GI veröffentlicht Empfehlungen zur Gestaltung von Data-Science-Masterstudiengängen
Das Präsidium der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) verabschiedet Empfehlungen für die Gestaltung von Data-Science-Masterstudiengängen auf Basis eines Bachelors in (Wirtschafts-) Informatik oder Mathematik. Sie sollen als Grundlage für die Akkreditierung entsprechender Studiengänge dienen.
Berlin, 14. Juli 2021 – Dem kompetenten Umgang mit Daten kommt in der zunehmend digital vernetzten Welt eine immer größere Bedeutung zu. Das betrifft auch die Auseinandersetzung mit dem Datenumgang in der Wissenschaft, sei es in den Natur-, Lebens- und Ingenieurwissenschaften oder in den Sozial- und Gesellschaftswissenschaften. Data Science ist damit eine Schlüsseldisziplin des Informationszeitalters. Entsprechend rasant wächst die Zahl an Data-Science-Studienangeboten, die auf die hohe Nachfrage und den deutlichen Fachkräftemangel an qualifizierten Data Scientists reagieren. Doch einheitliche Standards für Data-Science-Studiengänge gibt es bisher nicht.
Prof. Dr. Peter Liggesmeyer, Past-President der GI und Sprecher der Task Force „Data Science“: „Die Empfehlungen für die Gestaltung von Data-Science-Masterstudiengängen auf Basis eines Bachelors in (Wirtschafts-) Informatik oder Mathematik sollen Verantwortlichen für die Entwicklung von Data-Science-Studiengängen an den Hochschulen und Universitäten eine Hilfestellung geben. Letztlich müssen Studierende dazu befähigt werden, sich alle für die Datenanalyseprozesse notwendigen Fertigkeiten anzueignen und Data-Science-Projekte in verschiedenen Anwendungsdomänen kompetent zu bewältigen.“
Prof. Dr. Jörg Desel, Sprecher des GI-Fachbereichs „Informatik und Ausbildung / Didaktik der Informatik“ und federführend verantwortlich für die Umsetzung der Empfehlungen: „Die Empfehlungen für die Gestaltung von Data-Science-Masterstudiengängen dienen als Grundlage für die Akkreditierung entsprechender Studiengänge. Wir haben uns zunächst auf Masterstudiengänge fokussiert, die auf einem Bachelor in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Mathematik basieren. Die Empfehlungen sind als Mindeststandards zu verstehen und gliedern sich in die Bereiche Mathematik und Statistik, Informatik und Programmierung, Data-Science-Methoden, interdisziplinäre Aspekte und die Anwendung von Data Science in der Domäne. Sie lassen Raum für spezifische Studiengangsprofile der Hochschulen und Universitäten.“
Die Empfehlungen basieren auf dem im Dezember 2019 veröffentlichten Arbeitspapier „Data Science: Lern- und Ausbildungsinhalte“, welches ebenfalls durch die Task Force erstellt wurde. Adressiert werden dort im ersten Schritt Personen, die bereits einen einschlägigen Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder Vergleichbarem vorweisen können und eine Tätigkeit als Data Scientist in der Forschung oder Industrie anstreben. Diese Zielgruppe wurde im Arbeitspapier als Persona A definiert.
Die Empfehlungen berücksichtigen damit weder isolierte Masterprogramme noch streng konsekutive Studienverläufe im Bereich Data Science. Im Fokus stehen vielmehr Inhalte, die gemeinsam mit einem fundierenden Bachelorstudium gelehrt werden sollen. Dadurch beantworten die Empfehlungen im Wesentlichen auch die Frage, wie verschiedene Zugangsvoraussetzungen innerhalb eines Masterstudiengangs Data Science so synchronisiert werden können, dass Studierende mit diversen Vorkenntnissen letztlich ein gleiches Kompetenzniveau im Umgang mit Daten aufweisen.
Die Empfehlungen stehen hier zum Download bereit.
