Masterstudiengänge zu Data Science: GI und Plattform Lernende Systeme geben Empfehlungen für Ausgestaltung

Daten bilden die Grundlage einer zunehmend digital vernetzten Gesellschaft. Die Fähigkeit, aus ihnen Erkenntnisse für die Wissenschaft und nutzbringende Anwendungen für Gesellschaft und Wirtschaft zu generieren, wird zu einer Schlüsselkompetenz. Die Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) hat in Zusammenarbeit mit der Plattform Lernende Systeme Empfehlungen für die Gestaltung von Data Science-Masterstudiengängen veröffentlicht. Sie sollen als Grundlage für die Akkreditierung entsprechender Studiengänge dienen.

Dem kompetenten Umgang mit Daten kommt in der zunehmend digital vernetzten Welt eine immer größere Bedeutung zu. Das gilt in der Wirtschaft wie in der Wissenschaft, sei es in den Natur-, Lebens- und Ingenieurwissenschaften oder in den Sozial- und Gesellschaftswissenschaften. Auf die hohe Nachfrage und den deutlichen Fachkräftemangel an qualifizierten Data Scientists reagieren Hochschulen und Universitäten mit immer mehr Data Science-Studienangeboten. Die KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme gibt einen guten Überblick über das Angebot. Einheitliche Standards für Data-Science-Studiengänge gibt es bisher jedoch nicht.

Hier setzen GI und Plattform Lernende Systeme an. Sie haben Empfehlungen für die Gestaltung von Data Science-Masterstudiengängen auf Basis eines Bachelors in (Wirtschafts-) Informatik oder Mathematik entwickelt. Diese sollen Verantwortlichen für die Entwicklung von Data Science-Studiengängen an den Hochschulen und Universitäten eine Hilfestellung geben. Ziel ist es, Studierende zu befähigen, sich alle für die Datenanalyseprozesse notwendigen Fertigkeiten anzueignen und Data-Science-Projekte in verschiedenen Anwendungsdomänen kompetent zu bewältigen.

Grundlage für Akkreditierung von Studiengängen

Die Empfehlungen bilden eine Grundlage für die Akkreditierung entsprechender Studiengänge. Sie sind als Mindeststandards zu verstehen und gliedern sich in die Bereiche Mathematik und Statistik, Informatik und Programmierung, Data-Science-Methoden, interdisziplinäre Aspekte und die Anwendung von Data Science in der Domäne. Sie lassen Raum für spezifische Studiengangsprofile der Hochschulen und Universitäten.

Die Empfehlungen für Master-Studiengänge basieren auf dem im Dezember 2019 veröffentlichten Arbeitspapier Data Science: Lern- und Ausbildungsinhalte, welches ebenfalls gemeinsam von GI und Plattform Lernende Systeme erstellt wurde. Adressiert werden dort im ersten Schritt Personen, die bereits einen einschlägigen Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder Vergleichbarem vorweisen können und eine Tätigkeit als Data Scientist in der Forschung oder Industrie anstreben.

Die „Empfehlungen Master-Studiengänge Data Science“ stehen hier zum Download bereit.

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Linda Treugut / Birgit Obermeier
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