Technik
Die Digitalisierung von Unternehmen bringt eine wahre Datenflut mit sich, die noch weitgehend ungenutzt ist. Dabei sind Daten der neue Rohstoff im Internet und besonders wichtig für unternehmerische Entscheidungen. Überall fallen Daten an, in den sozialen Netzwerken, im Gesundheitswesen oder auf dem Smartphone. Die meisten Firmen sitzen auf einem Datenschatz, den es zu nutzen gilt.
Wertvolle Daten
Moderne Technologien erlauben die Speicherung immer größerer Datenmengen, die größtenteils unberührt bleiben, weil Experten fehlen, die diese Flut an Informationen interpretieren können. Daten sind nur dann wertvoll, wenn der Data Science Master sie optimal miteinander verknüpft. Die so gewonnenen Daten lassen sich für Produkte und Services einsetzen, um diese zu optimieren und daraus einen Wettbewerbsvorteil für das Unternehmen zu erlangen.
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Data Science lässt sich in vielen Bereichen anwenden:
- Kundenbindung verbessern, durch Empfehlungen, die auf früheren Einkäufen basieren.
- Analysieren medizinischer Testdaten, damit sich Krankheiten früher diagnostizieren und behandeln lassen.
- Verbessern von Lieferketten, durch Vorhersagen, wann Ware neu bestellt werden muss.
- Kampf gegen Geldwäsche durch Erkennen verdächtiger Verhaltensweisen im Zahlungsverkehr.
- Kosten senken durch verbesserte Logistik-Daten.
Die Aufgaben eines Datenwissenschaftlers sind vielfältig. Er kümmert sich um Entwicklung von Strategien für die Datenanalyse, bereitet Daten visuell auf und analysiert diese. Die so gewonnen Erkenntnisse stellt er den zuständigen Fachabteilungen im Unternehmen zur Verfügung, denn erst, wenn diese Informationen verständlich aufbereitet sind, lassen sie sich wirtschaftlich nutzen.
Der Bedarf an Data Scientists ist sehr hoch
Da der Beruf des Data Scientists noch relativ neu ist, gibt es bisher nur wenige Experten auf dem Arbeitsmarkt. Daher ist der Bedarf an gut ausgebildeten Fachleuten enorm hoch, da immer neue Datenfelder entstehen. Durch mobile Anwendungen, Social Media sowie Cloud Computing, wird das Arbeitsfeld immer breiter. Das ganze lässt sich unter dem Begriff Big Data zusammenfassen, welches weltweit von großen Unternehmen genutzt wird. Die bekanntesten Firmen, die damit arbeiten, sind Google, Amazon und Facebook. Dazu kommen große Geschäftsbanken sowie weitere börsennotierte Unternehmen.
Big Data ist auch für den Mittelstand interessant
Big Data ist allerdings zunehmend auch für den Mittelstand interessant, um sich besser auf Kundenwünsche einstellen zu können.
Die Berufsbezeichnung ist nicht geschützt, daher ist dieser Beruf besonders für Quereinsteiger geeignet. Hier gibt es verschiedene Ausbildungswege, die sich berufsbegleitend absolvieren lassen. Mit einem Fernstudiengang ist es möglich, neben dem Beruf alle Wissensgrundlagen zu erlangen, egal, ob Sie bereits Erfahrungen im IT-Bereich haben oder komplett quer einsteigen.
Mit einem Fernstudium sind Sie unabhängig von Zeit und Ort
Der Vorteil an einem Fernstudium ist, dass Sie unabhängig von Zeit und Ort studieren können. So können Sie das Studium beispielsweise in Dresden absolvieren, obwohl sich Ihre Hochschule in einer anderen Stadt befindet. Das bringt viele Vorteile, denn das Fernstudium lässt sich problemlos in den Berufsalltag einbauen. Egal, wo Sie wohnen, Sie können das Studium in Ihrer Heimatstadt absolvieren.
Dank innovativer Lerntools ist es möglich, online an Vorlesungen teilzunehmen und sogar Prüfungen abzulegen. Dennoch sind Sie nicht allein, denn fast alle Hochschulen bieten inzwischen einen virtuellen Campus, über den Sie problemlos mit Dozenten und Kommilitonen in Kontakt treten können.
Es gibt staatliche und private Hochschulen, die vertiefende Studiengänge in diesem Bereich anbieten. In einem grundständigen Studiengang erwerben Sie zunächst den Bachelor of Science, der Ihnen eine interdisziplinäre akademische Ausbildung bietet. Danach besteht die Möglichkeit, sich zum Data Science Master weiterzubilden. Eine perfekte Chance für alle, die bereits eine Ausbildung im Bereich IT absolviert haben und Berufserfahrung auf diesem Sektor vorweisen.
Das Data Science Fernstudium – Studieninhalte und Voraussetzungen
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Ein Data Science Fernstudium ist in der Regel zulassungsfrei, es reicht die Hochschulzugangsberechtigung oder die fachgebundene Hochschulreife. An einigen Hochschulen können Sie sogar ohne Abitur studieren, wenn Sie bestimmte Bedingungen erfüllen.
In der Regel ist dies ein Meisterbrief oder eine fachnahe Aufstiegsfortbildung. Auf Antrag kann alternativ eine Berufsausbildung oder ein Fachschulabschluss anerkannt werden. Hierzu wenden Sie sich am besten an die Hochschule, die Ihnen weitere Auskunft zur Anerkennung von Vorbildungen gibt. Haben Sie besonders gute Vorkenntnisse und bereits Vorleistungen an anderen Hochschulen erbracht, so lassen sich diese anrechnen. Das verkürzt das Studium und spart Kosten.
