{"id":632,"date":"2017-09-26T13:00:25","date_gmt":"2017-09-26T11:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/?p=632"},"modified":"2023-06-05T13:06:03","modified_gmt":"2023-06-05T11:06:03","slug":"neue-herausforderungen-beduerfen-neuer-fachleute-datasciencematse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/en\/2017\/09\/26\/neue-herausforderungen-beduerfen-neuer-fachleute-datasciencematse\/","title":{"rendered":"Neue Herausforderungen bed\u00fcrfen neuer Fachleute: DataScienceMATSE"},"content":{"rendered":"

This entry is only available in Deutsch<\/a>.<\/p>

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Die Digitalisierung der Arbeitswelt, die sich in den Begriffen der Industrie 4.0 und des Internets der Dinge ausdr\u00fcckt, f\u00fchrt dazu, dass gro\u00dfe Mengen an digitalen Daten produziert, abgelegt und weiterverwendet werden. Gro\u00dfe heterogene, nicht vorstrukturierte und bisweilen l\u00fcckenhafte Datenmengen, die von Menschen ohne Hilfsmittel der Softwaretechnik nicht mehr zu bearbeiten sind, werden als Big Data bezeichnet.<\/p>\n

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Quelle: Pixabay<\/a><\/p><\/div>\n

Auch Forschungsdaten sind sehr heterogen, liegen oftmals in gro\u00dfer Menge vor, sind an unterschiedlichen Orten abgelegt und k\u00f6nnen 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 z\u00e4hlen in dieser weitreichenden Definition genauso zu den Forschungsdaten wie die Messwerte aus Experimenten.<\/p>\n

Eine gro\u00dfe Herausforderung stellt der nachhaltige und strukturierte Umgang mit diesen Daten dar, der entsprechend der guten wissenschaftlichen Praxis eine langfristige und nachhaltige Archivierung erm\u00f6glicht und ggf. eine effektive und effiziente Nachnutzung der Daten erlaubt. Auch zur Umsetzung und Anwendung von Big Data Technologien auf Forschungsdaten werden hochqualifizierte Fachleute ben\u00f6tigt.<\/p>\n

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 zuk\u00fcnftigen DataScienceMATSE die Erfassung, Aufbereitung, Verarbeitung, Darstellung und Interpretation sehr gro\u00dfer Datenmengen. Zudem werden sie im Umgang mit spezifischer Auswertungssoftware geschult und erlangen entsprechende Programmierkenntnisse sowie ad\u00e4quates mathematisches und statistisches Fachwissen.<\/p>\n

Weitere Informationen zum Thema finden Sie auf den entsprechenden Webseiten des IT Centers<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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