MSc in Angewandter Datenwissenschaft

Angewandte Datenwissenschaft

• Fachbereich: Informationstechnik, Informatik und Mathematik
• Niveau: Master
• Klasse: LM91
• Zulassungstypologie: Offene Zulassung mit Einschätzung der persönlichen Kompetenzen und Fähigkeiten
• Internationalisierung: Internationaler Studiengang

Ziel des Laurea Magistrale (Zweiter Studiengang) in Applied Data Science ist die Ausbildung von Fachkräften, die in der Lage sind, Daten in spezifischen und differenzierten Anwendungskontexten zu verarbeiten, zu analysieren und zu nutzen. Der Studiengang Angewandte Data Science sieht die Möglichkeit der Durchführung von Bühnen- und Ausbildungsmaßnahmen in Unternehmen als integralen Bestandteil des Bildungsweges vor und ermöglicht so einen einfachen Kompetenztransfer von der Hochschule in die Unternehmen.

Der Studiengang soll Fachkräfte ausbilden, die in der Lage sind, Daten in bestimmten Anwendungsdomänen zu verarbeiten, zu analysieren und zu nutzen. Unter diesen sind Life Sciences, digitale Dienste für die Gemeinschaft, Prozess- und Produktinnovationen für Unternehmen und die öffentliche Verwaltung von Interesse. Für jede Domäne soll ein spezifischer Lehrplan aktiviert werden. Die Curricula haben zunächst einen gemeinsamen Bildungsweg und unterscheiden sich dann, um adäquate Werkzeuge für die Generierung, Verarbeitung und Analyse von anwendungsspezifischen Daten bereitzustellen.

Der gemeinsame Weg besteht im Wesentlichen aus Pflichteinheiten zur Vermittlung bzw. Harmonisierung des methodischen Grundwissens zur Datenverarbeitung und -analyse, Kenntnissen zu Fragen der Datensicherheit sowie Kenntnissen zum Begriff der Daten und Darstellung im Unternehmen, rechtlich und logisch-philosophisch Bereiche. Technologische Kenntnisse in der Big-Data-Verarbeitung und juristische Kenntnisse, die erforderlich sind, um ethische und rechtliche Probleme der Verarbeitung und Nutzung von Daten in den entsprechenden Anwendungsfeldern zu verstehen und zu bearbeiten, haben einen hohen Stellenwert.

Wissen und Verstehen

Absolventen der Angewandten Datenwissenschaft sind mit den Techniken der Informatik, Ingenieurwissenschaften, Statistik und Mathematik vertraut, die für die Verarbeitung und Anzeige von Daten relevant sind. Sie kennen die Methoden der Datenerhebung und können mögliche Unsicherheitsquellen verstehen, die deren Qualität beeinträchtigen können. Sie kennen Datenanalysetechniken und deren Anwendung auf Daten aus unterschiedlichen Bereichen. Sie kennen die Informatikwerkzeuge und Softwareplattformen zur Datenverarbeitung und verstehen Probleme mit Daten sowie der Zuverlässigkeit und Sicherheit von Softwaresystemen. Sie kennen mathematische Modellierungswerkzeuge, die zum Verständnis von Methoden der Datennutzung zur Optimierung von Prozessen in Unternehmen, Institutionen und öffentlichen Verwaltungen notwendig sind. Sie kennen rechtliche Standards zur Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung sowie die ethischen Fragen der unterschiedlichen Anwendungsfelder der im Studiengang behandelten Daten.

Die erwarteten Ergebnisse werden durch den Klassenunterricht, Einzel- oder Gruppenprojekte und Laboraktivitäten sowie den Abschlusstest erzielt. Kenntnisse und Verständnisfähigkeiten werden durch schriftliche und mündliche Prüfungen sowie durch die Begutachtung von für Projekt- und Labortätigkeiten erstellten Arbeiten und für die Abschlussprüfung geprüft.

Wissen und Verstehen anwenden:

Absolventinnen und Absolventen der Applied Data Science sind in der Lage, Daten in mehreren Anwendungsdomänen zu erheben, zu klassifizieren und zu analysieren. Sie sind in der Lage, die Datenqualität zu beurteilen und die geeignetsten Informatikwerkzeuge für ihre Verarbeitung auch im Hinblick auf ihre Sicherheit zu identifizieren. Sie können die erworbenen Fähigkeiten zur mathematischen Modellierung anwenden und Daten nutzen, um Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die von Unternehmen, Institutionen und öffentlichen Verwaltungen angeboten werden. Ihr Wissen über Datenstandards ermöglicht es ihnen, Experimente zu konzipieren und durchzuführen, ihre Ergebnisse zu interpretieren und, falls erforderlich, originelle Lösungen und Methoden in Übereinstimmung mit den einschlägigen Regeln und der Ethik zu entwickeln. Durch die interdisziplinäre Ausbildung sind Data-Science-Spezialisten auch in der Lage, multidisziplinäre Projekte auf Basis der massiven Datennutzung zu koordinieren.

Das Anwenden von Wissen und das Verstehen von Fähigkeiten werden durch Übungen und Projektaktivitäten, in denen die Studierenden erlernte Methoden und Techniken anwenden sollen, sowie durch Schulungen und den Abschlusstest erworben.

