Von Daten zu Entscheidungen – Einblick in Managerial Data Science, Hochschule für Wirtschaft FHNW

Dr. Martin Sterchi und Prof. Dr. Fabian Heimsch, Dozierende im Bachelor Betriebsökonomie sowie teilweise im englischsprachigen Programm International Management, geben Einblicke in ihr Modul.

Wenn ihr Managerial Data Science in drei Worten beschreiben müsstet – welche wären das?

Daten, Modelle, Entscheidungen.

Was macht das Modul Managerial Data Science aus eurer Sicht einzigartig und besonders wertvoll für die Studierenden?

Das Modul ermöglicht es den Studierenden einerseits, praktische Fähigkeiten in der Datenanalyse zu entwickeln. Andererseits vermittelt es zentrale Konzepte und Methoden, damit sie sowohl in gesellschaftlichen Diskussionen rund um künstliche Intelligenz und Machine Learning als auch im Austausch mit technischen (IT-)Fachexpert:innen kompetent mitdiskutieren können.

Was macht euch persönlich am meisten Spass daran, dieses Modul zu unterrichten?

Martin: Mein Modul motiviert mich, ständig am Puls der aktuellen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu bleiben. Gleichzeitig reizt mich die Herausforderung, neue Modelle so zu erklären, dass sie auch für Studierende mit wenig Vorwissen in Mathematik und Statistik gut verständlich werden.

Fabian: Mein Modul beginnt bereits ein Semester früher und bildet die Brücke zwischen vorhandenem Wissen in Statistik und Mathematik und den neuen Inhalten. Wir analysieren beispielsweise Aktienkurse, erstellen interaktive Dokumente und lernen Web-Scraping. Auch die Nutzung von Cloud-APIs von Google oder Amazon gehört dazu. Die Anwendungsfelder sind enorm vielfältig – das motiviert mich als Dozent, die Inhalte ständig weiterzuentwickeln.

Gibt es ein Beispiel aus der Praxis, auf das ihr besonders stolz seid?

Ein Absolvent unserer Vertiefung hat kürzlich sein Masterstudium an einer Universität sehr erfolgreich abgeschlossen. Besonders gefreut hat uns, dass er sich auch nach seinem Master positiv an unsere Vertiefung erinnert hat – und uns sogar erzählt hat, dass er sich während seines Masters gelegentlich gewünscht hätte, wir wären seine Dozierenden gewesen. Solches Feedback motiviert uns natürlich sehr.

Welche Rolle spielt Data Science heute in der Praxis – und wie bereitet ihr die Studierenden darauf vor?

Viele Organisationen und Unternehmen haben erkannt, welches Potenzial in ihren eigenen operativen oder betrieblichen Daten steckt. Häufig fehlen jedoch Zeit oder die nötigen Kompetenzen, um dieses Potenzial auszuschöpfen – insbesondere in KMUs. Wir zeigen den Studierenden anhand zahlreicher realer Beispiele, was möglich ist, und möchten sie dazu befähigen, diese Potenziale künftig in ihren Unternehmen gezielt zu nutzen.

Welche Kompetenzen erwerben die Studierenden in diesem Modul?

Die Studierenden lernen, verschiedene Arten von Daten zu erkennen, aufzubereiten und so zu transformieren, dass sie analysiert werden können. Darüber hinaus entwickeln sie die Fähigkeit, Daten wertschöpfend auszuwerten und die daraus gewonnenen Erkenntnisse sinnvoll in Unternehmensprozesse zu integrieren und verständlich zu kommunizieren.