personalisierte Produktempfehlungen auszusprechen – das erhöht den Umsatz und verbessert das Kundenerlebnis.
- Sozialwissenschaften: Forschende nutzen Big Data, um gesellschaftliche Trends besser zu verstehen, z. B. wie sich Meinungen in sozialen Netzwerken verbreiten oder welche Faktoren zu bestimmten politischen Entscheidungen führen.
- Bildungssektor: Lernplattformen setzen auf KI-gestützte adaptive Lernsysteme, die den Fortschritt von Studierenden analysieren und den Lernstoff individuell anpassen – so erhält jede*r genau die Unterstützung, die benötigt wird.
Und das ist nur ein kleiner Auszug aus all den verschiedenen Einsatzbereichen! Diese Vielfalt bietet Quereinsteigern ohne technischen Background die Möglichkeit, ihr vorhandenes Wissen in neuen Kontexten einzusetzen – und so erfolgreich in die Tech-Branche durchzustarten.
Wer eignet sich für den Quereinstieg in Data Science & KI?
Ein Quereinstieg in Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) ist für Menschen aus unterschiedlichsten Fachrichtungen möglich. Wichtiger als der ursprüngliche Studien- oder Ausbildungsgang sind bestimmte Fähigkeiten und Eigenschaften, die für den Umgang mit Daten und Algorithmen entscheidend sind.
Typische Hintergründe von Quereinsteigern
- Naturwissenschaften und Ingenieurwesen: Personen aus Physik, Mathematik, Biologie oder Maschinenbau bringen analytisches Denkvermögen mit und sind den Umgang mit großen Datenmengen gewohnt – sei es bei der Labordatenanalyse oder der Simulation technischer Prozesse.
- Wirtschaftswissenschaften: Wer aus BWL, VWL oder Controlling kommt, hat oft Erfahrung mit Statistik und Datenanalyse. Diese Kenntnisse sind wertvoll für Marktanalysen, um Kaufverhalten vorherzusagen, oder für Risikomanagement, um Investitionen datenbasiert zu bewerten.
- Sozialwissenschaften und Psychologie: Ein tiefes Verständnis für menschliches Verhalten ist besonders nützlich für User Experience (UX)-Analysen und Marktforschung. Data Science hilft hier, Muster in Umfragen zu erkennen oder KI-Modelle für Verhaltensprognosen zu entwickeln.
- Kreative Berufe und Marketing: Erfahrung mit Content-Analyse und Zielgruppenverständnis kann für A/B-Tests in der Werbung oder für KI-gestützte Bilderkennung genutzt werden, etwa zur automatisierten Kategorisierung von Inhalten.
- Journalisten und Sprachwissenschaftler: Sprachgefühl und Textverständnis sind essenziell für Natural Language Processing (NLP). Sie optimieren KI-Modelle für Texterkennung, maschinelle Übersetzungen und automatisierte Zusammenfassungen.
Wichtige Eigenschaften für den Einstieg
- Neugier und Lernbereitschaft: Data Science & KI entwickeln sich rasant – wer sich kontinuierlich weiterbildet, bleibt konkurrenzfähig. Wer noch nie programmiert hat, kann mit Python oder SQL starten und mit Tools wie Power BI oder Tableau Datenmuster erkennen.
- Analytisches Denken: Die Fähigkeit, Daten zu strukturieren und Muster zu erkennen, hilft bei datenbasierten Entscheidungen. So kann z. B. im Marketing eine Analyse zeigen, dass bestimmte Regionen besonders gut auf eine Kampagne reagieren, wodurch Strategien gezielt angepasst werden können.
- Teamfähigkeit: Data Scientists arbeiten mit Entwicklern, Analysten und Fachabteilungen zusammen. Wer komplexe Daten verständlich kommunizieren kann, trägt dazu bei, datenbasierte Lösungen zu entwickeln – etwa wenn sinkende Bestellungen früh erkannt und gemeinsam mit dem Vertrieb optimiert werden.
