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Computertechnologie und Datenverarbeitung sind das Herzstück des heutigen digitalen Zeitalters und der globalen Vernetzung. Die ständige Nachfrage nach immer mehr qualifiziertem Personal und Ingeneure in diesen Bereichen führt zu einem ungebrochenen Interesse an den akademischen Bereichen der Informatik sowie zur Schaffung innovativer Programme wie der Data Science Weiterbildung, wie sie von der Universität Nikosia (UNIC) angeboten wird.

Was ist Data Science und warum ist es das „nächste große Ding“?

Laut der Prognose des U.S. Bureau of Labor Statistics wird für den Zeitraum 2022-2026 ein Wachstum von mehr als 10 % für die Berufe im Bereich der Datenwissenschaft erwartet, womit sie zu den 10 Berufen mit der höchsten Beschäftigungsrate gehören. Gleichzeitig wird erwartet, dass die Zahl der freien Stellen für Data-Science-Fachleute in der Europäischen Union bis 2025 1 Million erreichen wird.

Aus diesem Grund führt die UNIC den ersten Bachelor Studiengang in Datenwissenschaft in Zypern ein und entwickelt einen innovativen akademischen Lehrplan, der auf die Anforderungen des Geschäftsumfelds und der Unternehmen zugeschnitten ist. Neben einem renommierten Lehrerteam mit starker internationaler Präsenz zeichnet sich der Studiengang dadurch aus, dass er modernste technologische Entwicklungen wie Maschinelles Lernen und Data Mining, Künstliche Intelligenz, Big Data, Datenprogrammierung, Datenschutz und -sicherheit vereint. Durch die Arbeit an verschiedenen Projekten wird sichergestellt, dass die Schüler lernen, ihre Fähigkeiten auf reale Probleme anzuwenden.

Für wen eignet sich eine Data Science Weiterbildung?

Data Science Weiterbildung ist geeignet für Personen mit vorheriger Programmiererfahrung in Python (auf dem Niveau der Programmiergrundlagen) und Jupyter Notebook. Der Abschluss des Kurses Math Concepts for Developers oder gleichwertige Kenntnisse sind erforderlich. Data Science Weiterbildung eignet sich auch für den Quereinstieg in ein ganz anderes Berufsfeld, mit dem Sie sich bisher nicht beschäftigt haben.

Die Ausbildung erfolgt auf breiter wissenschaftlicher, theoretischer und praktischer Basis unter Einsatz moderner Methoden, Werkzeuge und Informationstechnologien. Die Dozenten sind weltweit anerkannte Wissenschaftler auf dem Gebiet der Programmierung. Bei der Ausarbeitung des Lehrplans werden die Meinungen der Nutzer des Personals und der Studierenden sowie bewährte pädagogische Praktiken, die ähnliche Lehrpläne anbieten, berücksichtigt. Ziel ist es, den Studierenden die Kenntnisse, Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, die sie benötigen, um eine Vielzahl von Tätigkeiten in den Bereichen Organisation, Verwaltung, Datenintegration, intelligente Unternehmensanalyse und Gewinnung neuer Erkenntnisse aus Daten durchzuführen. Zu den untersuchten Themen gehören künstliche Intelligenz, Internet der Dinge, Cloud-Technologien, Big Data, Verschlüsselung und Datenschutz. Der Studiengang Data Science bereitet qualifizierte Fachkräfte vor, um:

• In Wirtschaftsunternehmen (einschließlich IT-Unternehmen) und in der öffentlichen Verwaltung arbeiten zu können;

• In der Lage zu sein, ihre Aufgaben als Daten Wissenschaftler, die auf die Entwicklung von Datenanalysen spezialisiert sind, effektiv zu erfüllen;

• Moderne IT-Lösungen zu entwickeln und umzusetzen;

• Kreativ zu denken, Geschäfts- und Informationsprozesse zu analysieren.

Der Masterstudiengang Data Science bietet eine spezialisierte Ausbildung in aktuellen Fragen der Informatik, die den internationalen, europäischen und nationalen Kriterien und Anforderungen sowie den Bedürfnissen des Personals im Bereich der Data Science entspricht. Er dient der Vorbereitung und Ausbildung von Studenten, die eine Karriere als Datenanalysten, Datenbankadministratoren, Datenvisualisierer, IT-Teamleiter in Datenzentren, Dateningenieure, Datenwissenschaftler, Softwareingenieure usw. anstreben können. Nach Abschluss der Ausbildung werden die Absolventen Data Science Master und erhalten den Titel Master in Computer Science.

Wie hat sich Data Science im Laufe der Jahre entwickelt?

Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet der Informatik, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und eine Vielzahl anderer Techniken einsetzt, um aus einem Satz strukturierter oder unstrukturierter Daten aggregierte oder detaillierte Informationen zu extrahieren. Data Science basiert auf demselben Konzept, das auch dem Data Mining und Big Data zugrunde liegt: dem Einsatz der leistungsfähigsten Hardware, der leistungsfähigsten Softwaresysteme und der effizientesten Algorithmen zur Lösung eines Problems oder einer Reihe von Problemen.

