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 acht 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 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. Wir wirken in die Hochschulgemeinschaft hinein und darüber hinaus - lebenslanges Lernen, inspirierend für die Arbeit mit Daten. Dabei betrachten wir auch auf damit verbundene gesellschaftliche Auswirkungen der Nutzung von Technologie. Wir sehen Datenkompetenzen als Schlüsselqualifikationen und Basis für nachhaltige Transformation unter Berücksichtigung der gesellschaftlichen Auswirkungen und technologischen Entwicklungen.
  4. Wir fördern und etablieren die Bekanntheit und Sichtbarkeit des Standortes Eberswalde und der HNEE in der Lehr- und Forschungslandschaft als ein Ort von Datenarbeit für Nachhaltigkeit.
  5. 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 einen wertschätzenden und konstruktiven Umgang und Verantwortungsbewusstsein prägen unser Tun.

Das sind wir

Prof. Dr. Luis Carlos Miranda

Professur für Environmental Data Analysis and Programming

Prof. Dr. Jens Müller

Professur für Environmental Big Data Analytics

Prof. Dr. Jan-Peter Mund

Professur für GIS und Fernerkundung

Prof. Dr.-Ing. Peter Neumeister

Professur für Grundlagen der Ingenieurwissenschaften

Dr. Evelyn Wallor

Koordination Master Studiengang Forest Information Technology (FIT) & Dozentin

Veranstaltungen

Alle Veranstaltungen können im → Kalender des Center for Data Science abonniert werden. Das hochschuloffene Mitgliedertreffen findet jeden ersten Mittwoch im Quartal statt.