Prof. Dr. Anika Groß

Fachbereich 5 - Informatik und Sprachen

Prof. Dr. Anika Groß

Datenbanksysteme

Forschung

  • Projekte
    • AgriRestore: Ecosystem and landscape restoration across spatial and temporal scales to enhance biodiversity and climate resilience in agricultural landscapes (project description abstract) gefördert durch die DFG
  • Daten-Management, Datenintegration, Big Data und Data Science Analysen in verschiedenen Domänen wie z.B. Medizin, Biologie, Umweltwissenschaften, Materialwissenschaften
  • insb. temporale Graphen, Wissensgraphen, Ontologien, semantische Annotationen, Ontology Matching/Alignment, Entity Resolution, Reuse und Evolution von Ontologien und Wissensgraphen, wissenschaftliche Workflows

Publikationen

Lehre

  • SoSe 2024: Cloud and Big Data Management, Datenbanksysteme, Projekt Data Science, Datenbanken und Anwendungen
  • Informationen zum Studiengang "Master Materialinformatik" (berufsbegleitendes Studium): https://www.hs-anhalt.de/mmi
  • Liste meiner Module der vergangenen Semester - siehe unten

Abschlussarbeiten

Ich betreue studentische Abschlussarbeiten im Bereich Daten Management und Data Science häufig im Kontext von Projekten in verschiedenen Anwendungsbereichen. Abgeschlossene und laufende Arbeiten der von mir betreuten Studierenden befassen sich u.a. mit folgenden Themen:

  • BA: Design und Entwicklung der Datenerfassung und -verwaltung für die Qualitätssicherung von photovoltaischen (PV) Anlagen (Kooperation FB5, FB6 Prof. Gottschalg)
  • MA: KI-basierte Unterstützung der choreo-grafischen Arbeit in einem Tanz Performance Projekt (Kooperation FB5, Mira Tanz Performance)
  • MA: Holistisches Clustering von sehr großen biomedizinischen Ontologien
  • MA: Ontology Learning in den Materialwissenschaften
  • MA: Clustering auf temporalen Graphen
  • MA: Entwicklung eines lernbasierten Verfahrens zur Berechnung eines Auslastungsindex
  • MA 2022: Analysis of ultrasound image sequences to optimize mechanical ventilation in critical care (MA, Kooperation FB5, FB6, Fraunhofer Mevis)
  • MA 2021: Entwicklung eines graphbasierten Verfahrens zur Analyse von temporalen Daten aus der Umweltchemie (MA, Kooperation FB5, UFZ - Department Analytik)

HSA-Gremien und Positionen

  • Mitglied im Fachbereichsrat
  • Mitglied im Prüfungsausschluss
  • Stellvertretung Kommission für Forschung
  • Mitglied AG Nachhaltigkeit
  • Studienfachberaterin Materialinformatik

Vorträge (Auswahl)

  • Link Reuse and Evolution for Data Integration
    Vortrag auf dem LSWT 2020 (8. Leipziger Semantic Web Tag), Leipzig, Juni 2020.
  • Yet Another Matching Task: Link Reuse and Evolution in Data Integration Workflows
    Eingeladener Vortrag auf der LWDA 2019 (Lernen. Wissen. Daten. Analyse.), Berlin, Oktober 2019.
  • NoSQL-Data Stores for Big Data
    Eingeladener Vortrag auf der ScaDS Sommerschule (2nd International ScaDS Summer School on Big Data), Leipzig, Juli 2016.
  • Reuse of Ontology Mappings
    Eingeladener Vortrag an der Australian National University (ANU), Canberra, Australia, März 2016.

Vita

  • seit 2019: Professorin für Datenbanksysteme und Programmierung an der Hochschule Anhalt, in Köthen / Sachsen-Anhalt
  • 2018: Data Scientist in der strategischen Forschung und Entwicklung im Bereich Elektromobilität - Daimler AG/Ferchau Engineering GmbH
  • 2014 - 2017: PostDoc an der Abteilung Datenbanken, Institut für Informatik, Universität Leipzig (weitere Informationen)
  • 2014: Promotion, Dr. rer. nat., Universität Leipzig
  • 2008 - 2013: Wiss. Mitarbeiterin an der Abteilung Datenbanken und am interdisziplinären Zentrum für Bioinformatik (IZBI), Universität Leipzig
  • 2007: Diplom in Bioinformatik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Mitgliedschaften / Chair

Lehre (vergangene Semester)

  • WiSe 2023/2024: Datenbanken und Anwendungsentwicklung, Moderne Datenbankkonzepte, Projekt Data Science
  • SoSe 2023: Cloud and Big Data Management, Datenbanksysteme, Programmierung und Modellierung, Datenbanken und Anwendungen
  • WiSe 2022/23: Datenbanken und Anwendungsentwicklung, Programmierung und Modellierung, Moderne Datenbankkonzepte
  • SoSe 2022: Datenbanksysteme, Programmierung und Modellierung, Cloud and Big Data Management
  • WiSe 2021/2022: Programmierung und Modellierung, Moderne Datenbankkonzepte, Data Science Projekt
  • SoSe 2021: Datenbanksysteme, Cloud and Big Data Management, Data Science Projekt
  • WiSe 2020/2021: Moderne Datenbankkonzepte, Datenbanken und Anwendungsentwicklung, Basisarchitekturen - Datenbanken
  • SoSe 2020: Datenbanksysteme, Cloud and Big Data Management, Data Science Projekt


Publikationen