Statistiker/Statistikerin
Schnappschuss
Als Statistiker/Statistikerin sind Sie der Schlüssel zur datengestützten Entscheidungsfindung. Sie analysieren komplexe Datenmengen, identifizieren Trends und liefern fundierte Erkenntnisse, die Unternehmen und Organisationen in verschiedenen Branchen voranbringen.
Statistiker/Statistikerinnen arbeiten an der Erhebung, Erfassung und Analyse von vorwiegend quantitativen Informationen. Ihre Arbeit erstreckt sich über vielfältige Bereiche wie Gesundheitswesen, Demografie, Finanzen und Wirtschaft. Sie entwerfen statistische Studien, wenden geeignete Analysemethoden an und interpretieren die Ergebnisse, um Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Im Career Band 5 übernehmen Sie zudem strategische Führungsaufgaben und tragen zur Entwicklung von datengetriebenen Strategien bei.
- • Entwicklung und Durchführung statistischer Studien und Analysen.
- • Erhebung, Aufbereitung und Validierung von Daten aus verschiedenen Quellen.
- • Anwendung statistischer Methoden und Software zur Datenanalyse (z.B. Regression, Hypothesentests).
Wo dieser Beruf gefragt ist
Gemeldeter Arbeitskräftemangel und -überschuss, nach Jahr. Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
Kräftigere Farbe: in mehr aufeinanderfolgenden Jahren gleich gemeldet.
Die Zahlen gelten für Naturwissenschaftler, Mathematiker und Ingenieure — 274 Berufe einschließlich dieses.
Mangel: Denmark, Italy, Luxembourg, Netherlands.
Längster anhaltender Mangel: Luxembourg, 3 Jahre.
Wählen Sie ein Gebiet auf der Karte, um dessen Zahlen zu sehen.
Über diese Quelle›
Quelle: ELA/EURES, Arbeitskräftemangel und -überschuss. Die Angaben werden auf Ebene der Berufsgruppe veröffentlicht und decken Europa ab. Die Ausgaben unterscheiden sich im Aufbau des Anhangs und in der Länderabdeckung, sodass eine Veränderung zwischen zwei Jahren nicht immer eine Veränderung des Arbeitsmarkts bedeutet. Grau dargestellte Länder wurden nicht gemeldet — das ist nicht dasselbe wie ein ausgeglichener Markt.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Mehr entdecken
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KönnteStatistiker/Statistikerinzu Ihnen passen?
Beantworten Sie drei kurze Fragen. Hierbei handelt es sich nicht um eine vollständige Bewertung, sondern um einen Vorgeschmack, der Ihnen bei der Entscheidung helfen soll, ob Sie Ihr Profil vergleichen möchten.
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieAnalytisches Denkenerfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieIntegritäterfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieAnerkennungerfordern?
Zukunftsaussichten für Statistiker/Statistikerin
The outlook for Statistiker/Statistikerin reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Wie werden diese Ergebnisse berechnet?
Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.
Wie könnte sichStatistiker/Statistikerinändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Wie könnte sichStatistiker/Statistikerinändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Wie KI diese Rolle verändern kann
Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.
Was noch immer von den Menschen abhängt
- im Bereich Forschung und im beruflichen Umfeld professionellen Umgang pflegen
- Forschungsaktivitäten bewerten
- Rechte des geistigen Eigentums verwalten
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
- statistische Muster ermitteln
- statistische Analysetechniken anwenden
- frei zugängliche Publikationen verwalten
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
- Daten sammeln
- Daten verarbeiten
- Informationen zusammenfassen
Vitale Signale & KI-Vektoren
KI-Belichtungsvektoren
0-100%Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung
Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle
Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
Technische Details
NexFuture v3.0 schätzt die Automatisierungsexposition direkt aus den wesentlichen ESCO-Kompetenzgruppen, gewichtet nach Kompetenzmasse und kalibriert anhand von Experten-Ankern. Werte sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Vollständige Details finden Sie im NexFuture-Methodik-Whitepaper.
