"I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians, and I'm not kidding.”
Hal Varian, chief economist at Google, 2009.
Statistik als wissenschaftliche Disziplin beschäftigt sich mit Methoden, wie man aus experimentellen oder empirischen Daten Rückschlüsse zieht und dabei Unsicherheiten bei Schätzungen und Prognosen präzise quantifiziert. Die Methoden und Modelle der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik werden als mathematische Theorien präzise formuliert, damit ihre Eigenschaften studiert und ihre Validität unabhängig von der spezifischen Anwendung begründet werden kann.
Auch die Datenerhebung und -modellierung ist ein wichtiger Aspekt. Die zunehmende Digitalisierung und das Aufkommen enorm umfangreicher und heterogener Datenmengen hat in diesem Bereich zu neuen Herausforderungen geführt. Die im Zusammenhang damit entwickelten Methoden und Verfahren werden oft als Data Science bezeichnet.
Im Masterstudium Statistik und Data Science werden einerseits die wichtigsten Modelle und Konzepte der mathematischen Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Finanz- und Versicherungsmathematik eingeführt. Andererseits werden die Studierenden aber auch mit wichtigen Methoden der Informatik vertraut gemacht, die notwendig sind um grosse Datenmengen zu erfassen und zu analysieren. Die Studierenden werden zu selbständiger wissenschaftlicher Arbeit angeleitet. Gegen Ende des Studiums wird eine Masterarbeit verfasst und präsentiert.
Voraussetzung für das Masterstudium Statistik und Data Science ist normalerweise ein dreijähriges Bachelorstudium in Mathematik. Der Studiengang steht unter gewissen Voraussetzungen aber auch Personen offen mit einem Bachelor- oder gleichwertigen Hochschulabschluss anderer Fachrichtungen bzw. Hochschulen.
An das Masterstudium Statistik und Data Science kann sich bei sehr guten Leistungen ein Doktorat anschliessen.
