Data Science
in Deutschland

Die German Data Science Society (GDS e.V.) und die Gesellschaft für Klassifikation (GfKl) Data Science Society (e.V.) haben eine strategische Partnerschaft geschlossen.

Gesellschaft für Klassifikation e.V.

Die GfKl wurde 1977 gegründet und ist eine transdisziplinäre und interdisziplinäre Organisation. Ihr Ziel ist die Förderung von Klassifikationsaktivitäten, d.h. von Problemen der Organisation, Klassifikation und Analyse von Daten und die Entwicklung geeigneter Methoden zu deren Lösung bzw. die Anwendung solcher Methoden in der Praxis. Die GfKl hat sich fachlich breit aufgestellt und stets die Zusammenarbeit von Wissenschaft und Praxis fördernd begleitet, dabei aber vornehmlich wissenschaftlich orientiert agiert und ihre Mitglieder primär aus dem akademischen Kontext rekrutiert. Zentrale Vereinsaktivitäten sind die Organisation wissenschaftlicher Tagungen, die Herausgabe wissenschaftlicher Publikationen und die Entwicklung von Ausbildungs- und Fortbildungsformaten. www.gfkl.org

German Data Science Society (GDS) e.V.

Die German Data Science Society wurde 2018 gegründet, mit dem Ziel die führende Vereinigung von Data Scientists in Unternehmen zu werden, bei Einbeziehung der Universitäten und Hochschulen. Die GDS fördert die Vernetzung von Data Scientists durch Tagungen und Workshops als auch die Weiterbildung durch spezielle Weiterbildungsprogramme und andere Veranstaltungen. Ebenso stehen rechtliche Rahmenbedingungen für die tägliche Arbeit von Data Scientists im Fokus. www.gds-society.de

Strategische Partnerschaft

Die GDS und die GfKl sind damit optimal aufgestellt für eine strategische Partnerschaft, um gemeinsam ihre Positionen zum Thema Data Science zu stärken und bei der weiteren Entwicklung dieses Forschungs- und Arbeitsfeldes öffentlich gehört zu werden. Die GfKl bedient dabei vornehmlich das akademische Spektrum samt jeglicher Hochschulausbildung, die GDS zielt eher auf das Berufsspektrum von im Bereich Data Science arbeitenden Experten ab. Gemeinsam wollen wir die Zusammenarbeit aller Data Scientists fördern, relevante Aus- und Weiterbildungsangebote entwickeln, den Austausch zwischen Wissenschaft und beruflicher Praxis stärken und für den Einsatz ethischer Praktiken in diesem sich rasch entwickelnden Bereich werben.