Die Digitalisierung der Arbeitswelt, die sich in den Begriffen der Industrie 4.0 und des Internets der Dinge ausdrückt, führt dazu, dass große Mengen an digitalen Daten produziert, abgelegt und weiterverwendet werden. Große heterogene, nicht vorstrukturierte und bisweilen lückenhafte Datenmengen, die von Menschen ohne Hilfsmittel der Softwaretechnik nicht mehr zu bearbeiten sind, werden als Big Data bezeichnet.
Quelle: Pixabay
Auch Forschungsdaten sind sehr heterogen, liegen oftmals in großer Menge vor, sind an unterschiedlichen Orten abgelegt und können daher als Big Data begriffen werden. Unter Forschungsdaten versteht man die Gesamtmenge aller im Rahmen von Forschungsarbeiten anfallenden Daten in verschiedenen Arten und Formaten. Umfrageergebnisse, entwickelte Computermodelle oder Software zählen in dieser weitreichenden Definition genauso zu den Forschungsdaten wie die Messwerte aus Experimenten.
Eine große Herausforderung stellt der nachhaltige und strukturierte Umgang mit diesen Daten dar, der entsprechend der guten wissenschaftlichen Praxis eine langfristige und nachhaltige Archivierung ermöglicht und ggf. eine effektive und effiziente Nachnutzung der Daten erlaubt. Auch zur Umsetzung und Anwendung von Big Data Technologien auf Forschungsdaten werden hochqualifizierte Fachleute benötigt.
Die RWTH Aachen University widmet sich diesen Herausforderungen unter anderem durch die Spezialisierung des/der Mathematisch-technischen Softwareentwicklers/in (MATSE) zum/r DataScienceMATSE. Im Rahmen der Ausbildung lernen die zukünftigen DataScienceMATSE die Erfassung, Aufbereitung, Verarbeitung, Darstellung und Interpretation sehr großer Datenmengen. Zudem werden sie im Umgang mit spezifischer Auswertungssoftware geschult und erlangen entsprechende Programmierkenntnisse sowie adäquates mathematisches und statistisches Fachwissen.
Weitere Informationen zum Thema finden Sie auf den entsprechenden Webseiten des IT Centers.
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