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Data Science: Von der Wissenschaft zum Erfolgsfaktor für Unternehmen

Von Thomas Bendig, Fraunhofer-Verbund IUK-Technologie, Berlin

Immer mehr Unternehmen erkennen das Potenzial der heute verfügbaren Datenmengen und müssen sich als „Data-driven Company“ neu definieren, um im Wettbewerb bestehen zu können. Mit prädiktiven Modellen gewinnen sie aus den Daten Prognosen für Entscheidungen und Maßnahmen auf allen Geschäftsebenen. Dazu benötigen sie Teams mit einem besonderen Mix an Kompetenzen. Für diese Teams sind „Data Scientists“, die Konzepte und Techniken aus Informatik, Statistik und Mathematik zu nutzen wissen, von enormer Bedeutung.

Die Fraunhofer-Gesellschaft hat diesen rasant wachsenden Bedarf, der sich nicht allein durch Absolventen neuer Studiengänge decken lässt, frühzeitig erkannt. Im Kontakt mit den Unternehmen zeigt sich, dass bei der strategischen Einführung von Big Data genau diese Kompetenzen noch an vielen Stellen fehlen und Unterstützung beim Aufbau von Big-Data-Know-how notwendig ist. An diesen Bedarf knüpft das Fraunhofer-Schu­lungs- und Weiterbildungsprogramm seit 2013 an: Mit flexibel gestalteten Fortbildungsmodulen richtet es sich an Führungskräfte, die fit für Big Data werden möchten, und an Fachkräfte, die sich kompakt zu Data Scientists weiterbilden möchten.

Business Developer profitieren von diesem Schulungsprogramm für die Unternehmensentwicklung – etwa für neue Geschäftsmodelle, individualisierte Angebote, smartere Produkte oder die Optimierung von Geschäftsprozessen. Analysten erfahren, wie sie mit maschinellen Lernverfahren prädiktive Modelle entwickeln, um neue Trends in Daten aufzuspüren, Prognosen zu erstellen und Handlungsoptionen abzuleiten. Software-Ingenieure lernen, mit modernen Datenbanken, verteilter Speicherung und hocheffizienten Technologien robuste, skalierbare Lösungen zu entwickeln, um Massendaten datenschutzkonform auszuwerten und die Ergebnisse sicher in die Unternehmens-IT einzuspeisen.

Die Fraunhofer-Gesellschaft steht für Spitzenforschung auf höchstem Niveau. Die Institute haben jahrzehntelange wissenschaftliche Expertise in den Bereichen Data Mining, maschinelles Lernen und Mustererkennung und setzt diese für innovative Entwicklungen in nationalen und internationalen Forschungs- und Entwicklungsprojekten ein. Die Kursleiter sind Autoren wichtiger wissenschaftlicher Publikationen.

Das Angebot beinhaltet sowohl Schulungen zu Big-Data-Grundlagen als auch Module für spezifische Anwendungsfelder. Die drei- bis fünftägigen zertifizierten Schulungen mit jeweils zwei erfahrenen Dozenten und maximal zwölf Teilnehmenden bieten beste Möglichkeiten, auf alle Data-Science-Aspekte und individuelle Bedürfnisse einzugehen. Die Inhalte orientieren sich praxisnah am neuesten Stand der Wissenschaft.

Die Fraunhofer-Weiterbildungsangebote umfassen einerseits folgende branchenneutralen Kurse:

  • Zertifizierter Data Scientist Basic Level
  • Zertifizierter Data Analyst
  • Zertifizierter Data Scientist Machine Learning 
  • Basic Data Analytics
  • Data Analytics Potentials and Realization
  • Big Data Architecture
  • Big Data Analytics
  • Visual Analytics
  • Multimedia Analytics
  • Linked Enterprise Information Integration
  • Deep Learning

Darüber hinaus gibt es einige branchenorientierte Angebote:

  • Data Scientist for Smart Energy Systems
  • Energy Analyst
  • Smart Data und Big Data für Industrie 4.0
  • Data Scientist for Smart Buildings
  • Multimedia Analytics
  • Text Analytics in Life Sciences

    Fazit und Ausblick

    Ein Data Scientist sollte neben Kenntnissen in Mathematik, Statistik, IT und Programmierkenntnissen vor allem auch Fachwissen (Domain-Knowledge) aus der jeweiligen Branche mitbringen, da sonst die Interpretation der gewonnenen Aussagen schwierig bis unmöglich ist. Kompakte Data-Science-Weiterbildungs­angebote an verschiedene Branchen haben sich als gute Möglichkeit erwiesen, Branchenexperten mit Data-Science-Kenntnissen auszustatten.

    Über den Autor

    Thomas Bendig

    Thomas Bendig ist Forschungskoordinator des Fraunhofer-Verbundes IUK-Technologie, der mit 21 Fraunhofer-Instituten größten europäischen Forschungsorganisation für angewandte IT-Forschung. Koordination, Strategieentwicklung und Technologietransfer bilden den Schwerpunkt seiner Tätigkeit an der Schnittstelle zwischen Forschung, Industrie und Politik.

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