Ab Wintersemester 2021/22: Master-Studiengang Data Science
Hier ist alles neu: Die Wissenschaft, der Studiengang und der Professor. Dr. Fabian Transchel ist seit März 2020 an der Hochschule Harz. Seine erste Aufgabe war keine leichtere, als einen neuen Studiengang zu konzipieren. Sein Spezialgebiet ist die junge Datenwissenschaft, weshalb das neue Master-Programm auch Data Science heißt. Warum ist es an der Zeit, ein solches Angebot zu schaffen?
„Data Science spricht alle Branchen an“, sagt Fabian Transchel. „Es sind immer mehr Daten verfügbar.“ Ob im eigenen Smartphone, im smarten Küchengerät oder im intelligenten Auto – die Infrastruktur stelle immer mehr Daten bereit. „Die Auswertung dieser Daten liefert einen wichtigen Beitrag zur Wertschöpfungskette, das Berufsbild ‚Data Scientist‘ ist gefragt!“, sagt er und ergänzt: „Viele Daten liegen schon vor, aber man konnte sie nicht verknüpfen und gesammelt auswerten.“ Fabian Transchel bezieht sich dabei speziell auf die Branche der Versicherungen und Finanzen. Hier war der 34-Jährige selbst zunächst als Data Scientist und zuletzt als technischer Projektleiter tätig.
An der Hochschule Harz ist Fabian Transchel Inhaber der Stiftungsprofessur der E+S Rückversicherung AG. Im Studiengang Data Science bietet er als Branchenkenner den Studienschwerpunkt „Versicherungs- und Finanzmanagement“ an. Hierbei will er die Studierenden gezielt darauf vorbereiten und Kundengruppen differenzieren, um Vorhersagen für sie treffen zu können. Es ließen sich Fragen beantworten wie: „Welcher Kunde wechselt im Herbst die Versicherung? Wer ist ein guter Autofahrer und warum?“ Das ermögliche individuelle Kundenangebote. Doch wo Daten genutzt werden sollen, ist die Frage nach deren Schutz nicht weit.
Der Master-Studiengang Data Science eignet sich besonders für alle, die einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder Statistik haben. Bei Bachelor-Abschlüssen in anderen Disziplinen können fehlende Grundlagen nachgeholt werden.
„Was akzeptabel und gesellschaftlich hinnehmbar ist, hängt auch von der öffentlichen Meinung ab“, sagt Fabian Transchel. „Wir folgen dem Legalitäts- und Akzeptanzprinzip: Was darf ich laut Gesetz, und was davon findet der Kunde auch in Ordnung?“ In den Fächern Ethik und Datenschutz will er die Studierenden mit diesen Fragen konfrontieren. Gesellschaftlich relevant ist die Datenwissenschaft aber auch innerhalb eines Unternehmens selbst. „Die Digitalisierung bezieht sich nicht nur auf die technische Seite, sondern auch auf Konzernstrukturen und Arbeitsweisen: Wie bringe ich Innovationen voran? Wie kann ich Organisationsstrukturen ändern? Wie schaffe ich hierfür Akzeptanz?“ Change Management ist das Stichwort, unter dem Studierende lernen sollen, Veränderungen im Unternehmen zu steuern und zu begleiten. Auch in Unternehmen der Technologiebranche, für die es einen weiteren Studienschwerpunkt gibt.
Nach Fabian Transchels Ansicht muss Data Science auf Vorhersagen abzielen. „Zum Schluss muss immer eine quantitative Evaluation stehen“, sagt er. „Es entsteht noch keine Wertschöpfung, wenn man einfach nur nach Zusammenhängen sucht. Nur dort entsteht ein Wert, wo ein messbarer Nutzen abgeleitet werden kann.“ Etwa in Form finanzieller Einsparungen, die möglich sind, wenn Maschinen und Anlagen intelligent vernetzt arbeiten. Im Studienschwerpunkt „Industrie 4.0“ sollen Studierende lernen, Wechselwirkungen im Technologieumfeld vorherzusagen. Zum Beispiel Ersatzteile und Personal genau dann einzuplanen, wenn eine Maschine der Prognose nach repariert werden muss. Um solche Vorhersagen treffen zu können, müssen sich die Studierenden mit mathematischen Methoden für Data Science auseinandersetzen und lernen, was Maschinelles Lernen oder Deep Learning bedeuten. Zwei Begriffe, die in unserem Sprachgebrauch noch relativ neu sind.
„Eine genaue Abgrenzung ist schwierig“, sagt Fabian Transchel, „das Themenfeld ist jung und so gibt es unterschiedliche Ansichten über die Definitionen“. Dennoch lassen sich die Gebiete hierarchisch einordnen. Hierbei geht es ausgehend von Data Science über Maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze bis in die Tiefe zum Deep Learning. Mithilfe von Algorithmen sollen digitale Systeme Vorhersagen treffen können. Sie müssen Muster erkennen, klassifizieren, einordnen und an Beispielen lernen, komplizierte Sachverhalte zu lösen. „Data Science liefert die Mechanik dazu“, sagt Fabian Transchel. Er nennt ein Beispiel: „Eine automatisierte Hotline ist zunächst eine Mensch-Maschine-Interaktion, aber je freier der Anrufer spricht, desto komplexere Sachverhalte müssen erkannt werden.“ Versicherungsgesellschaften könnten mit dem Einsatz des Deep Learning beispielsweise das Ziel verfolgen, Betrugsversuche aufzudecken.
Master-Studiengang Data Science
- drei Semester als Vollzeitstudium
- fünf Semester als berufsbegleitendes Studium
Fabian Transchel lehrt als Spezialist in Sachen Datenwissenschaften in allen Master-Studiengängen des Fachbereichs Automatisierung und Informatik. Er hat Physik studiert und in der Quanteninformation promoviert. Als Stiftungsprofessor zählt es zu seinen Aufgaben, auf den Gebieten der Versicherungsmathematik, des autonomen Fahrens, der Robotik und dem Zusammenspiel von künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 zu forschen. Ab dem Wintersemester 2021/22 ist er an der Hochschule Harz Koordinator des konsekutiven und berufsbegleitenden Master-Studiengangs Data Science.
02.03.2021
Author: Katharina Reif
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