Data Science (B.Sc.) - Data Analyst Bachelor Fernstudium

Die Digitalisierung durchdringt heute alle Bereiche unseres Handelns, als Folge davon schreitet die Entwicklung der Datenwissenschaft (Data Science) unaufhaltsam voran. Fachliche Weiterbildung in allen Lebens- und Berufsphasen, etwa durch ein Fernstudium in Data Science, ist daher elementar. In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Vorteile etwa ein berufsbegleitend konzipiertes Data Science Fernstudium bringen kann und was Sie dabei beachten sollten.

Der Begriff Data Science (engl. „Daten-Wissenschaft“) umfasst ein interdisziplinäres Wissenschaftsgebiet, welches sich mit der Analyse und der Extraktion von Informationen aus vorhandenen Datenbeständen befasst. Data Science bedient sich dabei empirisch gesicherter und erprobter Verfahren, Prozesse, Algorithmen und Methoden, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten sachdienliche Erkenntnisse, mehrwerthaltiges Wissen sowie sich daraus ergebende Schlussfolgerungen abzuleiten. Fachkräfte, die im Data Science Bereich arbeiten, werden als Data Scientist bzw. Datenwissenschaftler und im Bereich Datenmanagement als Daten-Spezialist/en bezeichnet. Im Rahmen der universitären Lehre wird die Datenwissenschaft als Präsenz- oder Fernstudium „Data Science“ abgebildet. So kann etwa der daraus abgeleitete Studiengang „Data Science Bachelor“ entweder berufsbegleitend oder als Vollzeit-Studium bei freier Zeiteinteilung absolviert werden.

Im Fernstudium „Data Science“ werden die Bereiche Datenmanagement, Data-Mining, Datenselektion, Datenaufbereitung und Datenanalyse als eigener Studiengang „Data Science“, der mit dem Bachelor-Diplomabschluss einhergeht, abgehandelt. Warum wird das Data Science Studium als Fernstudium geführt? Dies geschieht deshalb, damit sich der Student bei freier Zeiteinteilung berufsbegleitend nach seinem persönlichen Lerntempo dem Studium widmen und sich praktische Problemlösungskompetenz sowie empirische Verfahren des Business Intelligence Ansatzes erarbeiten kann, um datenwissenschaftliche Aufgabenstellungen methodisch und strukturiert zu bewältigen. Das akademische „Data Science“ Studium ist als Fernstudium absolvierbar und schließt als Studiengang mit dem „Data Science Bachelor“ (akademischer Datenspezialist) ab. Alternativ ist ein „Data Science Bachelor“, berufsbegleitend geführt, auch an einer stationären Hochschule möglich, ein derartiges Fernstudium in Data Science endet ebenfalls mit der Verleihung des „Bachelor“.

Das Data Science Bachelor Fernstudium weist eine modulare Struktur auf, d.h. der Lehrstoff ist in einzelne Elemente unterteilt. Jedes Modul im Bachelorstudiengang besteht als Lerneinheit aus einem einführenden und einem vertiefenden Studienteil, wobei Jeder Bereich für sich auch als berufsbegleitendes Studium-Element absolviert werden kann. Für jeden erfolgreichen Modul-Abschluss erhält der Teilnehmer am Fernstudium “Data-Science” mit Bachelor-Abschluss eine bestimmte Anzahl von ECTS-Punkten (gemäß Regulativ des European Credit Transfer-Systems für ein Fernstudium in Data Science) gutgeschrieben, die dem Studenten für den gesamten Studienabschluss angerechnet werden.