Die erwarteten Ergebnisse werden erzielt durch:

• Prüfungen, schriftliche und mündliche Prüfungen, die auch Projektaktivitäten betreffen, in denen die Studierenden erlernte Methoden und Techniken anwenden sollen.
• Die Bewertung von Berichten und Papieren, die für die Gruppenarbeit, die Phase und den Abschlusstest eingereicht wurden.

Urteile machen

Absolventen der Angewandten Datenwissenschaft erwerben ein hohes Maß an Argumentationsfähigkeit und kritischem Urteilsvermögen, die es ihnen ermöglichen, die am besten geeigneten Modelle und Techniken für den Umgang und die Analyse von Daten in Bezug auf die Prozesse und Aktivitäten einer Organisation zu identifizieren, um neues Wissen und Wert zu gewinnen.

Data-Science-Spezialisten können die Auswirkungen der Lösungsvorschläge im Anwendungskontext sowohl in technischer als auch in betriebswirtschaftlicher Hinsicht beurteilen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, die breiteren und nichttechnischen Implikationen von Applied Data Science in den Bereichen Ethik, Recht, Wirtschaft und Industrie zu identifizieren und zu bewerten.

Sie sind in der Lage, die Grenzen ihres Wissens zu verstehen und mögliche methodische Instrumente zu identifizieren, die zur Integration ihrer Kompetenzen notwendig sind.

Um das eigenständige Urteilsvermögen der Studierenden zu entwickeln, sollen auf ihrer aktiven Teilnahme beruhende Lernmethoden angewendet werden, wie zB i) Labortätigkeiten und eingehendes Studium spezifischer und beispielhafter Fallstudien; ii) Ausbildung und Praktika in Arbeitskontexten; iii) praktische Ausbildungsaktivitäten im Zusammenhang mit der Abschlussprüfung.

Der Nachweis der Urteilsfreiheit erfolgt durch mündliche Prüfungen und Bewertung einzelner Prüfungsleistungen sowohl in einzelnen Lerneinheiten als auch in der Abschlussprüfung.

Kommunikationsfähigkeit

Data Science-Spezialisten können:

• Die am besten geeigneten Ergebnisse und Strategien, die sich aus der Datenanalyse ergeben, klar kommunizieren, auch durch eine angemessene Präsentation der Ergebnisse;
• Diskutieren Sie die Machbarkeit und Wirksamkeit der vorgeschlagenen Lösungen in technologischer, wirtschaftlicher und rechtlicher Hinsicht;
• Sprechen und schreiben Sie fließend Englisch und beherrschen Sie auch die Fachterminologie;
• Sprechen Sie mit geeigneten Sprachwerkzeugen, Informationen, Ideen, Problemen und Lösungen für spezialisierte und nicht spezialisierte Interessengruppen;
• Effektive Kommunikation mit anderen Parteien, insbesondere wenn sie die Gruppenkoordinatoren sind;
• Nutzen Sie die notwendigen Kommunikationsfähigkeiten, um die Problemanforderungen durch die Interaktion mit Kunden und Experten der Interessensdomäne zu verstehen.

Diese Ziele werden durch Schulungsaktivitäten erreicht, die Gruppenarbeiten, schriftliche und mündliche Projektberichte in englischer Sprache und schließlich die schriftliche und mündliche Präsentation der Abschlussprüfung umfassen.

Die Zielerreichung ist durch Prüfungsleistungen und die Bewertung von Prüfungs-, Prüfungs- oder Abschlussarbeiten nachzuweisen.

Lernfähigkeiten

Absolventen in Angewandter Datenwissenschaft:

• die erforderliche Lernfähigkeit besitzen, um das Studium selbstständig fortzuführen sowie ihr Wissen entsprechend der Entwicklung der Technik und der gesellschaftlichen, rechtlichen, wirtschaftlichen und Produktionssysteme zu aktualisieren;
• Sind in der Lage, wissenschaftliche Literatur auf Graduierten- und Postgraduiertenebene zu lesen und zu verstehen, technische Handbücher zu Software für verschiedene Anwendungen zu verwenden;
• können postgraduale Studiengänge wie Master der zweiten Stufe, Ph.D. und/oder Berufe im Bereich der Forschung;
• Sie haben die Fähigkeit, Englisch zu lesen und zu lernen.

Die während des Studiums erworbenen Lernfähigkeiten werden durch die Bewertung von Einzel- oder Gruppenbewerbungsprojekten und einem originellen Abschlusstest verifiziert, bei dem der Absolvent die anzuwendenden Methoden und Technologien selbstständig wählen kann.

