Data Science

Der englische Begriff Data Science, übersetzt ins Deutsche Datenwissenschaft, bezeichnet das Gewinnen von Informationen aus reinen Daten. Das Wissenschaftsfeld arbeitet interdisziplinär mit wissenschaftlich entwickelten und fundierten Methoden, mit Algorithmen, Systemen und Prozessen. Verarbeitet werden sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Neben Erkenntnissen werden Muster und Schlüsse aus den Daten extrahiert. Data Science als Studiengang vermittelt Techniken und Theorien, die der Verarbeitung von Daten zwecks Erkenntnisgewinn dienen. Diese Theorien und Techniken stammen aus unterschiedlichen Fächern wie Mathematik, Statistik und Informationstechnologie. Andere Felder, die bedient werden, sind Programmierung, Datentechnik, maschinelles Lernen und Prognostik sowie Datenlagerung. Der Data Scientist oder Datenwissenschaftler ist in der Regel stark spezialisiert und häufig eine Schnittstelle zwischen verschiedenen Fachabteilungen.

Mathematik, EDV, Branchenfachkenntnisse

Was genau leistet Data Science? Über Data Mining oder explorative Datenanalyse werden Daten generiert. Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (insbesondere deskriptive Statistik) werden bei der Analyse von Datenmengen angewandt. Wie genau die Daten und Erkenntnisse genutzt werden, hängt immer von der Zielsetzung ab. Denkbar sind lineare Optimierungen, die Nutzung in Systemen künstlicher Intelligenz und mehr. Die Daten müssen nach der Analyse also verarbeitet werden. Kenntnisse bezüglich Datenbanken und SQL gehören zu Data Science dazu. Wer in dem Bereich arbeitet, sollte die unterschiedlichen Tools kennen und in der Lage sein, Daten aus unterschiedlichen Quellen über ELT zusammen zu führen. Kenntnisse in Programmiersprachen wie R, Perl oder Python sind von großem Vorteil.

Data Science ist erst dann nützlich, wenn die gewonnen Erkenntnisse auch genutzt werden können. Und das ist nur dann der Fall, wenn die Datenwissenschaftler jeweils branchenspezifische Fachkenntnisse mitbringen. So macht beispielsweise eine Datenanalyse im medizinischen Bereich nur dann Sinn, wenn sie hinsichtlich medizinischer Fragestellungen durchgeführt wird.

Data Science seit etwa 1960

Der Begriff wurde ursprünglich von Peter Naur 1960 als Ersatz für „Informatik“ verwendet und ist seither in Gebrauch. Im Rahmen verschiedener Vorträge, Diskussionen und Konferenzen wurde Data Science immer wieder mit Statistik, Datenverarbeitung und Computerwissenschaften in Verbindung gebracht. Bis heute gibt es unterschiedliche Definitionen, die aber in der Regel im Kern wiedergeben, dass Daten erfasst, modelliert, analysiert und zur Entscheidungsfindung genutzt werden. Als eigenständige Disziplin ist die Datenwissenschaft seit 2001 etabliert: William S. Cleveland stellte die sechs Gebiete der Datenwissenschaft in einem Artikel vor: Neben multidisziplinären Untersuchungen sind Modelle und Methoden für Daten Bestandteil von Data Science, außerdem das Rechnen mit Daten sowie Pädagogik, die Bewertung der Werkzeuge und die Theorie.

Beruf mit Zukunft

Da weltweit ein Mangel an Experten auf dem Gebiet der Data Science besteht, kann man davon ausgehen, dass das Berufsbild Data Scientist zukunftsträchtig ist. Für den Beruf sollte man kreativ und überzeugend sein, muss gut kommunizieren können und fungiert als Bindeglied zwischen den verschiedenen Ebenen eines Unternehmens. Der Data Scientist ist immer auch Übersetzer, denn die Ergebnisse der einzelnen Fachabteilungen müssen verständlich aufgearbeitet und für das Management interpretiert („übersetzt“) werden. Da sich die Analysetools und -verfahren beständig wandeln, gehören Neugier und Aufgeschlossenheit gegenüber neuen Methoden und Arbeitsweisen zum Beruf dazu. Data Science, Datenanalyse und Datenmanagement sind in Deutschland sowohl im Bachelorstudiengang als auch als Spezialisierung im Masterstudiengang erlernbar.

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