17 beste Newsletter zur Datenwissenschaft, die du 2026 abonnieren solltest

Warum abonnieren? Jede Ausgabe kombiniert Andrews persönlichen Kommentar mit prägnanten Zusammenfassungen der bedeutendsten Forschungsarbeiten zur KI, der Veröffentlichung neuer Modelle und Entwicklungen in der Branche – so erhalten Sie Kontext und nicht nur Schlagzeilen. Der Newsletter behandelt alles von Durchbrüchen beim maschinellen Lernen und Hardware-Trends bis hin zum Einsatz von KI in Wirtschaft und Kultur. Damit gehört er zu den wenigen Newslettern, die Entwicklungen auf Forschungsebene mit Auswirkungen auf die reale Welt verbinden.

2. Data Science Weekly – Am besten für ausgewählte Tutorials und Projektideen

• Zielgruppe: Praktiker und Lernende im Bereich Datenwissenschaft, die wöchentliche Aktualisierungen suchen
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

Data Science Weekly erscheint bereits seit 2013 und ist damit einer der traditionsreichsten Newsletter in diesem Bereich. Er wird von Hannah Brooks und Sebastian Gutierrez zusammengestellt, die jeweils über einen Hintergrund in Geschäftsstrategie und Datenvisualisierung verfügen. Der kostenlose wöchentliche Überblick richtet sich an Praktiker und Lernende im Bereich Datenwissenschaft, die eine zuverlässige Zusammenstellung ohne Abonnementgebühr wünschen.

Warum abonnieren? Jede Ausgabe vereint eine sorgfältig ausgewählte Mischung aus Artikeln, Tutorials, Werkzeugen und Stellenangeboten. Hinzu kommen regelmäßig erscheinende Anleitungen zu Bibliotheken wie NumPy, PyTorch und D3.js, die wirklich nützlich sind, wenn Sie praktische Fähigkeiten aufbauen oder vertiefen möchten. Der Schwerpunkt liegt weniger auf aktuellen KI-Nachrichten als darauf, Ihnen konkrete Ressourcen – Projektideen, Tutorials und von der Gemeinschaft beigesteuerte Inhalte – zu bieten, die Sie direkt anwenden können.

3. KDnuggets News – Am besten für praktische Anleitungen und Spickzettel

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Fachleute aus dem Bereich Analytik
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

KDnuggets besteht bereits seit 1993 und wurde vom Pionier des Data-Mining, Gregory Piatetsky-Shapiro, gegründet. Damit gehört die Publikation zu den etabliertesten Namen in der Datenwissenschaft-Gemeinschaft. Heute wird sie von einem Team aus Beitragenden betrieben, das Themen von Python und SQL bis hin zu MLOps und LLMs abdeckt. Der kostenlose wöchentliche Newsletter spiegelt dabei die thematische Breite der Website wider.

Warum abonnieren? Jede Ausgabe setzt stark auf praktische Inhalte zum Kompetenzaufbau – etwa Algorithmus-Erklärungen, Tool-Vergleiche, Spickzettel und Schritt-für-Schritt-Anleitungen, auf die du bei der Arbeit zurückgreifen kannst. Neue Abonnenten erhalten außerdem kostenlos eine Ausgabe des KDnuggets-Taschenwörterbuchs für künstliche Intelligenz, was ein netter Bonus ist, wenn du dich in AI-Themen einarbeitest. Ich würde es empfehlen, wenn du eine ausgewogene wöchentliche Zusammenfassung möchtest, die sowohl grundlegende Konzepte als auch aktuelle Trends abdeckt, ohne ein kostenpflichtiges Abonnement vorauszusetzen.

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4. TheSequence – Am besten für Updates führender AI-Labore

• Zielgruppe: AI- und ML-Forschende, Ingenieure und Fachleute für Datenwissenschaft
• Größe: Mehr als 170.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Mehrmals pro Woche
• Kosten: Kostenlos

TheSequence ist ein von Jesus Rodriguez gegründeter Newsletter zu AI und ML – Rodriguez ist ehemaliger Microsoft-Mitarbeiter und Gastdozent an Columbia und Wharton – und wurde gemeinsam mit Ksenia Se gegründet. Er erreicht mehr als 170.000 Fachleute aus Laboren wie DeepMind, OpenAI und Google Brain. Pro Woche erscheinen mehrere Ausgaben mit Zusammenfassungen wissenschaftlicher Arbeiten, ausführlichen Erläuterungen zu Frameworks sowie Interviews mit Forschenden und Ingenieuren.

