IT & Daten
Data Science
Analyse grosser Datenmengen mit Statistik, Programmierung und maschinellem Lernen.
Worum es geht
Im Studium werden Statistik, Programmierung, Datenbanken und Verfahren des maschinellen Lernens kombiniert. Ziel ist es, aus grossen Datenmengen verlaessliche Erkenntnisse und Vorhersagen abzuleiten. Absolventen arbeiten in fast jeder Branche, von Handel ueber Industrie bis zu Versicherungen.
Realitätscheck
Ein grosser Teil der Arbeit besteht aus Datenaufbereitung und Fehlersuche, nicht aus dem oft gezeigten Bild spannender Modellentwicklung.
Und was macht die KI daraus?
Die Nachfrage nach Fachkraeften, die KI-Modelle sauber entwickeln, pruefen und einordnen koennen, waechst weiter deutlich.
Tipp: Klick auf die Einstufung - dort steht, was sie genau bedeutet, und du bekommst Alternativen mit besserer Aussicht vorgeschlagen.
Stark gefragt
Diese Berufe bleiben auch durch KI gefragt, weil sie menschliches Urteilsvermögen, Handwerk, direkte Betreuung oder komplexe Entscheidungen vor Ort brauchen.
Wandelt sich
KI verändert diesen Bereich stark. Wer sich weiterentwickelt, hat gute Chancen - wer stehen bleibt, verliert gegen Automatisierung.
Unter Druck
Einfache Routineaufgaben werden zunehmend von KI oder Software übernommen. Ein Einstieg ist möglich, langfristig braucht es eine klare Weiterentwicklungsstrategie.
Berufe danach
- Data Scientist
- Machine-Learning-Ingenieur
- Datenanalyst
Passt zu dir, wenn
- Du hast Freude an Statistik und Programmierung gleichermassen
- Du willst aus Zahlen echte Entscheidungen ableiten
- Du bist neugierig auf neue KI-Methoden
Duale Studiengänge in dieselbe Richtung
- Duales Studium Data Science bei Technologieunternehmen
Wo du vorher reinschnuppern kannst
- Praktikum in der Datenanalyse
- Werkstudent im Bereich Machine Learning
Der andere Weg zum selben Ziel
Diese Ausbildungen führen in eine sehr ähnliche Richtung - mit Gehalt ab dem ersten Monat und der Möglichkeit, danach immer noch zu studieren.
- Fachinformatiker Daten- und Prozessanalyse
- Mathematisch-technischer Assistent
Dafür brauchst du vor allem
- Analyse & Struktur - Du willst wissen, warum etwas funktioniert.
- Digital & IT - Du willst verstehen, was hinter dem Bildschirm passiert.
- Organisation & Wirtschaft - Du bringst Abläufe zum Laufen.