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Neuer Studiengang für Data Science und Business Analytics

Waschechte Data Scientists kann man derzeit mit der Lupe suchen. Einige Stimmen halten den Datenwissenschaftler sogar für einen der attraktivsten Betätigungsfelder der nächsten Jahre. Ausbildungsmöglichkeiten, die gezielt an dieses weite Tätigkeitsfeld heranführen, sind dünn gesät.

Ab dem Wintersemester 2016/2017 wird nun die Hochschule für Medien (HdM) in Stuttgart den neuen Masterstudiengang Data Science und Business Analytics anbieten. Das Studium ist auf fünf Semester angelegt und berufsbegleitend.

Das Angebot richtet sich an Interessierte, die in einem MINT-Beruf tätig sind. Weitere Voraussetzungen sind mindestens ein Jahr Berufserfahrung sowie ein Bachelor- oder Diplomabschluss.

Der Schwerpunkt des Studiums liegt auf strategischem Denken, fundierten analytischen Fähigkeiten sowie technischen Kompetenzen. Dabei werden auch berufliche Erfahrungen und berufliches Wissen in das Studium in einem so genannten Blended-Learning-Konzept integriert. So werden mehrtägige, traditionelle Präsenzseminare mit einer modernen E-Learning-Lernplattform ergänzt, die in der Cloud vorgehalten werden und damit via Internet bequem erreichbar sind.

Ein Semester beinhaltet drei Module, die jeweils zwei Monate dauern und sequentiell durchgeführt werden. Darüber hinaus werden mit jeweils drei Präsenztagen pro Modul weitere berufliche Praxis-Erfahrungen vermittelt. So ist auch der Kontakt mit Unternehmen ein fester Bestandteil des Studiengangs.

Bewerbungen für das neue Masterstudium sind ab Juli möglich (Stichtag 15. Juli). In Gruppen von 15 bis 30 Studenten werden in zweieinhalb Jahren Inhalte wie statistische Verfahren, Prozesse rund um Data Mining, Datenarchitekturen, Programmieren und Predictive Analytics vermittelt.

Genutzt werden dafür unter anderem Lösungen wie IBM Watson, SAP HANA oder SAP BW oder auch die Microsoft Azure Plattform, dem SQL Server oder Hadoop. Der Studiengang trägt das das Gütesiegel des deutschen Akkreditierungsrates und berechtigt darüber hinaus zur Promotion.

Angesichts der exzellenten Berufsaussichten, die den Absolventen winken, verlieren vielleicht auch die horrenden Studiengebühren von 3900 Euro pro Semester etwas von ihrem Schrecken.

Im Zuge der Digitalisierung entstehen bei Unternehmen und Partnern immer größere Mengen an Daten. Häufig sammeln Unternehmen diese Daten, ohne daraus Informationen oder strategische Entscheidungsgrundlagen ableiten zu können. Die Absolventen aber sollen in diesem Studiengang lernen, wie sich aus großen Datensätzen, Prognosen erstellen lassen und das so genau und präzise wie möglich.

Dafür arbeitet die Hochschule auch mit Uniserv, einem Spezialisten für Master Data Management, Datenqualität, Datenmigration sowie Data Warehousing zusammen. Zum Einsatz kommt dabei auch das Vermarktungskonzept “Ground Truth“, das eine Prozess- und Lösungsmethodik im Bereich Kundendaten umfasst.

Über diese Methodik können Unternehmen Daten und Informationen über Kunden in einer einheitlichen Sicht zusammenführen. So sollen unter anderem auch Aussagen über das künftige Kaufverhalten von Kunden möglich sein.

Darüber hinaus sollen im Rahmen einer Partnerschaft zwischen Uniserv und der Hochschule auch Demo-Szenarien entwickelt und Forschungsprojekten ausgearbeitet werden. Zudem wird Holger Stelz, Director Marketing und Business Development bei Uniserv, als Lehrbeauftragter den künftigen Studenten praktisches Wissen vermitteln.

“Der Bedarf an ausgebildeten Daten-Spezialisten ist enorm. Gerade internationale Konzerne benötigten dringend das Know-how, wie man aus großen Datenmengen Wissen generiert. Praktische Szenarien gibt es etwa in der Automobilindustrie, die aufgrund der Fahrweise eines Autofahrers in der Lage ist, den Verschleiß seines PKWs vorherzusagen”, kommentiert Professor Peter Lehmann, Leiter des neuen Studiengangs. “Aber vor allem im Marketing spielen Daten eine große Rolle. Das bekannteste Beispiel ist der Versandhändler Amazon, der dem Kunden auf Basis seiner Such- und Kaufhistorie personalisierte Angebote unterbreitet.”

Die HdM Stuttgart werde für die Lehre zwei Prototypen entwickeln. Ein Prototyp mit qualitativ hochwertigen Daten, die auf dem Prinzipien des Ground-Truth-Konzepts aufgebaut sind. Der zweite ist ein Satz mit schlechter Datenqualität. Auf dieser Datenbasis, die jeweils 50.000 richtige und fehlerhafte Kundendatensätze umfasst, lernt ein Algorithmus, Muster zu erkennen und Prognosen zu treffen. Die Studenten sollen anschließend die Ergebnisse aus den beiden Datensätzen vergleichen.

So sollen die Absolventen in der Lage sein, neue und bisher versteckte Zusammenhänge in großen Datenmengen zu entdecken.

Martin Schindler

Martin Schindler schreibt nicht nur über die SAPs und IBMs dieser Welt, sondern hat auch eine Schwäche für ungewöhnliche und unterhaltsame Themen aus der Welt der IT.

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