Warum abonnieren? Bereits die kostenlose Zusammenfassung am Sonntag bietet dir einen soliden wöchentlichen Überblick über wissenschaftliche Arbeiten, technische Veröffentlichungen und AI-Investitionen. Besonders wertvoll sind jedoch die kostenpflichtigen Edge-Ausgaben dienstags und donnerstags: Sie erklären zentrale ML-Konzepte und neue Forschung auf eine Weise, die wirklich verständlich ist, ohne oberflächlich zu werden. Die zweiwöchentlich erscheinende Interviewreihe gibt dir außerdem Einblicke darin, wie Fachleute an führenden AI-Laboren und Universitäten tatsächlich über das Gebiet denken.

5. Import AI – Am besten für Expertenanalysen zu neuer AI-Forschung

• Zielgruppe: AI- und ML-Forschende, Fachleute aus dem politischen Bereich und technisch versierte Leser
• Größe: Mehr als 137.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

Import AI wird von Jack Clark verfasst – Mitgründer von Anthropic und ehemaliger Leiter für politische Angelegenheiten bei OpenAI. Dadurch gehört der Newsletter zu den wenigen Angeboten in diesem Bereich mit einer echten Insiderperspektive sowohl auf AI-Forschung als auch auf deren politische Auswirkungen. Er bietet wöchentlich eine ausführliche Analyse aktueller AI-Forschung und richtet sich an Leser, die Analysen und nicht nur Zusammenfassungen suchen.

Warum abonnieren? Was Import AI besonders macht, ist Clarks Fähigkeit, die technischen Zusammenhänge in aktuellen Forschungsarbeiten mit umfassenderen Fragen zu Sicherheit, Leistungsfähigkeit und gesellschaftlichen Auswirkungen zu verbinden – eine Perspektive, die du in den meisten Newslettern zu Datenwissenschaft nicht findest. Jede Ausgabe liest sich eher wie ein sorgfältig durchdachtes Forschungsbriefing als wie eine Zusammenstellung von Inhalten. Wenn du in der AI-Forschung arbeitest oder dich dafür interessierst, wohin sich das Gebiet auf politischer Ebene entwickelt, gehört dieser Newsletter in deinen Posteingang.

6. Ahead of AI – Am besten für ausführliche Erläuterungen zu ML-Forschung

• Zielgruppe: AI-Forschende, Datenwissenschaftler und technisch versierte ML-Anwender
• Größe: Mehr als 204.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Monatlich
• Kosten: Kostenlos

Ahead of AI wird von Sebastian Raschka verfasst – Forschungsingenieur für große Sprachmodelle bei Lightning AI, ehemaliger Universitätsprofessor und Autor von „Build a Large Language Model (From Scratch)“ – und verleiht jeder Ausgabe dadurch eine hohe akademische und technische Glaubwürdigkeit. Es handelt sich um eine monatliche Veröffentlichung in Langform über Forschung im Bereich des maschinellen Lernens, große Sprachmodelle und Deep Learning, die sich an Leser richtet, die Substanz über Schnelligkeit stellen.

Warum abonnieren? Jede Ausgabe liest sich eher wie ein Forschungsmagazin als wie ein Newsletter – Raschka geht tief auf Themen wie Architekturen großer Sprachmodelle, Trainingsverfahren und neue Forschungstrends ein und vermittelt sie zugleich technisch präzise und verständlich. Ich halte ihn für eine der besten verfügbaren Optionen, wenn man wirklich verstehen möchte, was in diesem Bereich geschieht, anstatt die Entwicklungen nur zu verfolgen.

7. O'Reilly Newsletter – Am besten für ausgewählte Inhalte von O'Reilly-Experten

• Zielgruppe: Fachleute für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, die Expertenrat suchen
• Häufigkeit: Monatlich
• Kosten: Kostenlos

Der O'Reilly-Newsletter liefert wöchentlich ausgewählte Inhalte zu Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Er richtet sich an Praktiker, die von Experten geprüfte Einblicke sowie Zugang zur umfassenderen Bibliothek von O'Reilly mit Tutorials und Ressourcen wünschen.

