Berufsprofil

Statistischer Assistent/Statistische Assistentin

Wichtige Fakten

Statistische Assistenten sammeln Daten und verwenden statistische Formeln, um statistische Studien durchzuführen und Berichte zu erstellen. Sie erstellen Tabellen, Schaubilder und Erhebungen.

Arbeitsmarkt
Fachkräftemangel in Deutschland und 4 weitere Länder
ELA/EURES 2025
Industrie
Digitale Technologie
Bildung
Kurzes tertiäres Bildungsprogramm
15%
Belastbarkeit Punktzahl · 2026 (Höher ist besser)
Kurzes tertiäres Bildungsprogramm 81% KI-Exposition · 2026
Arbeitsmarkt

Wo dieser Beruf gefragt ist

Gemeldeter Arbeitskräftemangel und -überschuss, nach Jahr. Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.

Die Zahlen gelten für Nicht akademische betriebswirtschaftliche und kaufmännische Fachkräfte und Verwaltungsfachkräfte — 200 Berufe einschließlich dieses.

3 von 8 mit Mangel202521 von 32 wachsend4.2MStellen bis 2035

Mangel: Deutschland, Italien, Niederlande.

Längster anhaltender Mangel: Niederlande, 4 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.

Was diese Begriffe bedeuten

Die vier Dinge, über die dieser Abschnitt berichtet

Gemeldete Nachfrage
Ob Arbeitgeber melden, dass sie für diesen Beruf Arbeitskräfte benötigen – eine Einschätzung, die von einer nationalen oder einer EU-Stelle veröffentlicht wird, keine Anzahl.
Wohin es sich entwickelt
In welche Richtung sich die Beschäftigung in diesem Beruf in den kommenden Jahren voraussichtlich entwickelt, ausgehend von einer amtlichen Prognose.
Offene Stellen
Wie viele Offene Stellen ungefähr entstehen – durch Wachstum und dadurch, dass Menschen den Beruf verlassen.
Übliche Vergütung
Was Menschen in diesem Beruf normalerweise verdienen, sofern die Quelle dies veröffentlicht. Eine fehlende Angabe bedeutet nicht, dass die Arbeit unbezahlt ist, sondern dass niemand diesen Wert für den betreffenden Ort veröffentlicht.

Ein Maß wird weggelassen, wenn niemand es für den betreffenden Ort veröffentlicht, statt es als null anzuzeigen.

Welche Tendenz der Markt für Sie zeigt

Zu Ihren Gunsten
Mehr offene Stellen als Suchende — Arbeitgeber konkurrieren um Bewerberinnen und Bewerber.
Ausgeglichen
Offene Stellen und Suchende halten sich in etwa die Waage.
Umkämpft
Mehr Suchende als offene Stellen — rechnen Sie mit Konkurrenz.
Widersprüchliche Hinweise
Die Quellen widersprechen sich, oder dieselbe Berufsgruppe ist in einer Region knapp und in einer anderen im Überangebot.

Jede Quelle ordnet die Ergebnisse einem dieser vier Begriffe zu, damit es eine einheitliche Begrifflichkeit gibt. Was sich unterscheidet, sind die zugrunde liegenden Nachweise. Diese stehen unter jeder Einschätzung: ein gemessenes Verhältnis von Offenen Stellen zu Arbeitssuchenden oder eine von einer nationalen Stelle veröffentlichte Bewertung.

Wie dieser Beruf im Vergleich zu anderen Berufen im selben Land abschneidet

Stark
Zu den stärksten in that country
Gut
Stärker als die meisten Berufe in that country
Gemischt
Etwa typisch für that country
Schwach
Schwächer als die meisten Berufe in that country

Dies ist ein Rang innerhalb eines Landes, keine Bewertung, die Sie über Grenzen hinweg vergleichen können – die Register hinter zwei Ländern erfassen unterschiedliche Menschen, daher bedeutet dieselbe Zahl in jedem Land etwas anderes. Das erklärt auch, warum ein Beruf in einem Land die Einstufung Stark erhalten und dennoch als Umkämpft angezeigt werden kann: Er führt in einem insgesamt stark umkämpften Arbeitsmarkt.

