Das Projekt "Data Literacy und Data Science" wird bis Ende 2021 mit knapp einer Million Euro aus dem Europäischen Sozialfonds gefördert. Eine weitere Million Euro steuern das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg und die Projektpartner jeweils hälftig bei.
"Große, unstrukturierte Datenmengen zu analysieren und zu bewerten, ist im digitalen Zeitalter die zentrale Voraussetzung für erfolgreiche Wissenschaft und Wirtschaft und daher eine Kernkompetenz der Beschäftigten. Die unterschiedlichen Bildungsformate, die im Verbundprojekt entstehen, werden Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in die Lage versetzen, das Potential digitaler Daten für den Unternehmenserfolg zu erkennen und zu nutzen", sagte Wissenschaftsministerin Theresia Bauer zum Projekt "Data Literacy und Data Science".
Maßgefertigte Angebote für kleine und mittlere Unternehmen
Die neuen Weiterbildungsangebote aus dem Bereich Data Science haben ein klares Ziel: "Die Kompetenz des Mittelstands in der Erfassung und Auswertung von massiven Datenmengen soll gestärkt werden. Dadurch versetzen wir Unternehmen in die Lage, aus den gewonnenen Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen", so der Projektleiter, Professor Hermann Schumacher, geschäftsführender Direktor der School of Advanced Professional Studies (SAPS). Dieses Zentrum für die berufsbegleitende wissenschaftliche Weiterbildung haben Universität und Technische Hochschule Ulm gemeinsam gegründet. Neben den Ulmer Hochschulen sind Bildungseinrichtungen aus dem ganzen Land am Projekt "Data Literacy und Data Science" beteiligt. Somit sind Präsenz- und Informationsveranstaltungen im gesamten Bundesland für Teilnehmende und alle Interessierten auf kurzem Wege erreichbar.
HdM entwickelt Schulungsunterlagen
An der HdM werden Schulungsunterlagen für einwöchige Einführungskurse entwickelt, die den Mittelstandsunternehmen Kompentenzen zur Beantwortung folgender Fragestellungen vermitteln sollen: Wie lassen sich neue Geschäftsmodelle und -Innovationen auf Basis von unternehmensinternen und -externen Daten entwickeln? Welche methodischen und technologischen Werkzeuge sind für die Sammlung, Aufbereitung und Integration verteilter, strukturierter Daten aus den Informationssystemen der Unternehmen State-Of-The-Art? Welche Bedeutung besitzt Big Data für den Mittelstand? Welche Architekturen, Methoden und Werkzeuge können zur Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten verwendet werden? Welche Bedeutung besitzt der Data Scientist?
"Unsere neuen Schulungs- und Qualifizierungsangebote sind auf die Bedürfnisse kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) abgestimmt. Diese Zielgruppe wünscht sich Lösungen für aktuelle Problemstellungen und nachvollziehbare Beispiele mit Bezug zum eigenen Unternehmen", so Dr. Peter Lehmann, Professor im Studiengang Wirtschaftsinformatik und digitale Medien, der seitens der HdM das Projekt leitet.
Als Gründe für die derzeit noch geringe Akzeptanz von Data Science in KMU werden oft fehlende Anwendungsbeispiele, zu hohe Kosten und mangelndes Wissen über den Nutzen von Big Data und Big Data-Analysen für das eigene Unternehmen angeführt. Diese Bedenken wollen die Projektpartner mit ihren Schulungen entkräften.
Vom Anfänger bis zum Experten
Die Weiterbildungsangebote richten sich sowohl an Entscheider, die grundlegendes Wissen im Bereich Data Science erwerben wollen, als auch an Anwender, die Daten mit vorhandenen Werkzeugen und Methoden analysieren. Zudem werden spezielle Lernformate für Experten angeboten, die mit neuartigen, datenbasierten Lösungsansätzen auf Probleme reagieren. Für diese Zielgruppen kombinieren die Weiterbildungsangebote eine theoretisch fundierte Wissensvermittlung mit starkem Anwendungsbezug. Ein gestuftes Qualifizierungskonzept umfasst Präsenz- sowie Online-Elemente in Form von Vorträgen, ein- oder mehrtägige Workshops oder ganzen Studienmodulen. Als besonderes Angebot für KMU werden so genannte Data Labs an der Technischen Hochschule Ulm aufgebaut, in denen konkrete Fallbeispiele getestet werden: Anhand von Daten aus Unternehmen können Analysten und Datenwissenschaftler den Wert der Daten herausdestillieren und eine Bewertung herbeiführen.
Schulungen vermitteln Grundlagen aus Mathematik, Informatik und BWL
Das Thema Data Science ist interdisziplinär: In den Weiterbildungsangeboten werden Grundlagen aus Mathematik und Informatik sowie betriebswirtschaftliche Kompetenzen zur datengetriebenen Entscheidungsfindung, für digitale Geschäftsmodelle oder die digitale Transformation vermittelt. Aus dem Informatikbereich kommen Elemente wie Programmierung, Datenbanken, Data Mining, Internet-of-Things-Systemmodellierung oder das Thema "Datenwerkzeuge" hinzu. Darüber hinaus spielen in allen Schulungs- und Qualifizierungsangeboten übergeordnete Themen wie Data Privacy, Data Compliance, Datenethik und grundlegende Datenkompetenz eine Rolle.
Die Partner
Neben der federführenden Universität und der Technischen Hochschule Ulm sind das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), die Universität Mannheim sowie die Hochschulen Furtwangen, Albstadt-Sigmaringen und Biberach, die Hochschule der Medien in Stuttgart und die Duale Hochschule Baden-Württemberg am Projekt beteiligt. Als externer Partner unterstützt die SICOS GmbH, ein Spezialist für Simulationen und Big Data.
Data Science an der HdM Stuttgart
Zur Projektwebsite der Universität Ulm
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