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Data Scientist – ein breitgefächertes Berufsbild

Obwohl deutsche Unternehmen derzeit noch wenige „Data Scientists“ beschäftigen, sind die erforderlichen Fachkompetenzen bei vielen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen vorhanden. Mit einer entsprechenden Weiterbildung können Datenanalysen gewinnbringend durchgeführt werden. Hier setzt die Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer e.V. (AWW e.V.) an der Technischen Hochschule Brandenburg (THB) mit dem Zertifikatskurs „Data Science“ an, dessen nächster Durchgang im Oktober 2017 beginnt. Die Weiterbildung ist an keine spezifische Branche gerichtet und ermöglicht es, individuelle Fragestellungen der Lernenden aufzugreifen und aus unterschiedlichen Perspektiven zu diskutieren.
Der Kurs berücksichtigt auch ganz aktuelle Diskussionen: So geht Susan Moore, Member of Gartner Inc., der weltgrößten Forschungseinrichtung für Informationstechnologie und Consulting, davon aus, dass bis 2020 mehr als 40 Prozent aller Aufgabenbereiche der Data Scientists automatisiert sein werden. Dies führe nicht nur zu einer höheren Produktivität, sondern ermögliche es zunehmend, wiederkehrende Abläufe sogenannten „Citizen Data Scientists“ zu übertragen.
Den „Citizen Data Scientist“ definiert Moore als „eine Person, die Datenmodelle generiert, welche bereits fortgeschrittene diagnostische, prädiktive oder präskriptive Methoden einsetzen“.* Jedoch besitze ein „Citizen Data Scientist“ nicht zwingend einen Hochschulabschluss in den Bereichen Statistik oder Analytics. Vielmehr gehe es darum, verschiedenste Expertisen durch die Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams zusammenzustellen, die in der Lage sind, wiederkehrende Datenanalysen mit komplexen Techniken und Werkzeugen zu kombinieren.
Dieser Trend zur Standardisierung von Analysemethoden durch „Data Integration“ und „Model Building“ ist ebenso bei den Entwicklern von Data- und Analytics-Softwareplattformen erkennbar und durchzieht alle Bereiche von Industrie und Wirtschaft, des Gesundheitswesens und der öffentlichen Hand.
Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen des aktuellen Kurses bringen Expertise aus Bereichen wie Kommunikationsdienstleistungen, Business Intelligence, Bildungsgangsmanagement und Life Science und bis hin zum Berichtwesen im Polizeidienst mit.
Um die Teilnehmenden für die neuen Herausforderungen fit zu machen, vereinigt der Weiterbildungskurs „Data Science“ Fachwissen aus der Informatik mit quantitativen Methoden und Aspekten des Informations- und Kommunikationsdesigns. Und das auf Hochschulniveau! Dabei wird mit R, dem SQL-Server und anderen Tools aus den Bereichen Datenvorbereitung, Analyse und Visualisierung / Kommunikation gearbeitet. Auch auf cloudbasiertes Machine Learning wird mit konkreten Beispielen Bezug genommen.
Der Kurs setzt sich aus drei Modulen zusammen, die einzeln buchbar sind:
Modul 1: Datenvorverarbeitung (Data Preparation and Wrangling) umfasst die Schritte Datenzugriff, Datenverständnis und Datenaufbereitung mit dem Ziel der Vorbereitung auswertungsbereiter Datensätze.
Modul 2: Quantitative Methoden und Data Mining vermittelt die Grundlagen der Datenanalyse und zeigt konkrete Anwendungen in Data Mining und Business Intelligence.
Modul 3: Darstellung der Analyseergebnisse und Storytelling thematisiert die entscheidungsorientierte Darstellung von Handlungsmöglichkeiten in verständlichen „Geschichten“, integriert in Texten, Tabellen, Grafiken und thematischen Karten.
Mit der erfolgreichen Teilnahme erhalten die Absolventen ein Hochschulzertifikat „Data Scientist“ der Technischen Hochschule Brandenburg und der AWW e.V. nach erfolgreichem Bestehen der drei Modulleistungen.
Die Teilnahme an einzelnen Modulen wird nach erfolgreichem Bestehen der Modulleistung mit dem Modultitel zertifiziert.
Der dritte Durchgang startet im Oktober 2017 mit dem Modul „Datenvorverarbeitung (Data Preparation and Wrangling).

Posted by on 9. März 2017. Filed under Business Intelligence,EDV & IT Seminare,Weiterbildung. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0. You can leave a response or trackback to this entry

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