Data Science Master: Forschungsansatz, methodische Grundlagen

Im Zeitalter der Digitalisierung ist das Sammeln und Analysieren von Daten in nahezu jedem Bereich von großer Bedeutung. Dementsprechend ist die Fähigkeit, aus einer großen Anzahl an Daten Erkenntnisse zu gewinnen, nicht nur für Unternehmen und Forschungsinstitute, sondern auch für Regierungen wichtig. Grund hierfür ist, dass die sorgfältige Analyse großer Datenmengen das Treffen von fundierten Entscheidungen ermöglicht. Aus der Notwendigkeit heraus, große Datenmengen zu analysieren und in die Entscheidungsfindung einzubeziehen, ist der Studiengang „Data Science Master“ entstanden. Der Data Science Master Studiengang dient dazu, Fachkräfte auszubilden, die nach der Ausbildung dazu in der Lage sind, riesige Mengen von Daten korrekt zu analysieren, um hieraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen zu können.

Wie sich die Datenwissenschaft entwickelt hat

Der Bereich Data Science ist nicht zufällig entstanden, sondern das Ergebnis der Weiterentwicklung von Informations- und Kommunikationstechnologie. Die zur Verfügung stehende Menge an Daten ist in den vergangenen Jahrzehnten exponentiell angewachsen. Die Etablierung von leistungsfähigen Computern und Algorithmen hat dafür gesorgt, dass selbst riesige Datenmengen verarbeitet und analysiert werden können. Um Muster in den Daten zu identifizieren, welche fundierte Entscheidungen ermöglichen, bedarf es jedoch entsprechend gut geschulter Fachkräfte, sodass es mittlerweile Studiengänge gibt, die sich genau dieser Thematik widmen.

Interdisziplinarität in der Data Science

Bei Data Science handelt es sich um eine interdisziplinäre Disziplin, bei der Anwender auf ein breites Spektrum von Fähigkeiten sowie Know-how aus verschiedenen Fachgebieten zurückgreifen müssen. Wer sich der Data Science verschreibt, muss sich gut in den Bereichen Statistik und Informatik auskennen, da diese zentrale Bestandteile der Data Science darstellen. Um Daten analysieren zu können und hieraus Erkenntnisse zu gewinnen, müssen statistische Methoden zum Einsatz kommen. Informatikkenntnisse wiederum sind für eine effiziente Verarbeitung der Daten notwendig. Auch bei der Entwicklung von Modellen und der Implementierung von Algorithmen helfen Kenntnisse der Informatik. Dementsprechend müssen Data Scientists sowohl über statistische Kenntnisse als auch über Programmierfähigkeiten verfügen, wenn sie erfolgreich im Bereich der Datenwissenschaft arbeiten möchten.

Mathematik und maschinelles Lernen

In der Data Science nehmen mathematische Konzepte eine zentrale Rolle ein. Das gilt vor allem für den Bereich des maschinellen Lernens. Grund hierfür ist, dass beim maschinellen Lernen mathematische Optimierungsalgorithmen sowie statistische Modelle zum Einsatz kommen, um aus den zur Verfügung stehenden Daten lernen und Vorhersagen treffen zu können. Um komplexe Modelle zu verstehen und zu optimieren, nutzen Data Scientists unter anderem folgende Techniken:

• Lineare Algebra
• Wahrscheinlichkeitstheorie
• Optimierungstheorie

Anwendungsbereiche der Data Science

Daten sind allgegenwärtig und bieten bei korrekter Analyse eine fundierte Entscheidungsgrundlage, sodass Data Science in einer Vielzahl von Bereichen zum Einsatz kommt. Hierzu zählen die Biowissenschaften, das Gesundheitswesen, die Wirtschaft sowie das Finanzwesen. Dementsprechend gehört es zum Aufgabenbereich eines Data Scientists, ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie Daten in den verschiedenen Kontexten gesammelt werden. Dieses Verständnis bietet die Grundlage dafür, eine geeignete Analysemethode auszuwählen, die für die Gewinnung von relevanten Erkenntnissen verwendet wird.

