Data Science

Warum Data Science?

Die Nutzung der enormen Datenmengen, die täglich produziert werden, erfordert entsprechende Spezialisten. Dies zeigt sich unter anderem im rasant wachsenden Angebot von Lehrgängen weltweit. In der Schweiz gibt es nebst Master-Abschlüssen eine grosse Anzahl von Fortbildungen auf Hochschul-Ebene (DAS, CAS, MAS), aber auch Formate, die Praktiker abholen und weiterbilden. Bachelor-Studiengänge existieren bisher keine.

Die momentan angebotenen Ausbildungen sind grösstenteils konventioneller Art, also mit einem Fokus auf der reinen Vermittlung des entsprechenden Wissens. Gerade das Gebiet der Data Science erfordert aber mehr. Von einem Data Scientist erwartet die Industrie, dass er handlungsfähig ist, also sein Wissen in unterschiedlichsten Situationen anwenden kann. Die Interdisziplinarität des Themas verlangt Kenntnisse von Betriebsabläufen, Kommunikation mit unterschiedlichsten Akteuren und Teamfähigkeit. Essentiell ist auch die Bereitschaft, sich in dem rasch entwickelnden Gebiet lebenslang weiterzubilden und die Kompetenz, die reichlich verfügbaren Lernressourcen richtig zu nutzen.

Diesen vielfältigen Anforderungen soll der Studiengang «BSc Data Science» nun gerecht werden. Durch das neue praxis-nahe und innovative Ausbildungskonzept wird der Studierende befähigt, selbstbestimmt zu agieren, nicht-fachliche Kompetenzen zu erwerben und sich in einer rasch ändernden Berufswelt zurecht zu finden. Die Entwicklung von Lernwegen, die zu einer solchen Ermächtigung führen, ist in sämtlichen Disziplinen langfristig erforderlich. Mit Data Science beginnen wir aber in einer Fachrichtung, in der die Industrie diese Anforderungen speziell stark stellt und welche hoch aktuell und herausfordernd ist.

Interessiert an einem Studium? Mehr über unseren Bachelor-Studiengang findest Du hier.

Was erwartet die Industrie von einem Data Scientist? Resultate einer im Frühjahr 2018 von uns durchgeführten Umfrage.

Data Science in der Industrie

Data Scientists findet man in einer Vielzahl von Branchen und Betrieben. Wir stellen hier regelmässig Personen oder Firmen vor, welche sich mit Data Science beschäftigen und ein wenig über sich erzählen.

Portrait: Data Science in der Industrie- Amazee Metrics

Interview mit Dr. Evelyn Thar Geschäftsführerin der Firma Amazee Metrics Was macht Amazee Metrics? Wir beraten Kunden zu Ihren Online-Daten, …
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Portrait: Data Science in der Industrie- Accelerom AG

Interview mit Christoph Spengler Managing Director der Firma Accelerom AG Portrait: Ich begann meine Karriere im klassischen Konsumgütermarketing bei Unilever …
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Ted Talks zum Thema Data Science

Webfunde Data Science

Inhalte, die wir auf dem Netz gefunden haben und gerne mit Euch teilen möchten.

Spotify offers playlists tailored to your DNA

Spotify und AnchestryDNA haben eine Zusammenarbeit angekündigt deren Ziel es ist, auf die DNA zugeschnittene Playlists zu erhalten um „die …
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Google Data Set Search für Wissenschaftler und alle anderen Dateninteressierten

„We launched Dataset Search, so that scientists, data journalists, data geeks, or anyone else can find the data required for their …
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Big Data sichert Behandlungsqualität in der Augenheilkunde

„Deep Learning hilft, auffällige Merkmale für Krankheitsverläufe zu entdecken. So sei es beispielsweise gelungen, aus Bildern der Netzhaut Allgemeinerkrankungen wie …
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Wenn AI Musik macht….

Ein hörens- und sehenswertes Werk von David Cope: …
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Understanding Data Science and Why It’s So Important

In diesem Blog Post auf der Webseite von Alexa (an Amazon Company) erklärt der Russ Thompson die Vielfältigkeit vom Data …
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Special Pick: Towards Data Science- eine Plattform für spannende Artikel zu Data Science

„Towards Data Science“ ist eine zu Medium gehörende Plattform, auf der vielfältige, aktuelle Artikel zum Thema Data Science erscheinen. Jeder …
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Data Science Demystified – Podcast

Das Data Science Center der New York University betreibt einen Podcast, in dem sie Data Scientists zu verschiedenen Themen befragen …
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When AI misclassified her face, she started a movement for accountability

Als Joy Buolamwini entdeckte, dass Gesichtserkennungsprogramme Mühe hatten mit dunklen Gesichtern umzugehen, engagierte sie sich für ausgeglichenere Datensets und gründete …
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These Women are Leading in Artificial Intelligence and Want to Influence it For Good

In einem Medium Beitrag stellt Alexsis Wintour Frauen vor, die im Bereich Artificial Intelligence arbeiten, und was diese über die Chancen …
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My Blog Add The First Things you Should Learn as a Data Scientist – Not what you Think

Vincent Granville, der sich selbst als Data Science Pioneer bezeichnet, hat aufgelistet, welche Themen er zukünftigen Data Engineers nahelegen würde …
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