Neue Graduiertenschule für Data Science

5.11.2018

Digitalisierte Forschung produziert heute immense Datenmengen. Die immer komplexer werdende Datenflut birgt großes Potenzial – etwa für die Biomedizin. Um Big Data nutzbar zu machen, müssen die Daten aber beherrscht und interpretiert werden. Dazu wird die nächste Generation von Forscherinnen und Forschern bald in der neu gegründeten Munich School for Data Science @ Helmholtz, TUM & LMU (MuDS) ausgebildet werden.

In der Munich School of Data Science finden Doktorandinnen und Doktoranden ein auf sie zugeschnittenes Kursangebot. (Foto: iStockphoto/gorodenkoff)

Data Science mit verschiedenen Disziplinen wie der Biomedizin, der Plasmaphysik, der Robotik oder der Erdbeobachtung zusammen zu führen ist das Ziel der neuen Munich School for Data Science (MuDS). In der Graduiertenschule hat sich die Technische Universität München (TUM) mit dem Helmholtz Zentrum München (HMGU), dem Max-Planck-Institut für Plasmaphysik (IPP), dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) sowie mit der Ludwigs-Maximilians-Universität München (LMU) zusammengeschlossen. Mit dem Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) und der Max Planck Computing & Data Facility (MPCDF) sind zwei große Rechenzentren als assoziierte Partner mit im Boot.

Wichtige Key-Player im Großraum München

„Für große Herausforderungen braucht man große Lösungen. Wir bringen wichtige Key-Player im Großraum München für dieses Projekt zusammen und schaffen damit eine einzigartige Schlagkraft in Forschung und Ausbildung hier in München“, sagt Fabian Theis, Professor für Mathematische Modelle biologischer Systeme an der TUM und federführender Koordinator des Projekts. Theis ist außerdem Direktor des Instituts für Computational Biology am Helmholtz Zentrum München.

Co-Koordinatoren der Munich School for Data Science vonseiten der TUM sind Prof. Hans-Joachim Bungartz, Dekan der Fakultät für Informatik, Prof. Frank Jenko, der in der MuDS auch das IPP vertritt, und Prof. Xiaoxiang Zhu, die zugleich am DLR tätig ist.

Experten für ständig wachsende Datenflut

An einem Beispiel aus seinem Forschungsbereich verdeutlicht Koordinator Fabian Theis, warum es dringend Expertinnen und Experten braucht, die die ständig wachsende Datenflut auswerten: „Jede einzelne Zelle in unserem Körper hat ein Erbgut von rund drei Milliarden Basenpaaren – das wäre eine Bibliothek von 3000 Büchern mit je 1000 Seiten, auf denen je 1000 Buchstaben stehen – und das ist nur eine Zelle“, sagt er. Ohne die Hilfe intelligenter Algorithmen könne man das nicht mehr untersuchen. Und die sogenannte Einzelzellanalyse ist wichtig: Durch sie kann man mehr über die Entstehung von Krankheiten wie Diabetes, Alzheimer oder Krebs herausfinden.

Ein individuelles Kursangebot in Anwendung und Methodik

Doktorandinnen und Doktoranden erwerben in der MuDS Kompetenzen in der Anwendung und der Methodik. Zudem finden sie ein auf sie zugeschnittenes Kursangebot mit einer detaillierten Onboarding-Phase und einer darauf folgenden vertiefenden Ausbildung. Das Trainingsprogramm der MuDS ist in die Kurse der Universitäten sowie der assoziierten Partnerinstitutionen eingebettet. Das Dach der MuDS bilden bereits bestehende Graduiertenschulen der Gründungspartner: Darunter die TUM-GS, sowie die Graduiertenschulen HELENA, HEPP und Munich Aerospace, an denen die TUM jeweils beteiligt ist.

Zwölf Millionen Euro in sechs Jahren

Das Fördervolumen beträgt über sechs Jahre hinweg insgesamt zwölf Millionen Euro und wird zur Hälfte von den beteiligten Institutionen bereitgestellt. Die andere Hälfte kommt von der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren.

Mehr Informationen:

Bereits seit 2016 ist Data Science in der Ausbildung an der TUM verankert: An der Fakultät für Mathematik werden seit dem Wintersemester 2016/17 Studierende in das Masterprogramm „Mathematics in Data Science” aufgenommen. Damit bot die TUM das erste Programm bundesweit an, das sich auf mathematische Verfahren und Algorithmen zur Analyse von Big Data konzentrierte. Auch an der Fakultät für Informatik kann seit 2016 der Umgang mit großen Datenmengen im Masterstudiengang „Data Engineering and Analytics” erlernt werden.