Methodenvielfalt in der Data Science

Im Bereich der Data Science kommen vielfältige Methoden und Techniken zum Einsatz. Neben traditionellen statistischen Verfahren werden auch fortgeschrittene Deep Learning-Algorithmen verwendet. Damit aus der Menge an Daten die richtigen Erkenntnisse gezogen werden können, müssen Data Scientists die richtige Methode für das jeweilige Problem identifizieren und diese angemessen anwenden. Dementsprechend bedarf es eines umfangreichen Verständnisses der Vorteile sowie Nachteile der verschiedenen Ansätze. Zusätzlich dazu benötigen Data Scientists die Fähigkeit, die verschiedenen Methoden flexibel einsetzen zu können.

Herausforderungen und Chancen

Die Interdisziplinarität sowie die große Anzahl verschiedener Methoden in der Data Science führen sowohl zu Chancen als auch zu Herausforderungen, denen sich Data Scientists stellen müssen. Wer als Data Scientist arbeiten möchte, benötigt spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse, weshalb der Job nicht von jedem ausgeführt werden kann. In der Regel muss ein Data Science Masterstudium abgeschlossen werden, um als Data Scientist arbeiten zu können. Ein solches Studium kann anspruchsvoll sein, allerdings lernen angehende Data Scientists auch, verschiedene Perspektiven und Ansätze miteinander zu kombinieren, um die Entwicklung innovativer Lösungen für komplexe Probleme voranzutreiben. Data Scientists schaffen einen großen Mehrwert, sodass sie auf dem Arbeitsmarkt entsprechend begehrt sind. Es bestehen gute Karriereaussichten.

Forschungsansatz innerhalb der Data Science

Im Bereich der Data Science ist der Forschungsansatz pragmatisch und stark problemorientiert. Dementsprechend starten Data Scientists in der Regel mit einer bestimmten Fragestellung oder einem konkreten Problem, für das es eine Lösung bedarf. Im nächsten Schritt werden Hypothesen aufgestellt und Modelle entwickelt, um das Problem zu lösen. Die explorative Datenanalyse kommt zum Einsatz, um Muster innerhalb der Daten zu identifizieren. Der letzte Schritt besteht in der Validierung der Ergebnisse. Dies geschieht im Rahmen von statistischen Tests und Experimenten. Durch den iterativen Charakter des Forschungsprozesses können Data Scientist ihre Modelle im Laufe der Zeit immer weiter verbessern und anpassen. Auf diese Weise lassen sich bessere Vorhersagen sowie Entscheidungen treffen.

Welche Rolle spielt Big Data?

Immer mehr Geschäftsprozesse sowie soziale Interaktionen werden digitalisiert. Das führt dazu, dass eine immer größer werdende Menge an Daten gesammelt und gespeichert wird. Diese riesigen Datenmengen werden auch Big Data genannt und spielen eine große Rolle in der modernen Datenwissenschaft. Data Scientists wenden verschiedene fortgeschrittene Technologien an, um diese großen Datenmengen sinnvoll zu verwerten. Zu den zum Einsatz kommenden Technologien zählen unter anderem:

• Cloud-Computing
• Parallele Verarbeitung
• Verteilte Datenbanken

Im Rahmen von Big Data lassen sich nicht nur neue Erkenntnisse gewinnen, sondern auch Vorhersagemodelle entwickeln, die auf besonders umfangreichen Datensätzen basieren.

Die Bedeutung von Ethik und Datenschutz

In vielen Fällen arbeiten Data Scientists mit sensiblen Daten. Das führt dazu, dass sie sicherstellen müssen, dass die Privatsphäre der betroffenen Personen nicht verletzt wird. Außerdem müssen die Analysen gewissen ethischen Standards entsprechen. Ein verantwortungsvoller Umgang mit den entsprechenden Daten sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist daher erforderlich. Dementsprechend lernen die Absolventen eines Data Science Master-Programms in der Regel auch die ethischen Aspekte dieser Arbeit im Rahmen von Schulungen und Kursen kennen. Auf diese Weise ist gewährleistet, dass Data Scientists neben der Datenanalyse auch die rechtlichen sowie ethischen Rahmenbedingungen verstehen und bei ihrer Arbeit berücksichtigen.