Fachtagung Data Science in Studium und Lehre 2018

Hochschulen reagieren auf neue gesellschaftliche Herausforderungen im Bereich der Digitalisierung durch die Entwicklung neuer Studiengänge. Ein Vorzeigebeispiel für diese Entwicklung sind neue Studiengänge im Bereich „Data Science“ bzw. Datenwissenschaft, einer rasch wachsenden Wissenschaftsdisziplin mit hohem Innovationspotenzial an der Schnittstelle zwischen Angewandter Informatik, Mathematik und Statistik. Gegenstand von Data Science sind neue Methoden der Aus- und Verwertung von großen Datenmengen, denen weitreichende Auswirkungen auf Geschäftsmodelle von Unternehmen weltweit zugeschrieben werden.

Angesichts verschiedener Prognosen, die einen signifikanten Bedarf an Personen mit fortgeschrittenen Datenkenntnissen ausweisen, führte HIS-HE eine BMBF-finanzierte Studie durch, die Aufschluss über die Rolle von Hochschulen bei der Deckung der Nachfrage nach Data Science-ExpertInnen am Arbeitsmarkt gibt.

Im Rahmen der Fachtagung wurde die Entwicklung von Data Science-Studiengängen und -Weiterbildungsangeboten aus verschiedenen Perspektiven beleuchtet und gemeinsam diskutiert. Im Mittelpunkt der Tagung standen dabei unterschiedliche Studienformate und weitere Qualifizierungsangebote im Bereich Data Science, Rückwirkungen von Data Science-Angeboten auf die Weiterentwicklung von Informatik- und Mathematik-Studiengängen, die Integration von Data Literacy-Angeboten in die Curricula anderer Disziplinen und unterschiedliche Potenziale, die Data Science für die Hochschulentwicklung im Allgemeinen bietet.

Das Ziel der Veranstaltung war es, jenseits von Diskursen um Anforderungsprofile für das Berufsfeld des „Data Scientists“ und Anwendungsfelder von Datenanalysen zur Wertsteigerung von Unternehmen, den Auswirkungen von Big Data und Data Science auf die Hochschulen nachzugehen. Welche Herausforderungen haben Hochschulen beim Aufbau von Data Science-Studiengängen zu bewältigen?

Der Hashtag zur Veranstaltung lautet: #edudatascience

Vorträge

• Keynote: Der Beitrag von Data Science zum Management von Zukunft, Innovationen und Projekten an Hochschulen
  Prof. Dr. Ingo Rollwagen, Prodekan Berlin, Akademie Mode & Design (AMD) Berlin
• Data Science für die Hochschulen: Open Knowledge, Open Science, Open Education
  Prof. Dr. Sören Auer, Direktor der Technischen Informationsbibliothek Hannover
• Infrastrukturen für Data Science: Data Labs und Data Environments
  Dr. Thoralf Mildenberger, Institut für Datenanalyse und Prozessdesign, School of Engineering, Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) Winterthur
• Data Science-Studienangebote im Überblick. Resultate einer HIS-HE-Studie
  Dr. Klaus Wannemacher und Dr. Maren Lübcke, HIS-Institut für Hochschulentwicklung e. V., Hannover
• Studiengangskonzepte zwischen Forschung und Unternehmenspraxis
  Prof. Dr. Sebastian Döhler, Fachbereich Mathematik und Naturwissenschaften, Hochschule Darmstadt
• Data Science and Business Analytics. Berufsbegleitende Weiterbildung Master of Science
  Lara Völk, Weiterbildung, Hochschule der Medien, Stuttgart
• Data Literacy-Studie. Ansätze zur Vermittlung digitaler Kompetenzen
  Prof. Dr. Hannes Federrath, Präsident, Gesellschaft für Informatik e. V., Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
• Data Literacy al Basisqualifikation im Studium
  Prof. Dr. Antje Michel, Fachbereich Informationswissenschaft, Fachhochschule Potsdam