Center for Data Science
Wer hat nicht von selbstfahrenden Autos oder intelligenten Sprachassistenten gehört. Ob nun schwache oder starke Künstliche Intelligenz (KI), alle Verfahren erfordern die Verarbeitung meist großer Datenmengen. Auch an der HNEE arbeiten wir mit Daten um den Antworten auf unsere Forschungsfragen auf die Schliche zu kommen. Dazu bündelt das Center for Data Science (C4DS) die Kompetenzen der Hochschule zu den Methoden und Vorgehensweisen der Datenwissenschaften und bietet ein Forum für offenen Austausch und die Koordination von Forschungsaktivitäten. Derzeit wird das Center von neun Mitgliedern aus beiden Departments getragen und wir freuen uns auf weitere akademische Mitarbeiter:innen und Professor:innen.
Leitbild
Wir sind ein Zusammenschluss motivierter Hochschulangehöriger, die das Themenfeld Daten und Datenwissenschaft in Form des Center for Data Science in die Hochschule für nachhaltige Entwicklung tragen und darüber hinaus vertreten. Wir sind davon überzeugt, dass die Arbeit mit Daten eine Schlüsselqualifikation darstellt.
Wir arbeiten zusammen in Forschung, Lehre und Transfer, um das Verständnis von Daten und datenbasierten Anwendungen weiterzuentwickeln: Daten sammeln, erheben, verstehen, anwenden, kritisch hinterfragen, analysieren und visualisieren – kurz: Datenkompetenz als eine Grundlage der nachhaltigen Transformation zu fördern.
Was uns verbindet ist das konstruktive, interdisziplinäre Miteinander, eine gemeinsam nutzbare Infrastruktur, kreative Methoden und verbindliche Selbstorganisation. Die Diversität unserer fachlichen Expertise ist dabei eine herausragende Stärke mit der wir inspirierend in die Hochschule hinein und aus ihr heraus in Gesellschaft, Wissenschaft und Wirtschaft wirken. Gemeinsam stellen wir uns transdisziplinären Fragen der Nachhaltigkeit, um mittels innovativer Anwendungen die Datenwissenschaften für eine zukunftsfähige Gesellschaft zu nutzen.
Ziele
- Wir schaffen ein kooperatives Arbeitsumfeld, das der Hochschulgemeinschaft und der Gesellschaft die Möglichkeit bietet, ihre Fragestellungen gemeinsam mit uns datengetrieben zu bearbeiten. Dazu bringen wir unser Wissen und unsere Kompetenzen ein mit dem Ziel die Fähigkeiten und Fertigkeiten zur Arbeit mit Daten voranzutreiben.
- Wir heben interne Synergien und stärken durch die Bündelung unserer Kompetenzen die Anwendung der Datenwissenschaft. Dies trägt auch zur Gewinnung von gemeinsamen Projekten bei, mit deren Hilfe wir den gemeinschaftlichen Betrieb der Infrastruktur sicherstellen.
- Wir wirken in die Hochschulgemeinschaft hinein und darüber hinaus - lebenslanges Lernen, inspirierend für die Arbeit mit Daten. Dabei betrachten wir auch die damit verbundenen gesellschaftlichen Auswirkungen der Nutzung von Technologie. Wir sehen Datenkompetenz als Schlüsselqualifikation und Basis für nachhaltige Transformation unter Berücksichtigung gesellschaftlicher Effekte und technologischer Entwicklungen.
- Wir fördern und etablieren die Bekanntheit und Sichtbarkeit des Standortes Eberswalde und der HNEE in der Lehr- und Forschungslandschaft als einen Ort empirischer Datenarbeit für Nachhaltigkeit.
- Wir untersuchen die Entwicklungen der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz bezüglich ihrer Effekte und Wirkungen in Natur, Wirtschaft und Gesellschaft.
Werte
Diese Werte betrachten wir als Basis des C4DS, die die Erreichung unserer Ziele fördern.
- Interdisziplinäres und gemeinschaftliches Miteinander
Wir verstehen uns als interdisziplinäre Gemeinschaft, die offen, empathisch, wertschätzend, kreativ und reflektiert zusammenarbeitet. - Wissenschaftliche Arbeitsweise
Unsere Arbeitsweise ist geprägt von Genauigkeit, Stringenz, Klarheit sowie Redlichkeit. Eine wohlwollende Fehlerkultur macht unsere Gemeinschaft lernfähig. - Inspiration
Wir inspirieren mit und durch unsere Arbeit in Forschung, Lehre und Transfer und lassen uns ebenso durch neue Impulse anregen. - Autonomie
Es gilt die Selbstorganisation - wir konzentrieren uns in unseren Projekten auf unseren Einflussbereich und nehmen diesen selbstbestimmt wahr. - Integrität
Transparenz, Verbindlichkeit und ein wertschätzendes und konstruktives Miteinander sowie Verantwortungsbewusstsein prägen unser Tun.
