BSc Data Science
Data Scientist FH
entwickeln, analysieren, auswerten, evaluieren, vorhersagen
Was macht ein/e Data Scientist FH?
Schlagwörter wie Big Data und künstliche Intelligenz prägen das aktuelle Informationszeitalter. Die tägliche Nutzung von Diensten wie Social Media, mobiler Navigation und die Digitalisierung von Transaktionen sind Alltag geworden. Dabei werden gigantische Datenmengen produziert, auf deren Grundlage Unternehmen strategische Entscheidungen treffen. Data Scientists entwickeln oder evaluieren Werkzeuge zur Datenanalyse. Sie sind dafür zuständig, aus unstrukturierten Rohdaten (Big Data) eine strukturierte Datenbasis zu schaffen und diese zu analysieren.
Zum Beginn eines Datenzyklus bereiten die Scientists die unstrukturierten Rohdaten auf und bringen sie in ein spezielles Schema. Sie extrahieren die relevanten Daten, filtern unwichtige Daten heraus und mappen die verschiedenen Werte. Dann konvertieren sie den bereinigten Datensatz in das passende Format. Für die Auswertung bedienen sie moderner Methoden des Data Minings und Machine Learnings, sogenannter Advanced Analytics, um beurteilen zu können, welche Auswirkungen bestimmte Veränderungen in Zukunft haben werden. Sie entwickeln komplexe, mathematische Algorithmen (z.B. Clustering, lineare Regression, neuronale Netze, Entscheidungsbäume) für das Ermitteln von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen. Dann prüfen die Scientists ihre Modelle mit Tests und Trainings, um sicher sein zu können, dass ihre Vorhersagen aussagekräftig sind.
Was und wozu?
- Damit der Onlineshop erfährt, welche Produkte die Kunden auf seiner Seite suchen und ableiten kann, wo die Produktpalette erweitert werden sollte, analysiert der Data Scientist die Daten und macht fundierte Empfehlungen.
- Damit der Online Marketer seine Werbung immer personalisierter gestalten, und im situativ richtigen Moment an potenzielle Kunden ausspielen kann, bietet ihm die Data Scientist smarte Algorithmen.
- Damit er seine Datenbasis optimal analysieren kann, entwickelt der Data Scientist neue Methoden.
- Damit der Onlineshop Produkte, die häufig zurückgeschickt werden und so zusätzliche Kosten verursachen, aus dem Sortiment nehmen kann, analysiert die Data Scientist die Rücklaufzahlen und beantwortet sämtliche wichtigen Fragen.
Facts
- Zutritt
-
a) Abgeschlossene berufliche Grundbildung EFZ in einem dem Studiengang verwandten Beruf mit technischer oder kaufmännischer Berufsmaturität bzw. Fachmaturität in einem der Studienrichtung verwandten Gebiet und Arbeitserfahrung oder
b) gymnasiale Maturität oder abgeschlossene höhere Fachschulausbildung und 1 Jahr Berufspraktikum im Gebiet der gewählten Studienrichtung oder
c) Berufsprüfung BP oder höhere Fachschulausbildung HFP im Bereich Technik, Wirtschaft oder Wirtschaftsinformatik mit eidgenössisch anerkannten Berufsmaturität. - Ausbildung
- 3 Jahre Vollzeitstudium, mind. 4 Jahre Teilzeitstudium oder praxisintegriertes Bachelorstudium (für gymnasiale Maturanden und Maturandinnen, möglich an der ZHAW). Die Ausbildung kann auch als CAS, DAS oder NDS HF absolviert werden.
- Sonnenseite
- Unternehmen stehen in Zukunft immer häufiger vor der Aufgabe, datenbasierte Services und Produkte zu gestalten. Heute zählt nicht mehr einfach nur, wer die meisten Daten sammeln kann, sondern wer sie am besten auswertet: Aus Big Data wird durch versierte Data Scientists Smart Data.
- Schattenseite
- Nicht immer treffen die Vorhersagen der Data Scientists tatsächlich ein.
- Gut zu wissen
- Data Scientists arbeiten überall dort, wo grosse Datenmengen generiert werden und Firmen ein Interesse daran haben, aus diesen Daten zu lernen und die bestehenden Prozesse zu optimieren und Kunden noch besser anzusprechen, z.B. im Gesundheitswesen, im Risiko-Management bei Versicherungen, in der Logistik, in der Energiebranche, im E-Commerce oder in der Online Industrie.
TOP 10 Anforderungen
Karrierewege als Data Scientist FH
Spezialisierung in der Produktpersonalisierung, im Kundenbeziehungsmanagement (CRM) oder der Risikoberatung
Master of Advanced Studies (MAS) in Business Process Engineering oder in Business Administration and Engineering
Master of Science (FH) in Data Science, Master of Science (FH) in Computer Science
Data Scientist FH
Berufliche Grundbildung (EFZ) mit technischer bzw. kaufmännischer BM oder gleichwertiger Abschluss (siehe Zutritt)