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
Laufzeit | Förderer | Thema |
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2018-2021 | Firmen | Methoden des maschinellen Lernens für die Klinik |
2017-2020 | DFG | Intelligent Search Engine for Belief Legends |
2017-2020 | DFG | NoSQL Schema Evolution and Big Data Migration at Scale (DARWIN) |
2018-2019 | Firmen | Datenbankbasierte Big-Data-Analysen |
2017-2019 | EFRE | SAMi - Aktivitätsassistenz (Verbund) |
2016-2019 | BMBF | Echtzeitfähige medizinische Assistenzsysteme (fast care), Teilprojekt Verteilte Inferenz-Algorithmen auf Multi-Sensor-Plattformen |
Forschungsgeräte
Laufzeit | Förderer | Bezeichnung |
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2017-2020 | DFG | Rostock Massive Data Research Facility |