Schwerpunkte

Data Science, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Methoden des Data Science, des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz spielen bei uns in der Bachelor- und Masterausbildung eine wichtige Rolle, insbesondere aber im Rahmen des Masters Data Science. Bei der Vermittlung von Data-Science-Kompetenzen setzen wir immer wieder einen Fokus auf geeignete Praxiserfahrung. In Semesterprojekten erarbeiten die Studierenden selbstständig Lösungen für praxisnahe Fragestellungen und wenden so gelerntes Fachwissen direkt an. Ob Datenanalyse, Datenmanagement oder Datenkommunikation - die Projekte sind vielseitig ausgestaltet und werden häufig in Zusammenarbeit mit den verschiedensten Anwendungsdomänen umgesetzt.

In regelmäßigen Projektmodulen sammeln Studierende Praxiserfahrung und wenden Lehrinhalte praktisch an. Interdisziplinäre Themen erweitern die Sichtweite zu verschiedenen Anwendungsdomänen.
Prof. Dr. Korinna Bade

Studentische Projekte aus dem Bereich Data Science

studentische Projektgruppe Trendanalyse auf historischen Wetterdaten; Wahrheitsgehalt von Bauernregeln

Andrii Balyk, Calvin Dörnchen, Aleksei Morozov, Andrii Ovdieichuk, Daria Pukhareva, Vladislav Raskoshinskii, Annemarie Wittig Tourism Question Answering

Projektgruppe Stromdatenanalyse & Kurzfristprognosen für eine PV-gestützte Industrieanlage

Dominik Haberland, Jessica Diedering LLM-basierte Erstellung eines Wissensgraphen im Bereich der Renautierungsökologie

Lisa-Marie Heise, Alexandra Stelzer Erstellung und Analyse eines temporalen Netzwerks für Cross-Referenzen im "Geschichten aus der Geschichte" -Podcast

studentische Projektgruppe Analyse von Log-und Werkstattdaten der Mitteldeutschen S-Bahn

Seit 2002 nehmen studentische Teams erfolgreich am Data-Mining-Cup, einem jährlich international ausgetragenen Wettbewerb teil. Data Mining ermöglicht das Aufdecken von Mustern in Massendaten und somit in kommerziellen Anwendungen gewinnbringende Prognosen und Aktionen im Marketing. Im Wettbewerb der studentischen Datenanalysten gewinnt das Team, das aus den vorgegebenen Daten die am besten zutreffenden Vorhersagen generiert.

Rückblick

Immer wieder stehen Teams aus dem Fachbereich in den vordersten Siegerreihen. Zuletzt gewann ein Team aus unseren Studierenden im Jahr 2023 den Wettbewerb. Gegen 69 Teams aus 17 Nationen konnten sich unsere Studies unter der Leitung von Prof. Dr. Christian Hänig durchsetzen.
Das Thema des Cups variiert jährlich. Im Siegerjahr gab es Aufgaben zu lösen zum Thema Nachhaltigkeit und dem Nutzen von Datenmengen für einen gesellschaftlichen Wandel.

Die Studierenden widmeten sich den berühmten Lebensmitteltüten, in denen Einzelhändler nicht verkaufte Lebensmitten kostengünstig anbieten. Aufgrund intelligenter Datenanalysen konnte das Team erarbeiten, wann es mittels Lebensmittelretter-Apps sowohl für die Händler als auch für die Kunden aus der Region am nachhaltigsten ist und ein möglichst großer Teil von unverkauften Lebensmitteln gerettet werden können.