Datenwissenschaft
Ziel der Data Science (DS) ist es, aus großen Datenmengen wertvolle Informationen, Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen. Es handelt sich um einen multidisziplinären Ansatz, der Prinzipien und Praktiken aus Bereichen wie Mathematik, Statistik, künstliche Intelligenz und Computertechnik kombiniert, um große Datenmengen zu analysieren. Diese Analysen können Datenwissenschaftlern dabei helfen, Fragen zu stellen und zu beantworten wie: Was ist passiert, warum ist es passiert, was wird passieren und was kann mit den Ergebnissen getan werden?
Geschichte der Datenwissenschaft
Obwohl der Begriff „Data Science“ nicht neu ist, haben sich seine Bedeutung und Konnotationen im Laufe der Zeit verändert. Der Begriff tauchte erstmals in den 1960er Jahren als alternative Bezeichnung für Statistik auf. Erst in den späten 1990er Jahren formalisierten Informatikexperten den Begriff und erkannten ihn als eigenständiges Fachgebiet an, das drei Aspekte umfasst: Datendesign, Datenerfassung und Datenanalyse. Es dauerte noch ein weiteres Jahrzehnt, bis der Begriff „Data Science“ auch außerhalb der Wissenschaft Verwendung fand.
Die Zukunft der Datenwissenschaft
Innovationen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) machen die Datenverarbeitung schneller und effizienter. Die Nachfrage der Industrie hat ein Ökosystem aus Kursen, Abschlüssen und Arbeitsplätzen im Bereich Datenwissenschaft hervorgebracht. Data Science stellt einen Trend dar, der in den nächsten Jahrzehnten aufgrund der Nachfrage nach funktionsübergreifenden Fähigkeiten und Erfahrungen voraussichtlich weiter stark wachsen wird. Während viele Bereiche der Datenwissenschaft nicht in den Anwendungsbereich von HPC fallen, verlassen sich viele andere auf die enorme Rechenleistung von HPC, um eine Vielzahl unterschiedlicher Datenanalyseaufgaben zu bewältigen. Dies kann entweder MPI oder hochparallel sein, je nach Arbeitsaufwand in der untersuchten Datenwissenschaft.