Warum abonnieren? Was ihn von unabhängigen Newslettern unterscheidet, ist das institutionelle Gewicht dahinter – man erhält Inhalte, die vom Netzwerk aus Branchenexperten und Autoren von O'Reilly geprägt sind, und nicht nur die Perspektive eines einzelnen Kurators. Jede Ausgabe greift auf Tutorials, Forschung und Branchenanalysen zurück, die direkt mit der Lernplattform von O'Reilly verbunden sind. Daher eignet sie sich besonders gut, wenn man deren Ressourcen bereits nutzt, um seine Kenntnisse zu erweitern.

8. Data Elixir – Am besten für handverlesene Nachrichten und Ressourcen zur Datenwissenschaft

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Analysten und Lernende in datengetriebenen Tätigkeitsfeldern
• Größe: Mehr als 45.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

Data Elixir ist ein kostenloser wöchentlicher Newsletter, der von Lon Riesberg zusammengestellt wird – einem Softwareentwickler mit Erfahrung in NASA-Forschungsprojekten –, und die besten Inhalte zur Datenwissenschaft aus dem gesamten Web bündelt. Er behandelt maschinelles Lernen, Analysen, Datenvisualisierung und Strategie und ist daher sowohl zur Vertiefung vorhandener Kenntnisse als auch zur Erkundung angrenzender Bereiche nützlich.

Warum abonnieren? Was Data Elixir meiner Meinung nach Ihre Zeit wert macht, ist die Qualität der Auswahl – Riesberg macht das schon lange genug, sodass die Empfehlungen wirklich durchdacht und nicht einfach algorithmisch zusammengestellt wirken. Jede Ausgabe umfasst Werkzeuge, Tutorials, Forschung und Branchennachrichten. So erhält man einen breiten, aber stimmigen Überblick darüber, was sich in dieser Woche in der Datenwissenschaft tut.

9. The Variable – Am besten für gemeinschaftlich erstellte Texte zur Datenwissenschaft

• Zielgruppe: Fachleute für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen weltweit
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

Der Newsletter von Towards Data Science – offiziell „The Variable“ genannt – ist die wöchentliche E-Mail einer der größten Online-Publikationen zur Datenwissenschaft. Er stellt die besten Tutorials, Forschungsanalysen und Berichte über Werkzeuge für maschinelles Lernen aus der Beitragsgemeinschaft von TDS zusammen. Er erscheint jeden Donnerstag und kann kostenlos abonniert werden.

Warum abonnieren? Was diesen Newsletter besonders macht, ist die Tiefe und Vielfalt der von Praktikern verfassten Inhalte – Sie lesen Beiträge von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, die aktiv in diesem Bereich arbeiten, und nicht nur von außen darüber berichten. Jede Ausgabe bietet praxisnahe Tutorials und Fallstudien aus den Bereichen Datenwissenschaft, Datenengineering und ML. Ich finde, dass ihn das besonders nützlich macht, wenn Sie Inhalte suchen, die Sie direkt anwenden können. Er ist eine hervorragende Wahl, wenn Sie wöchentlich erfahren möchten, wie echte Praktiker reale Probleme lösen.

10. TLDR Data – Am besten für prägnante tägliche Zusammenfassungen zu Technologie und KI

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Analytics-Fachleute
• Größe: Über 590.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Zweimal pro Woche
• Kosten: Kostenlos

TLDR Data ist ein kostenloser täglicher Newsletter des TLDR-Netzwerks, das von Dan Ni gegründet wurde. Er fasst die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Big Data, Datenwissenschaft und Datenengineering in einer fünfminütigen Lektüre zusammen. Mit über 590.000 Lesern ist er einer der größten Newsletter mit Schwerpunkt auf Daten.

Warum abonnieren? Wenn Ihre Morgen vollgepackt sind, wurde TLDR Data genau dafür entwickelt: Jede Ausgabe ist bewusst kurz gehalten und liefert Ihnen schnelle Zusammenfassungen zu Tools, Forschung und Branchenentwicklungen, ohne viel Zeit in Anspruch zu nehmen. Ich denke, dass gerade der tägliche Rhythmus ihn von den wöchentlichen Zusammenfassungen abhebt; Sie bleiben nahezu in Echtzeit auf dem Laufenden, anstatt einmal pro Woche den Rückstand aufzuholen. Der Newsletter deckt den gesamten Daten-Stack ab. Egal, ob Sie in der Datenwissenschaft, im Datenengineering oder im Analytics-Bereich tätig sind – Sie finden regelmäßig etwas Relevantes.

