TY  - JOUR
A1  - Grillenberger, Andreas
A1  - Romeike, Ralf
T1  - Teaching Data Management
BT  - Key Competencies and Opportunities
JF  - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT
N2  - Data management is a central topic in computer science as
well as in computer science education. Within the last years, this topic is
changing tremendously, as its impact on daily life becomes increasingly
visible. Nowadays, everyone not only needs to manage data of various
kinds, but also continuously generates large amounts of data. In
addition, Big Data and data analysis are intensively discussed in public
dialogue because of their influences on society. For the understanding of
such discussions and for being able to participate in them, fundamental
knowledge on data management is necessary. Especially, being aware
of the threats accompanying the ability to analyze large amounts of
data in nearly real-time becomes increasingly important. This raises the
question, which key competencies are necessary for daily dealings with
data and data management.
In this paper, we will first point out the importance of data management
and of Big Data in daily life. On this basis, we will analyze which are
the key competencies everyone needs concerning data management to
be able to handle data in a proper way in daily life. Afterwards, we will
discuss the impact of these changes in data management on computer
science education and in particular database education.
KW  - Data Management
KW  - Key Competencies
KW  - Big Data
KW  - NoSQL
KW  - Databases
KW  - Data Privacy
KW  - Data Analysis
KW  - Challenges
Y1  - 2015
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82648
SN  - 1868-0844
SN  - 2191-1940
IS  - 7
SP  - 133
EP  - 150
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Grillenberger, Andreas
A1  - Romeike, Ralf
T1  - Was ist Data Science?
BT  - Ermittlung der informatischen Inhalte durch Analyse von Studienangeboten
JF  - Commentarii informaticae didacticae
N2  - In Zusammenhang mit den Entwicklungen der vergangenen Jahre, insbesondere in den Bereichen Big Data, Datenmanagement und Maschinenlernen, hat sich der Umgang mit Daten und deren Analyse wesentlich weiterentwickelt. Mittlerweile wird die Datenwissenschaft als eigene Disziplin angesehen, die auch immer stärker durch  entsprechende Studiengänge an Hochschulen repräsentiert wird. Trotz dieser zunehmenden Bedeutung ist jedoch oft unklar, welche konkreten Inhalte mit ihr in Verbindung stehen, da sie in verschiedensten Ausprägungen auftritt. In diesem Beitrag werden daher die hinter der Data Science stehenden informatischen Inhalte durch eine qualitative Analyse der Modulhandbücher etablierter Studiengänge aus diesem Bereich ermittelt und so ein Beitrag zur Charakterisierung dieser Disziplin geleistet. Am Beispiel der Entwicklung eines Data-Literacy-Kompetenzmodells, die als Ausblick skizziert wird, wird die Bedeutung dieser Charakterisierung für die weitere Forschung expliziert.
KW  - Data Science
KW  - Big Data
KW  - Inhalte
KW  - Studiengänge
KW  - Data Literacy
KW  - Kompetenzen
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-416369
IS  - 10
SP  - 119
EP  - 134
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
ER  -