Woher diese Angaben stammen

Jede Zahl wird von einem nationalen Statistikamt, einer öffentlichen Arbeitsverwaltung oder einer EU-Stelle veröffentlicht. Jede Karte nennt außerdem ihre Quelle und den Zeitraum, auf den sie sich bezieht. Manche Orte werden monatlich erfasst, andere ein- oder zweimal jährlich bewertet. Deshalb können zwei Orte auf derselben Karte unterschiedliche Zeitpunkte beschreiben – das Datum wird immer angezeigt.

Nichts davon sagt die Chancen einer einzelnen Person voraus. Es beschreibt einen Arbeitsmarkt.

Gemeldete Nachfrage · Übliche Vergütung · Wohin es sich entwickelt (Deutschland, Österreich, Schweiz, Niederlande, Belgien, Dänemark)
Gemeldete Nachfrage · Übliche Vergütung · Wohin es sich entwickelt
Gemeldete Nachfrage Übliche Vergütung Wohin es sich entwickelt
Deutschland Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * — +10,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Österreich Nicht gemeldet — +9,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Schweiz Nicht gemeldet — +4,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Niederlande Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * — −5,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Belgien Nicht gemeldet — +16,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Dänemark Nicht gemeldet — −0,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.

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NexFuture™

Zukunftsaussichten für Statistischer Assistent/Statistische Assistentin

The outlook for Statistischer Assistent/Statistische Assistentin 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.

Spielen Sie die Zukunft
Wie könnte sich Statistischer Assistent/Statistische Assistentin ändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?

Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.

Eine signifikante Transformation auf Aufgabenebene wird in 8 Jahren (um 2034) im Rahmen des ausgewählten Szenarios „Erwartet“ erwartet.
~10%
Belastbarkeit
Automatisierungsrisiko
EXP~85%
Menschlicher Rand
MOAT~10%

Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.

2026
2030
2039
KI-Einführungsgeschwindigkeit:

Modellbasierte Schätzung. Nutzen Sie es als Planungssignal, nicht als Garantie.

Wie KI diese Rolle verändern kann

Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.

15% Im Besitz von Menschen

Was noch immer von den Menschen abhängt

Die meisten Aufgaben hier sind KI-unterstützt statt rein menschlich geführt.

Der menschliche Vorteil Um in dieser Rolle voraus zu bleiben, konzentrieren Sie sich auf Mathematik und Quantitative Analyse. Diese menschenzentrierten Fähigkeiten sind für KI in den nächsten 20 Jahren am schwierigsten zu replizieren.
37% Helfen

Wo KI zum Co-Piloten werden kann

  • statistische Muster ermitteln
  • statistische Analysetechniken anwenden
  • wissenschaftliche Methoden anwenden
81% Automatisieren

Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind

  • Daten sammeln
  • Daten verarbeiten
  • analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
Detaillierte Analyse

Vitale Signale & KI-Vektoren

KI-Belichtungsvektoren

0-100%
KI / Maschinelles Lernen 37%

Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung

Generative KI 6%

Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle

Kognitive Software 2%

Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung

Roboter- und physische Automatisierung 0%

Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung

Technische Details
Methodik: NexFuture v3.0 Quellen: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualisiert: Okt. 2026

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.

