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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2020-2022 | EFRE | Verbesserung der Diagnostik seltener genetischer Erkrankungen durch adaptive Variantenpriorisierung (IDEA-PRIO-UR) |
2020-2022 | DFG | Synthese von Petrinetzen auf der Basis der Union/Find-Verfahren |
2019-2022 | ESF | Symmetrie-Erhaltung in probabilistischen Modellen (NEISS, TP 4) |
2014-2022 | DFG | Modellierungs- und Simulationsmethoden für "linked lives" in der Demographie (MoSiLLDe) |
2013-2022 | DFG | Effiziente Simulation von zellbiologischen Mehrebenenmodellen (ESCeMMo) |