Die Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das darauf abzielt, aus Rohdaten – strukturiert oder unstrukturiert – relevante Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen. Dazu werden Methoden aus Statistik, Informatik, Mathematik und Fachwissen kombiniert. Sie unterscheidet sich von der klassischen Datenanalyse durch ihre Fähigkeit, sehr große Datenmengen (Big Data) zu verarbeiten, Analysen mit fortgeschrittenen Algorithmen zu automatisieren und prädiktive oder präskriptive Modelle zu erstellen. Der Arbeitsprozess umfasst typischerweise Datenerhebung, -bereinigung, -exploration, -modellierung und -interpretation, oft in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
Anwendungsfälle und Beispiele
Datenwissenschaft findet breite Anwendung bei der Betrugserkennung im Bankwesen, der Personalisierung von Empfehlungen (z.B. Streaming-Plattformen, E-Commerce), der industriellen Optimierung (vorausschauende Wartung, Supply Chain Management), Sentiment-Analyse in sozialen Netzwerken und der personalisierten Medizin. Sie wird auch genutzt, um Markttrends vorherzusagen oder Marketingkampagnen durch Verhaltensanalysen zu optimieren.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken und Frameworks
Zu den wichtigsten Werkzeugen zählen die Programmiersprachen Python und R sowie Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch. Häufig genutzt werden auch Plattformen wie Apache Spark, Hadoop, Databricks sowie Visualisierungstools wie Tableau und Power BI. Jupyter Notebook ist ein weit verbreitetes Umfeld für Prototyping und Dokumentation.
Neueste Entwicklungen, Trends und Tendenzen
Die Datenwissenschaft entwickelt sich rasant weiter – mit dem Aufkommen generativer KI, zunehmender Automatisierung der Workflows (AutoML) und der Integration von Deep Learning für die Analyse unstrukturierter Daten (Bilder, Texte, Videos). Themen wie Governance, Ethik, Datenqualität und Datensouveränität gewinnen an Bedeutung. Cloud Computing erleichtert zudem die Skalierung und Zusammenarbeit bei Data-Science-Projekten.