Gepostet 12.08.2026, Ivan Storchi
Die Schweiz sucht Datenprofis – und findet zu wenige. Bis 2033 fehlen laut ICT-Berufsbildung Schweiz rund 54'400 ICT-Fachkräfte, ein grosser Teil davon im Bereich Data Science und künstliche Intelligenz (KI). Wer heute eine Ausbildung zum Data Scientist beginnt, sichert sich damit exzellente Berufsaussichten.
Der Mangel ist real und wächst weiter. Die Schweiz beschäftigte 2024 rund 266'000 Personen in ICT-Berufen. Bis 2033 braucht die Wirtschaft gemäss der aktuellen Bedarfsprognose von ICT-Berufsbildung Schweiz zusätzlich 128'600 Fachkräfte.
Bildungssystem und Zuwanderung können diesen Bedarf nur teilweise decken: 44'400 Personen sollen aus der Berufsbildung kommen, weitere 29'800 über Zuwanderung. Unter dem Strich bleibt eine Lücke von 54'400 Fachkräften – deutlich mehr als in der letzten Prognose von 2022.
Auch der Adecco/UZH Fachkräftemangel-Index 2025 bestätigt den Trend: In 32 von 55 untersuchten Berufsgruppen besteht ein messbarer Mangel, IT- und Datenberufe gehören konstant dazu. Gleichzeitig lag die Arbeitslosenquote im Februar 2026 gemäss SECO bei rund 3,2 Prozent – tief, aber die offenen Stellen und die passenden Profile finden trotzdem nicht zueinander.
Praxis-Insight: Zwei Drittel aller ICT-Fachkräfte arbeiten laut ICT-Berufsbildung Schweiz gar nicht in der IT-Kernbranche, sondern in Banken, Versicherungen, im Detailhandel oder in der Industrie. Wer Data Science lernt, ist damit branchenübergreifend gefragt – nicht nur bei klassischen Tech-Firmen.
Weil die Datenmenge explodiert und ohne Fachleute nutzlos bleibt. Rohdaten allein schaffen keinen Mehrwert – erst die Analyse macht sie zur Entscheidungsgrundlage.
Das weltweite Datenvolumen («Global Datasphere») soll laut Prognosen des Marktforschers IDC bis 2028 auf rund 394 Zettabyte anwachsen, angetrieben unter anderem durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Ein Zettabyte entspricht einer Eins mit 21 Nullen – kaum vorstellbare Grössenordnungen.
Banken, Versicherungen, Handelshäuser, die Industrie oder auch Spitäler und Sportclubs sammeln heute permanent Daten: Kundenverhalten, Gesundheitswerte, Verkehrsflüsse, Sensordaten. Diese Rohdaten in strukturierte, verwertbare Information zu verwandeln, ist die Kernaufgabe von Data Scientists. Ohne Spezialisten bleiben diese Rohdaten für Schweizer Unternehmen jedoch nutzlos.
Die Berufsbezeichnung verschiebt sich leicht, die Nachfrage bleibt hoch. Neben dem klassischen Data Scientist etabliert sich zunehmend die Rolle des AI Engineers, der Machine-Learning-Modelle direkt in Produkte und Anwendungen einbaut, statt sie nur zu analysieren.
Für Berufseinsteigende heisst das: Python-Kenntnisse, Grundlagen in Machine Learning und ein Verständnis für den gesamten Weg von Rohdaten bis zur produktiven KI-Anwendung sind heute gefragter als reine Analysefähigkeiten allein.
Data Scientists gehören zu den bestbezahlten Berufen im Schweizer Arbeitsmarkt. Der Lohnrechner von jobs.ch weist für die Jahre 2024–2026 einen Durchschnittslohn von rund CHF 100'000 bis 102'000 pro Jahr aus.
Andere Lohnportale zeigen eine ähnliche oder sogar höhere Spanne: Laut Indeed lag der Schweizer Durchschnittslohn im Juli 2026 bei rund CHF 115'000, Glassdoor beziffert ihn auf etwa CHF 118'500 pro Jahr. Mit Berufserfahrung und Spezialisierung – etwa in der künstlichen Intelligenz – steigen die Löhne spürbar: Erfahrene Senior Data Scientists verdienen im Schnitt über CHF 124'000 brutto pro Jahr.
Kurz zusammengefasst:
(Werte gerundet, Stand Sommer 2026; Quellen: jobs.ch, Indeed, Glassdoor, lohnanalyse.ch)
Der direkteste Weg ist ein Bachelorstudium in Data Science. In der Schweiz hat sich das Angebot seit 2020 spürbar weiterentwickelt und trägt der wachsenden Bedeutung von KI heute explizit Rechnung.
Die Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) bietet den Bachelor of Science in Data Science & Artificial Intelligence an – die frühere «Data Science»-Ausbildung wurde entsprechend erweitert. Das Studium umfasst 180 ECTS-Punkte, dauert in Vollzeit sechs Semester und lässt sich auch berufsbegleitend in sechs bis acht Semestern absolvieren.
