Data Science Studium: Dein Weg in die Zukunft
Ihr interessiert euch für ein Studium im Fach Data Science? Dann seid ihr sicherlich an wichtigen Informationen und Erfahrungen interessiert.
Data Science ist ein relativ junges Studienfach, das bisher nur an wenigen Universitäten gelehrt wird. Daher ist es oft schwierig, verlässliche Informationen und Erfahrungsberichte zu finden. In diesem Artikel möchten wir Abhilfe schaffen: Wir erklären den allgemeinen Aufbau des Studiums, die wichtigsten Inhalte, sinnvolles Vorwissen sowie verschiedene Universitäten und Karrieremöglichkeiten.
Aufbau des Studium Data Science
Das Aufgabenfeld eines Data Scientists ist sehr breit gefächert. „Data Science“, zu Deutsch „Datenwissenschaften“, umfasst zunächst alles, was mit Daten zu tun hat. Im Fokus steht dabei „Big Data“ – also die Verarbeitung großer Datenmengen. Diese müssen gespeichert und verwaltet werden, wobei vor allem Cloud-basierte Datenbanken eine wichtige Rolle spielen. Ein weiterer Kernaspekt ist die Dateninterpretation: Dazu gehört die Visualisierung mithilfe von Tools wie Power BI, auch Data Analysis genannt. Der fortschrittlichste Bereich ist das Machine Learning – das Lernen aus Daten. Hier werden Muster in Daten erkannt und auf neue, unbekannte Daten angewendet, um Vorhersagen zu treffen. Für erfolgreiches Machine Learning werden optimal aufbereitete Daten benötigt, was durch Aufbereitung von Daten erreicht wird. Diese fünf Bereiche – Datenbanken, Big Data, Data Analysis, Machine Learning und Data Preparation – bilden die Hauptsäulen des Studiums. Jeder Bereich hat seine eigenen Unterthemen und Überschneidungen mit anderen Gebieten, die wir in unseren spezialisierten Artikeln näher beleuchten.
Darüber hinaus vermittelt das Studium, besonders im Bachelor, allgemeines Fachwissen in gängigen Anwendungsbereichen. Dies ermöglicht es Data Scientists, die zu analysierenden Daten besser zu verstehen.
Vorwissen zum Data Science Studium
Für ein Bachelor-Studium wird in der Regel kein spezifisches Vorwissen verlangt. Dennoch können bestimmte Vorkenntnisse das Studium erleichtern und helfen zu überprüfen, ob die eigenen Interessen zum Fach passen.
Die wichtigste Grundlage ist das Programmieren: Es wird in allen Bereichen der Data Science benötigt. Datenbanken werden beispielsweise mit SQL abgefragt. Die zentrale Programmiersprache ist Python, die für Datenvisualisierung und die Implementierung von Machine-Learning-Modellen verwendet wird. Python wird dabei durch Erweiterungen wie PyTorch und Matplotlib ergänzt. Für Einsteiger empfiehlt sich jedoch zunächst eine andere Programmiersprache wie Java, auch wenn diese in der Praxis seltener zum Einsatz kommt. Der Grund: Python ist sehr vereinfacht und vermittelt weniger grundlegende Programmierkonzepte.
Des Weiteren sind mathematische Grundkenntnisse hilfreich, insbesondere in Statistik. Auch Analysis und Stochastik sind wichtig. Ein gutes Abiturniveau reicht hier aus – liegt die Schulzeit jedoch länger zurück, sollte das Wissen aufgefrischt werden.
Wie der englische Name schon andeutet, wird Data Science auch in Deutschland häufig auf Englisch gelehrt. Zudem sind die meisten relevanten Quellen im Internet englischsprachig. Gute Englischkenntnisse sind daher zu Studienbeginn unerlässlich.
Universitäten für das Data Science Studium
Data Science wird sowohl international als auch national an immer mehr Universitäten angeboten. Ein größeres Angebot erhöht die Chance, die passende Universität zu finden. Dennoch gibt es einiges zu beachten.
Wichtig ist zunächst die genaue Bezeichnung des Studiengangs. Wer Data Science studieren möchte, sollte auch verwandte Studiengänge in Betracht ziehen. An der TU München heißt ein Studiengang mit ähnlichem Anforderungsprofil beispielsweise „Data Engineering und Analytics“. Solche unterschiedlichen Bezeichnungen sind in diesem Fachbereich häufig und sollten nicht verwirren. Entscheidend ist, sich auf den Universitätswebseiten genau über die Studieninhalte zu informieren.
Da die Vorlesungen ohnehin oft ganz oder teilweise auf Englisch gehalten werden, kann auch ein Auslandsstudium interessant sein. Dabei sind jedoch zusätzliche Herausforderungen zu beachten: Die Studiengebühren im Ausland sind meist höher als in Deutschland, und es gibt regulatorische Hürden wie den Nachweis von Englischkenntnissen.
Karrieremöglichkeiten
Das im Studium erworbene breite Wissensspektrum eröffnet vielfältige Berufsmöglichkeiten. Absolventinnen und Absolventen können beispielsweise auch als Softwareentwickler oder Cloud-Experten arbeiten.
Viele Unternehmen suchen gezielt nach Data Scientists, verwenden aber auch andere Berufsbezeichnungen. Wie bereits erwähnt, gibt es in der Branche verschiedene Bezeichnungen für ähnliche Tätigkeiten. Eine Spezialisierung auf bestimmte Teilbereiche der Data Science ist möglich und sollte sich an den persönlichen Interessen orientieren. Ergänzend dazu kann zusätzliches Fachwissen erworben werden, um spezifische Jobanforderungen zu erfüllen. Solche Spezialisierungen sollten auch im Hinblick auf ein mögliches Masterstudium bedacht werden.
Die Gehälter für Data Scientists sind in der Regel überdurchschnittlich gut, was die Attraktivität des Berufsfeldes zusätzlich steigert. Je nach Erfahrung, Spezialisierung und Unternehmensgröße können die Einstiegsgehälter bereits bei 45.000 bis 65.000 Euro pro Jahr liegen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Data-Science-Studium eine zukunftsorientierte Entscheidung ist. Die Kombination aus technischem Know-how, mathematischem Verständnis und praktischer Anwendung macht Absolventinnen und Absolventen zu gefragten Fachkräften. Die stetig wachsende Bedeutung von Daten in der modernen Wirtschaft verspricht auch langfristig sehr gute Berufsaussichten.
Wer sich für ein Studium der Data Science interessiert, sollte sich frühzeitig über die verschiedenen Studienmöglichkeiten informieren und die eigenen Interessen und Stärken mit den Anforderungen des Studiums abgleichen. Die Investition in eine gute Vorbereitung zahlt sich dabei definitiv aus.