Der Begriff Data Science selbst wurde in den letzten dreißig Jahren in verschiedenen Zusammenhängen verwendet, hat sich aber erst in den letzten Jahren mit Fortschritten in Disziplinen wie dem maschinellen Lernen als Konzept mit einer klar definierten Bedeutung etabliert. In den 1960er Jahren wurde der Begriff beispielsweise als Synonym für „Informatik“ verwendet, aber heute unterscheidet man beispielsweise deutlich zwischen den beiden Begriffen und es ist undenkbar, sie als Synonyme zu betrachten.

Erste Erwähnungen

Ein erster Schritt in Richtung einer genaueren Auslegung des Begriffs Data Science wurde 1996 auf der Konferenz der International Federation of Classification Societies (IFCS) in Kobe gemacht. Auf der Konferenz wurde der Begriff Data Science zum ersten Mal in den Namen der Konferenz selbst aufgenommen: „Data Science, classification, and related methods“.

Im November 1997 hielt Chien-Fu Jeff Wu einen Vortrag zum Thema „Statistik = Daten Wissenschaft“. In dieser Vorlesung beschreibt er Statistik als eine Kombination aus drei Aktivitäten: Datenerfassung, Modellierung und Analyse sowie Entscheidungsfindung („Descision Making“). In der Zusammenfassung seines Vortrags schlägt er vor, den Begriff „Data Science“ anstelle von „Statistik“ zu verwenden.

Datenwissenschaft als Disziplin

Im Jahr 2001 führte William Cleveland die Datenwissenschaft als eine eigenständige Disziplin ein, die die traditionelle Statistik durch die Kombination von Datenerfassung und -verarbeitung mit Computertechnologie erweitert. Er tut dies durch sein Papier mit dem Titel „Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of Field of Statistics“.
Der nächste Schritt wurde im April 2002 unternommen, als das Committee on Data for Science and Technology des International Council for Science das Data Science Journal ins Leben rief, dessen Veröffentlichungen sich mit Fragen wie dem Wesen eines Datensystems, seiner Weitergabe im Internet und den daraus resultierenden Rechtsfällen befassen. Bald darauf, im Januar 2003, begann die Columbia University mit der Herausgabe von „The Journal of Data Science“, einem Forum für alle, die auf dem Gebiet der Datenwissenschaft arbeiten, um ihre Ansichten, Forschungen und Ideen auszutauschen.

Um 2007 stellte der Turing-Preisträger Jim Gray die „datengesteuerte Wissenschaft“ als „viertes Paradigma“ der Wissenschaft vor, dass die computergestützte Analyse großer Datenmengen als primäre wissenschaftliche Methode einsetzt. Seiner Ansicht nach nähert man sich einer Welt, in der die gesamte wissenschaftliche Literatur online ist, alle wissenschaftlichen Daten online sind und sie miteinander interagieren.

European Data Association

2013 wurde in Luxemburg die erste „European Conference on Data Analysis“ oder „ECDA“ organisiert. Sie legte den Grundstein für die European Data Science Association.
So wurde die Wissenschaft von den Daten und der Datenverarbeitung allmählich von einem Synonym für die „Informatik“ zu einem Synonym für die statistische Wissenschaft und schließlich zu einer eigenständigen Disziplin, die Teil der Statistik ist, aber gleichzeitig über diese hinausgeht.

Wenn Sie Kenntnisse und Erfahrungen in der Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse sammeln möchten, sollten Sie ein Studium der Datenwissenschaften beginnen. Die Schulung wird Ihnen helfen, die verschiedenen Aspekte des Gesamtprozesses der Datenerfassung und -verarbeitung, der Modellierung und des Aufbaus einer vollständigen Anwendung von den Rohdaten bis zum Entscheidungsprozess zu verstehen.

Warum sollten Sie sich für Data Science Weiterbildung entscheiden?

Rohdaten sind „nutzlos“, wenn man sie nicht in strukturierte Informationen umwandeln kann, um Wissen zu gewinnen. Data Science liefert die Werkzeuge, um dieses Wissen zu extrahieren. Es ist interessant zu erwähnen, dass der Erfolg von Plattformen wie YouTube oder TikTok, bei denen Abonnenten auf der Grundlage ihrer spezifischen Interessen und ihres Nutzerverhaltens Vorschläge für Videoinhalte erhalten, tatsächlich auf Datenwissenschaft und die erfolgreiche Anwendung von künstlicher Intelligenz und hochentwickelten Algorithmen zurückzuführen ist.

Data Science bietet eine Vielzahl von Methoden für die Analyse aller Arten von Daten und stellt eine reale Anwendung des Gelernten bei der Entwicklung einzigartiger Technologien dar, wie z. B. die Sprachassistenten Siri und Alexa, die durch die Analyse akustischer Daten „trainiert“ wurden. Die Ausbildung im Rahmen des Programms vermittelt eine ganze Reihe wertvoller Fähigkeiten für eine erfolgreiche Karriere:

• Entwicklung von Lösungen für die Sammlung, Verwaltung und Analyse von Daten;
• Analyse der Ergebnisse und Validierung der Hypothesen;
• Visualisierung und Vermittlung neuer Informationen zur Lösung von Problemen aus der Praxis;
• Neugierde und Teamarbeit;

Ein Abschluss in Data Science garantiert nicht nur eine vielversprechende Zukunft, sondern auch ein hohes Berufsgehalt für Fachleute in diesem Bereich!

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