Persönliche Voraussetzungen
Sie sollten gute Englischkenntnisse besitzen, da einige Hochschulen diesen Studiengang komplett auf Englisch anbieten. So verlangt etwa die Internationale Hochschule (IU) gehobene Sprachkenntnisse, da hier der Studiengang in englischer Sprache abläuft. Nur wer bereits ein Studium in englischer Sprache abgeschlossen hat, oder wenn Englisch die Muttersprache ist, kann dieser Test entfallen.
Um Data Scientist zu werden, sollten Sie eine Affinität zu mathematischen Zusammenhängen haben, da Sie es viel mit Zahlen und Daten zu tun bekommen. Hinzu kommt ein hohes Verständnis fürs Programmieren sowie für technische Zusammenhänge. Der Spaß am logischen Denken ist eine Grundvoraussetzung, um in diesem Fachgebiet erfolgreich zu sein. Doch auch die Kommunikationsfähigkeit darf nicht zu kurz kommen, denn Sie müssen die Daten für Laien ansprechend und verständlich aufbereiten.
Studiendauer
Die Regelstudienzeit dauert wahlweise zwischen 6, 8 und 12 Semestern je nach gewähltem Zeitmodell. An Einschreibzeiten, wie bei den Präsenzunis müssen Sie sich nicht halten, da der Studienbeginn jederzeit möglich ist. Pro Semester absolvieren Sie 30 ECTS Punkte, die den Arbeitsaufwand im Studium angeben. Ein ECTS Punkt steht für 25 Stunden Arbeit in Echtzeit. Dies beinhaltet die Veranstaltungen, die Vor- und Nachbereitung, sowie das Selbststudium. So lässt sich der Arbeitszeit gut abschätzen und Studiengänge miteinander vergleichen.
Lehrinhalte
Auf dem Lehrplan stehen Fächer, die sich im weitesten Sinne mit der Aufbereitung und Nutzung von Daten beschäftigen. Dabei werden allerdings auch betriebswirtschaftliche Zusammenhänge sowie Wirtschaftsinformatik behandelt.
Die Lehrinhalte setzen sich unter anderem aus folgenden Fächern zusammen:
- Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
- Betriebswirtschaftslehre
- digitale Transformation
- Grundlagen der Betriebssysteme
- Programmierung
- Einführung in Datenbankorganisation
- Big Data und Data Warehouse
- Machine Learning
Während des Studiums können Sie sich auf bestimmte Bereiche spezialisieren sowie Schwerpunkte bilden.
Master-Abschluss als Ergänzung
Die Abschlussprüfung endet mit einer Bachelorarbeit, danach erhalten Sie den Titel Bachelor of Science. Daran anschließend können Sie Ihre Kenntnisse weiter vertiefen und den Master of Science absolvieren. Hier lassen sich weitere Spezialisierungen bilden. So könnten Sie sich beispielsweise auf IT-Sicherheit und Datenschutz oder Software-Engineering spezialisieren.
Dafür müssen Sie noch einmal 60 bis 120 ECTS einplanen. Die einzelnen Studienmodule können Sie aus den entsprechenden Modulhandbüchern der Hochschulen entnehmen.
Berufsperspektiven
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Für gut ausgebildete Datenanalyse Profis sind die Berufsperspektiven hervorragend, da die Digitalisierung in den Unternehmen immer weiter voranschreitet. Es gibt kaum noch einen Bereich, der ohne Datenerfassung auskommt. Mit einem Studium im Bereich Data Science können Sie in nahezu jeder Branche arbeiten.
Besonders der Mittelstand biete eine Menge Perspektiven in diesem Segment. Mittelständische Unternehmen sammeln kontinuierlich immer größere Datenmengen. Der Beruf bietet viele Möglichkeiten, sich auf bestimmte Gebiete zu spezialisieren. Vom medizinischen Bereich bis hin zum Marketing benötigen die Firmen Fachleute, die mit großen Mengen an Daten umgehen können.
Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Management sitzen Sie an den Schlüsselpositionen im Unternehmen, mit der Möglichkeit, selbst Personalverantwortung zu übernehmen. Je nach Schwerpunkt leiten Sie Abteilungen, wie IT, die Technik oder das Datenmanagement einer Organisation.
Beliebte Arbeitgeber
Die beliebtesten Arbeitgeber für Datenexperten sind Großkonzerne, wie SAP, Infineon und Software AG. Dies sind attraktive Arbeitgeber, für alle, die internationale Managementverantwortung übernehmen möchten.
Besonders Start-ups wissen, wie wichtig die gesammelten Daten für die Optimierung von Produkten und Dienstleistungen sind. Hier muss niemand mehr von der Digitalisierung überzeugt werden, denn vieles basiert auf digitalen Geschäftsprozessen. Dafür suchen die Firmen ständig Experten, die sich mit Datenströmen auskennen. Nicht alle Unternehmen können und möchten Data Scientists einstellen, daher suchen auch Unternehmensberatungen die passenden Experten, um ihre Kunden optimal beraten zu können.
Ein Data Science Fernstudium lohnt sich, da überall mit Daten umgegangen wird. Die Tätigkeitsfelder erstrecken sich dabei auf Wirtschaft, Forschung sowie den öffentlichen Sektor. Wer eine wissenschaftliche Karriere anstrebt, für den ist der Master das Sprungbrett zur Promotion in den naturwissenschaftlichen Bereichen.