Das sind wir
Gudrun Ahn-Ercan
Gudrun Ahn-Ercan ist emeritierte Professorin für numerische Mathematik und angewandte Statistik. Sie steht für die datenbasierte wissenschaftliche Forschung und die Kombination von Numerischer Mathematik und mathematischer Statistik. Numerische Mathematik ermöglicht mit Vektor- und Matrix-Algebra das Verhalten von Beobachtungssystemen auf Basis von durch Messung erhobenen Datensätzen zu beschreiben. Stichprobenmessungen in Beobachtungssystemen unterliegen ihrerseits zufälligen Messabweichungen, die mit den Mitteln der Statistik und der Wahrscheinlichkeitstheorie berechenbar werden. In der Holzforschung werden beispielsweise Rückfederungseffekte bei geformten Schichthölzern untersucht. Zu diesem Zweck bilden an gebogenen Prüfkörpern erhobene Messdaten das Ausgangsdatenmaterial für die mathematisch statistische Ermittlung der Rückfederungsformel. Damit lassen sich dann geformte Holzlaminate für bestimmte geschwungene Formen im Thekenbau oder im modernen Möbelbau realisieren (ORCID).
Claudia Brözel
Claudia Brözel leitet den Studiengang Nachhaltiges Tourismusmanagement an der HNEE. Da die Tourismusbranche sehr datengetrieben ist, hat sie vor zwei Jahren das Pflichtmodul Data Literacy und Wahlpflichtmodul Applied Data Science in Tourismus mit Kollegen aus dem Center for data Science fest im Curriculum verankert. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt darauf, wie sich Geschäftsmodelle im Tourismus durch Digitalisierung und Künstliche Intelligenz verändern. Ergänzend beschäftigt sie sich mit Social Entrepreneurship und Gender Justice im Tourismussektor. Im Center for Data Science bringt sie damit die Perspektive einer datenintensiven, aber sozial und ökologisch ausgerichteten Tourismusbranche ein (ORCID).
Markus G. Jahreis
Luis Carlos Miranda
Luis Carlos Miranda promovierte in Agrarwissenschaften an der Humboldt-Universität zu Berlin, nachdem er sein Studium als Elektronik-Ingenieur und in Wasserwissenschaften in Mexiko abgeschlossen hatte. Sein beruflicher Fokus liegt auf der Schnittstelle zwischen Hardware und Analyse: der praktischen Instrumentation und der Auswertung der gewonnenen Daten. In diesem Bereich hat er in verschiedenen Projekten mitgewirkt, unter anderem in der Pflanzenproduktion (Tomaten, Erdbeeren), in der Nutztierhaltung (Milchkühe) und derzeit im Forstwesen. Im Center for Data Science (C4DS) leitet er das Röntgen-Tomographielabor der HNEE, organisiert das wöchentliche Machine Learning Meetup und setzt sich für die Vermittlung von Data und Graph Literacy ein. Zudem bringt er sich aktiv in die Arbeit der CIGR International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering ein.
Jens Müller
Jens Müller bringt in das Center seinen Hintergrund im maschinellen Lernen für die Anwendung der Datenwissenschaften an der HNEE ein. Aktuell baut er das KI-Nachhaltigkeitslabor auf. Weiterhin organisiert er die Mitgliedertreffen, das Data Cinema oder koordiniert andere Aktivitäten. Jens Müller studierte Informatik an der HU Berlin und promovierte an der Friedrich-Schiller-Universität Jena mit der Arbeit Generative Solver Construction for Machine Learning Problems.
Jan-Peter Mund
Peter Neumeister
Kirstin Vach
Evelyn Wallor
Evelyn Wallor ist akademische Mitarbeiterin und beschäftigt sich mit der Vorhersage und Analyse von Ökosystemdynamiken mittels Prozessmodellierung. Nach ihrem Studium der Agrar- und Pflanzenbauwissenschaften an der Humboldt-Universität zu Berlin promovierte sie zur hydrologischen Modellierung genutzter Moorstandorte. Nach einigen Jahren wissenschaftlicher Tätigkeit an verschiedenen Einrichtungen und in unterschiedlichen Projekten ist sie heute an der HNEE tätig. Ihre Erfahrungen aus Forschung und computergestützter Modellierung bringt sie in ihre Lehre ein und macht sie im Unterricht sowie in studentischen Projekten praktisch erfahrbar (ORCID).
Forschungsprojekte
Service
Angebot zur statistischen Beratung
Das Serviceangebot der statistischen Beratung richtet sich an alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden der HNEE, egal ob es sich um Bachelorarbeiten, Masterarbeiten oder größere wissenschaftliche Projekte handelt. Die Möglichkeit einer Beratung sollte bereits in der Planungsphase der Arbeit in Anspruch genommen werden, denn häufig führen Fehler bei der Planung zu nicht aussagekräftigen Resultaten. Beratungsgespräche im Rahmen von Abschlussarbeiten jeglicher Art sollten vorher mit der betreuenden Person abgesprochen sein. Kontaktieren Sie Kristin Vach gerne direkt oder schreiben Sie an statistikberatung(at)hnee.de um einen ersten Termin zu vereinbaren. Ich oder ein Mitarbeiter des Centers for Data Science unterstützt Sie gerne bei der Lösung Ihres statistischen Problems.
Kontakt
Mit der Mailadresse CenterForDataScience(at)hnee.de können alle Mitglieder des Center for Data Science erreicht werden.
Veranstaltungen
Alle Veranstaltungen können im Kalender des Center for Data Science abonniert werden. Das hochschuloffene Mitgliedertreffen findet jeden ersten Mittwoch im Quartal statt.