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Willkommen im Dortmund Data Science Center (DoDSc)

Das Dortmund Data Science Center (DoDSc) ist ein interdisziplinäres Zentrum der TU Dortmund, an dem die datenwissenschaftliche Forschung innerhalb der TU Dortmund und in ihrem Umfeld gebündelt wird. Es wird getragen durch die Gründungsfakultäten Statistik, Informatik, Mathematik und Physik sowie durch die Fakultät für Chemie und Chemische Biologie (CCB) und das Institut für Journalistik. Dieser Kreis ist offen für weitere Beteiligungen und Kooperationen.

Das Zentrum beinhaltet Aspekte der Forschung, der Lehre, der Infrastruktur und des Transfers.

Interessierte können sich unter der Kontakt Emailadresse (s. rechts) auf unseren E-Mailverteiler aufnehmen lassen. Hochschullehrer sowie die Leiter von Forschungsprojekten an der TU Dortmund können auf diesem Wege formlos die Mitgliedschaft im DoDSc beantragen.

 
Data Literacy für die TU Dortmund 

Das Data Literacy Projekt Data Competence Network widmet sich der
Ausbildung in Datenkompetenzen für alle Studierenden der TU Dortmund.
Zur Data Literacy-Lehre geht es hier.

Aktuelles & Veranstaltungen

  • Save the Date: Data Literacy Kolloquium

    Das sechste Kolloquium des Dortmund Data Science Centers findet statt

    am Donnerstag, 25. März 2021, 16:15 bis 17:45 Uhr,
    online via Zoom.

    Weitere Informationen und Termine folgen in Kürze: DoDSc Kolloquium

  • Die Data Literacy Charta ist online!!!
    Am 01.02.2021 verabschiedete der Stifterverband die Data Literacy Charta. Die TU Dortmund gehört zu den Erstunterzeichnern. Mit der Charta drücken die Unterzeichnerinnen und Unterzeichner das gemeinsame Verständnis von Datenkompetenzen und deren Bedeutung in Bildungsprozessen aus. Die Data Literacy Charta steht im Einklang mit der Datenstrategie der Bundesregierung und mit der Berliner Erklärung zur Digitalen Gesellschaft.Zur Charta geht es hier.

  • Spotlight-Forschung Interview mit Prof. Dr. Katja Ickstadt

    Bild von Prof. Dr. Katja Ickstadt


    DaCoNet-Projektleiterin Katja Ickstadt spricht im "Spotlight-Forschung"-Interview über Data Literacy.
    „Da­ten­kom­pe­tenz heißt: Sprache lernen einmal anders“

    Das Interview finden Sie hier.







 

  • Deutsche Forschungsgemeinschaft fördert neues Graduiertenkolleg an der Fakultät Statistik der TU Dortmund.

    Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert ab April 2021 das neue Graduiertenkolleg 2624 "Biostatistische Methoden für hochdimensionale Daten in der Toxikologie" an der TU Dortmund, mit einer Gesamtfördersumme von 4,5 Mio. Euro. Sprecher des Kollegs ist Prof. Jörg Rahnenführer, weitere drei Professorinnen und Professoren der Fakultät sowie ein Professor der Universität Düsseldorf werden in dem Kolleg mit Toxikologinnen und Toxikologen zweier Leibnizinstitute in Dortmund und Düsseldorf gemeinsam forschen und Promovierende interdisziplinär ausbilden.

    Weitere Informationen in der Pressemitteilung der TU Dortmund.

 

  • Zertifikatsstudiengang Data Science and Big Data

    Das weiterbildende Studium "Data Science & Big Data" wird von der Fakultät Statistik der TU Dortmund in Kooperation mit dem Bereich Weiterbildung angeboten.

    Moderne Kenntnisse zum Management und zur Analyse großer Daten erwerben und praktisch anwenden - das bietet Ihnen das weiterbildende Studium "Data Science & Big Data". Nach bestandener Abschlussprüfung erhalten Sie ein aussagekräftiges Universitätszertifikat. Infos: Flyer als PDF.

