Datenwissenschaft

Ziel ist es, IT-Fachkräfte auszubilden, die die Eigenschaften verschiedener Datentypen und die Struktur komplexer Datensätze verstehen, die Zusammenhänge zwischen ihnen erkennen, die notwendigen Transformationsschritte auf Rohdaten anwenden, Schlussfolgerungen ziehen und reale Prozesse modellieren können. Sie sind auf ein anschließendes Promotionsstudium vorbereitet. Zu erwerbende technische Kompetenzen: a) Kenntnisse: Kenntnisse der Konzepte der Datenanalyse, Ethik, Datensicherheit, Mathematik, Statistik, Programmierprinzipien und -kontexte, insbesondere Datentypen, Darstellungsformen, Transformations- und Optimierungsverfahren, multivariate Statistik und maschinelles Lernen, die für innovative Data Science auf Forschungsniveau erforderlich sind. Sie werden mit der Funktionsweise aktueller Analyse- und Modellierungstechnologien vertraut sein und diese in realen Situationen, auch bei großen Datenmengen, anwenden können. Sie werden mit Techniken zur Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen sowie mit den Eigenschaften der verschiedenen Tools vertraut sein. Kenntnisse der wichtigsten Anwendungsbereiche der Data Science, der damit verbundenen Probleme und der wichtigsten Lösungsansätze sowie der Grenzen der entsprechenden Techniken werden vermittelt. Die Fähigkeit, Verbindungen zwischen verschiedenen Datentypen herzustellen, Informationen auf Basis von Datentransformationen zu extrahieren und Probleme in einem multidisziplinären Umfeld zu lösen.Die Englischkenntnisse sind ausreichend für das Ausbildungsniveau, die Kenntnis englischsprachiger Literatur, das Verständnis und die Verarbeitung technischer Texte sowie die Ausübung der beruflichen Aufgaben, für die die Qualifikation verliehen wird, und für die kontinuierliche berufliche Weiterbildung. Umfassende Kenntnisse der regulatorischen Fragestellungen und Probleme des Datenmanagements, der Datenanalyse und der Datenmodellierung, einschließlich rechtlicher und ethischer Aspekte. Kenntnisse im Bereich IT-Sicherheit.

b) Fähigkeiten

Fähigkeit, komplexe Klassifizierungs-, Modellierungs- und Prognoseprobleme in verschiedenen Disziplinen zu formalisieren, die notwendigen theoretischen und praktischen Methoden zu definieren und diese zu lösen. Fähigkeit, die Schritte zur Rohdatentransformation für die jeweilige Aufgabe zu konstruieren. Fähigkeit, Daten kontextbezogen mit anderen Informationen zu verknüpfen und verschiedene Modalitäten zu kombinieren. Kenntnisse über die Abhängigkeiten zwischen Datenelementen sowie die Strukturierbarkeit und die Arten von Daten. Fähigkeit, die Datenanalysestrategie an technologische Veränderungen anzupassen. Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit datenwissenschaftlichen Disziplinen, die die zu verarbeitenden und zu analysierenden Daten erzeugen. Fähigkeit, große Datenmengen effektiv zu visualisieren und Ergebnisse zu interpretieren. Fähigkeit, über die Identifizierung und Lösung von Routineproblemen hinaus originelle Ideen zu entwickeln. Fähigkeit zur Durchführung selbstständiger wissenschaftlicher Forschung unter fachlicher Anleitung. Fähigkeit, Ergebnisse zu kommunizieren, zu präsentieren und zu interpretieren, Berichte zu erstellen und technisches Material mindestens in Englisch sowie zusätzlich zur Muttersprache zu bearbeiten.Im Rahmen seiner/ihrer Tätigkeit prüft er/sie die Möglichkeit, Forschungs-, Entwicklungs- und Innovationsziele festzulegen und strebt deren Erreichung an.

c) Haltung

Er/Sie verfolgt die neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft und verwandten Disziplinen, insbesondere in Mathematik, Statistik, Informatik und künstlicher Intelligenz, und versucht, diese für die eigene Weiterentwicklung zu nutzen. Er/Sie respektiert und berücksichtigt in seiner/ihrer Arbeit die Ansichten anderer und betrachtet ausschließlich fachliche Argumente als akzeptabel. Er/Sie vertritt seinen/ihren Berufsstand glaubwürdig und präsentiert die Ergebnisse seiner/ihrer Arbeit. Er/Sie engagiert sich für die Förderung und Umsetzung umweltbewussten Handelns.

d) Autonomie und Verantwortung

Er/Sie achtet sehr darauf, seine/ihre Aufgaben präzise auszuführen und Fristen einzuhalten. Er/Sie ist in der Lage, selbstständig, im Team oder als Führungskraft an analytischen, Modellierungs- und anderen Aufgaben der Datenwissenschaft mitzuwirken. Er/Sie übernimmt Verantwortung für die Arbeit anderer, die mit ihm/ihr zusammenarbeiten oder ihm/ihr unterstellt sind. Er/Sie verwaltet ihm/ihr anvertraute sensible und potenziell vertrauliche Daten verantwortungsvoll und gemäß den geltenden Bestimmungen. Er/Sie führt seine/ihre Arbeit mit größter Achtung der beruflichen und wissenschaftlichen Ethik aus.