Data Science Manager Gehalt: Ihr Guide für 2025

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Data science manager helfen bei der Entwicklung und Bereitstellung von Methoden zur Umwandlung von unstrukturierten Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse. Sie leiten Teams von Datenwissenschaftlern und spielen eine zentrale Rolle bei der Definition und Gestaltung der datengesteuerten Strategien von Unternehmen. Sie kennen sich mit einer Reihe von Datentechnologien aus, unter anderem mit Datenstrukturen, Data Mining und Datensicherheitsanwendungen.

Lesen Sie weiter, um mehr über die Aufgaben, die Gehaltsspanne und die Markttrends im Zusammenhang mit Data Science Managern zu erfahren.

Was ist ein data science manager?

Ein data science manager nutzt die Leistungsfähigkeit von Data Mining, Datenmodellierung, natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellen Lernverfahren, um verborgene Muster, Trends und Beziehungen in strukturierten oder unstrukturierten Datensätzen aufzudecken. Zu den weiteren Aufgaben eines data science managers gehören:

• Coaching und Beaufsichtigung von Dateningenieuren und -analysten 

• Ermittlung der Genauigkeit und Wirksamkeit neuer Datenquellen

• Entwicklung von maßgeschneiderten Datenmodellen und Algorithmen 

Wie viel verdient ein data science manager?

Das durchschnittliche Jahreseinkommen von data science managern liegt laut Kununu bei € 66.800 [1]. In der folgenden Tabelle haben wir uns noch weitere Durchschnittsgehälter auf anderen Jobbörsen angesehen:

Faktoren, auf das Gehalt eines Data Science Managers 

Obwohl es hilfreich ist, den Durchschnittswert zu kennen, können viele Faktoren das Verdienstpotenzial eines data science managers beeinflussen, darunter Ausbildung, Fähigkeiten, Zertifizierungen, Erfahrung und Standort. Betrachten wir die einzelnen Aspekte im Folgenden genauer.

Ausbildung

Ein Bachelor- oder Master-Abschluss kann definitiv von Vorteil sein, wenn Sie eine Karriere als data science manager anstreben. Viele Fachleute in diesem Bereich haben Abschlüsse in Wirtschaft, Statistik, Informatik oder Informationssystemen. Ein Master-Abschluss kann dabei helfen, tiefere Kenntnisse und spezialisierte Fähigkeiten zu erwerben, die in komplexen Projekten und Führungspositionen gefragt sind.

Allerdings sind auch Quereinsteiger herzlich willkommen, insbesondere wenn sie umfangreiche Erfahrung in relevanten Bereichen mitbringen. Praktische Erfahrung und ein nachgewiesenes Verständnis für data science und management können oft genauso wertvoll sein wie formale Abschlüsse. Unternehmen suchen oft nach talentierten Individuen, die ihre Fähigkeiten durch praktische Arbeit und kontinuierliches Lernen bewiesen haben, unabhängig von ihrem akademischen Hintergrund.

Ob Sie nun über einen formalen Abschluss oder umfangreiche Berufserfahrung verfügen – entscheidend ist Ihre Fähigkeit, komplexe Daten zu analysieren, strategische Entscheidungen zu treffen und ein Team effektiv zu führen. Das breite Spektrum an möglichen Hintergründen macht den Beruf des data science managers zu einem spannenden und zugänglichen Karriereweg für viele Fachleute.

Qualifikationen und Fertigkeiten

Data scientist sollten über eine Reihe von Qualifikationen und Fertigkeiten verfügen. Tableau nennt als die zehn wichtigsten Fertigkeiten:

• Kritisches Denken: Objektive Analyse von Fragen, Hypothesen und Ergebnissen. Kenntnis der Ressourcen zur Problemlösung und Beurteilung aus unterschiedlichen Perspektiven.

• Effektive Kommunikation: Erläuterung datengesteuerter Erkenntnisse in geschäftlichen Begriffen. Kommunikation der Bedeutung von Handlungen und transparente Vermittlung des Recherchevorgangs.

• Proaktive Problemlösung: Ermittlung von Geschäftschancen und verständliche Erläuterung von Problemen und Lösungen. Kenntnis zur Behebung von Problemen und Ressourcen sowie detektivischer Spürsinn für Methoden zur richtigen Antwort.

• Wissbegierde: Förderung der Suche nach Antworten und tiefere Analyse anstelle oberflächlicher Behandlung. Kreatives Denken mit dem Wunsch, mehr zu wissen.

• Geschäftssinn: Verständnis des Geschäftsbetriebs und seiner Anforderungen. Kenntnis der Unternehmensprobleme und ihrer Lösungen sowie die Transformation von Daten in unternehmensnützliche Ergebnisse.

• Datenvorbereitung für eine effektive Analyse: Verwaltung, Erfassung, Zusammenstellung, Verarbeitung und Modellierung von Daten. Analyse großer Datenbestände und Weitergabe von Daten im optimalen Format zur Entscheidungsfindung.

• Nutzung von Selfservice-Analytics-Plattformen: Kenntnis der Vorteile und Anforderungen der Datenvisualisierung. Anwendung von Best Practices und Techniken sowie Weitergabe von Ergebnissen über Selfservice-Dashboards.

• Erstellung von effizientem und wartungsfreundlichem Code: Bearbeitung der Programme zur Datenanalyse, -verarbeitung und -visualisierung. Erstellung von Programmen oder Algorithmen zum Parsen von Daten und Erfassung sowie Vorbereitung von Daten über APIs.

• Sachgerechte Anwendung von Mathematik und Statistik: Durchführung explorativer Datenanalysen. Anwendung einer statistischen Denkweise und Kenntnis der Stärken und Beschränkungen von Testmodellen.