- Problemlösungsorientierung: Data Science erfordert kreatives Denken, um datengetriebene Lösungen zu finden. So kann eine KI-Analyse im E-Commerce zeigen, dass hohe Versandkosten Warenkorbabbrüche verursachen, woraufhin ein angepasstes Versandmodell getestet wird.
Chancen und Vorteile eines Quereinstiegs in Data Science & KI
Data Science ist ein Quereinsteiger-Feld
Laut einer aktuellen Stack Overflow-Studie (2023) haben fast 50 % der Data Scientists keinen klassischen IT- oder Informatik-Backround (Stichprobe: 90.000 befragte Entwickler und IT-Experten weltweit, Stack Overflow Developer Survey 2023). Visualisiert ist das in Abbildung 2:

Das zeigt: Ein erfolgreicher Einstieg in Data Science & KI ist auch ohne Technik-Studium möglich. Viele Experten kommen aus völlig anderen Bereichen und haben sich die erforderlichen Fähigkeiten durch ein Aufbaustudium, Weiterbildungen oder berufliche Praxis angeeignet.
Hohe Gehalts- und Karriereperspektiven
Data Scientists gehören zu den bestbezahlten Fachkräften – hohe Nachfrage und ein begrenztes Angebot führen zu attraktiven Gehältern und Karrierechancen. Laut dem StepStone Gehaltsreport (2024) liegt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Data Scientists in Deutschland bei 65.000 bis 85.000 Euro brutto (Stichprobe: 12.000 befragte Data Scientists und IT-Experten).

Abbildung 3 verdeutlicht auch, dass in leitenden Positionen sogar über 100.000 Euro möglich (StepStone Gehaltsreport 2024) sind. Besonders in datengetriebenen Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen oder E-Commerce sind Data Scientists gefragter denn je.
Ängste beim Quereinstieg – und wie du sie überwindest
Ein Quereinstieg in die Tech-Branche ist ein großer Schritt, und es ist völlig normal, dabei gewisse Ängste zu haben. Doch diese sollten dich nicht davon abhalten, diese Chance zu nutzen – schließlich hast du bereits gesehen, welche Vorteile und Perspektiven Data Science & KI bieten und andere haben es auch schon geschafft. Schaue dir den inspirierenden Werdegang eines GoVersity-Mentors, Quereinsteigers und jetzigen Tech-CEOs auf unserem YouTube-Kanal an. Hier geht’s zum Video.
1. Angst vor Mathematik
Viele befürchten, dass ihre Mathe-Kenntnisse für Data Science und KI nicht ausreichen. Doch es genügt, sich gezielt mit Statistik und linearer Algebra zu beschäftigen – tiefere Mathematikkenntnisse sind oft nicht erforderlich. Die meisten Data-Science-Anwendungen basieren auf standardisierten Methoden, die gut dokumentiert und praxisnah erlernbar sind.
Praxisbeispiel: Alex, ein ehemaliger Marketingspezialist, hatte große Angst vor Zahlen. Doch nach drei Monaten mit Online-Kursen zu Statistik konnte er problemlos eigene Datenmodelle erstellen und Muster in Marketingkampagnen analysieren.
2. Keine Programmiererfahrung
Ein weit verbreiteter Irrglaube: Man müsse jahrelange Coding-Erfahrung haben. Doch Python und SQL sind besonders einsteigerfreundlich und lassen sich in wenigen Monaten erlernen. Viele Quereinsteiger beginnen mit einfachen Datenanalysen und steigern sich schrittweise in komplexere Modelle.
Tipp: Starte mit praxisnahen Projekten, z. B. einer Analyse deiner Spotify-Playlist oder der Auswertung deines Kalorienverbrauchs mit Python. Auch einfache Web-Scraping-Projekte oder Datenvisualisierungen bieten einen guten Einstieg.
