VON SUSANNE BREM | 15.08.2016 12:52
Data Science studieren: Rohdiamanten im Informationsberg finden
Die Datensammelwut von Unternehmen heutzutage wird von vielen kritisiert und abgelehnt. Eine Gruppe an Menschen allerdings profitiert davon: Data Scientists. Denn nur sie können die gesammelten Informationen z. B. über Kundenstämme eines Unternehmens, richtig und bestmöglich sortieren, filtern und schließlich weiterführende Erkenntnisse daraus gewinnen. Data Scientists werden auf dem Arbeitsmarkt regelrecht umworben; tatsächlich sind Spezialisten und Spezialistinnen auf diesem Gebiet noch äußerst rar. UNI.DE erklärt, was man als Data Scientist genau macht und wie das zugehörige Studium aussieht.
Der Schwerpunkt bei der Data Science liegt weniger auf Datengewinnung als darauf, was mit den Daten gemacht wird, also auf ihrer Verarbeitung und Auswertung. Genauer: auf dem Herausfiltern relevanter Informationen und ihrer Neukombination. Derartige Fachleute fischen das „richtige“ Wissen aus riesigen Datenmengen, um Faktoren zusammenzubringen, die neue Rückschlüsse zulassen und neue Handlungsmöglichkeiten für ein Unternehmen ergeben. Entsprechende Fachleute haben Wissen in Fächern wie Informatik, Programmieren, Datenbank- und Archivwesen und Software Engineering. Konkret bedeutet das z. B.: Computerprogrammierung, verschiedene Wahrscheinlichkeitsmodelle des Lernens (maschinell und statistisch), der Mustererkennung, der Prognostik, der Datenlagerung etc.
Der ideale Data Science-Studierende
Nicht nur ist dieser Fachbereich noch recht jung und deshalb wohl auch noch recht unpopulär. Auch wird ein „richtiges“ Handling der Datenfluten für Unternehmen durch die voranschreitende Digitalisierung immer relevanter. Beste Berufsaussichten winken darum ebenso wie ein entsprechendes Gehalt für richtige Expertise. Wer gerne analytisch arbeitet, gut abstrahieren kann und wer es dazu reizvoll findet, mit dem Top-Management eng zusammenzuarbeiten, der sollte sich dieses Studienfach einmal genauer ansehen. Data Scientists hantieren mit vielen Analysetools und -verfahren, suchen bisher unbeachtete oder neue korrelierende Dateneigenschaften und bereiten ihre Erkenntnisse dann als „Trendbarometer“ für Mitarbeitende im Unternehmen auf: für die Kollegschaft, andere Abteilungen oder das Management. Sie stehen deshalb als Nahtstelle verschiedener Punkte im Unternehmen da: Sie müssen die Daten nicht nur finden, analysieren und neu interpretieren, sondern sie auch verständlich und nachvollziehbar aufbereiten und weitergeben können – ein großer Unterschied zum Business Analyst, der lediglich einzelne Informationsblöcke separiert analysiert.
Silicon Deutschland
Data Scientists können in nahezu jeder Branche einsteigen. Denkbar ist z. B. die Logistik, um Fahrtrouten oder Pläne zu optimieren. Auch im Gesundheitswesen wären sie gefragt: Sie können Patientendaten analysieren und so ähnliche Krankheitsverläufe finden, damit Medikationen leichter auch auf andere Patienten und Patientinnen angewendet werden können. Im Handel, der über Kundenkarten besonders gerne und viele Daten sammelt, analysieren Data Scientists das Kaufverhalten der Menschen und versuchen so herauszufinden, wann etwa besonders stark gekauft wird oder wieso Ware zurückgegeben wurde. Data Scientists bringen dabei z. B. Kundenfeedback in Social Media-Feeds mit Retouren zusammen, die sonst eigentlich in unterschiedlichen Datenpools schwimmen. Die Intention dahinter ist im Grunde immer dieselbe: eine höhere ökonomische Effizienz zu erreichen, ob so offensichtlich wie in der Handelsbranche oder etwas „versteckter“ wie im Krankenhaus, die mit wirksamerer Behandlung die Menschen schneller wieder entlassen kann, was im Sinne der Krankenkassen sein dürfte. Aber auch den Verwaltungsapparat zu verbessern oder die Arbeit in der Forschung zu erleichtern sind Motive, sich Data Scientists ins Haus zu holen. Informationen und Daten bieten für Unternehmer also ein riesiges Potential, das durch entsprechende ausgebildete Menschen erst begonnen wird, wirklich auszuschöpfen.
Welche Unis bieten das Fach?
Ganz neu wird das Fach bald in Mannheim vertreten sein: Der „Mannheim Master in Data Science“ startet ab dem Frühjahr 2017. Die Studiengänge sind interdisziplinär und fakultätsübergreifend gehalten, man kann sich auf Fächer wie Informatik, Wirtschaft, Mathematik, aber auch Soziologie und Politikwissenschaften einstellen. Daneben startet ein derartiges Fach in diesem Winter jeweils an den Unis Stuttgart und Marburg; an der Hochschule der Medien in Stuttgart ist sogar ein berufsbegleitender Master im Angebot. Die Zukunft der Data Science sieht jedenfalls rosig aus; sicherlich wird sich das bald in steigenden Studierendenzahlen niederschlagen.