Ein Tag im Leben

Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun

Digitale Technologie

Tag im Leben

Ein typischer Tag als Statistischer Assistent/Statistische Assistentin

09
09:00 · Morgen
analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
Anwendung mathematischer Methoden und Nutzung von Berechnungstechnologien zur Durchführung von Analysen und zur Erarbeitung von Lösungen für spezifische Probleme.
10
10:30 · Vormittags
arbeitsbezogene Berichte verfassen
Erstellung von Arbeitsberichten, die ein wirksames Beziehungsmanagement sowie einen hohen Dokumentations- und Aktenführungsstandard ermöglichen. Erfassung und Darstellung von Ergebnissen und Schlussfolgerungen auf klare und begreifbare Weise, sodass sie auch für ein Nicht-Fachpublikum verständlich sind.
12
12:00 · Mittag
Daten sammeln
Extrahieren exportierbarer Daten aus mehreren Quellen.
14
14:00 · Nachmittag
Daten verarbeiten
Eingabe von Informationen in ein System für die Speicherung und den Abruf von Daten mithilfe von Verfahren wie Scannen, manueller Dateneingabe oder elektronischer Datenübertragung, um große Datenmengen zu verarbeiten.
15
15:30 · Am späten Nachmittag
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.
17
17:00 · Zusammenfassung
quantitative Forschung betreiben
Durchführen einer systematischen empirischen Untersuchung beobachtbarer Erscheinungen mittels statistischer, mathematischer oder rechnergestützter Techniken.

Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.

Fähigkeiten & Wissen

Was Sie für diese Arbeit brauchen

Die Fähigkeiten, das Wissen und die Tools, die diese Rolle erfordert – sowie die Eigenschaften und Vorteile, die damit einhergehen.

Grundlegende Fähigkeiten
Durchführung von wissenschaftlicher Forschung oder Marktforschung
  • 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.

Verfassen technischer Dokumentation oder akademischer Schriften
  • arbeitsbezogene Berichte verfassen

    Erstellung von Arbeitsberichten, die ein wirksames Beziehungsmanagement sowie einen hohen Dokumentations- und Aktenführungsstandard ermöglichen. Erfassung und Darstellung von Ergebnissen und Schlussfolgerungen auf klare und begreifbare Weise, sodass sie auch für ein Nicht-Fachpublikum verständlich sind.

  • technische Berichte schreiben

    Erstellung technischer Kundenberichte, die auch Laien verständlich sind.

Analyse wissenschaftlicher und medizinischer Daten
  • statistische Muster ermitteln

    Analysieren statistischer Daten zur Ermittlung von Mustern und Trends in den Daten oder zwischen Variablen.

Sammeln von Informationen aus physikalischen oder elektronischen Quellen
  • Daten sammeln

    Extrahieren exportierbarer Daten aus mehreren Quellen.

Verwaltung, Sammlung und Speicherung digitaler Daten
  • 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.

Durchführen von Berechnungen
  • analytisch-mathematische Berechnungen durchführen

    Anwendung mathematischer Methoden und Nutzung von Berechnungstechnologien zur Durchführung von Analysen und zur Erarbeitung von Lösungen für spezifische Probleme.

Analyse und Auswertung von Informationen und Daten
  • statistische Analysetechniken anwenden

    Nutzung von Modellen (deskriptive oder Inferenzstatistiken) und Techniken (Data Mining oder maschinelles Lernen) für statistische Analysen und IKT-Werkzeuge zur Analyse von Daten, Feststellung von Korrelationen und Prognose von Trends.

Eingeben und Verarbeiten von Informationen
  • Daten verarbeiten

    Eingabe von Informationen in ein System für die Speicherung und den Abruf von Daten mithilfe von Verfahren wie Scannen, manueller Dateneingabe oder elektronischer Datenübertragung, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Wissensgebiete & Software & Technologien
Wissensgebiete
  • 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.

Branchenübergreifende Kompetenzen
  • Mathematik
  • Quantitative Analyse
  • Software für statistische Analysesysteme
  • Statistik
  • Algorithmen
  • Datenwissenschaft
  • Erhebungstechniken
  • Forschungsdesign
  • wissenschaftliche Forschung
Software & Technologien
Structured query language SQLSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicC++TableauOracle JavaBentley MicroStationC#Microsoft Active Server Pages ASPMicrosoft Visual StudioOracle PL/SQLMinitabStataCorp StataWolfram Research MathematicaSoftware development toolsSAP BusinessObjects Crystal ReportsData visualization softwareInsightful S-PLUSSTATISTICAdBASEAvidian Technologies ProphetA programming language APLSystat Software SigmaStatHarvard GraphicsHyland OnBase Enterprise Content ManagementGGY AXISPolySystems Asset DelphiQSR International NVivoTowers Perrin MoSesBenfield ReMetrica
Schlüsselmerkmale, die Sie brauchen
Analytisches Denken Integrität Anerkennung Zuverlässigkeit Zusammenarbeit Leistung Leistung/Anstrengung Vielfalt Anpassungsfähigkeit/Flexibilität Stressresistenz Selbstkontrolle Unabhängigkeit Innovation Führung Fürsorge für andere Soziale Orientierung
Wichtige Belohnungen, die Sie erwarten können
LeistungArbeitsbedingu…AnerkennungBeziehungenUnterstützungUnabhängigkeit
So qualifizieren Sie sich