    Anmeldeschluss ist der 4. Dezember, Start ist der 5. Februar 2021.

    Ausführliche Informationen und Kontakte für Rückfragen finden Sie unter: www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

     

  • 3 Fragen an Dr. Henrike Weinert

    Bild von Henrike Weinert


    Im Interview spricht Henrike Weinert über das Data Literacy Projekt der TU-Dortmund, "DaCoNet". Enthalten sind Informationen was in den zugehörigen Lehrveranstaltungen vermittelt wird und Details zur Anmeldung.

    Das ganze Interview gibt es hier.

 

  • SFB876 & DoDSc Gast: Dr. David Rügamer, LMU München

    Bild von David Rügamer

    Semi-Structured Deep Distributional Regression

    Date:Thursday, October 29, 2020, 4:15-5:45pm,
    Online: via web-conference
    Presence (limited to 15P, pre-registration required):
    Lecture Room E23, Otto-Hahn-Str. 14, Campus Nord, TU Dortmund

    Abstract: Semi-Structured Deep Distributional Regression (SDDR) is a unified network architecture for deep distributional regression in which entire distributions can be learned in a general framework of interpretable regression models and deep neural networks. The approach combines advanced statistical models and deep neural networks within a unifying network, contrasting previous approaches that embed the neural network part as a predictor in an additive regression model. To avoid identifiability issues between different model parts, an orthogonalization cell projects the deep neural network part into the orthogonal complement of the statistical model predictor, facilitating both estimation and interpretability in high-dimensional settings. The framework is implemented in an R software package based on TensorFlow and provides a formula user interface to specify the models based on the linear predictors.

    Short bio: Dr. David Rügamer is a lecturer and postdoctoral research fellow at the chair of Statistical Learning and Data Science (Prof. Bischl), Department of Statistics, LMU Munich, where he also leads two research subgroups on machine learning and deep learning. Before joining the chair, he has worked as Senior Data Science in the industry with focus on data engineering and deep learning research. From 2014 to 2018 he did his PhD under the supervision of Prof. Dr. Sonja Greven and was partly funded by the Emmy Noether project ‘Statistical Methods for Longitudinal Functional Data’.

    Link: https://www.slds.stat.uni-muenchen.de/people/ruegamer/

     

  • TU-Team er­folg­reich bei internationalem Data Mining Cup

    Stu­die­ren­de der Fakultät Statistik und der Fakultät für Informatik der TU Dort­mund haben beim jährlich stattfindenden DATA MINING CUP, einem inter­natio­nalen Wettbewerb für intelligente Daten­ana­lyse und Prognose, gemeinsam den ersten Platz belegt. Damit konnten sie sich gegen 161 Teams von 126 Universitäten aus 35 Ländern durchsetzen. Das Team aus Dort­mund, das sich aus 16 Bachelor- und Masterstudierenden zusammensetzte, erhielt ein Preisgeld in Höhe von 2.000 Euro.

    Weitere Informationen: Offizielle Pressemitteilung

     

  • Neue Förderprogramme Mercator Research Center Ruhr

    Bedingt durch die Corona-Krise und die damit verbundenen Einschränkungen findet an den Universitäten der UA Ruhr gerade ein außergewöhnliches Sommersemester statt und auch MERCUR wurde beim Start seiner neuen Förderprogramme vor Herausforderungen gestellt. Denn geplant waren eigentlich zahlreiche Veranstaltungen an den Universitäten, auf denen über die neuen Fördermöglichkeiten informiert und Fragen zur Antragstellung beantworten werden sollten.

    Aufgrund der Kontaktbeschränkungen stellen wir einen Informationsflyer (s.u.) zur Verfügung, um Sie auf die neuen Förderprogramme von MERCUR aufmerksam zu machen. Dieser enthält eine kurze Übersicht über die aktuellen Förderlinien. Weiterführende Informationen finden Sie auf der neuen Internetseite www.mercur-research.de. Bei Fragen kontaktieren Sie gerne die Geschäftsstelle von MERCUR. Diese ist besetzt und per E-Mail oder Telefon erreichbar. Beratungsgespräche zur Beantragung neuer Projekte und dazu, wie Sie die Fördermittel von MERCUR bestmöglich für Ihre Forschung nutzen können, werden auch via Videokonferenz durchgeführt oder – unter Einhaltung der Abstandsregeln – bei einem Spaziergang über den Campus.

