Data Science ist eine Gesamtheit spezialisierter Disziplinen aus verschiedenen Bereichen, die Daten analysieren und optimale Lösungen finden. Früher befassten sich damit ausschließlich die mathematische Statistik und die angewandte Mathematik; später kamen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz hinzu, sodass neben der mathematischen Statistik auch die Informatik zum Werkzeugkasten der Datenanalyse gehört.
Durch die Analyse großer Datenmengen wird es möglich, Managemententscheidungen wirksamer zu treffen. Der Nutzen der Datenanalyse lässt sich praktisch in jedem angewandten Bereich erzielen, in dem hinreichend viele Daten vorliegen. Um zu verstehen, wie sich die Datenanalyse auf ein bestimmtes Fachgebiet anwenden lässt, benötigt man Fachwissen in genau diesem Gebiet.
Data Science umfasst drei unterschiedliche, sich jedoch überlappende Bereiche:
- die Fähigkeiten eines mathematischen Statistikers, der Datensätze modellieren und die wesentlichen Informationen aus ihnen gewinnen kann;
- die Fähigkeiten eines Informatikers, der Algorithmen für die effiziente Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten entwerfen und einsetzen kann;
- Fachwissen, das durch das traditionelle Studium des jeweiligen Gebiets erworben wird — die Fähigkeit, sowohl die richtigen Fragen zu stellen als auch die Antworten im passenden Kontext zu betrachten.
Vor diesem Hintergrund würde ich empfehlen, Data Science nicht als neues zu erlernendes Wissensgebiet zu betrachten, sondern als eine neue Reihe von Fähigkeiten, die man auf ein Fachgebiet anwendet, das man bereits gut kennt.