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Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) erweitert ihr Studienfachangebot kontinuierlich. Im Wintersemester 2020/21 beginnt der neue Bachelor-Studiengang Data Science. Ein entsprechendes Master-Programm folgt ein Jahr später. Damit ist die FAU einer der wenigen Standorte deutschlandweit, an denen Studierende von Grund auf das wissenschaftliche Handwerkszeug für das Aufbereiten, Auswerten und Visualisieren von Daten erwerben können, um geeignete Schlüsse daraus ziehen zu können. Absolventinnen und Absolventen, die über solche Fähigkeiten verfügen, sind momentan äußerst gefragte Fachkräfte.
Wie allgegenwärtig die Welt der Daten ist, verdeutlichen einige provokante Fragen, mit denen Studieninteressierte auf der Website der FAU angesprochen werden. Diese lauten beispielsweise: „Woher weiß Google, was ich gleich suchen möchte?“, „Warum landen in meinem Amazon Warenkorb immer mehr Artikel als ich ursprünglich kaufen wollte?“ oder „Warum verbreiten sich Fake News häufig schneller als die Wahrheit?“.
So wird deutlich, dass die meisten von uns im Alltag zahlreiche Internetanwendungen nutzen, die auf großen Datenströmen basieren. Auch in Wirtschaft und Industrie spielen datengetriebene Ansätze aufgrund des technologischen Fortschritts eine immer wichtigere Rolle. Automatisierung, Robotik, Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0 sind Schlagwörter, die in diesem Zusammenhang häufig fallen. Doch auch in der Logistik, in der Finanz- und Versicherungsbranche oder in der Biotechnik ist Data Science auf dem Vormarsch.
Ohne Data Science geht nichts mehr
„Immer wieder berichten Unternehmen aus der Region, wie hoch ihr Bedarf an Datenspezialist/-innen ist. Doch bislang gibt es nur sehr wenige Personen mit einer passgenauen Ausbildung“, erläutert Frauke Liers, Professorin für Angewandte Mathematik, die in ihrer kürzlich zu Ende gegangenen Amtszeit als Studiendekanin den Data-Science-Studiengang koordinierte und gemeinsam mit Beteiligten aus den Departments Mathematik und Informatik plante. „Das bedeutet im Umkehrschluss sehr gute berufliche Aussichten für Data Scientists.“
Das neue Bachelorprogramm soll wissenschaftliche Grundlagenkenntnisse vermitteln, die direkt in der Praxis einsetzbar sind, denn nicht nur das Erheben möglichst großer Datenmengen, sondern der intelligente Umgang mit ihnen stellt eine Schlüsseldisziplin für das digitale Zeitalter dar. Deshalb gestaltet sich Data Science interdisziplinär. Angesiedelt ist der Studiengang am Department für Mathematik, aber auch eng mit dem Department Informatik verzahnt.
Studiengangaufbau: Solide Grundlagen – praktische Anwendung
In den ersten beiden Semestern stehen daher zunächst Grundlagenmodule sowohl in Mathematik als auch Informatik auf dem Stundenplan. Die Studierenden besuchen etwa Lehrveranstaltungen zu linearer Algebra und Analysis, Algorithmik und Programmieren. In den folgenden Aufbaumodulen besteht die Gelegenheit, diese Kenntnisse zu erweitern, so dass eine hohe Problemlösungskompetenz vermittelt wird. Im Rahmen von Ringvorlesungen mit FAU-internen sowie externen Vortragenden haben Studierende außerdem die Möglichkeit, sich über aktuelle Anwendungsmöglichkeiten von Data Science in Forschung, Industrie und Wirtschaft zu informieren.
