«Ich habe das EFZ — welche Richtung soll ich einschlagen?»
Nach der Lehre kann Data Science attraktiv wirken, weil Daten, Code und Analyse zusammenkommen. Der direkte Sprung ist aber selten realistisch: Data Scientist ist senior und der Markt erwartet in der Regel ein FH- oder Uni-Studium.
Diese Angaben sind nicht redaktionell gesetzt, sondern das Anforderungsprofil, gegen das unser Jobrollen-Assessment deine Antworten rechnet.
Dein EFZ ist wertvoll, reicht für diese Rolle aber meist nicht als Endpunkt. Data Scientist ist die einzige der verglichenen Rollen mit Studiumsanspruch und seniorer Erfahrungsstufe. Gefordert sind Analyse 100 % und Daten 100 %, zusätzlich Technik und Qualität je 67 %, Sicherheit, Projekt und Kommunikation je 33 %. Du musst Daten modellieren, SQL und Statistik anwenden, Muster erkennen, Anforderungen in auswertbare Fragen übersetzen und Skripte selbst entwickeln. Nach der Lehre fehlt oft nicht Motivation, sondern mathematische, methodische und wissenschaftliche Tiefe.
Der tragfähige Weg führt meist über ein Studium oder über eine datennahe Zwischenrolle, etwa BI, Reporting, Datenbankarbeit oder Data Analyst. Parallel baust du Projekte, in denen du Datenmodell, SQL, Statistik, Auswertung und Skripting sauber verbindest. Die Zertifizierung kann Struktur geben, aber sie macht aus einem EFZ keinen Hochschulabschluss.
Wo die Rolle viel verlangt und wo wenig. Im Assessment liegt darüber dein eigenes Profil — die Differenz ist dein Entwicklungsfeld.
Für diese Rolle erwartet der Schweizer Markt in der Regel: Вища освіта (FH/університет).
Ehrlich gesagt: Ein Zertifikat ersetzt keinen verlangten Abschluss. Es belegt aber nachprüfbar, was du kannst — und genau das ist der Teil, den ein Lebenslauf allein nicht zeigt.
Das Jobrollen-Assessment vergleicht dein Profil mit allen 46 Rollen — kostenlos, ohne KI-Auswertung, deterministisch gerechnet. Am Ende steht ein Bericht mit deinen stärksten Rollen, dem Kompass oben und deiner eingeschätzten Stufe.