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Just seen on the way here…

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Präsentation zum Thema: "Just seen on the way here…"—  Präsentation transkript:

1 Just seen on the way here…

2 Why you should learn about Data Science @WU
Why you should learn about Data Axel Polleres, Institut für Informationswirtschaft, WU Finde these slides at:

3 "50 Prozent glauben, dass Technologieriesen wie Google mit ihrer Big-Data-Kompetenz künftig in direkte Konkurrenz zu den angestammten Consultants treten."

4 Was denken unsere Studierenden?
https://www.facebook.com/wu.wirtschaftsuniversitaet.wien/photos/a / /?type=3&theater

5 Big Data Anwendungsbereiche und skills requirements:
Big Data als Core business: Google stellt niemanden ohne IT-Kenntnisse ein Apple: von einer Hardware Company zu einer Data Company Red Bull: Marketing hat eine stetig wachsense Data Science Komponente! BMW: Supply-Chain, Intelligente Produktion, in-car-Technologie (car-to-car communication,...), etc. UN: One of the biggest providers of Open Data, Disaster & Crisis Management, etc.

6 Example: Open Data (=machine-readable, freely re-usable data on the Web) is a global trend:
Cities, International Organizations, National and European Portals, Int'l. Conferences: 6

7 Bedarf an Big Data & Data Science Spezialisten
McKinsey Amerikanischer Arbeitsmarkt 2018: – Bedarf 50 – 60 % Differenz Gartner Research Globaler Bedarf 4,4 Millionen neue Jobs Weltweit E-Skills UK: Britischer Arbeitsmarkt Big Data Spezialisten neue Jobs im Big Data Umfeld

8 Big Data/Data Science Berufsgruppen
Quelle: "Big Data Analytics - An assessment of demand for labour and skills, " (eSkills uk, 2013)

9 What is the new thing about Data Science?
Die Schlüsselposition „Data Scientist“ ist für Unternehmen da, wo innovative neue Lösungen entwickelt werden müssen, abseits des „Tagesgeschäfts“.

10 Technische Fähigkeiten
Neue Berufsgruppen Data Analyst Data Scientist Technische Fähigkeiten Analytisches Denken Ausgeprägte Mathematik und Statistik Kenntnisse DBMS/Datenmodellierung Bedienung von Tools (Marktanalysetools) Data Mining Erprobte Analyseprozesse anwenden Visualisierung Programmierkenntnisse vorteilhaft aber nicht notwendig Entwicklung von Algorithmen (front-to-end-solutions) Methodische Abstraktion von Algorithmen Wirtschaftl. Fähigkeiten Detailliertes Domänenwissen Fachbezogenes Hintergrundwissen Projektmanagement Kreativität, Ideen: "die Nadel im Heuhaufen finden" Ausgeprägte Kommunikative Fähigkeiten Ausgeprägte Kommunikative Fähigkeiten – „Data Science Teams“ Adaptiert/ergänzt, Quelle: "Assessing the demand for Big Data and Analytics Skills 2013 – 2020" (Forfás, 2014)

11 Noch neuere Berufsgruppen
Data Science is also becoming important on the Exectutive level!

12 Data Science SBWL: https://www. wu. ac
Interdisciplinary! International! 6 Institutes: Information Business, Production Management, New Media, Statistics & Mathematics, Marketing, Unternehmensrecht all courses taught in English 5 Courses (PI 2.0) : SBWL DS 1: Data Processing 1 SBWL DS 2: Data Analytics SBWL DS 3: Data Processing 2: Scalable data processing, Legal & Ethical foundations of data science, Open Data SBWL DS 4: Applications of Data Science (Production Management, Supply Chain, Marketing, Process Management..) SBWL DS 5: Data Science Lab, in collaboration with real data providers:

13 Data Science SBWL: Organisation https://www. wu. ac
Requirements: Willingness & Fun to work “hands-on” with data! Learn the most popular Data Science tools Willingness to work in teams and interdisciplinary! Willingness to solve (data) problems! Qualification to enter the SBWL: Register for the entry test/tutorials via LPIS!!! Entry Test (Tutorials: ) or “Green Card” “Sehr Gut” in 2 out of 3 from: Grundzüge der Programmierung, Datenbanksysteme, Einführung i.d.Statistik (Note: even if you qualify for a green card, do register for the entry test/tutorials on LPIS!) But don’t worry, if you can’t programme yet… you will learn it in the SBWL, and team up with your colleagues! Schedule: WS2017/ SS2018 Data Processing 1 Data Processing Applications of Data Science Data Analytics Data Science Lab + Questions? Looking forward to seeing many of you in September!

14 Data Science SBWL: Organisation https://www. wu. ac
All further infos on our Webpage: Schedule: WS2017/ SS2018 Data Processing 1 Data Processing Applications of Data Science Data Analytics Data Science Lab Questions? Looking forward to seeing many of you in September!


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