„Zwar gibt es viele der Lehrveranstaltungen schon an der FAU“, erklärt der akademische Rat Dr. Daniel Tenbrinck am Lehrstuhl für Angewandte Mathematik. „Mit dem neuen Studiengang können wir die für Data Science relevanten Angebote beider Departments aber nun gezielt bündeln. Dafür bietet die FAU schon aufgrund der räumlichen Nähe beste Voraussetzungen. Gleichzeitig wollen wir das Studienangebot ständig weiterentwickeln, um spezifische Data-Science Themen aufzugreifen.“
Ab dem vierten Semester können sich die Studierenden dann für einen Schwerpunkt entscheiden und Vertiefungs- sowie Wahlpflichtfächer belegen, zum Beispiel in Künstlicher Intelligenz und Optimierung oder in Simulation und Numerik. Das Angebot wird durch Schlüsselqualifikationen auch aus dem nicht-technischen Bereich flankiert, die einen Blick über den Tellerrand hinaus gewähren.
Die Semester fünf und sechs widmen sich im Anwendungsfach reellen Fragestellungen aus der Praxis – etwa aus der Physik, Wirtschaftsinformatik, den digitalen Geisteswissenschaften oder der Medizintechnik. Diesen nähern sich die Studierenden mit ihren erlernten wissenschaftlichen Methoden, bevor im sechsten Semester schließlich die Bachelor-Arbeit ansteht.
Studienziele und Ausblick
Ziel ist es, dass Absolvent/-innen mit strukturierten und unstrukturierten Datenquellen umgehen können und Methoden zu ihrer Analyse, Auswertung und Visualisierung entwickeln und anwenden lernen. Doch dies ist selbstverständlich nicht nur Selbstzweck. Vielmehr soll dies dazu dienen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sogar Vorhersagen für die Zukunft zu berechnen. Auch Risikobewertung soll Teil des Aufgabenspektrums von Data Scientists sein, betont Prof. Dr. Liers – etwa, wenn Entscheidungen automatisch durch Künstliche Intelligenz anhand der Datenlage getroffen werden sollen oder was die Sicherheit sensibler persönlicher Daten angeht.
Wer sich nach dem Bachelor-Abschluss weiter vertiefend mit dem Thema Data Science befassen möchte, kann den Master anhängen, der im Wintersemester 2021/22 startet. Dieser steht auch Bachelor-Absolvent/-innen verwandter Fächer offen, die eine Spezialisierung in diesem Bereich anstreben.
Zugang, Voraussetzungen und Vorkenntnisse
Das Bachelor-Programm ist aktuell mit 50 Studienplätzen geplant. Voraussetzung für den Zugang ist die allgemeine Hochschulreife. Der Studiengang ist zulassungsfrei, so dass sich Interessentinnen und Interessenten ab dem 25. Mai bis Ende September 2020 über das Online-Portal „campo“ der FAU einschreiben können.
Wer mit dem Gedanken spielt, Data Science zu studieren, sollte sich für Themenkomplexe wie Digitalisierung und datengetriebene Techniken begeistern, aber auch eine Affinität zum Fach Mathematik haben. „Um den Studieneinstieg zu erleichtern, bieten wir vor dem eigentlichen Studienbeginn Orientierungsveranstaltungen an“, sagt Dr. Tenbrinck, Studiengangsberater für Data Science. Auch Programmierkenntnisse seien von Vorteil, die entweder vorab oder im Laufe des Studiums erworben werden können. „Auf jeden Fall aber sollte man komplexe Zusammenhänge erfassen können, die Fähigkeit zum Abstrahieren und präzisen Arbeiten sowie jede Menge Wissensdurst mitbringen.“
Die Orientierungswoche unmittelbar vor Semesterbeginn bietet auch Gelegenheit, sich mit den Einrichtungen vor Ort am Campus Erlangen-Süd der FAU vertraut zu machen und schon erste Kontakte mit zukünftigen Mitstreiter/-innen zu knüpfen.
Prof. Dr. Frauke Liers
Professur für Angewandte Mathematik (Ganzzahlige und robuste Optimierung)
Telefon: 09131/85-67151
frauke.liers@fau.de
Dr. Daniel Tenbrinck
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik)
Telefon: 09131/85-67222
daniel.tenbrinck@fau.de
http://www.math.fau.de/studium/im-studium/bachlorstudiengaenge-des-departments/b...
Criteria of this press release:
Journalists, Students, Teachers and pupils
Information technology, Mathematics
transregional, national
Studies and teaching
German
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