Misst die Automatisierungsexposition. Sie misst weder Gehalt noch Nachfrage noch die Zahl der Stellen in Ihrer Nähe.
Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun
Digitale Technologie
Ein typischer Tag alsStatistiker/Statistikerin
09 09:00 · Morgen Open-Source-Software entwickeln
10 10:30 · Vormittags Rechte des geistigen Eigentums verwalten
12 12:00 · Mittag abstrakt denken
14 14:00 · Nachmittag als Mentor für Privatpersonen agieren
15 15:30 · Am späten Nachmittag analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
17 17:00 · Zusammenfassung Daten sammeln
Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.
-
Bewertung der Datenqualität
Aufdeckung von Datenproblemen mithilfe von Qualitätsindikatoren, Messwerten und Metriken, um unter Berücksichtigung von Datenqualitätskriterien Strategien für die Datenbereinigung und die Datenanreicherung zu planen.
-
Statistische Modellierungsverfahren
Ansätze für die statistische Analyse von Datensätzen im Bereich der Datenwissenschaft. Es wird versucht, Vorhersagen über die Realität durch statistische Modelle und explizite Annahmen zu erarbeiten.
- Datenethik
- Datenwissenschaft
- Forschungsdesign
-
Verwaltung auffindbarer, zugänglicher, interoperabler und wiederverwendbarer Daten
Erstellung, Beschreibung, Speicherung, Bewahrung und (Wieder-)Verwendung wissenschaftlicher Daten auf der Grundlage der FAIR-Grundsätze (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable), wobei die Daten so offen wie möglich und so geschlossen wie nötig sein sollten.
-
wissenschaftliche Forschung betreiben
Beteiligung an der Konzeption oder Schaffung neuer Kenntnisse durch Formulierung von Forschungsfragen, Erforschung, Verbesserung oder Entwicklung von Konzepten, Theorien, Modellen, Techniken, Instrumenten, Software oder Betriebsmethoden und Anwendung wissenschaftlicher Methoden und Techniken.
-
wissenschaftliche Methoden anwenden
Anwenden wissenschaftlicher Methoden und Techniken zur Untersuchung von Phänomenen, indem neue Erkenntnisse gewonnen oder frühere Erkenntnisse korrigiert und eingebunden werden.
-
quantitative Forschung betreiben
Durchführen einer systematischen empirischen Untersuchung beobachtbarer Erscheinungen mittels statistischer, mathematischer oder rechnergestützter Techniken.
-
Grundsätze der Forschungsethik und der wissenschaftlichen Integrität bei Forschungstätigkeiten anwenden
Anwendung grundlegender ethischer Grundsätze und Rechtsvorschriften auf die wissenschaftliche Forschung, einschließlich Fragen der Integrität der Forschung. Durchführung, Überprüfung oder Meldung von Forschungsarbeiten zur Vermeidung von Fehlverhalten wie Fälschungen, Verfälschungen und Plagiaten.
-
offene Innovation in der Forschung fördern
" Förderung einer integrierten Zusammenarbeit, bei der verschiedene Interessengruppen gemeinsam Innovationen mit gemeinsamem Wert schaffen. "
-
wissenschaftliche oder akademische Arbeiten und technische Unterlagen verfassen
Verfassen und Bearbeiten von wissenschaftlichen, akademischen oder technischen Texten zu verschiedenen Themen.
-
Ergebnisse in der wissenschaftlichen Gemeinschaft verbreiten
Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse mit allen geeigneten Mitteln, einschließlich Konferenzen, Workshops, Kolloquien und wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
-
wissenschaftliche Forschung publizieren
Betreiben akademischer Forschung, an einer Universität, einer Hochschule oder alleine, im eigenen Fachgebiet, Veröffentlichen der Forschungsergebnisse in Büchern oder Fachzeitschriften zur Mehrung des Kenntnisstands auf diesem Fachgebiet und zur persönlichen akademischen Akkreditierung.