In den Studiengang „Data Science Bachelor“ fließen verschiedene Methoden und Techniken aus folgenden Studienfächern bzw. Fachgebieten ein:

• Mathematik inkl. Wahrscheinlichkeitsmathematik
• Datenanalyse (Data Analytics)
• Fernstudium Statistik (Auszug)
• Informatik, einschließlich Wirtschaftsinformatik
• Wahrscheinlichkeitsmathematik inkl. Risikomodellerstellung
• Machine-Learning
• Internet of Things
• statistisches Lernen
• Software-Programmierung
• Künstliche Intelligenz
• Business Intelligence
• Studium der Datentechnik
• Mustererkennung
• Prognostik
• Datensicherung und Archivierung

Herzstück der Akkreditierung (Zulassung) bei einem Data Science Bachelor-Fernstudium ist die sogenannte FIBAA (Foundation for International Business Administration Accreditation). Die FIBAA dient im Auftrag des Akkreditierungsrates als qualitätssichernder Überwachungsverein für Bachelor- und Masterstudiengänge.

Einem Antrag auf Akkreditierung wird stattgegeben, wenn der betreffende Studiengang („Data Science“ mit Bachelor-Diplom o.ä.) inhaltlich und strukturell sämtliche qualitativen Anforderungen erfüllt. Bereits akkreditierte Studiengänge werden dabei durch unangekündigte Audits der FIBAA einem Re-Evaluierungsprozess unterzogen.

Das Informatik-Studium „Data Science Bachelor“ ist für alle wissensvermittelnden Bereiche des Studiengangs, wie Datenanalyse, Big Data Strategien, Statistisches Lernen oder Software Engineering verantwortlich. Das Data Science Studium ist als Fernstudium konzipiert und kann daher auch nebenberuflich bewältigt werden. Es übernimmt Elemente aus dem Business Intelligence Studium und stimmt alle Komponenten intern aufeinander ab. Der Studiengang zum Data Science Bachelor ist als Fernstudium so konzipiert, dass Lehrbehelfe örtlich und zeitlich unabhängig voneinander bearbeitet werden können, wodurch der Data Science Bachelor berufsbegleitend bzw. durch seinen Charakter als Fernstudium auch bei Vorliegen von Betreuungspflichten absolviert werden kann. Das Lehrmaterial an der Fernhochschule umfasst digitalisierte Skripten, Video-Vorlesungen und Tutorials, Workshops in der Programmierung, praktische Übungen sowie Fallstudien. Dabei ist das Data Science Studium als Fernstudium nach modernsten audio-visuellen Erkenntnissen gestaltet.

Nachstehend ein Auszug möglicher Studieninhalte aus dem Data Science Bachelor Fernstudium:

• Methoden- und Fachkompetenzen aus Wirtschaftswissenschaft & IT, einschließlich Wirtschaftsinformatik
• Vermittlung von Kenntnissen der Datenanalyse
• (Datenbankmanagement, Data Mining, Big Data, Data Scientist, Analytical-Processing)
• Einführung in Statistikwesen & Reporting
• Das Internet der Dinge
• Anwendung betriebswirtschaftlicher und statistischer Verfahren zur Analyse unternehmerischer Aufgabenstellungen
• Datenbestände analysieren sowie diese Erkenntnisse zielgruppenkonform kommunizieren
• Beziehungen zwischen Geschäftsprozessen und Daten mit Modulen aus dem Business Intelligence-Studiengang identifizieren sowie deren Mehrwert für das Unternehmen erkennen
• Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen umsetzen sowie diesbezügliche Risiken erkennen und Gegenmaßnahmen treffen
• Projekte unter Anwendung agiler Methoden lösungssorientiert managen
• Rechtliche Aspekte der Datenanalyse
• (Datenschutzgrundsätze bundes- & EU-weit, Anonymisierung und Pseudonymisierung, Internationale Datenanalyse)

In Unternehmenssteuerung und Controlling gewinnt Big Data Analytics zunehmend an Bedeutung, geht es doch darum, umfangreiche Datenmengen zu sichten, auf ihre Relevanz zu analysieren, zu kategorisieren und schließlich bedarfsgerecht auszuwerten. Herkömmliche Methoden des Data Mining sowie der Business Intelligence stoßen aus Kapazitätsgründen hier an ihre Grenzen, die Situation ist nur durch den Einsatz professioneller Datenmanagement-Systeme beherrschbar. Die Studenten im Fernstudium Data Science haben daher zum Thema Big Data eine Projektarbeit verfasst, ein eigener Big Data Studiengang ist als Alternative zum Fernstudium Data Science / Data Scientist bereits in Vorbereitung.

