Montag, 20. Februar 2017


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Aus der Datenflut das Beste machen

(lifePR) (Brandenburg an der Havel, ) Die Aufbereitung von Daten, ihre Analyse und Darstellung sind mittlerweile zu einer Wissenschaft für sich geworden. Neben klassischen Transaktionsdaten stehen heute z.B. Daten aus der Logistik (RFID, GIS), aus sozialen Medien, dem Internet der Dinge oder öffentlichen Quellen (Open Data / Public Data) zur Verfügung.

Der neue Zertifikatskurs "Data Science" ermöglicht eine wissenschaftliche Weiterbildung zur Nutzung von Daten als "Rohstoff des 21. Jahrhunderts". Ab Oktober bietet die Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer e.V. (AWW e.V.) in Kooperation mit der Fachhochschule Brandenburg den berufsbegleitenden Zertifikatskurs mit nur wenigen Präsenzphasen auf dem Hochschulcampus an. Lernziel ist die reibungslose Kommunikation zwischen Management, Engineering und Administration. Zertifiziert wird der Abschluss "Data Scientist (FH)".

Weitere Informationen bietet die Website der AWW e.V. unter http://www.aww-brandenburg.de/kompetenzen/11/108-zertifikatskurs-data-science.

Die Inhalte des Kurses orientieren sich an einer bekannten Einteilung des amerikanischen Wirtschaftswissenschaftlers und Google-Chefökonomen Hal Varian: Ihm zufolge setzt sich die spezifische Wertschöpfungskette von Daten aus Zugriff, Verständnis, Verarbeitung, Analyse und Ergebniskommunikation zusammen. "Data Science" umfasst deshalb die Module "Data Engineering" (Zugriff, Verständnis, Verarbeitung), "Quantitative Methoden und Data Mining" (Analyse) sowie "Storytelling: Kommunikation und Visualisierung der Ergebnisse" (Ergebniskommunikation). Die Weiterbildung vereinigt damit Fachwissen aus der Informatik mit quantitativen Methoden und Aspekten des Informations- und Kommunikationsdesigns. Wichtige Werkzeuge im Kurs sind die Statistiksprache R und Power Business Intelligence Tools. Auch auf Azure Machine Learning wird mit konkreten Beispielen Bezug genommen. Im Ergebnis lernen die Teilnehmenden verschiedene Techniken zur Nutzung von Daten und erhalten einen Überblick über die Voraussetzungen und mögliche Lösungsansätze im Bereich datengetriebener Projekte.

Die wissenschaftliche Leitung hat Dr. Peter Lauf übernommen, ein erfahrener Praktiker, der zurzeit noch eine Professur für Quantitative Methoden und Data Mining an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin vertritt.

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