Warum Data Science Ausbildung an einer Wirtschaftsuniversität? Axel Polleres, Institut für Informationswirtschaft, WU
SEITE "50 Prozent glauben, dass Technologieriesen wie Google mit ihrer Big-Data-Kompetenz künftig in direkte Konkurrenz zu den angestammten Consultants treten."
Was denken unsere Studierenden? SEITE 3
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. SEITE 4
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 SEITE 5
Big Data Berufsgruppen SEITE 6 Quelle: "Big Data Analytics - An assessment of demand for labour and skills, " (eSkills uk, 2013)
What is the new thing about Data Science? SEITE 7 Die Schlüsselposition „Data Scientist“ ist für Unternehmen da, wo innovative neue Lösungen entwickelt werden müssen, abseits des „Tagesgeschäfts“.
Neue Berufsgruppen SEITE 8 Data AnalystData Scientist Technische Fähigkeiten Analytisches DenkenAusgeprägte Mathematik und Statistik Kenntnisse DBMS/Datenmodellierung Bedienung von Tools (Marktanalysetools)Data Mining Erprobte Analyseprozesse anwendenVisualisierung Programmierkenntnisse vorteilhaft aber nicht notwendig Entwicklung von Algorithmen (front-to-end- solutions) Methodische Abstraktion von Algorithmen Wirtschaftl. Fähigkeiten Detailliertes DomänenwissenFachbezogenes Hintergrundwissen ProjektmanagementKreativität, Ideen: "die Nadel im Heuhaufen finden" Ausgeprägte Kommunikative FähigkeitenAusgeprägte Kommunikative Fähigkeiten – „Data Science Teams“ Adaptiert/ergänzt, Quelle: "Assessing the demand for Big Data and Analytics Skills 2013 – 2020" (Forfás, 2014)
Data Science SBWL: 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: SEITE 9 …
Data Science SBWL: Organisation Requirements: Willingness & Fun to work “hands-on” with data! Willingness to work in teams and interdisciplinary! Willingness to solve (data) problems! Qualification to enter the SBWL: 1.Entry Test (Tutorials: ) or 2.“Green Card” “Sehr Gut” in 2 out of 3 from: Grundzüge der Programmierung, Datenbanksysteme, Einführung i.d.Statistik Schedule: WS2016/17 SS2017 Data Processing 1Data Processing 2 Applications of Data Science Data Analytics Data Science Lab SEITE 10 Questions? Looking forward to seeing you in September!!