Ab ca. 200 Euro im Monat (abhängig vom gewählten Studienmodell) ist man beim Studiengang Data Science mit Bachelor-Abschluss dabei. Die Regelstudiendauer für ein Data Science Studium (Fernstudium) an der Fernhochschule beträgt ein Semester, für den Master-Abschluss sind 2 – 4 Semester zusätzlich einzukalkulieren. Bei Inanspruchnahme zeitaufwendiger Praktika zur Erhöhung der ECTS-Punktezahl (z.B. als Datenspezialist bzw. Spezialist-Datenanalyse) im geregelten Data Science Studium sowie bei der Absicht, das Studium berufsbegleitend zu absolvieren, ist eine Fernstudium-Dauer von über 8 Semestern anzusetzen.

Das primäre Kursziel beim stationären Data Science-Studium bzw. beim Fernstudium besteht darin, Studierende mit gängigen Methoden der Datenanalyse und des Data-Mining im Kontext zunehmend heterogener Datenmengen vertraut zu machen. Dabei kann etwa der Data Science Bachelor berufsbegleitend abgeschlossen werden, was vor allem Personen mit Betreuungspflichten entgegenkommen dürfte.

Nach einem Data Science Studium ist der Absolvent in der Lage,

• als Datenspezialist Evaluierungsprozesse, speziell im Zusammenhang mit Big Data, abzuleiten und anhand authentischer Fallbeispiele zu beschreiben
• Jene, im Fernstudium „Data Science mit Bachelor-Abschluss“ erworbenen Grundkenntnisse der Statistik und Mathematik speziell auf die Analyse von Big Data Beständen korrekt anwenden zu können
• Data-Mining Prozesse zu initiieren und richtig einzuordnen
• ausgewählte Technologien und Methoden im Zusammenhang mit Big Data als Data Scientist effektiv einzusetzen
• solide Kenntnisse rechtlicher Bestimmungen zur Anwendung der Datenanalyse sowie von Data-Mining Verfahren nachzuweisen
• spezielle Herausforderungen der Anwendung von Big Data Analysen bei großen Datenmengen in Gewerbe, Handel und Industrie richtig einzuschätzen

Im fünften bis sechsten Semester kann sich der Student im Fernstudium „Data Science mit Bachelor-Diplom“ für eine von insgesamt drei Spezialisierungen im Umfang von 30 ECTS-Punkten entscheiden. Dabei kann er unter fach- sowie branchenspezifischen Spezialisierungen (etwa ein Business Intelligence-Studium) wählen. Die fachlichen Spezialisierungen im Fernstudium Data Science mit Bachelor-Titel werden am Semester-Ende zu einem Projekt zusammengefasst, in dem der Student seine im Fernstudium erworbenen Kenntnisse praktisch anwenden kann. Dabei kann das Fernstudium in Data Science mit Bachelor-Abschluss auch als berufsbegleitendes Studium absolviert werden.

Das Fernstudium Data Science mit Bachelor-Abschluss deckt analog dem Präsenzstudium ein sehr breit gefächertes Wissens- und Qualifikationsspektrum ab. Entsprechend vielfältig sind die Tätigkeitsbereiche, mit denen Data Scientists betraut werden können. Einsatzbereiche für Spezialisten finden sich sowohl in der Privatwirtschaft als auch im öffentlichen Sektor.

In jedem Fall übersteigt die Nachfrage nach Datenanalyse-Experten bzw. nach Mitarbeitern, die bereits ein Fernstudium in Data Science abgeschlossen haben, das diesbezügliche Angebot auf dem Arbeitsmarkt bei Weitem. Eine Situation, die aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung sowie der allgemeinen technologischen Entwicklung mit hoher Wahrscheinlichkeit noch einige Zeit anhalten wird.