Data Science und die Parallelen zu dem Wissenschaftsverständnis von Max Weber

Term Paper , 2024 , 17 Pages , Grade: 1,0

Business economics - Information Management

Diese wissenschaftliche Hausarbeit konzentriert sich auf die Verbindung zwischen der Disziplin der Data Science und dem Verständnis von Wissenschaft, wie dies von Max Weber in seinem Vortrag “Wissenschaft als Beruf” dargelegt wurde. Zu Beginn erfolgt, nach einer kurzen thematischen Einleitung, auf Basis der Aufgabenstellung, eine spezifische textuelle Untersuchung von Webers Wissenschaftsverständnis, wobei der Schwerpunkt auf die Aufgaben und das sogenannte Doppelgesicht der wissenschaftlichen Arbeit gelenkt wird.

Im Anschluss wird versucht zu konzipieren, ob Weber Wissenschaftler als Universalgelehrte verstand. Danach wird begründet, welches Element nach dem Soziologen, neben alltäglicher Forschungsarbeit und Routinen, zur wissenschaftlichen Erkenntnis führt. Im Folgenden wird über-prüft, ob Weber der Einschätzung zustimmen würde, dass exponierte wissenschaftliche Erkenntnisse stets nur mit einer abschließenden Diskussion vollendet werden können. Darüber hinaus behandelt das nächste Unterkapitel die Begriffserklärung bzgl. der „Entzauberung der Welt“.

Zum Ende hin wird erläutert wie der Ökonom die positive Leistung der Wissenschaft für die Welt textualisiert. Die Hausarbeit schließt mit einer thematischen Überleitung auf Basis des Lehrveranstaltungsskriptes und versucht Zusammenhänge aus dem Wissenschaftsverständnisses von Weber und theoretischen Grundlagen der „Data Science“ herauszuarbeiten.

Die Arbeit zielt darauf ab, die Parallelen und Wechselwirkungen zwischen der Wissenschaft, nach dem Verständnis von Max Weber, und Data Science zu untersuchen und zu verstehen. Darüber hinaus soll die Arbeit als Grundlage für weitere Forschungen und Diskussionen dienen und dazu beitragen, das Bewusstsein und Verständnis für diese wichtigen Themen zu erhöhen, aber auch die Grundlagen der Wissenschaft, in der sich schnell entwickelnden Welt, nicht aus dem Auge zu verlieren und diese in der digitalen Zukunft nutzbringend zu berücksichtigen.

• College: Fachhochschule des bfi Wien GmbH (E-Learning Group)
• Course: Data Science
• Grade: 1,0
• Author: Lars Brengmann (Author)
• Publication Year: 2024
• Pages: 17
• Catalog Number: V1442789
• ISBN (PDF): 9783964877895
• ISBN (Book): 9783964877901
• Language: German
• Tags: Data, Daten, Data Science, Information, Statistik, Digitale Transformation, Digital, Max Weber, Wissenschaft, Wissenschaftsverständnis, Lehrer, Data Scientists, Mathematik, Informatik, Machine Learning, Popper