3. Keine Universität, keine Chance?
Viele denken, dass ohne Informatikabschluss kein Einstieg möglich ist – doch in der Praxis zählen Praxisprojekte, Erfahrung und ein starkes Portfolio mehr als ein formaler Abschluss. Arbeitgeber achten oft darauf, ob jemand eigenständig Probleme lösen und datenbasierte Entscheidungen treffen kann. Bootcamps, Zertifikatskurse und Open-Source-Projekte können hier wertvolle Alternativen zu einem Tech-Studium sein.
Tipp: Wenn du bereits einen Bachelor-Abschluss in der Tasche hast, ist ein Master in Data Science und AI ein sicherer Türenöffner in die Tech-Branche, auch ohne technisches Erststudium!
Roadmap für den erfolgreichen Quereinstieg in Data Science & KI
Bock einzusteigen? Diese Roadmap zeigt dir, welche Fähigkeiten du aufbauen solltest und wie du dir praxisnah das notwendige Wissen für deinen Quereinstieg in die Tech-Branche aneignen kannst.
1. Grundlagen der Mathematik & Statistik lernen
Ein solides Verständnis von Statistik und linearer Algebra ist essenziell. Kostenlose Lernplattformen wie YouTube, Udacity oder Coursera bieten praxisnahe Kurse, um dir die wichtigsten Konzepte anzueignen.
2. Python & SQL in 3 Monaten meistern
Programmiersprachen wie Python und SQL sind die Basis für Data Science. Eine bewährte Methode ist die Challenge „100 Days of Code“, mit der du täglich praxisnah üben kannst.
3. Erstes Machine Learning-Projekt umsetzen
Praktische Erfahrung ist der Schlüssel zum Erfolg. Starte mit einem einfachen Machine Learning-Projekt, z. B. einem Filmempfehlungssystem, um Datenanalyse, Modelltraining und Algorithmen besser zu verstehen.
4. Ein Portfolio auf GitHub erstellen
Arbeitgeber achten besonders auf Praxisprojekte. Dokumentiere deine Projekte auf GitHub, um dein Können sichtbar zu machen und potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken.
5. Ein berufsbegleitendes Masterstudium in Data Science erwägen
Ein akademischer Abschluss ist zwar nicht zwingend nötig, ist aber meist ein solider Wettbewerbsvorteil. Achte darauf, dass das Studium Praxisprojekte integriert, damit du das Wissen direkt anwenden kannst, so hebst du dich noch mehr von anderen ab und kannst Arbeitgeber noch mehr von dir überzeugen!
Starte jetzt deine Karriere in Data Science & KI!
Der Quereinstieg in Data Science & KI ist nicht nur möglich, sondern bietet dir außergewöhnliche Karrierechancen in einer der gefragtesten Branchen der Zukunft. Du hast gesehen, wie vielfältig deine Möglichkeiten sind und wie viele erfolgreiche Quereinsteiger es bereits geschafft haben. Jetzt liegt es an dir: Nimm dir einen Moment und frage dich, wo du in einem Jahr stehen könntest, wenn du heute den ersten Schritt machst.
Vielleicht möchtest du mit einem kleinen Projekt starten, um herauszufinden, wie viel Spaß dir das Programmieren und die Datenanalyse macht. Oder du möchtest gezielt dein Portfolio aufbauen, um dich optimal für deinen Traumjob vorzubereiten.
Und wenn du merkst, dass du bereit bist, deine Kenntnisse noch weiter zu vertiefen, könnte ein berufsbegleitendes Master-Studium in Data Science & AI genau das Richtige für dich sein – eine Entscheidung, mit der du deine Karriere aktiv gestaltest und dir selbst neue Türen öffnest.
Klingt spannend? Finde bei einer unserer Info-Sessions heraus, wie GoVersity dich auf deinem Weg individuell begleiten kann. Egal, wo du heute stehst – gemeinsam gehen wir deinen nächsten Schritt in eine Zukunft, die du selbst bestimmst.
Denn eins ist sicher: Der perfekte Moment, um durchzustarten, ist jetzt!

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