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Studienberatung Data and Information Science

Prof. Ragna Seidler-de Alwis

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Data and Information Science (Bachelor) – Inhalte

DIS_Studieninhalte (Bild: Foto: iStock.com/utah778)

Data and Information Scientists beschäftigen sich damit, wie man Informationen findet, organisiert und nutzbar macht, damit im Kontext von Wirtschaft, Wissenschaft und Politik konkrete Fragestellungen beantwortet und fundierte Entscheidungen getroffen werden können.

Was macht einen Data and Information Scientist aus?

Informationen werden aus Daten gewonnen, z. B. durch inhaltliche und statistische Analyse. Die Informationswissenschaft hat sich verstärkt zu einer digitalisierten, datengetriebenen Disziplin entwickelt. Traditionelle Methoden der Informationsgewinnung werden zunehmend durch algorithmische Verfahren der Analyse von Massendaten (Big Data) ergänzt oder abgelöst. Mathematik und Statistik sowie Programmierung und Techniken des Text-, Data- und Web-Mining machen daher neben der klassischen Informationsrecherche und Informationserschließung einen Schwerpunkt dieses Studiums aus. Ein weiterer zentraler Bestandteil sind Fragen der Informationsethik, der Informationssicherheit sowie des Datenschutzes.

Data and Information Scientists nehmen durch diesen interdisziplinären Methodenmix eine wichtige Schnittstellenfunktion zwischen IT-Entwicklung und dem Informationsbedarf in Unternehmen, Organisationen und wissenschaftlichen Einrichtungen ein. Mit Ihren vielfältigen Kompetenzen finden sie in der sehr heterogenen Informationsbranche ein breites Einsatzgebiet.
 

Hochschulgrad nach erfolgreichem Abschluss

Bachelor of Science (B.Sc.)

Inhalte und Aufbau des Studiengangs

Der siebensemestrige Studiengang Data and Information Science verbindet die Grundlagen der klassischen Informationswissenschaft mit den mathematisch-technischen Verfahren der Data Science. Nach einem gemeinsamen Grundstudium von drei Semestern stehen zwei Schwerpunkte zur Auswahl:

  • Data Analyst (Vertiefung im Bereich Wirtschaft und Unternehmen)
  • Data Librarian (Vertiefung im Bereich Bildung, Wissenschaft und Forschung)
     

Inhalte des Studiums


Digging into Data

  • Transformieren von Daten zwischen unterschiedlichen Formaten (z. B. unter Verwendung von regulären Ausdrücken und Skriptsprachen)
  • Identifizieren, Analysieren und Extrahieren unterschiedlicher Informationsarten (auch unter Verwendung statistischer Verfahren)
  • Information in Netzwerken (z. B. Social Networks oder Zitationsdaten)
  • Modellieren und Speichern von Daten, Information und Medien in Datenbanksystemen (SQL und NO-SQL, Data Warehouse) und deren effektive Anbindung an Informationssystemen (Schnittstellenprogrammierung)
  • Extrahieren und Aggregieren von Information aus Massendaten (Big Data) unter Verwendung algorithmischer Verfahren (Data Mining, Text Mining, Web Mining)

Core Information Science

  • Erschließen von Information für Suchprozesse
  • Automatisches Erschließen für Suchprozesse (Automatisches Indexieren, Automatisches Klassifizieren, Automatisches Abstracting)
  • Strukturieren von Information in Systemen zur Wissensorganisation (Thesauri, Klassifikationssysteme, Semantische Netze, Topic Maps, Ontologien)

Informationsanalyse

  • Visualisieren von Information zur Unterstützung der effektiven Informationsaufnahme und Informationsanalyse
  • Informetrie und Messung von Impact

Information Research

  • Kenntnisse von Informationsquellen und die Bewertung von deren Qualität
  • Effektives Suchen und Recherchieren von verlässlicher Information in externen Informationsquellen (z. B. Fachdatenbanken)
  • Analysieren von Information für unternehmerische Entscheidungsprozesse (z. B. Markt- und Wettbewerbsanalyse) und disruptive Entwicklungen (z. B. im e-Commerce oder im Bildungs- und Wissenschaftsbereich)
  • Integrieren von Information aus unterschiedlichen Quellen

Informationssysteme

  • Programmierung, Softwareentwicklung und Softwareadministration
  • Entwickeln und Einsetzen von Dokumenten- und Content-Management-Systemen
  • Entwickeln und Einsetzen von Inhouse- und Web-Systemen für das Information Retrieval (Information Retrieval Systeme, Suchmaschinentechnologie)
  • Entwickeln und Einsetzen von semantischen Technologien für wissensbasierte Systeme (semantisches Information Retrieval)

Informationsethik

  • Ethisches und rechtliches Bewerten von Prozessen der Informationsgewinnung
  • Datenschutz

Research Data

  • Data Management (z. B. Erstellung und Umsetzung von Data Management-Plänen)
  • Datenweitergabe und Datennachnutzung unter Berücksichtigung z. B. von Lizenzen
  • Research Lifecycle
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