11. Die Zusammenfassung zum Analytics Engineering – Am besten für ausführliche Einblicke in modernes Datenengineering und moderne Arbeitsabläufe

• Zielgruppe: Analytics Engineers, Dateningenieure und Datenverantwortliche in der Technologiebranche
• Größe: Über 31.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Alle zwei Wochen
• Kosten: Kostenlos

Die Zusammenfassung zum Analytics Engineering gehört zu den praxisnahesten Informationsquellen im Bereich des modernen Daten-Stacks. Der Newsletter behandelt Analytics Engineering, Datentransformation, Cloud-Plattformen, Datenqualität und die wachsende Rolle von KI in Daten-Workflows.

Warum abonnieren? Besonders wertvoll finde ich, dass die Auswahl direkt von jemandem zusammengestellt wird, der Analytics Engineering als Disziplin mitgeprägt hat – die Perspektive ist daher fundiert und meinungsstark und nicht nur eine bloße Linksammlung. Jede Ausgabe konzentriert sich auf die Tools, Muster und Ideen, die die tatsächliche Arbeit von Datenteams prägen, mit besonderer Tiefe bei dbt, dimensionaler Modellierung und BI.

12. Data Machina – Am besten für Forschungsarbeiten, ML-Tools und Code-Zusammenfassungen

• Zielgruppe: Fachleute und Forscher aus den Bereichen KI und maschinelles Lernen
• Größe: Über 21.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

Data Machina ist ein von Carlos zusammengestellter wöchentlicher Newsletter, der eine übersichtlich organisierte Auswahl an Forschungsarbeiten zu KI/ML, Open-Source-Tools und Code-Repositorien liefert. Er richtet sich an Datenwissenschaftler und ML-Praktiker, die zuverlässig verfolgen möchten, was sich in der Forschung und bei den Tools entwickelt.

Warum abonnieren? Das Format ist bewusst minimalistisch gehalten – keine Anzeigen, keine Fülltexte, nur kategorisierte Links, die du schnell überfliegen und nutzen kannst. Während andere Newsletter eher auf Kommentare setzen, lässt Data Machina die Forschung für sich selbst sprechen. Ich denke, das macht den Newsletter besonders nützlich, wenn du neue Veröffentlichungen oder Projekte entdecken möchtest, ohne viel redaktionelle Einordnung.

13. benn.substack – Am besten für meinungsstarke Einschätzungen zu Trends in der Datenbranche

• Zielgruppe: Datenexperten, Analytics-Ingenieure und Führungskräfte der Branche
• Erscheinungsweise: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

Benn Stancil – Mitgründer von Mode Analytics – schreibt wöchentlich ausführliche Essays über Daten, Analytik und die Business-Intelligence-Branche. Sein Substack zählt zu den meistgelesenen unabhängigen Stimmen im Bereich des modernen Datenstacks.

Warum abonnieren? Wenn du Anleitungen oder Nachrichtenübersichten suchst, bist du hier falsch – Benn schreibt meinungsstarke Essays darüber, wohin sich die Datenbranche entwickelt. Dabei behandelt er alles von der Dynamik zwischen Anbietern und Fusionen und Übernahmen bis zur sich wandelnden Rolle der Analytik in Unternehmen. Besonders ist die konträre Perspektive: Er stellt Annahmen infrage, die der Rest der Branche als selbstverständlich hinnimmt, und tut dies mit einem trockenen Humor, der die Lektüre wirklich lohnenswert macht.

14. Die Schnittstelle der Marketinganalytik – Am besten für Datenexperten mit Schwerpunkt Marketinganalytik

• Zielgruppe: Marketinganalysten, Digitalmarketing-Fachleute und datengetriebene Führungskräfte
• Größe: Mehr als 55.000 Mitglieder
• Erscheinungsweise: Monatlich (Standard) oder wöchentlich (Premium)
• Kosten: Kostenlos; ab $10/monatlich

Die Schnittstelle der Marketinganalytik (TMAI) wird von Avinash Kaushik verfasst – dem ehemaligen Google-Evangelisten für digitales Marketing und Bestsellerautor im Bereich Analytik – und konzentriert sich auf das Zusammenspiel von Marketingstrategie, Messung und Daten. Mit mehr als 55.000 Abonnenten zählt der Newsletter zu den etabliertesten unabhängigen Newslettern im Bereich der Analytik.

