In nahezu allen Lebensbereichen entstehen täglich riesige Mengen an Daten: sei es am Handy, in der Medizin, der Energieversorgung oder in der Logistik. Viele dieser Datenschätze bergen großes Potenzial für Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft. Auch wenn maschinelles Lernen die Datenanalyse vielfach erleichtert, sind hochqualifizierte Menschen weiter unverzichtbar, um Daten auszuwerten, richtig zu interpretieren und die Modelle weiterzuentwickeln. Daher haben die TU Graz und die Universität Graz im Rahmen ihrer Kooperation NAWI Graz das neue Masterstudium „Data Science“ entwickelt: Das Studium verbindet Mathematik, Statistik und Informatik zu einer grundlagenorientierten Ausbildung, in der die Studierenden Kompetenzen in Bereichen wie Datenanalyse, Prognostik, Optimierung, Informationsintegration und maschinelles Lernen erwerben. Das zweijährige, englischsprachige Studium startet im Oktober 2024.
Vermitteln, was hinter KI-Methoden steckt
„Wir erleben derzeit einen Boom beim Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Datenanalyse. Doch nur Wenige verstehen tatsächlich, wie die Modelle funktionieren, was sie leisten können und was nicht“, sagt Siegfried Hörmann, der Co-Vorsitzende der Studienkommission vom Institut für Statistik der TU Graz. „Wir wollen unseren Studierenden durch eine starke Grundlagenorientierung vermitteln, was hinter diesen Methoden steckt und wie sie diese selbst entwickeln oder anpassen können. Dadurch unterscheidet sich unser Angebot von ähnlich benannten, vorrangig anwendungsorientierten Studiengängen an anderen Standorten.“ Zudem vermittelt das Studium ethische und rechtliche Grundlagen, die Datenwissenschafter*innen bei ihrer Arbeit berücksichtigen müssen.
Anwendung reicht von medizinischer Bildgebung bis zu autonomem Fahren
Neben der Theorie beschäftigen sich die Studierenden im Master „Data Science“ mit anwendungsorientierten Fragen, etwa wie aus Daten Bilder werden. Wesentliche Antworten darauf liefert die Mathematik, die das Fundament für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) bildet. „Mit der Hilfe von KI können sogar kleinere Datenmengen hochpräzise Aufnahmen liefern“, sagt Martin Holler, Vorsitzender der Curricula-Kommission am Institut für Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen der Universität Graz. Die Bildgebung von Computer- und Magnetresonanztomographie wird durch KI beispielsweise deutlich genauer, was wiederum bessere Diagnosen ermöglichen kann. Auch beim autonomen Fahren ist die Verwertung gigantischer Datenmengen essenziell. Schließlich muss der Computer dabei die Umgebung exakt erkennen und in Echtzeit passend auf die jeweilige Situation reagieren.
Hervorragende Berufsaussichten
Absolvent*innen des Studiums stehen eine Vielzahl an Berufen in Forschung, Entwicklung und Industrie offen, etwa als Data Analysts, die große unstrukturierte Datenmengen aufbereiten, auswerten und visualisieren. Als Data Scientists entwickeln sie Modelle des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um diese als Basis für Vorhersagen und Entscheidungen zu nutzen. Oder die Absolvent*innen widmen sich als Data Engineers dem Datenmanagement innerhalb einer Forschungseinrichtung oder einem Unternehmen.
Naturwissenschaftlich-technisches Bachelorstudium als Voraussetzung
Das neue Masterstudium steht vielen Interessierten offen, Voraussetzung ist ein naturwissenschaftlich-technisch orientiertes Bachelorstudium, beispielsweise in Mathematik, Physik oder Informatik. Brückenkurse im ersten Semester unterstützen Studierende aus unterschiedlichen Fachrichtungen dabei, ihr Wissen auf einen gemeinsamen Level zu bringen.