Statistischer Assistent: Wie Sie sich qualifizieren und wo Sie studieren können

Was normalerweise für die Qualifikation erforderlich ist: Bildungsniveau, wo es sich um einen reglementierten Beruf handelt und wo man studieren kann.

Typisches Bildungsniveau

Kurzes tertiäres Bildungsprogramm

Wo man studieren kann

1.170 Studienprogramme in 28 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 186 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.

Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:

Berufsausbildung Geprüfte/-r Berufsspezialist/-in für Datenanalyse (IHK)

S&N Systemhaus für Netzwerk- und Datentechnik GmbH · Deutschland

Berufsausbildung Spezialist für Angewandte KI, Machine Learning und Datenanalyse (IHK)

NG Engineering Academy GmbH · Deutschland

Kurzkurs

Data Science – Grundlagen Data Mining

ETC - Enterprise Training Center GmbH · Österreich

Quellen
  1. 1. Source: Europass Qualification Dataset Register (European Commission)
  2. 2. Source: AMS Weiterbildungsdatenbank, Arbeitsmarktservice Österreich (weiterbildungsdatenbank.at). Data as at 27/09/2026.
Karriereentwicklung

Entwicklungspfade & ähnliche Rollen

Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.

Für Organisationen

Die Daten auf dieser Seite für Ihre Schülerinnen und Schüler, Klientinnen und Klienten sowie Mitarbeitenden nutzen.

Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Welche Kenntnisse und Fähigkeiten sind besonders wichtig für diese Position?
Fundierte Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Datenanalyse sind unerlässlich. Zudem sind sichere Kenntnisse in Statistik-Software (z.B. SPSS, R, Stata) sowie gute Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Sachverhalte verständlich darzustellen, von Vorteil.
Welche Karrierechancen bestehen für Statistiker/innen?
Mit zunehmender Erfahrung und Expertise können Sie in höhere Positionen im Bereich Datenanalyse und Statistik aufsteigen. Mögliche Entwicklungspfade umfassen beispielsweise die Leitung von Statistikprojekten oder die Spezialisierung auf bestimmte Anwendungsbereiche.
Welche Arbeitsmodelle sind typisch für Statistiker/innen?
Die Position des Statistischen Assistenten/der Statistischen Assistentin wird in der Regel in einem Arbeitsverhältnis ausgeübt. Sie arbeiten meist als Angestellte/r in Unternehmen, Forschungseinrichtungen oder öffentlichen Behörden.
Statistischer Assistent/Statistische Assistentin — gibt es in Europa einen Mangel?
Nein. In der ELA/EURES-Ausgabe 2025 wurde in 5 der 8 europäischen Länder, die diese Berufsgruppe bewertet haben, ein Überangebot gemeldet: Griechenland, Finnland, Lettland, Schweden und 1 weitere. 3 Länder meldeten einen Mangel. Diese Bewertungen werden je Berufsgruppe veröffentlicht, nicht je Berufsbezeichnung.
Statistischer Assistent/Statistische Assistentin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
51.440 US-Dollar im Jahr im Median, Stand 2025-05. Die Medianwerte der Bundesstaaten reichen von 27.490 bis 82.580 US-Dollar. Quelle: US Bureau of Labor Statistics. Die Zahl beschreibt die Vereinigten Staaten und ist keine Prognose für Europa.

Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 3. Oktober 2026 Über unsere Daten