Ziel des Laurea Magistrale (Zweiter Studiengang) in Applied Data Science ist die Ausbildung von Fachkräften, die in der Lage sind, Daten in spezifischen und differenzierten Anwendungskontexten zu verarbeiten, zu analysieren und zu nutzen. Absolventen werden ausgebildet:

1. Identifizierung, Klassifizierung und Verarbeitung von Daten, die von einer Organisation in einem bestimmten Anwendungsbereich verarbeitet werden, unter Beachtung der Datenqualität und der Regeln für ihre Verarbeitung;
2. Ermitteln Sie, welche Daten außerhalb der Organisation und der damit verbundenen Erhebungsmethoden in wirtschaftlicher und rechtlicher Hinsicht erhoben werden sollen;
3. Durchsuchen, validieren, modellieren und analysieren Sie Daten, um der Organisation sowohl in Bezug auf die Verarbeitung als auch auf das Produkt einen Mehrwert zu verleihen;
4. In der Lage sein, die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Lösungen zu diskutieren und zu beweisen.

Der Studiengang II vermittelt das methodische Grundwissen zur Verarbeitung und Analyse von Daten sowie die an Data Science und Big Data orientierten Informatikkompetenzen (Programmierung, Datenbanken, Webservices, Open Data); Kenntnisse über Datensicherheit, mathematische Kenntnisse für Netzwerke und Entscheidungsfindung; Kenntnisse in Statistik und statistischem Lernen. Der Studiengang Angewandte Data Science im zweiten Zyklus vermittelt zudem Kompetenzen im Bereich der Unternehmensführung und des Rechts in Bezug auf betriebswirtschaftliche, wirtschaftliche und rechtliche Aspekte der Datenverarbeitung und -nutzung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Schulungen, die darauf abzielen, das Verständnis für ethische und rechtliche Probleme im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung und -nutzung in den Anwendungsbereichen zu entwickeln. Schließlich vermittelt der Studiengang Kompetenzen im soziologischen Bereich für Sozialanalysen, logisch-philosophische Probleme, Datenvorstellungen und Repräsentationen.

Der Studiengang zeichnet sich durch eine bemerkenswerte Anzahl von Laboreinheiten aus, die seine grundlegenden, charakterisierenden und wesentlichen Merkmale sind. Darüber hinaus beinhaltet es praktische Aktivitäten in spezifischen Anwendungsfeldern, in denen erlernte Theorien und Methoden angewendet werden. Diese Tätigkeiten werden in speziellen Labors durchgeführt.

Der Studiengang Angewandte Data Science bietet die Möglichkeit, Stationen und Ausbildungen in Unternehmen als integralen Bestandteil des Bildungsweges durchzuführen, wodurch ein einfacher Kompetenztransfer von der Hochschule in die Unternehmen ermöglicht wird.

Rolle in einem Arbeitsumfeld

Absolventinnen und Absolventen der Applied Data Science übernehmen hochkarätige Fach- und Führungsaufgaben in Bereichen, die gute Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Sozialwissenschaften sowie vertiefte Kenntnisse in der Datenverarbeitung erfordern. Auf eine solche professionelle Persönlichkeit beziehen sich die Aktivitäten des Sammelns, Analysierens, Verarbeitens, Interpretierens, Verbreitens und Lesens quantitativer und qualitativer Daten einer Organisation zu Analyse-, Vorhersage- oder strategischen Zwecken. Sie identifizieren, sammeln, aufbereiten, validieren, analysieren, interpretieren Daten, die für verschiedene Aktivitäten einer Organisation relevant sind, um Informationen (aus der Synthese oder Analyse) zu gewinnen, auch indem sie Vorhersagemodelle entwickeln, um organisierte Wissenssysteme zu generieren.

Fähigkeiten im Zusammenhang mit der Funktion

Rollenkompetenzen:

Data Science-Spezialisten können:

1. Identifizieren, klassifizieren und verarbeiten Sie Daten, die von einer Organisation in einem bestimmten Anwendungsbereich verarbeitet werden, unter Beachtung der Datenqualität und der Standards, die ihren Umgang regeln;
2. Identifizieren Sie, welche Daten außerhalb der Organisation erfasst werden sollen und welche Möglichkeiten der Erfassung sowohl in wirtschaftlicher als auch in rechtlicher Hinsicht bestehen;
3. Untersuchen, validieren, modellieren und analysieren Sie Daten, um der Organisation sowohl in Bezug auf den Prozess als auch auf das Produkt einen Mehrwert zu verleihen;
4. Diskutieren und beweisen Sie die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Lösungen.

Data Science Specialists sind also die Analytiker einer Vielzahl hochkomplexer Daten (Big Data und Open Data), die ohnehin in der Lage sind, die Methoden und Techniken der Unternehmensführung und der öffentlichen, privaten und tertiären Verwaltung mit den Technologien und Methoden der Informatik und Sozialwissenschaften mit Expertise in jedem Bereich.

Professioneller Status

Berufliche Möglichkeiten:

• Öffentliche und private Einrichtungen
• Öffentliche und private Forschungseinrichtungen
• Automatisierte Fertigungsindustrie
• Banken und Versicherungen
• Öffentliche Verwaltungen
• Öffentliche und private Gesundheitseinrichtungen
• Smart City-Dienstleister
• Touristische Leistungsträger
• Kunst- und Kulturdienstleister
• Transportdienstleister
• IT-Unternehmen
• Telekommunikationsunternehmen
• Medien
• Großflächiger Einzelhandel
• E-Commerce-Dienstleister
• Energieverteiler
• Wasserverteiler