Data Science – ein Interview mit Herrn Prof. Dr. Schaal

Ich habe mich heute mit Herrn Prof. Dr. Schaal von der Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin zu einem Interview verabredet, um ihm fünf allgemeine Fragen über Data Science zu stellen.

Herr Schaal ist in der Professur für Wirtschaftsinformatik, insbes. Software-Engineering und Datenbanksysteme an der HWR tätig und arbeitet nebenbei in einem Unternehmen, welches sich mit dem Trekken, also der Automatisierung von Data Science befasst.

Hier findet ihr die Seite der HWR zu Herrn Prof. Dr. Schaal : https://www.hwr-berlin.de/hwr-berlin/ueber-uns/personen/616-markus-schaal/

1.Was ist Data Science?

“Data Science wird verwendet, um zukünftige Ereignisse/Verläufe mithilfe von Modellen hervorzusehen und Aktionen und Muster in Daten zu erkennen.

Es ist von verschiedenen Seiten zu betrachten:

Zum einen die berufliche Sparte, bei der Data Scientists, die Daten tiefer beschreiben und zum anderen der wissenschaftliche Bereich.

Bei Data Science geht es vor allem um Wissensextraktion von Analytics nach Predictive Analytics, also der vorhersehbaren Analytik, und von Deskriptionen der Daten, die für Erforschungen verwendet werden.

Außerdem spielt die Verwendung von fortschrittlichen Algorithmen und Deep Learning (also das allgemeine maschinelle Lernen) eine große Rolle. Das maschinelle Lernen wird hierbei unterteilt in zwei Lernansätze:

Zum einen in „Supervised Learning“, bei der es darum geht, Modelle so anzupassen, dass wir durch vergangene Verläufe sagen können, was die Wahrheit ist und damit wissen, was wir wollen und zum anderen das „Non-Supervised Learning“, welches ein Klaster von Kunden oder Texten entspricht.”

Weitere Informationen zum Thema Maschinelles Lernen findet ihr unter diesem Link: https://www.computerwoche.de/a/ansaetze-und-vorgehensweisen-beim-maschinellen-lernen,3331036

 

2. Wozu wird Data Science angewendet?

“Data Science wird verwendet, um Daten besser zu verstehen und Wissen zu aktivieren um damit Aktionen abzuleiten, um „bessere“ Entscheidungen zu treffen als bisher.”

 

 

3. Wo wird Data Science angewendet?

“Vornehmlich im Bereich Marketing, Beratung und überall dort, wo es wirtschaftliche Prozesse zu befördern gilt. Als Beispiel könnte man das Unternehmen FlixBus nehmen, welches seinen Nutzern dazu animieren möchte, für einen bestimmten Zeitraum möglichst viele Tickets zu kaufen. Diese werfen einen Rabattcode per Email an ihre Kunden. Man kann schon vorhersagen, für welche Personen es sich wann lohnen würde diesen Rabatt auszustellen oder ob es nicht sowieso Kunden gibt, die auch ohne eine Vergünstigung eine Fahrt in Anspruch nehmen anhand der Betrachtung eines regelmäßigen Kaufverhaltens.”

 

 

4. Was sind die Anforderungen eines Data Scientists und welche Kenntnisse benötigt dieser?

“Es ist eine Kombination sowohl aus mathematischen und statistischen Grundkenntnissen als auch die Bereitschaft, sich mit Daten und den entsprechenden Tools, mit denen man Data Science betreiben kann, auseinanderzusetzen. Von einem Data Scientist wird erwartet, dass er mit Python und/oder R programmieren kann ist, da diese in den Bibliotheken bereitgestellt werden.”

 

 

5. Wie sieht es mit der Zukunft von Data Science aus in Bezug auf Angebot und Nachfrage und denken Sie, dass es einen „Hype“ um Data Science gibt?

“Es gibt einen wachsenden, aber nicht unendlich wachsenden Bedarf an Data Science. Mithilfe von Data Science wird die Effizienz des Wirtschaftens der Unternehmen in der Zukunft zunehmend steigen.

Der Bedarf an Data Scientists ist größer, als der Markt erfüllen kann. Daher kommt es zu einem Hype des Begriffs Data Science. Auf der anderen Seite gibt es viele Menschen, die gerne Data Scientists sein möchten, aber nicht das nötige Können dazu haben. Es erfordert abstraktes Denken und eine Bereitschaft sich in die Zusammenhänge reinzudenken.

Daher denke ich nicht, dass es ein Hype gibt, nur der Begriff, es ist ein Modewort, da es Data Science schon immer gab und immer geben wird. Aber im Zuge der Digitalisierung es nie dagewesene Möglichkeiten gibt, Wert aus Informationen aus gespeicherten Daten zu schöpfen. Wenn wir aus dieser Schöpfung Data Science verstehen, dann ist es etwas, was sehr stark anwachsen wird. Es ist sehr bedeutsam, da es ein Name geworden ist für eine Disziplin, die praktisch „hands on“ die Transformation in die digitale Wirtschaft bewerkstelligt oder fördert. Daten sind das das Erdöl des 21. Jahrhunderts.”

 

Es war sehr interessant zu hören, was Herr. Prof. Dr. Schaal zu diesem Thema zu sagen hatte. Wie ihr sehen könnt ist Data Science ein sehr bedeutsames Thema, auch für viele Unternehmen, die mit der Datenanalyse ökonomische Wettbewerbsvorteile erzielen möchten. Der Bedarf an Data Science wächst sehr stark an. Allerdings gibt es zu wenig Menschen, die Data Science auch in der Praxis anzuwenden wissen, da es als Data Scientist nicht ausreicht, „nur“ ein Studium dahingehend zu absolvieren. Es sind auch gewisse Fertigkeiten gefragt, sich mit den mathematischen, statistischen und Programmierkenntnissen auseinanderzusetzen.

 


Quellen:

https://www.computerwoche.de/a/ansaetze-und-vorgehensweisen-beim-maschinellen-lernen,3331036 [letzter Zugriff: 04.05.2019]

https://www.hwr-berlin.de/hwr-berlin/ueber-uns/personen/616-markus-schaal/  [letzter Zugriff: 04.05.2019]

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