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Studium
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Berufsbild und Studienziele

 
Zu Anfang des 21. Jahrhunderts werden mehr Daten generiert als jemals zuvor. Laut
Studien des IT-Branchenverbandes Bitkom findet mittlerweile eine regelrechte Datenexplosion statt. Durch Social Media, Cloud Computing Services, sensorische Echtzeitmessungen, mobile Anwendungen sowie intramaschinelle Kommunikation nimmt die Masse und Geschwindigkeit der Datenproduktion exponentiell zu. "Big Data" ist zum Hype-Begriff geworden, der in der Literatur, auf Fachmessen und jüngst auch den Vorstandsmeetings der Unternehmen eine nahezu omnipräsente Stellung eingenommen hat.
 
Riesige Datenmengen, verschiedenste Datenquellen und -typen
 
Eine besondere Herausforderung neben der schieren Masse an Daten ist die Tatsache, dass viele Daten unstrukturiert erfasst werden und aus verschiedenen Quellen abgefragt werden müssen: Angaben von Menschen in Sozialen Netzwerken sind beispielsweise hochgradig chaotisch und emotional belastet. Somit tritt neben der Geschwindigkeit (Velocity) und der Masse (Volume) die Unterschiedlichkeit (Variety) der Daten immer mehr in den Vordergrund.
 
 
 
Vorausschauende Erkenntnisse durch Echtzeitanalyse
 
Die klassische, rückblickende Analyse von strukturiert verfügbaren Daten verliert zunehmend an Bedeutung. Gefordert wird eine permanente Echtzeitanalyse und Verarbeitung von Daten zu nutzbaren Informationen, um aktuelle Ereignisse und Markttrends verstehen zu können und somit vorausschauende Erkenntnisse zu erlangen. Ob im Sicherheitsbereich, bei der Optimierung von Verkehrsinfrastrukturen, in der Medizintechnik oder der rein kommerziellen Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen: Big Data ist die neue industrielle Revolution unserer Gesellschaft.
 
Neues Berufsbild: Data Scientists 
 
Ausgelöst durch das Big Data-Phänomen hat eine Weiterentwicklung der klassischen Berufsbilder der Data- und Business-Analysten hin zu einer Forderung nach einer neuen Berufsgruppe von Data Scientists stattgefunden. Die Entstehung des Berufsbildes Data Scientist ist Spiegelbild einer datenzentrierten Gesellschaft und "Data Scientist" ist zweifelsohne einer der attraktivsten neuen Berufe in der IT-Branche, wie beispielsweise das Harvard Business Review schreibt.
 
 
 
Kommunikationsstarke Experten in Mathematik, Statistik und Informatik
 
Data Scientists sind Experten auf dem Gebiet der Mathematik, Statistik und Informatik mit einem kritisch hinterfragenden Profil. Sie sind kommunikationsstark, besitzen Kompetenzen auf dem Gebiet der Visualisierung und sprechen gleichermaßen die Sprache von IT-Spezialisten sowie Unternehmensmanagern, wenn es um die Bewältigung von Big Data-Herausforderungen geht.
 
Hohe Anforderungen und immenser Nutzen für Organisationen
 
Die Anforderungen an einen Data Scientist sind hoch: Er versteht komplexe Zusammenhänge, identifiziert kritische Ereignisse und durchforstet in Echtzeit durch Anwendung modernster technischer Verfahren riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, um für seine Organisation neuartige, vorausschauende und letztendlich gewinnbringende Informationen zu generieren. Seine Erkenntnisse vertritt er innerhalb der Organisation durch die Unterbreitung von nachvollziehbaren und konkreten Handlungsvorschlägen.
 
Exzellente Berufsaussichten
 
Die Berufsaussichten für zukünftige Data Scientists sind - kurz gesagt - exzellent: Da die Datenvolumina in Unternehmen, in der Wissenschaft oder auch im staatlichen Umfeld rapide ansteigen und Infrastrukturen zunehmend digitalisiert werden, nimmt der Bedarf an qualifizierten Data Scientists stark zu. Die Berufsaussichten für Data Scientists könnten deshalb kaum besser sein.
 
Entwicklung von Lösungen für die wichtigsten Fragen unserer Zeit 
 
Data Scientists sind an der Entwicklung von Lösungen für die wichtigsten Herausforderungen unser Zeit beteiligt: Zum Beispiel im den Bereichen smarte Energienetze, intelligente Verkehrs- und Gesundheitssysteme oder dem Umgang mit personenbezogenen Daten.
 
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Studienziel
 
Das Studienziel des berufsbegleitenden Masterstudiengang Data Science sind die Vermittlung folgender Kenntnisse und Fähigkeiten:
  • Kenntnis der wissenschaftlichen, methodischen und technologischen Grundlagen von Big Data (z.B. Machine Learning, Decision Theory)
  • Kenntnis der Einsatzmöglichkeiten von Big Data Lösungen
  • fundierte Kenntnis und Übersicht über die Architektur von Big Data-Lösungen
  • Planung, Umsetzung und Betrieb von Big Data-Projekte im Unternehmen
  • Beurteilung und Konzeption der Einbettung von Big Data Lösungen in die eigene IT-Architektur
  • Integration globale und firmeninterne Datenquellen und Datenströme in eine Big Data Appliance
  • Kenntnis über moderne Methoden und Werkzeuge zur Aufbereitung von Daten



Für wen eignet sich der M.Sc. Data Science?
 
Der berufsbegleitende Masterstudiengang Data Science eignet sich für:
  • Berufstätige
  • Fernstudiums-Interessierte
und konkret für folgende Berufe bzw. Berufszweige:
  • Informatiker, Data Scientists, Data Scouts, Data Analysts, Data-Miner
  • IT-Sicherheitsexperten in Unternehmen, Cybercrime-Kriminologen
  • IT-Fach- und Führungskräfte
  • Marketing-Experten, Vetriebssteuerung
  • Forschung und Entwicklung
  • Produktion, Administration, Organisation
  • Beschäftigte bei Polizei, Verteidiger, Staatsanwaltschaft
  • Banken und Versicherungen, Unternehmensberatungen
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Ihr Ansprechpartner:
Studiendekan
Prof. Dr. Eppler
Telefon: +49 (0)7571 / 732-9173
@: eppler@hs-albsig.de

​Studiengangmanagement
Andreas Nolle
Telefon: +49 (0)7571 / 732–9134
@: datascience@hs-albsig.de