BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:https://github.com/derhansen/sf_event_mgt
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VEVENT
UID:1016-409@stage.gi.de
CLASS: PUBLIC
SUMMARY:Workshop: GI-Empfehlungen für Data Science Curricula
DESCRIPTION:Data Science (Datenwissenschaft) ist eine Schlüsseldisziplin fü
 r das digitale Zeitalter mit hohem Innovationspotenzial an der Schnittstell
 e zwischen Angewandter Informatik, Mathematik, Statistik und weiteren Fachg
 ebieten wie den Wirtschafts-, Informations- oder Kommunikationswissenschaft
 en. Neue Methoden der Aus- und Verwertung von großen Datenmengen haben inte
 rnational weitreichende Auswirkungen auf Geschäftsmodelle von Unternehmen. 
 Der Bedarf an Data Scientists ist enorm. Laut Hochschul-Bildungs-Report von
  Stifterverband und McKinsey fehlen in deutschen Unternehmen 95.000 Datensp
 ezialisten. \n\nZwar unternehmen die Hochschulen in Deutschland seit 2014 e
 rhebliche Anstrengungen, um das Spektrum an Studienangeboten im Bereich der
  Datenwissenschaft kontinuierlich zu erweitern, allerdings besteht noch imm
 er ein signifikantes und anhaltendes Missverhältnis zwischen der Arbeitsmar
 ktnachfrage und dem Angebot an Absolventen der Datenwissenschaft. Auch mitt
 elfristig werden die Hochschulen nicht in der Lage sein, die Bedürfnisse de
 s Arbeitsmarktes zu befriedigen.\n\nLaut einer Untersuchung des HIS – Insti
 tut für Hochschulentwicklung e.V. existieren mittlerweile rund 30 Bachelor-
  und Masterstudiengänge sowie einige Kontaktstudienangebote bzw. Zertifikat
 skurse für Data Science – bei steigender Tendenz. Im Vergleich zu den Verei
 nigten Staaten sind Bachelorstudiengänge an deutschen Hochschulen stark unt
 errepräsentiert. Die Studienangebote sind weit überwiegend an staatlichen U
 niversitäten (54 Prozent) und staatlichen Fachhochschulen (37 Prozent) ange
 siedelt. Es handelt sich mehrheitlich um Masterstudiengänge (58 Prozent), w
 elche vielfach an zuvor absolvierte Informatik- oder Mathematikstudiengänge
  anknüpfen.\n\nUm es Verantwortlichen an den Hochschulen zu erleichtern, ei
 gene Studienangebote in diesem Bereich einzurichten, will die Vorstands-Tas
 k Force „Data Science“ Empfehlungen für die Entwicklung von Data Science Cu
 rricula und möglichen angrenzenden Studienangeboten entwickeln. Dieser Work
 shop soll der Auftakt für einen sein, an dessen Ende konkrete Empfehlungen 
 ausgesprochen werden.
LOCATION:Fraunhofer Forum im Spreepalais am Dom
DTSTAMP:20181211T180329Z
DTSTART:20181212T100000Z
DTEND:20181213T140000Z
END:VEVENT
END:VCALENDAR