BIG DATA: Was macht eigentlich ein Data Scientist? Und wie kann man einer werden? (FOTO)
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(ots) -
Sie sind begehrt bei Arbeitgebern verschiedenster Branchen und der
Harvard Business Review kürte den Beruf des Datenwissenschaftlers
bereits zum attraktivsten Job des 21. Jahrhundert. Doch bislang gibt
es auf dem Arbeitsmarkt nur wenige Spezialisten im Bereich Big Data,
entsprechend hoch ist die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften
weltweit. Für Berufseinsteiger von morgen bietet die Entwicklung
große Chancen, denn wer sich auf den IT-Bereich Big Data
spezialisiert, hat als Data Engineer, Data Scientist oder Strategic
Data Analyst beste Berufsaussichten und exzellente Karrierechancen.
Was aber ist die Aufgabe eines Data Scientists? Wo werden sie
eingesetzt und wie wird man überhaupt einer?
"Prinzipiell verlassen sich Wissenschaft, Wirtschaft und
Gesellschaft in ihren Entscheidungen zunehmend auf immer größere
Datenmengen", erklärt Professor Felix Naumann, Leiter des Fachgebiets
Informationssysteme am Hasso-Plattner-Institut (HPI) in Potsdam und
Studiendekan der gemeinsamen Digital Engineering Fakultät mit der
Universität Potsdam. "Data Engineers werden ausgebildet, diese
Datenmengen verlässlich, effizient und sicher zu erheben, zu
speichern und zu analysieren." Dafür benötigten sie Mathematik- und
Informatikkenntnisse, aber idealerweise auch Domänenwissen im
jeweiligen Anwendungsbereich. "Doch nicht nur das - bei ihrer Arbeit
geht es auch darum, ethische und rechtliche Aspekte bei der Analyse
zu berücksichtigen und die Ergebnisse verständlich darzustellen", so
Naumann weiter.
Weltweit steigt die Datenmenge exponentiell und ein Blick auf die
Stellenanzeigen von Unternehmen zeigt, dass Datenwissenschaftler
branchenübergreifend gesucht werden. In besonderem Maße in den
Naturwissenschaften wie Physik, Biologie oder Chemie, wo Unmengen an
Daten erzeugt und zunehmend datengetrieben gearbeitet wird. Aber auch
im Bereich Logistik gewinnt die Auswertung großer Datenmengen stark
an Bedeutung. Jeder Warentransport generiert Datenströme, die
wichtige Informationen über die Waren beinhalten. Mit diesen Daten
können bestimmte Szenarien wie eine Unterbrechung der Kühlkette
rechtzeitig erkannt und verhindert werden. Gleichzeitig können die
Daten die Logistik auch hinsichtlich der Einsparung von finanziellen
Mitteln und Ressourcen wie Treibstoff unterstützen. Insbesondere in
Zeiten des globalisierten Handels ermöglicht die Auswertung von
logistischen Daten die Optimierung von Prozessen und kann Unternehmen
Wettbewerbsvorteile verschaffen.
Masterstudiengang Data Engineering startet am
Hasso-Plattner-Institut
Die gemeinsame Digital Engineering Fakultät des
Hasso-Plattner-Instituts und der Universität Potsdam bietet zum
Wintersemester 2018/19 erstmalig den Master of Science in Data
Engineering in Potsdam an. Der neue forschungs- und praxisnahe
Studiengang beschäftigt sich eingängig mit der Datenanalyse, dem
Datenmanagement sowie der Datenvisualisierung. Die künftigen
IT-Spezialisten lernen, die immer komplexer werdenden Datenströme
nicht nur aus verteilten Datenquellen zu erheben, sondern durch
maschinelles Lernen echten Mehrwert und nützliche Erkenntnisse zu
gewinnen - egal ob in der Finanzwirtschaft, der produzierenden
Industrie oder für das eigene IT-Startup.
Studierende lernen im Team die Entwicklung von komplexen
Big-Data-Systemen. Um frühzeitig den Bezug zur Praxis herzustellen,
arbeiten die Masterstudierenden im so genannten "Data Engineering
Lab" an externen Fragestellungen aus der Industrie oder anderer
Wissenschaftsdisziplinen. Dabei geht es nicht nur um fachliche
Expertise, sondern auch darum, sich die gesellschaftlichen
Auswirkungen von Big Data bewusst zu machen. Die zukünftigen
Daten-Spezialisten beschäftigen sich daher über die Informatik hinaus
mit den Themen Ethik, Recht, Management und Entrepreneurship.
Einmalige Bildungseinrichtung in Deutschland: Das
Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering
Am Hasso-Plattner-Institut, das im CHE-Universitäts-Ranking stets
Spitzenplätze belegt, finden die Studierenden erstklassige Studien-
und Arbeitsbedingungen vor, durchlaufen ein praxisnahes,
ingenieurwissenschaftliches Studium und haben exzellente berufliche
Perspektiven. Der Masterabschluss im Studiengang "Data Engineering"
kann in vier Semestern erreicht werden, das Studium vertieft die
wissenschaftlichen Grundlagen der Informatik theoretisch, methodisch
sowie praktisch im Bereich der komplexen Informationssysteme sowie
moderner Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen
Lernens. Die Kernbereiche umfassen u. a. die Datenanalyse, das
Datenmanagement sowie die Datenvisualisierung für die Entwicklung der
nächsten Generation von Big-Data-Systemen.
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Christiane Rosenbach, Tel. 0331 5509-119, christiane.rosenbach@hpi.de
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Datum: 27.08.2018 - 12:48 Uhr
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