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Data Scientist – neuer Zertifikatskurs an der Technischen Hochschule Brandenburg

Big Data, Data Science, predictive Analytics – also datenbasierte Vorhersagen: diese Schlagworte spielen in immer mehr Unternehmen eine wichtige Rolle. Auch kleine Firmen können durch eine gezielte Analyse ihrer Daten erfolgreicher werden. Mit dem Zertifikatskurs „Data Science“ der Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer e.V. (AWW e.V.) an der Technischen Hochschule Brandenburg (THB) können Interessierte ihre Kenntnisse auf akademischen Niveau erweitern und sich zum „Data Scientist“ weiterbilden. Der Kurs ist an keine spezifische Branche gerichtet und ermöglicht es, individuelle Fragestellungen aufzugreifen und aus unterschiedlichen Perspektiven zu diskutieren.

Quelle: TH Brandenburg

„Data Science“ 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 Expertisen aus Arbeitsfeldern 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 Zertifikatskurs „Data Science“ Fachwissen aus der Informatik mit quantitativen Methoden und Aspekten des Informations- und Kommunikationsdesigns. 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. Geeignet ist der Kurs für Interessierte, die zum einen ihre analytischen Fähigkeiten erweitern wollen und zum anderen praxisnah lernen möchten, wie der Umgang mit großen Datenmengen zu bewältigen ist.

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 vermitteln die Grundlagen der Datenanalyse und zeigen 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).

Quelle: Technische Hochschule Brandenburg

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