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Hajo Neumann
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Why you should learn about Data Science @WU?

Informationswirtschaft, WU Twitter: @AxelPolleres

2 Why you should learn about Data Axel Polleres, Institut für Informationswirtschaft, WU Finde these slides at:

3 "50 Prozent glauben, dass Technologieriesen wie Google mit ihrer Big-Data-Kompetenz künftig in direkte Konkurrenz zu den angestammten Consultants treten." SEITE 3

Was denken unsere Studierenden? SEITE 4 https://www.facebook.com/wu.

4 Was denken unsere Studierenden? SEITE 4

Google stellt niemanden ohne IT-Kenntnisse

einer Data Company Red Bull: Marketing hat

5 Big Data Anwendungsbereiche und skills requirements: Big Data als Core business: Google stellt niemanden ohne IT-Kenntnisse ein Apple: von einer Hardware Company zu einer Data Company Red Bull: Marketing hat eine stetig wachsense Data Science Komponente! BMW: Supply-Chain, Intelligente Produktion, in-car-technologie (car-to-car communication,...), etc. UN: One of the biggest providers of Open Data, SEITE 5 Disaster & Crisis Management, etc.

6 Example: Open Data (=machine-readable, freely re-usable data on the Web) is a global trend: Cities, International Organizations, National and European Portals, Int'l. Conferences:

7 Bedarf an Big Data & Data Science Spezialisten McKinsey Amerikanischer Arbeitsmarkt 2018: Bedarf % Differenz Gartner Research Globaler Bedarf 4,4 Millionen neue Jobs Weltweit E-Skills UK: Britischer Arbeitsmarkt Big Data Spezialisten neue Jobs im Big Data Umfeld SEITE 7

8 Big Data/Data Science Berufsgruppen Quelle: "Big Data Analytics - An assessment of demand for labour and skills, " (eskills uk, 2013) SEITE 8

What is the new thing about Data Science?

9 What is the new thing about Data Science? Die Schlüsselposition Data Scientist ist für Unternehmen da, wo innovative neue Lösungen entwickelt werden müssen, abseits des Tagesgeschäfts. SEITE 9

10 Neue Berufsgruppen Technische Fähigkeiten Analytisches Denken Data Analyst DBMS/Datenmodellierung Bedienung von Tools (Marktanalysetools) Erprobte Analyseprozesse anwenden Programmierkenntnisse vorteilhaft aber nicht notwendig Data Scientist Ausgeprägte Mathematik und Statistik Kenntnisse DBMS/Datenmodellierung Data Mining Visualisierung Entwicklung von Algorithmen (front-to-endsolutions) Methodische Abstraktion von Algorithmen Detailliertes Domänenwissen Fachbezogenes Hintergrundwissen Wirtschaftl. Fähigkeiten Projektmanagement Ausgeprägte Kommunikative Fähigkeiten Kreativität, Ideen: "die Nadel im Heuhaufen finden" Ausgeprägte Kommunikative Fähigkeiten Data Science Teams Adaptiert/ergänzt, Quelle: "Assessing the demand for Big Data and Analytics Skills " (Forfás, 2014) SEITE 10

11 Noch neuere Berufsgruppen Data Science is also becoming important on the Exectutive level! SEITE 11

Management, New Media, Statistics & Mathematics,

Analytics SBWL DS 3: Data Processing 2: Scalable data

Legal & Ethical foundations of data science, Open

12 Data Science SBWL: Interdisciplinary! International! 6 Institutes: Information Business, Production Management, New Media, Statistics & Mathematics, Marketing, Unternehmensrecht all courses taught in English 5 Courses (PI 2.0) : SBWL DS 1: Data Processing 1 SBWL DS 2: Data Analytics SBWL DS 3: Data Processing 2: Scalable data processing, SBWL DS 4: Applications of Data Science Legal & Ethical foundations of data science, Open Data (Production Management, Supply Chain, Marketing, Process Management..) SBWL DS 5: Data Science Lab, in collaboration with real data providers: SEITE 12

Data Science SBWL: Organisation https://www.wu.ac.at/en/infobiz/teaching/sbwl-data-science/ Requirements: Willingness & Fun to work hands-on with data!

Qualification to enter the SBWL: Register for the entry test/tutorials via LPIS!!! 1. Entry Test 11.9. (Tutorials: 5.+6.9.2017) or 2.

13 Data Science SBWL: Organisation Requirements: Willingness & Fun to work hands-on with data! Learn the most popular Data Science tools Willingness to work in teams and interdisciplinary! Willingness to solve (data) problems! Qualification to enter the SBWL: Register for the entry test/tutorials via LPIS!!! 1. Entry Test (Tutorials: ) or 2. Green Card Sehr Gut in 2 out of 3 from: Grundzüge der Programmierung, Datenbanksysteme, Einführung i.d.statistik (Note: even if you qualify for a green card, do register for the entry test/tutorials on LPIS!) But don t worry, if you can t programme yet you will learn it in the SBWL, and team up with your colleagues! + Schedule: WS2017/18 SS2018 Data Processing 1 Data Processing 2 Applications of Data Science Data Analytics Data Science Lab Questions? Looking forward to seeing many of you in September! SEITE 13

Data Science SBWL: Organisation https://www.wu.ac.

14 Data Science SBWL: Organisation All further infos on our Webpage: Schedule: WS2017/18 SS2018 Data Processing 1 Science Data Processing 2 Applications of Data Data Analytics Data Science Lab Questions? Looking forward to seeing many of you in September! SEITE 14

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