Vorstands-Task Force „Data Science/Data Literacy“
Der Begriff Data Science stammt aus den Anfängen der Datenhaltung und -analyse, die bis in die 1960er Jahre zurückgehen. Mit der zunehmenden Bedeutung von „Big Data“ rückte die Wissenschaft der Daten weiter in den Fokus. Der Schwerpunkt der Data Science liegt dabei nicht bei den Daten selbst, sondern bei der Art und Weise wie die Daten verarbeitet, aufbereitet und analysiert werden. Data Science beschäftigt sich mit einer zweckorientierten Datenanalyse und die systematische Generierung von Entscheidungshilfen und -grundlagen, um Wettbewerbsvorteile erzielen zu können.
Data Literacy ist die Fähigkeit des planvollen Umgangs mit Daten. In Ergänzung zu spezialisierten Fachkräften – den Data Scientists – liegt der Fokus auf der bedarfsgerechten, Disziplinen übergreifendem Know-how, um datengestützt arbeiten und entscheiden können.
Im Unternehmensumfeld ist das Thema häufig im Bereich Business Intelligence angesiedelt. IT-Unternehmen, Banken und Beratungsfirmen suchen die auf große Datenmengen spezialisierten Analysten genauso wie Autohersteller, Versicherungen und Verwaltungsbehörden. Die Unternehmensberatung McKinsey geht für 2017 von 150 000 offenen Stellen allein in den Vereinigten Staaten aus. Auch in Deutschland ist der Bedarf groß. Ein Geschäftsüberblick der Universität Harvard kürte den „Data Scientist“ sogar zum „attraktivsten Beruf des 21. Jahrhunderts“.
In der Wissenschaft beschäftigt sich Data Science mit unterschiedlichen Wissenschaftsbereichen und können daher verschiedene akademische Hintergründe haben: Informatik, Physik, Statistik, Mathematik oder Wirtschaftswissenschaften, einschließlich des maschinellen Lernens, des statistischen Lernens, der Programmierung, der Datentechnik, der Mustererkennung, der Prognostik, der Modellierung von Unsicherheiten und der Datenlagerung. Mittlerweile existieren eine Reihe von Data-Science-Bachelor- oder -Master-Studiengänge.
Die interdisziplinäre Task Force „Data Science“ unter der Leitung des ehemaligen Präsidenten Prof. Dr.-Ing Peter Liggesmeyer will der Frage nachgehen, was einen Data Scientist ausmacht und was ein Datenwissenschaftler / eine Datenwissenschaftlerin können muss? Was steckt hinter diesem Berufsbild und mit welcher Ausbildung wird man zum Datenwissenschaftler? Welche Kompetenzen benötigt ein Data Scientist und welche Anforderungen muss dieser erfüllen? Wie definieren Universitäten und Hochschulen das Profil eines Data Scientist und wie setzen diese es um? Welche Anforderungen gibt es seitens der Wirtschaft an die Datenwissenschaftler des 21. Jahrhunderts?
- Prof. Dr. Peter Liggesmeyer, Past President Gesellschaft für Informatik e.V. / Leiter Fraunhofer Institut für Experimentelles Software Engineering IESE (Sprecher)
- Prof. Dr. Michael Goedicke, PALUNO - The Ruhr Institute for Software Technologie, Universität Duisburg-Essen (Stv. Sprecher)
- Dr. Jens Heidrich, Fraunhofer IESE / GI-Fachgruppe Software-Messung und -Bewertung
- Prof. Dr. Jörg Desel, FernUniversität Hagen / FI FG ISH
- Dr. rer. nat. Ingo Scholtes, ETH Zürich / GI Junior Fellow & FG Computational Social Science
- Prof. Dr. Markus Strohmaier, RWTH Aachen / GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences, GI FG Computational Social Science
- Prof. Dr. Stephan Günnemann, Lehrstuhl für Data Mining und Analytics, Technische Universität München
- Prof. Dr. Ralf Romeike, Didaktik der Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Dr. Andreas Grillenberger, Didaktik der Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Prof. Dr. Ulrike Lucke, CIO Universität Potsdam / GI-Präsidiumsarbeitskreis e-Science
- Christine Regitz, Vize-Präsident GI / Vice President User Experience SAP SE
- Thomas Bendig, Forschungskoordinator, Fraunhofer-Verbund IUK-Technologie
- Prof. Dr. Erhard Rahm, Universität Leipzig, Sprecher des GI-Fachbereichs „Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS)
- Dr. Andreas Sorge, Bundesministeriuim für Bildung und Forschung
- Prof. Dr. Ziawasch Abedjan. TU Berlin/GI-FG DB
- Prof. Dr. Ulf Brefeld, Leuphana Universität Lüneburg / Plattform „Lernende Systeme“
- Prof. Dr. Stefan Edlich, Beuth Hochschule, Berlin
- Prof. Dr. Thomas Eppler, Hochschule Albstadt-Sigmaringen
- Prof. Dr. Marina Tropmann-Frick, HAW Hamburg
- Prof. Dr. Klaus Lang, TH Bingen / Vorsitzender Fachbereichstag Informatik
Prof. Dr. Norbert Ritter, Universität Hamburg / Vorsitzedner Fakultätentag Informatik
Aus der Wirtschaft:
- Joachim Bürkle, Deutsche Bahn / DB Systel
- Stephan Höppner, Atos
- Prof. Dr. Karl Teille, Leiter Institut für Informatik des Volkswagen Konzerns / GI-Wirtschaftsbeirat
- Dr. Tarek R. Besold, Senior Research Scientist AI at Alpha Health
- Prof. Dr. Sebastian Stiller, Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig, Institut für Mathematische Optimierung, Deutsche Mathematiker-Vereinigung e.V.
- Prof. Dr. Karl Mannheim, Deutsche Physikalische Gesellschaft e.V., Koordinator Arbeitskreis „Datenintensive Physik, IT und KI“, Universität Würzburg, Institut für Theoretische Physik und Astrophysik
- Kai Polsterer, Deutsche Physikalische Gesellschaft e.V., Koordinator Arbeitskreis „Datenintensive Physik, IT und KI“, HITS in Heidelberg
- Prof. Dr. Stefan Kast, Gesellschaft Deutscher Chemiker e.V. (GDCh), Fachgruppe Chemie-Information-Computer (CIC), TU Dortmund
- Sebastian Horndasch, Stifterverband / Hochschulforum Digitalisierung
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