Warum abonnieren? Wenn deine Datenarbeit Marketing berührt – etwa Messrahmenwerke, Inkrementalität, Zuordnung des ROI oder die Auswirkungen von KI auf die digitale Strategie –, schreibt Kaushik mit einer Tiefe und Direktheit, die anderswo schwer zu finden ist. Die kostenlose Standardausgabe erscheint monatlich und bietet eine wenig verpflichtende Möglichkeit, Rahmenwerke und strategische Überlegungen zu erhalten, die du tatsächlich anwenden kannst.

15. Das Daten-Pub – Am besten für Einblicke in Datenqualität und Daten-Governance

• Zielgruppe: Angehende Datenexperten und Studierende mit Interesse an Datenberufen
• Erscheinungsweise: Unregelmäßig / nach Veröffentlichung
• Kosten: Kostenlos

Das Daten-Pub deckt die gesamte Bandbreite des Datenbereichs ab – von Datenqualität und Daten-Governance bis hin zu Rollen in Analytik und Datenwissenschaft. Es richtet sich an angehende Datenexperten, die eine breit gefasste und zugängliche Einführung in die Arbeit mit Daten suchen.

Warum abonnieren? Das Daten-Pub kombiniert praktische Erklärungen – etwa SQL-Anleitungen und Techniken zur Datenprofilierung – mit Branchenstatistiken und karriereorientierten Inhalten. Dadurch eignet es sich gut, wenn du am Anfang deiner Laufbahn im Datenbereich stehst und grundlegendes Wissen in mehreren Datendisziplinen aufbauen möchtest. Es ist einer der wenigen Newsletter, die Datenqualität und Daten-Governance wirklich ausreichend Aufmerksamkeit widmen – Themen, die in stärker auf Werkzeuge oder ML ausgerichteten Veröffentlichungen häufig übersehen werden.

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16. DataTalks.Club – Am besten für einen globalen, gemeinschaftsgetragenen Daten-Newsletter

• Zielgruppe: Dateningenieure, Datenwissenschaftler und ML/AI-Praktiker weltweit
• Größe: Mehr als 130.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

DataTalks.Club wurde im September 2020 von Alexey Grigorev gegründet und hat sich zu einer der größten globalen Communities für Daten- und ML-Praktiker entwickelt. Die Mitglieder kommen aus mehr als 65 Ländern. Der wöchentliche Newsletter ist das verbindende Element dieser Community – jeden Montag fasst er Veranstaltungen, Updates zu kostenlosen Kursen und ausgewählte Lektüre zusammen.

Warum abonnieren? Was diesen Newsletter von einem typischen Content-Newsletter unterscheidet, ist die dahinterstehende echte Community: mehr als 100.000 Slack-Mitglieder, kostenlose Zoomcamps zu Datenengineering, MLOps und LLMs sowie ein Podcast mit mehr als 200 Episoden. Jede Ausgabe verweist auf Ressourcen, die Sie direkt nutzen können – ganz gleich, ob Sie an einem Live-Kurs teilnehmen, eine Community-Veranstaltung besuchen oder einen empfohlenen Artikel lesen möchten.

17. ODSC-Newsletter – Am besten für Nachrichten, Tutorials und Veranstaltungen rund um Datenwissenschaft

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, AI-Praktiker und Führungskräfte aus der Wirtschaft weltweit
• Größe: Mehr als 100.000 Mitglieder
• Häufigkeit: Wöchentlich
• Kosten: Kostenlos

Der ODSC-Newsletter kommt jeden Donnerstag mit einer großen Auswahl an Tutorials, AI-Nachrichten, Stellenangeboten und bevorstehenden Veranstaltungen in Ihren Posteingang. Er richtet sich an ein breites Publikum – ganz gleich, ob Sie am Anfang Ihrer Karriere in der Datenwissenschaft stehen oder AI-Initiativen im großen Maßstab leiten.

Warum abonnieren? Jede Ausgabe deckt ein breites Spektrum ab: eine wöchentliche Zusammenfassung der AI-Nachrichten, praxisorientierte Tutorials, Webinarübersichten und Stellenangebote von Partnern, die neue Mitarbeitende suchen – alles an einem Ort. Ich halte den Newsletter für besonders nützlich, wenn Sie auch an ODSC-Konferenzen teilnehmen oder die AI+ Training-Plattform nutzen, da der Newsletter diese Ressourcen miteinander verknüpft.

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