Statistik zwischen Data Science, Artificial Intelligence und Big Data: Beiträge aus dem Kolloquium „Make Statistics great again“

Ulrich Rendtel, Willi Seidel, Christine Müller, Florian Meinfelder, Joachim Wagner, Jürgen Chlumsky, Markus Zwick
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Abstract

Zusammenfassung

Die Statistik als fachliche Disziplin muss sich in einem rasch wandelnden Umfeld behaupten, das durch den Aufstieg der Data Science, den Bedeutungszuwachs der künstlichen Intelligenz sowie neue Datenstrukturen charakterisiert wird. Wie kann sich die Statistik hier behaupten oder verlorenes Terrain wiedergewinnen? Unter dem provokanten Motto „Make Statistics great again“ wurden aus verschiedenen Blickwinkeln Entwicklungen, Strategien und positive Beispiele skizziert, wie sich das Fach Statistik an der Universität, im Wissenschaftsbetrieb und auf dem Arbeitsmarkt positionieren sollte. Willi Seidel schaut aus dem Blickwinkel eines Hochschulpräsidenten auf den Ressourcenkampf der Fächer. Christine Müller berichtet über die Initiativen der Dachorganisation DAGStat die vielen Teildisziplinen der Statistik wirkungsvoll im Wissenschaftsbetrieb und in der Öffentlichkeit zu positionieren. Florian Meinfelder dokumentiert den Aufstieg des Masterstudiengangs in Survey Statistik zu einem der nachgefragtesten Studiengänge der Uni Bamberg. Jürgen Chlumsky und Markus Zwick beleuchten die historische Wahrnehmung der Amtsstatistik bei Pflichterhebungen und die Entwicklung der Forschungsdatenzentren sowie moderner Zugänge zu neuen Datenquellen. Joachim Wagner schildert das Verhältnis von Datenproduzenten und Datennutzern aus der Sicht eines unzufriedenen Datennutzers. Schließlich geht es um die Position der Statistik in der Datenwissenschaft. Ist „Data Science“ nur ein neumodisches Wort für Statistik? Ein Konzeptionspapier der Gesellschaft für Informatik (GI) hat zu Positionspapieren der DStatG und der DAGStat geführt, die von Ulrich Rendtel vorgestellt werden.

Das Kolloquium fand anlässlich der Abschiedsvorlesung von Ulrich Rendtel im Juni 2019 am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der Freien Universität statt.

数据科学、人工智能和大数据之间的统计学——“让统计学再次伟大”学术讨论会的贡献
摘要统计学作为一门学科,必须在以数据科学的兴起、人工智能的兴起和新的数据结构为特征的快速变化的环境中站稳脚跟。统计数据如何在这里站稳脚跟或夺回失去的领土?在挑衅性的座右铭“让统计再次伟大”下“从不同的角度概述了统计学在大学、科学界和劳动力市场中的发展、战略和积极例子。Willi Seidel从大学校长的角度审视了学科的资源斗争。Christine Müller报道了伞式组织D的举措AGStat在科学界和公众中有效地定位统计学的许多子学科。Florian Meinfelder记录了调查统计学硕士课程的兴起,成为班贝格大学最受欢迎的研究课程之一。Jürgen Chlumsky和Markus Zwick阐述了对强制性调查中官方统计数据的历史看法,以及研究数据中心的发展以及对新数据源的现代访问。Joachim Wagner从一个不满意的数据用户的角度描述了数据生产者和数据用户之间的关系。最后,是关于统计学在数据科学中的地位。“数据科学”只是统计学的一个新词吗?德国信息学会(GI)的一篇概念论文导致了DStatG和DAGStat的立场论文,这些论文由Ulrich Rendtel提出。
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