Die Goldgräber des 21. Jahrhunderts

Data Science. Aus der allgegenwärtigen Datenfülle Informationen extrahieren ist eine Kunst, die nur wenige beherrschen. Spezialisierungen einschlägiger Studien sollen Abhilfe schaffen.

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(c) bilderbox (Erwin Wodicka - wodicka@aon.at)

Als den „Sexiest Job of the 21stCentury“ bezeichneten die „Harvard Business Review“-Autoren Thomas H. Davenport and D. J. Patil den Data Scientist. Ob sexy oder nicht, gefragt ist die Fähigkeit, aus der immer größer werdenden Datenflut verwertbare Informationen zu extrahieren, auf jeden Fall. Schließlich sind die immensen Datenmengen nicht mehr nur die Domäne der Wissenschaft oder des Marketings. Im Zuge der Digitalisierung der Produktionsprozesse fällt auch dort eine Fülle von Daten an, die zur Optimierung herangezogen werden können. Entsprechend groß ist die Nachfrage nach Fachleuten.

Auf akademischer Ebene wird Data Science in erster Linie im Rahmen von Spezialisierungen in bestehende Studien integriert. So kann etwa im Informatikstudium der Uni Wien Data Science sowohl im Bachelor als auch im Master als eigenes Curriculum gewählt werden. Der erste einschlägige Schwerpunkt war aber Business Intelligence und Data Science an der Linzer Johannes-Kepler-Universität (JKU), der 2015 im Rahmen des Wirtschaftsinformatik-Masterstudiums eingeführt wurde. „Eigentlich hätten die Wirtschaftsinformatiker das jederzeit schon studieren können“, berichtet Michael Schrefl, Vorstand der Studienkommission. Die Lehrveranstaltungen waren bereits vorhanden, was fehlte, war die Bündelung in einem Curriculum, das für die Spezialisierung 60 ECTS umfasst. Hinzu kommt noch eine einschlägige Masterarbeit. Ein Bachelor in Informatik oder Wirtschaft plus IT-Kenntnisse sind Zugangsvoraussetzung. Besonders stolz ist man an der JKU auf die enge Verbindung von Informatik und Wirtschaft, die laut Schrefl auch im Zweig Data Science eine große Rolle spielt.

 

Data Science als Teamwork

Der Experte betont, dass Data Scientists in interdisziplinären Teams tätig sind und zieht den Vergleich zu Architekten, die mit Bauingenieuren und Statikern zusammenarbeiten. Um die gesamten Teams ausbilden zu können, will man den Schwerpunkt Data Science an der JKU auch in den Statistik- und Informatikstudien einrichten, inklusive gemeinsamer Einführungs- und Abschlusslehrveranstaltungen für alle Data-Science-Zweige an der JKU.

An der WU Wien kann man seit dem Wintersemester Data Science als Spezialgebiet (SBWL) im Rahmen des Bachelorstudiums belegen. „Wir haben den Schwerpunkt bewusst nicht nur in der Wirtschaftsinformatik angesiedelt, um die Interdisziplinarität zu fördern“, sagt Axel Polleres, Professor für Data and Knowledge-Management. Auch er betont, dass es für Data Science ein Team mit unterschiedlichen Fähigkeiten braucht, inklusive jemanden mit Verständnis für betriebliche Zusammenhänge. Das spiegle sich sowohl in den Lehrveranstaltungen wider, die auf Teamwork ausgelegt sind, als auch in der heterogenen Zusammensetzung der Studenten. Die neben der Wirtschaftsinformatik auch aus IT-fremden Bereichen wie (Wirtschafts-)Recht kommen. Programmierkenntnisse seien nicht erforderlich, diese würden dank einfacher Programmiersprachen rasch im Studium vermittelt. Nicht zuletzt wegen der hohen Nachfrage – für die 30 Plätze gibt es dreimal so viele Bewerber – sind erfolgreich absolvierte Vorlesungen in Statistik und ein Eingangstest dennoch Pflicht. Der SWBL Data Science umfasst fünf Lehrveranstaltungen mit insgesamt 20 ECTS und ist laut Polleres in zwei Semestern absolvierbar. Ein ähnlicher Schwerpunkt im Masterstudium ist angedacht, ebenso ein Weiterbildungs-Master an der WU Executive Academy.

Seit dem vergangenen Wintersemester bietet auch die FH Wr. Neustadt ein einschlägiges Studium in Form des berufsbegleitenden Masters Data Science an, und zwar als eine von drei Spezialisierungen des Informatik-Masters, wobei der Spezialteil zwei Drittel des Curriculums ausmacht, wie Studiengangsleiter Thomas Woltron erklärt. Ein Grund, das Fach als Spezialisierung statt als eigenes Studium einzurichten, war der geringere bürokratische Aufwand. Inhaltlich orientierte man sich in Wr. Neustadt an einem Datenanalysekreislauf mit den Stationen Extraktion, Speicherung, Analyse und Visualisierung, denen jeweils eines der vier Semester gewidmet ist. Den Bezug zur Wirtschaft brächten die Teilnehmer des berufsbegleitenden Studiums ohnehin mit, so Woltron. Durch ihren Background „decken sie ein breites Spektrum ab, mit dem wir so nicht gerechnet haben“. Das Gros komme aber aus der IT und dem Projektmanagement. Was die Zugangsvoraussetzungen angeht, so sind diese mit Vorwissen im Wert von vier ECTS-Punkten in Mathematik, Statistik oder Informatik niederschwellig. Was für Woltron entscheidend ist, ist „ein Blick für das Ganze und Neugier, was in den Daten steckt“. „Pflichterfüller, die nur Reports erstellen“, seien nicht gefragt. Ein besonderes Anliegen ist Woltron, wie auch den anderen Befragten, das Thema Ethik und Compliance, das Teil der Curricula ist. „Nicht alles, was machbar ist, muss gemacht werden“, so Woltron. Auch hier sei der Blick über den Tellerrand gefragt, um mögliche Folgen abzuschätzen.

("Die Presse", Print-Ausgabe, 25.02.2017)

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