-
wissenschaftliche Veröffentlichungen verfassen
Beschreiben der Forschungsfrage, der Ergebnisse und der Schlussfolgerungen wissenschaftlicher Forschungen auf dem eigenen Fachgebiet in einer Fachpublikation.
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Daten sammeln
Extrahieren exportierbarer Daten aus mehreren Quellen.
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Informationen zusammenfassen
Kritisches Lesen, Interpretieren und Zusammenfassen neuer und komplexer Informationen aus verschiedenen Quellen.
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statistische Muster ermitteln
Analysieren statistischer Daten zur Ermittlung von Mustern und Trends in den Daten oder zwischen Variablen.
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Forschungsdaten verwalten
Erstellen und Analysieren wissenschaftlicher Daten, die mithilfe qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden erhoben wurden. Speichern und Pflegen der Daten in Forschungsdatenbanken. Unterstützung der Wiederverwendung wissenschaftlicher Daten und Kenntnis der Grundsätze der offenen Datenverwaltung.
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im Bereich Forschung und im beruflichen Umfeld professionellen Umgang pflegen
Beweisen von Rücksicht auf andere und von Kollegialität. Zuhören, Erteilen und Erhalten von Feedback und einfühlsames Eingehen auf andere, wobei auch die Aufsicht über das Personal und die Führung in einem beruflichen Umfeld übernommen wird.
-
Open-Source-Software entwickeln
Betrieb und Produktion von Open-Source-Software. Vertraut sein mit den wichtigsten Open-Source-Modellen, Lizenzierungssystemen und den bei der Produktion von Open-Source-Software üblichen Codierungsverfahren.
-
Datenanalyse durchführen
Erhebung von Daten und Statistiken zum Testen und Bewerten, um Aussagen und Musterprognosen zu erstellen, mit dem Ziel, nützliche Informationen in einem Entscheidungsprozess zu finden.
Fähigkeits-DNA
Arbeitspersönlichkeitsmerkmale und Werte, die diese Rolle definieren
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Scannen, um auf dem Mobilgerät fortzufahrenEntwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passtStatistiker/Statistikerin?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Häufig gestellte Fragen
- Welche Kenntnisse und Fähigkeiten sind besonders wichtig für Statistiker/Statistikerinnen?
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Informatik sind unerlässlich. Dazu gehören analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten, die Fähigkeit zur kritischen Bewertung von Daten und die Beherrschung statistischer Softwarepakete. Im Career Band 5 sind auch ausgeprägte Führungsqualitäten und Kommunikationsfähigkeiten gefragt.
- In welchen Branchen werden Statistiker/Statistikerinnen eingesetzt?
- Statistiker/Statistikerinnen finden Beschäftigung in einer Vielzahl von Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Marktforschung, öffentliche Verwaltung, Automobilindustrie und IT-Sektor. Die Nachfrage nach qualifizierten Statistikexperten ist in nahezu allen Bereichen vorhanden.
- Welche Arbeitsmodelle sind für Statistiker/Statistikerinnen üblich?
- Die meisten Statistiker/Statistikerinnen sind in einem festen Arbeitsverhältnis beschäftigt. Es gibt jedoch auch Möglichkeiten einer selbstständigen Tätigkeit oder Projektarbeit, insbesondere im Bereich der Beratung.
- Statistiker/Statistikerin — gibt es in Europa einen Mangel?
- Nein. In der ELA/EURES-Ausgabe 2025 wurde in 6 der 10 europäischen Länder, die diese Berufsgruppe bewertet haben, ein Überangebot gemeldet: Österreich, Bulgarien, Deutschland, Griechenland und 2 weitere. 4 Länder meldeten einen Mangel. Diese Bewertungen werden je Berufsgruppe veröffentlicht, nicht je Berufsbezeichnung.
- Statistiker/Statistikerin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
- 103.300 US-Dollar im Jahr im Median, Stand 2025-05. Die Medianwerte der Bundesstaaten reichen von 49.730 bis 140.670 US-Dollar. Quelle: US Bureau of Labor Statistics. Die Zahl beschreibt die Vereinigten Staaten und ist keine Prognose für Europa.