• Nutzung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI): Beurteilung des Einsatzes von Machine Learning und KI. Training und Bereitstellung von Modellen für KI-Lösungen sowie Erläuterung von Modellen und Prognosen in der Sprache der Geschäftsanwender.

Zertifizierung

Zertifizierungen erfordern häufig eine kontinuierliche Weiterbildung, um sicherzustellen, dass Sie mit den neuesten Fortschritten und Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden bleiben. Durch den Erwerb relevanter Zertifizierungen verschaffen Sie sich Glaubwürdigkeit und erweitern Ihre Fähigkeiten. 

Einige bemerkenswerte Zertifizierungen, die für Ihre Karriere als Data Science Manager von großem Nutzen sein können sind:

• Certified Data Management Professional (CDMP)

• NetApp Certified Data Administrator (NCDA)

• Zertifizierter klinischer Datenmanager (CCDM)

Stufen der Erfahrung

Je weiter Sie in Ihrer beruflichen Laufbahn vorankommen und je mehr Fachwissen Sie erwerben, desto höher wird auch Ihr Jahreseinkommen ausfallen. Die folgenden Zahlen von stepstone bieten eine Schätzung des durchschnittlichen Monatsgehalts für data science manager auf verschiedenen Erfahrungsstufen [2]:

• 1–3 Jahre: € 55.000 

• 3–5 Jahre: € 62.000

• 6–10 Jahre: € 71.000

• >10 Jahre: € 78,000

Standort

Die allgemeine wirtschaftliche Lage einer Stadt kann sich auf die Beschäftigungsmöglichkeiten und das Gehaltsniveau auswirken. Denken Sie jedoch daran, dass das Gehalt nur ein Faktor ist, den Sie berücksichtigen müssen. Die Lebenshaltungskosten, die Lebensqualität und die allgemeinen Karrieremöglichkeiten sollten ebenfalls eine wichtige Rolle bei Ihrer Entscheidungsfindung spielen.

Sind die fünf Bundesländer mit den höchsten Gehältern für data science manager gehören laut stepstone die folgenden [2]:

• Baden-Württemberg: € 63.000 

• Bayern: € 61.000

• Berlin: € 60.000

• Hamburg: € 60.000

• Hessen: € 60.000

Stepstone identifiziert außerdem die fünf Städte mit den höchsten Gehältern für data science manager gehören die folgenden [2]:

• München: € 64.800

• Stuttgart: € 64.300

• Frankfurt am Main: € 60.500

• Hamburg: € 60.400

• Nürnberg: € 60.000

Branche

Data scientists sind in einer Vielzahl von Branchen hochgeschätzt, da ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse und Problemlösung weitreichende Anwendungen finden. Während data scientists in nahezu jedem Unternehmen wertvolle Beiträge leisten können, gibt es bestimmte Branchen, die einen besonders hohen Bedarf an diesen Fachkräften haben und daher bereit sind, attraktive Gehälter zu bieten.

Zu den lukrativsten Bereichen gehören Cloud-Dienste, soziale Netzwerke und der Finanzsektor. In diesen Branchen spielt die Datenanalyse eine zentrale Rolle bei der Entwicklung neuer Produkte, der Optimierung von Geschäftsprozessen und der Verbesserung der Kundenerfahrungen. Unternehmen in diesen Sektoren investieren erheblich in data science, um wettbewerbsfähig zu bleiben und innovative Lösungen zu entwickeln.

Verwandte Berufsbezeichnungen

Die folgenden Berufsbezeichnungen können als Meilensteine auf Ihrem beruflichen Weg zum Data Science Manager dienen:

Data analyst

Durchschnittliches Jahresgehalt: € 63.300 [4]

Als data analyst besteht Ihre Aufgabe in der Überwachung, Standardisierung und Feinabstimmung von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die unabhängig oder in Verbindung mit anderen numerischen Daten genutzt werden können. Darüber hinaus können Sie neben anderen visuellen Hilfsmitteln auch Diagramme, Grafiken und Tabellen verwenden, um die Bedeutung der Daten für bestimmte Zeiträume zu verdeutlichen.

Data scientist 

Durchschnittliches Jahresgehalt: € 57.200 [5]

Als scientist sind Sie für die Extraktion und Prüfung von Daten aus Unternehmensdatenbanken verantwortlich, um die Produktentwicklung zu verbessern, Marketingstrategien zu verfeinern und Geschäftstaktiken zu gestalten. Darüber hinaus bewerten Sie die Präzision und Effizienz neuer Datenquellen und Methoden zur Datenerfassung.

Data consultant 

Durchschnittliches Jahresgehalt: € 49.200 [6]

Als data consultants interpretieren Sie Datenanalysen. Neben der Erstellung von Berichten spielen Sie auch eine wichtige Rolle bei der Ausarbeitung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung der verwendeten Datensysteme und -technologien.

Berufsaussichten 

Wie bereits erwähnt, sind die Berufsaussichten für data scientists und business analysts aktuell sehr gut und verbessern sich weiterhin. In nahezu jeder Branche wachsen die generierten Datenmengen kontinuierlich, was zu einem steigenden Bedarf an Fachkräften führt, die in der Lage sind, diese Daten effektiv zu analysieren und zu verwerten. Unternehmen suchen zunehmend nach Talenten, die mit den wachsenden Datenmengen umgehen und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.Nächste Schritte 

Erlernen Sie gefragte Datenkenntnisse, die Ihnen beim Berufseinstieg helfen können. Ziehen Sie zum Beispiel in Erwägung, die Einführung in die Datenwissenschaft von IBM auf Coursera zu belegen. Dieses anfängerfreundliche Programm führt Sie unter anderem in JupyterLab, R Studio und Watson Studio ein.