Die Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW reagiert auf die ungebremste Nachfrage nach Weiterbildungen im Bereich «Data Science». Neu bietet die Hochschule für Technik FHNW einen Master of Advanced Studies in Data Science an.
Dass überall Daten gesammelt werden, ist bekannt. Die Herausforderung besteht darin, aus den riesigen Datenmengen intelligente Schlüsse zu ziehen. Dies ist das Ziel von Data Science, einem Spezialgebiet der Informatik, bei dem aus verfügbaren Daten betriebswirtschaftlich relevante Erkenntnisse abgeleitet werden. «Erst noch war ‘Data Science’ nur ein Thema für grosse Unternehmen», sagt Prof. Dr. André Csillaghy, Leiter des Instituts für Data Science FHNW, «jetzt ist es so einfach Daten zu sammeln, dass jedes KMU Datenarchive aufbauen kann.»
Gesuchte Data Science-Fachleute
Personen mit Fachwissen in diesem Themengebiet sind sehr gesucht. Die Hochschule für Technik FHNW bietet deshalb seit drei Jahren das Certificate of Advances Studies in Data Science an. Zum Jahresbeginn wurde die Weiterbildung zu einem Diploma of Advances Studies erweitert. Nun kann ab Herbst 2021 an der FHNW auch ein Master of Advanced Studies in Data Science besucht werden. Der modular aufgebaute MAS in Data Science ermöglicht den Teilnehmenden, sich im weitläufigen Themengebiet Data Science individuell zu vertiefen. Die Teilnehmenden des Weiterbildungsprogramms profitieren vom aktuellen Know-how der Dozierenden aus der Wirtschaft und von der langjährigen Expertise der FHNW-Spezialistinnen und Spezialisten: «Daten in wertvolle Information umzuwandeln, ist immer noch eine Herausforderung», sagt André Csillaghy, «da helfen wir mit unserer Erfahrung weiter.»
Nicht nur für Grossunternehmen
In der Wirtschaft profitieren heute auch kleinere Unternehmen von der Datenanalyse. Beispielsweise die Kennwerte AG aus Brugg: Das Startup hat sich auf die Schätzung von Baukosten und Immobilienwerten spezialisiert. Der Einsatz von Machine Learning vereinfacht den Prozess massiv: Will ein Kunde beispielsweise die Baukosten für ein Neubauprojekt einschätzen, gibt er verschiedene Parameter in einen Fragekatalog ein. Der Algorithmus, der mit den Daten zahlreicher früherer Projekte trainiert wurde, errechnet basierend auf diesen Erfahrungswerten eine präzise Kostenschätzung. Der heute eingesetzte Algorithmus entstand in einer Kooperation mit dem Institut für Data Science der FHNW.
