StudyVIEWS_Industrial Data Science: Nicht Trend, sondern Zukunft

Weg mit Teesud, Kaffeesatz und Glaskugeln, her mit Data Mining, maschinellem Lernen und Big-Data-Analyse! Die Fähigkeit, große Datenmengen richtig zu sortieren und zu analysieren, hat nicht nur einen maßgeblichen Einfluss auf unternehmerische Entscheidungen, sondern auf die Ökoeffizienz in vielen Bereichen unseres Leobens. In unserem neuen Beitrag erklärt Univ.-Prof. Peter Auer kurz und knackig, worum es in der jüngsten Studienrichtung an der Montanuniversität geht.

Herr Prof. Auer, bitte skizzieren Sie uns Ihren schulischen Werdegang, Ihre Studienwahl und wie es Sie auf die Montanuniversität verschlagen hat.
Nach dem Besuch eines humanistischen Gymnasiums habe ich technische Mathematik mit Schwerpunkt Informatik an der TU Wien studiert und mit dem Doktorat abgeschlossen. Im Anschluss war ich als Wissenschaftler an der TU Wien, TU Graz und der University of California at Santa Cruz tätig. Danach ging es wieder an die TU Graz und 2003 erfolgt die Berufung als Professor für Informationstechnologie.

Was ist für Sie persönlich "außergewöhnlich" an der Montanuniversität Leoben?
Kurze Wege in- und außerhalb der Universität, persönlicher Kontakt zu Kolleg*innen, Studierenden, Universitätsleitung und Verwaltung sowie die Ausrichtung auf industrielle Produktion.

Erklären Sie bitte in einem Satz das Studium "Industrial Data Science".
Es geht um das intelligente Erfassen und Verarbeiten von Daten, um die Effektivität und Effizienz von Prozessen zu verbessern und damit Ressourcen sinnvoll zu verwenden.

Worum geht es im Bachelorstudium?
Ausgehend von den naturwissenschaftlich/technischen Grundlagen und den Grundlagen der Informatik verknüpft das Bachelorstudium Data Science mit technischen Anwendungen.

Welche Interessen sollten zukünftige Studierende für dieses Studium mitbringen?
Data Science verlangt sowohl Hard wie auch Soft Skills. Man sollte sich für die Möglichkeiten der Informationstechnologie begeistern können und gerne Prozesse beobachten und analysieren. Data Scientists sind oft die Schnittstelle zu anderen Bereichen in einer Organisation, daher sollte man auch gerne kommunizieren und koordinieren.

Wie kann mit dieser Studienrichtung "die Welt retten"?
Data Science und Umweltschutz sind eng miteinander verbunden. In naher Zukunft werden z. B. Sensoren die Zusammensetzung unseres Mülls analysieren, um diesen effizienter zu recyceln. Auch im Bereich Energieverteilung werden mit Hilfe der Datenanalyse Optimierungspotenziale identifiziert. Das gleiche gilt für Transport-Dienstleistungen, hier können durch gezielte Analyse nicht nur die Qualität, sondern auch die Ökoeffizienz gesteigert werden.

Welche Berufsfelder stehen Absolvent*innen nach dem Studium offen?
Es besteht eine überaus hohe Nachfrage an Data Scientists, insbesondere an solchen, die wie in Leoben eine umfassende technische Ausbildung haben. Daher ergeben sich eine Vielfalt an Tätigkeitsfeldern, vor allem da Data Scientists die Grundlagen für wichtige Geschäftsentscheidung liefern. Data Scientists sind daher auch oft in der Beratung tätig oder in Forschung und Entwicklung, z. B. Data-Mining oder Machine-Learning.

Zu guter Letzt: Welche drei Ratschläge würden Sie Studienanfänger*innen mitgeben?
- Das Studium ist Teil Ihrer persönlichen und intellektuellen Entwicklung. Es wird für Sie das sein, was Sie daraus machen.
- Seien Sie neugierig und offen für neue Gedankengänge. Es geht weniger um Wissen und mehr um Verstehen.
- Bleiben Sie dran. Finden Sie Ihren Rhythmus und Ihre Peer Group. Gute Gewohnheiten und Gleichgesinnte helfen auch beim Studieren sehr.


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