Methodik: Data Science and Engineering

Überblick

Data Science and Engineering entwickelt Methoden für die systematische Analyse großer Datenmengen und die Extraktion von Strukturen, Modellen und Prognosen aus solchen Daten. Dazu gehört auch der Umgang mit großen Datenmengen, die mit hoher Bandbreite in verteilten Sensorumgebungen entstehen. Das Wissenschaftsfeld befindet sich methodisch an der Schnittstelle zwischen der statistischen Datenanalyse, dem Datenbank-basierten Datenmanagement, den vernetzten Systemen und den Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.

Projekte

LaufzeitFördererThema
2018-2021FirmenMethoden des maschinellen Lernens für die Klinik
2017-2020DFGIntelligent Search Engine for Belief Legends
2017-2020DFGNoSQL Schema Evolution and Big Data Migration at Scale (DARWIN)
2018-2019FirmenDatenbankbasierte Big-Data-Analysen
2017-2019EFRESAMi - Aktivitätsassistenz (Verbund)
2016-2019BMBFEchtzeitfähige medizinische Assistenzsysteme (fast care),
Teilprojekt Verteilte Inferenz-Algorithmen auf Multi-Sensor-Plattformen
2015-2018BMBFSensorgestützte Bestimmung des Aktivationsniveaus (insideDEM Verbund)

Forschungsgeräte

LaufzeitFördererBezeichnung
2017-2020DFGRostock Massive Data Research Facility