Prof. Dr. Rocco Custer, Studiengangleiter an der FHNW, beschreibt den Studiengang als praxisintegriert und flexibel: Es gibt kaum klassische Vorlesungen, dafür Online-Lernmaterialien, persönliches Coaching und ab dem ersten Semester Projekte in interdisziplinären Gruppen. Studierende können zudem Vertiefungsrichtungen wie Data Science & AI for Sustainability oder Data Science & AI for Sports wählen.
Wer sich bereits im Berufsleben befindet, muss nicht zwingend neu studieren. Fachhochschulen wie die OST oder ZHAW bieten ebenfalls spezialisierte CAS-Weiterbildungen an, etwa im Bereich Data Engineering, mit denen sich bestehendes Fachwissen gezielt ergänzen lässt.
Gesucht sind neugierige, selbstmotivierte Personen mit Freude an Problemlösung. Wichtiger als perfekte Mathematiknoten ist die Bereitschaft, sich in Programmierung, Statistik und logisches Denken einzuarbeiten – der Rest wird im Studium vermittelt.
Nein – KI verändert den Beruf, ersetzt ihn aber nicht. Generative KI übernimmt heute viele Routineaufgaben wie das Aufbereiten von Code oder erste Datenauswertungen.
Genau deshalb verschiebt sich der Fokus der Ausbildung: weg von reiner Analyse, hin zu Modellentwicklung, verantwortungsvollem Umgang mit KI-Systemen sowie rechtlichen und ethischen Fragen. An der FHNW ist dieser Aspekt inzwischen fest im Curriculum verankert – Studierende lernen den rechtlich und ethisch korrekten Umgang mit Daten und künstlicher Intelligenz von Anfang an.
Ein Data Scientist wandelt unstrukturierte Rohdaten in eine strukturierte Datenbasis um, analysiert sie und leitet daraus mit betriebswirtschaftlichem Wissen konkrete Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen ab.
Bis 2033 fehlen der Schweiz gemäss ICT-Berufsbildung Schweiz rund 54'400 ICT-Fachkräfte, ein wesentlicher Teil davon in Data-Science- und KI-nahen Rollen.
Der Durchschnittslohn liegt je nach Quelle zwischen rund CHF 100'000 und 118'000 pro Jahr; erfahrene Fachkräfte mit Spezialisierung verdienen über CHF 124'000.
Die FHNW bietet den Bachelor Data Science & Artificial Intelligence an; weitere Fachhochschulen wie die OST oder ZHAW ergänzen das Angebot mit CAS-Weiterbildungen, etwa im Bereich Data Engineering.
Nein. Wichtiger als Vorwissen sind Neugier, Problemlösungsfreude und die Bereitschaft, Programmierung und Statistik im Studium aufzubauen.
Ein Data Analyst wertet vorhandene Daten meist deskriptiv aus, ein Data Scientist entwickelt zusätzlich eigene Modelle und Prognosen. Ein AI Engineer geht noch einen Schritt weiter und baut Machine-Learning-Modelle direkt in produktive Anwendungen und Systeme ein.
Nein – KI verändert den Beruf, ersetzt ihn aber nicht. Generative KI übernimmt heute viele Routineaufgaben wie das Aufbereiten von Code, verantwortungsvolle Modellentwicklung und Interpretation bleiben aber weiterhin Aufgabe von Fachleuten.
Ja. Ein Quereinstieg ist möglich, da Studiengänge wie an der FHNW Programmierung und Statistik von Grund auf vermitteln. Entscheidend sind Neugier, analytisches Denken und die Bereitschaft, sich einzuarbeiten – nicht die Vorbildung.
Der Bachelor Data Science & Artificial Intelligence an der FHNW dauert in Vollzeit sechs Semester, berufsbegleitend sechs bis acht Semester. Die Semestergebühren betragen für Studierende mit Wohnsitz Schweiz CHF 750, macht rund CHF 4'500 an reinen Studiengebühren für den gesamten Vollzeit-Bachelor.
Der Mangel an Datenprofis wird sich in den kommenden Jahren kaum von selbst auflösen – dafür wächst die Datenmenge zu schnell und die Wirtschaft zu breit in diesem Bereich. Für Berufseinsteigende und Umsteigende bedeutet das: hervorragende Jobchancen, überdurchschnittliche Löhne und ein Berufsfeld, das sich dank KI laufend weiterentwickelt, statt zu verschwinden.
Weiterführende Informationen (interne Verlinkung)
Quellen
Ein Ratgeber von Bildung-Schweiz.ch, dem unabhängigen Schweizer Bildungsportal für Aus- und Weiterbildung. Die Erstveröffentlichung erfolgte am 06.11.2020 durch Ronny Arnold. Diese Fassung wurde am 20.07.2026 redaktionell komplett überarbeitet und mit aktuellen Marktdaten aus der Schweiz ergänzt.
