60 Mädchen erkunden bei IBM das Berufsbild „Data Scientist“

Als Datendetektivinnen waren rund 60 Mädchen am Wiener Töchtertag bei IBM Österreich unterwegs und haben das Berufsbild “Data Scientist” kennengelernt. [...]

Datendetektivinnen ermitteln bei IBM Österreich am Wiener Töchtertag.
Datendetektivinnen ermitteln bei IBM Österreich am Wiener Töchtertag. (c) IBM Österreich

Wie werden aus Daten Informationen? Wie werden sie gesammelt, strukturiert und ausgewertet? Welche Rolle spielt dabei Machine Learning? Diesen Fragen waren rund 60 Mädchen zwischen 11 und 16 Jahren am Wiener Töchtertag bei IBM Österreich auf der Spur.

„Technologien wie Artificial Intelligence, Blockchain und Cloud eröffnen viele neue Berufschancen, doch diese sind bei den Mädchen noch weitgehend unbekannt. Gleichzeitig wird jungen Frauen in Österreich vielfach abgeraten, eine technische Ausbildung zu ergreifen. Deshalb ist es für uns wichtig, Mädchen und junge Frauen am Wiener Töchtertag Zukunftschancen aufzeigen und ihnen technische Berufsbilder zu vermitteln,“ erläutert Patricia Neumann, Generaldirektorin IBM Österreich.

Künftig solle keine Tochter in Wien beim Wunsch nach dem Studium der Informatik gefragt werden, ob sie das wirklich möchte, formuliert Barbara Novak, Landtagsabgeordnete und Sprecherin für Digitalisierungspolitik Wien, eine Vision, in der unabhängig von gängigen Geschlechterrollen Kunden den Beruf ergreifen können, den sie sich aussuchen. „Gerade die MINT-Berufe stehen stellvertretend für einen zukunftsorientierten Wirtschaftszweig und sind gleichzeitig eine Männerbastion,“ so Novak. „Jedes Kind in Wien – egal welchen Geschlechts – soll den Beruf ergreifen können, den es sich aussucht und nicht den ergreifen müssen, den ihm ein Rollenbild zuteilt.“

Data Science ist spannend und macht Spaß

Schritt für Schritt erkundeten die Mädchen die Grundlagen von Data Science und hatten jede Menge Spaß dabei. Zum Einstieg sortierten sie bunte Schokolinsen nach Farben und Packungsmengen und visualisierten die „süßen“ Daten in Diagrammen um herauszufinden, ob tatsächlich in jeder Packung die selbe Anzahl enthalten ist. Erste datenbasierte Entscheidungen über die Zukunft wurden möglich als die Mädchen historische Daten analysierten. Sie ermittelten den sonnenreichsten Monat in Innsbruck und legten so ihre liebste Reisezeit fest. Ebenso gingen die Mädchen der Frage nach, welche Informationen man gewinnt, wenn man verschiedene Daten miteinander in Zusammenhang bringt. Beim Vergleich von Grippedaten und der Lufttemperatur fanden die Mädchen heraus, dass die meisten Grippeerkrankungen tatsächlich in den kältesten Monaten des Jahres auftreten.

Wettervorhersage dank automatisierter Datenanalyse

Am Beispiel des IBM Global High-Resolution Atmospheric Forecasting System (GRAF) entdeckten die Mädchen, wie IBM Daten für das genaueste Wettervorhersagesystem der Welt nutzen wird und welche Rolle automatisierte Datenverarbeitung und -analyse dabei spielt. GRAF wird das erste stündlich aktualisierte kommerzielle Wettersystem sein, das in der Lage ist, etwas so kleines wie lokale Gewitter weltweit vorherzusagen. Im Vergleich zu bestehenden Modellen wird es eine fast 200-prozentige Verbesserung der Prognoseauflösung ermöglichen. GRAF wird noch in diesem Jahr verfügbar sein.

Die Datendetektivinnen diskutierten lebhaft darüber, welchen Einfluss GRAF auf die Flugsicherheit oder die Landwirtschaft haben wird. Denn wenn Piloten schon vorzeitig vor Turbulenzen gewarnt werden, können sie sichere Alternativrouten wählen und im Fall von erwartbaren Ernteausfällen nach Wetterkapriolen können rechtzeitig Ersatzprodukte gesucht werden.

Am besten gefiel den Mädchen aber der „TJ-Bot“, ein Mini-Roboter, der mit IBM Watson Services Bilder analysiert. An diesem Beispiel wurde klar, wie Maschinen aus Daten lernen und Bilder immer besser erkennen und einordnen können.

Die dreizehnjährige Valentina P. war von dem Tag bei IBM begeistert: „Vom Berufsbild `Data Scientist´ hatte ich vor dem Wiener Töchtertag bei IBM noch nie gehört. Überhaupt hätte ich mir nicht gedacht, dass die Arbeit mit Daten so interessant sein kann.“

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