Statistiker/in werden

„Statistiker/-innen sammeln und analysieren Daten, entwickeln statistische Modelle und leiten daraus Zusammenhänge, Prognosen und Wahrscheinlichkeiten ab.“

Was macht man als Statistiker/in?

Wie viele Menschen werden in einer Region in zehn Jahren leben? Welche Faktoren beeinflussen den Erfolg eines Unternehmens? Und wie wahrscheinlich ist es, dass ein bestimmtes Ereignis eintritt? Statistiker/-innen beschäftigen sich mit solchen Fragen, indem sie Daten erheben, untersuchen und mathematisch auswerten. Abhängig vom jeweiligen Fachgebiet können die Daten sehr unterschiedlich sein: etwa Umfragen, Wirtschaftsdaten oder Produktionswerte.

Als Statistiker/in arbeitest du deshalb nicht einfach nur mit Tabellen und Zahlen. Du überlegst zunächst, welche Daten benötigt werden und wie sie sinnvoll erhoben werden können. Anschließend bereitest du die Daten auf, prüfst ihre Qualität und analysierst sie mit statistischen Verfahren. Aus den Ergebnissen leitest du Zusammenhänge, Wahrscheinlichkeiten oder Prognosen ab und stellst sie in Berichten oder Präsentationen verständlich dar.

Eine statistische Auswertung beginnt häufig lange vor der eigentlichen Berechnung. Statistiker/-innen müssen beispielsweise entscheiden, wie groß eine Stichprobe sein sollte, welche Personen untersucht werden oder wie eine Frage formuliert werden muss, damit die Ergebnisse möglichst zuverlässig sind. Als Statistiker/in musst du also nicht nur rechnen können, sondern auch kritisch hinterfragen, wie belastbar eine Aussage tatsächlich ist.

Wie wird man Statistiker/in?

Der klassische Weg in den Beruf führt über ein Hochschulstudium. Besonders passend ist ein Studium der Statistik. Auch über andere Studienrichtungen kannst du Statistiker/in werden. Gute Voraussetzungen bieten beispielsweise Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Data Science oder Angewandte Mathematik. Je nach späterem Einsatzgebiet können auch fachlich spezialisierte Studiengänge infrage kommen.

Welche Voraussetzungen braucht man als Statistiker/in?

Besonders wichtig ist ein gutes mathematisches Verständnis. Außerdem solltest du in der Lage sein, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, und dich klar und verständlich auszudrücken. Gerade der letzte Punkt wird manchmal unterschätzt, denn ein statistisches Modell bringt wenig, wenn niemand versteht, was das Ergebnis bedeutet. Statistiker/-innen müssen komplexe Zusammenhänge häufig auch Personen erklären, die selbst keine Statistikexpert/-innen sind.

Wichtige Voraussetzungen im Überblick:

Interesse an Mathematik, Daten, Informatik und Programmierung
Analytisches und logisches Denken
Sorgfältiges Arbeiten und Geduld bei komplexen Problemen
Kritischer Umgang mit Ergebnissen
Gute Kommunikationsfähigkeiten

Programmieren ist heute ein wichtiger Teil der Statistik, da große Datenmengen kaum noch manuell ausgewertet werden können. Für den Beruf sind daher grundlegende Kenntnisse in Programmiersprachen und Statistiksoftware sehr hilfreich. Dabei geht es weniger um klassische Softwareentwicklung, sondern vor allem darum, Daten aufzubereiten, statistische Modelle anzuwenden und Ergebnisse nachvollziehbar auszuwerten.

Wo arbeiten Statistiker/-innen?

Statistik wird überall dort gebraucht, wo aus Daten zuverlässige Erkenntnisse gewonnen werden sollen. Entsprechend breit sind die Beschäftigungsmöglichkeiten. Statistiker/-innen arbeiten in sehr unterschiedlichen Bereichen, etwa in statistischen Ämtern und Behörden, Forschungsinstituten, Versicherungen, Banken, Krankenhäusern sowie in der Pharma- und Biotechnologiebranche.

Weitere Tätigkeitsfelder finden sich in Unternehmensberatungen, Finanzunternehmen, Hochschulen, Markt- und Meinungsforschungsinstituten sowie in Industrie- und Technologieunternehmen. Darüber hinaus spielen statistische Methoden auch in Bereichen wie Demografie, Sozialforschung, Qualitätsmanagement sowie in der Medizin- und Pharmaforschung eine wichtige Rolle.

Was ist der Unterschied zwischen Statistiker/in, Data Analyst und Data Scientist?

Statistiker/-innen beschäftigen sich besonders intensiv mit statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeit, Stichproben, Unsicherheiten und der Frage, wie zuverlässig sich aus Daten bestimmte Aussagen ableiten lassen.
Data Analysts konzentrieren sich häufig stärker auf bereits vorhandene Daten. Sie untersuchen beispielsweise Unternehmensdaten, erstellen Kennzahlen und suchen nach Mustern oder Auffälligkeiten.
Data Scientists verbinden Statistik meist stärker mit Informatik, Machine Learning und der Verarbeitung großer oder komplexer Datenbestände. Dazu können auch die Entwicklung und Bewertung von Prognosemodellen gehören.

Die Berufe überschneiden sich deutlich, ihre Schwerpunkte sind aber etwas unterschiedlich. In der Praxis sind die Grenzen allerdings fließend. Eine Stelle mit dem Titel Data Scientist kann sehr statistisch geprägt sein, während Statistiker/-innen ebenfalls mit Machine Learning oder großen Datenmengen arbeiten können. Weitere ähnliche Berufe sind Mathematiker/in, Wirtschaftsmathematiker/in, Marktforscher/in sowie Aktuar/in.

FAQ

Was macht ein/e Statistiker/in einfach erklärt?

Statistiker/-innen versuchen, aus Daten verlässliche Erkenntnisse zu gewinnen. Sie planen Untersuchungen, werten Daten mit mathematischen Verfahren aus und prüfen, welche Schlussfolgerungen daraus gezogen werden können. So können sie beispielsweise herausfinden, ob ein Medikament wirkt, wie sich eine Bevölkerung entwickelt oder welche Faktoren ein bestimmtes Verhalten beeinflussen.

Wird künstliche Intelligenz Statistiker/-innen ersetzen?

Künstliche Intelligenz kann viele Aufgaben in der Statistik unterstützen, zum Beispiel Daten bereinigen, Modelle berechnen oder Grafiken erstellen. Die eigentliche Kernaufgabe von Statistiker/-innen bleibt jedoch bestehen: Sie müssen beurteilen, ob Daten geeignet sind, ob eine Analyse sinnvoll aufgebaut ist und welche Schlussfolgerungen wirklich zulässig sind. Gerade deshalb wird die Rolle von Statistiker/-innen nicht ersetzt, sondern verändert sich eher.

Ist Statistik dasselbe wie Data Science?

Nein. Statistik ist eine eigenständige mathematische Disziplin und bildet gleichzeitig eine wichtige Grundlage der Data Science. Data Science verbindet statistische Methoden zusätzlich stärker mit Informatik, Datenbanken, Machine Learning und der Verarbeitung großer Datenmengen.

Für wen eignet sich der Beruf Statistiker/in?

Der Beruf passt besonders gut zu dir, wenn du gerne analytisch arbeitest, Mathematik magst und herausfinden möchtest, was sich tatsächlich aus Daten ablesen lässt. Du solltest außerdem sorgfältig arbeiten und Freude daran haben, komplexen Fragen systematisch nachzugehen.