21. April 2018
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Data Analytics: Uni Hildesheim bildet Experten in Data Science aus

In Datenmengen Trends erkennen: Die Universität Hildesheim bildet Informatikerinnen und Informatiker zu Experten für „Data Science“ aus. Mit Algorithmen analysieren sie ein Geflecht aus Daten. Wo andere den Durchblick verlieren, sehen die Datenanalysten Ordnung und Struktur. Das Interesse am Studium in Hildesheim ist enorm – „wir haben ein weltweites Einzugsgebiet“, freut sich Professor Lars Schmidt-Thieme. Die erste Generation der Studierenden kommt aus Indien, Pakistan, Simbabwe, Nigeria, Brasilien, Iran und Deutschland. Über 400 Bewerbungen erreichten die Universität bereits für das Sommersemester 2017.

Zum Wintersemester 2016/17 haben Studentinnen und Studenten erstmals das Studium im Bereich „Data Analytics“ aufgenommen. Es handelt sich um das erste vollständig englischsprachige Studienangebot der Universität Hildesheim. Studierende schließen mit einem „Master of Science“ ab. Die Studierenden haben starke methodische Kompetenzen und entwickeln Analyse- und Vorhersagemodelle.

Das Studium ist weltweit besonders, da die Informatikerinnen und Informatiker in die Tiefen des „Maschinellen Lernens“ einsteigen. „Wir werden Absolventinnen und Absolventen aus dem Studiengang mit Handkuss nehmen. Wir brauchen Experten, die nicht nur an der Oberfläche kratzen, sondern in die Tiefe einsteigen“, sagt Lars Schmidt-Thieme. Der Informatikprofessor hat in Hildesheim eine renommierte internationale Forschergruppe aufgebaut, die sich mit der Frage beschäftigt, wie Daten geordnet und analysiert werden können. Dabei entwickeln sie mathematische Modelle, die Strukturen und Muster in großen Datenmengen erkennen, die zu groß, zu komplex und zu schnelllebig sind für eine manuelle Datenverarbeitung. Ein bekanntes Beispiel ist Google mit rund 3,3 Billionen Suchen pro Tag und Twitter mit rund 58 Millionen Tweets pro Tag. Google nutzt zum Beispiel einen „Page-Rank“-Algorithmus, der die Suchergebnisse nach Relevanz sortiert um die Suche zu personalisieren. Ein Spezialgebiet der Hildesheimer Arbeitsgruppe sind Empfehlungssysteme (recommender systems). Absolventinnen und Absolventen sind inzwischen weltweit tätig, etwa in Internetunternehmen, in der Automobilbranche und als Professoren in Deutschland, Brasilien und Thailand.

„Data Analytics ist derzeit einer der interessantesten Bereiche in der Informatik und findet Anwendung in der Industrie. Diese Technologie wird vermutlich die nächsten 50 Jahre bestimmen. Die Studentinnen und Studenten werden exzellente Chancen auf dem Arbeitsmarkt haben“, so Schmidt-Thieme. „Und für Hildesheim erhoffen wir uns Impulse für regionale Unternehmen.“ Die Analyse von großen Datenmengen ist Teil unseres Alltags – Empfehlungssysteme im Online-Handel („Wenn Sie diesen Artikel gekauft haben,…“) oder im Online-Journalismus basieren auf dieser Technologie. Ebenso können die Informatiker aggressive Bewertungen unter Produkten herausfiltern oder Prognosen zu Absätzen treffen: Wer kauft wann was? Auch Entwicklungen in der Robotik und die Ingenieur- und Umweltwissenschaften greifen auf die Verarbeitung von großen Datenmengen („big data“) zurück. Die Wetterprognose in der „tagesschau“ basiert auf Massen an Klimadaten, die kombiniert werden.

Das weltweite Interesse am Studium in Hildesheim ist enorm: Über 170 Bewerbungen erreichten die Universität für das Wintersemester, bereits über 400 Bewerbungen für den Sommer. „Wir haben ein weltweites Einzugsgebiet“, freut sich Professor Lars Schmidt-Thieme. Die erste Generation der 33 Datenanalytikerinnen und Datenanalytiker kommt aus Indien, Pakistan, Simbabwe, Brasilien, Nigeria, Nepal, Iran und Deutschland. Ein Studienjahr lang entwickeln die Studierenden in multinationalen Arbeitsgruppen eigene Forschungsprojekte. „Sie sehen, dass sie die Theorie anwenden können“, so Schmidt-Thieme.

Die enormen Datenmengen, so Schmidt-Thieme, seien eine neue Herausforderung für die IT-Welt und unsere digitalisierte Gesellschaft. Daher befassen sich die Studierenden in den zwei Jahren mit Techniken und Werkzeugen, um Daten zu verarbeiten und nützliche Informationen aus ihnen zu gewinnen.

www.ismll.uni-hildesheim.de/da/index_en.html
www.uni-hildesheim.de/it

 



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