    Informationsflyer

     

  • Data Science und die COVID-19 Pandemie

    Die Dortmunder Wissenschaftler Erich Schubert, Professor für Data Mining, und Claus Weihs, pensionierter Professor für Computergestützte Statistik, veröffentlichen ihre unterschiedlichen Modellierungen der täglichen und kumulativen COVID-19 Fallzahlen. Ihre datengetriebenen Modelle berücksichtigen dabei zeitlich wiederkehrende Trends, wie den Wochenverlauf, oder die erwartete Saturierung und Stagnation der Infektionszahlen. Die verwendeten Daten stammen u.a. aus den frei verfügbaren Quellen des Robert-Koch-Instituts.

    Prof. Dr. Erich Schubert, Prognose der COVID-19 Neuinfektionen

    Prof. Dr. Claus Weihs, Vorhersage des Infektionsverlaufs von COVID-19

     

  • DoDSc Guest: Dr. Paul Bürkner, Aalto University (Finland)

    DoDSc Guest: Dr. Paul Bürkner, Aalto University (Finnland)

    Towards a Principled Bayesian Workflow

    Der Termin wurde aufgrund der Coronaviren-Pandemie abgesagt.

    Date: Thursday, May 14, 2019, 4:15-5:45pm,
    Lecture Room E23, Otto-Hahn-Str. 14, Campus Nord, TU Dortmund

    Abstract:
    Probabilistic programming languages such as Stan, which can be used to specify and fit Bayesian models, have revolutionized the practical application of Bayesian statistics. They are an integral part of Bayesian data analysis and provide the basis for obtaining reliable and valid inference. However, they are not sufficient by themselves. Instead, they have to be combined with substantive statistical and subject matter knowledge, expertise in programming and data analysis, as well as critical thinking about the decisions made in the process. A principled Bayesian workflow for data analysis consists of several steps from the design of the study, gathering of the data, model building, estimation, and validation, to the final conclusions about the effects under study. I want to present a concept for an interactive Bayesian workflow which helps users by diagnosing problems and giving recommendations for sensible next steps. This concept gives rise to a lot of interesting research questions we want to investigate in the upcoming years.

    Short bio:
    Dr. Paul Bürkner is a statistician currently working as a postdoc at Aalto University (Finland), Department of Computer Science. Previously, he has studied Psychology and Mathematics at the Universities of Münster and Hagen and did his PhD about optimal design and Bayesian data analysis at the University of Münster. As a member of the Stan development team and author of the R package brms, a lot of Paul’s work is dedicated to the development and application of Bayesian methods. Specifically, he works on a Bayesian workflow for data analysis that guides researchers and practitioners from the design of their studies to the final decision-making process using state-of-the-art Bayesian statistical methods.

     

  • International Workshop on Explainability for Trustworthy ML Pipelines (ETMLP 2020), 30. März 2020, Kopenhagen

    Machine Learning (ML) ist eine treibende Kraft für viele erfolgreiche Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz. ML-Pipelines gewährleisten Garantien für die Gesamtheit des Systems (d.h. horizontale Zertifizierung) sowie für jede einzelne Komponente (d.h. vertikale Zertifizierung). Der ETMLP-Workshop wird diese Möglichkeiten und die damit verbundenen Herausforderungen untersuchen. Das Hauptziel dieses Workshops ist es, ein Forum zu schaffen, in dem sich Forscher aus den Bereichen Machine Learning, Datenmanagement und Praxis mit Ideen zur Erklärbarkeit und zertifizierten Vertrauenswürdigkeit von ML-Pipelines auf Pipeline- und Komponentenebene befassen. An der Organisation sind mehrere Mitglieder des DoDSc sowie des SFB 876 und des ML2R beteiligt. Wir freuen uns über inhaltliche Beiträge seitens der TU Dortmund. Deadline für die Einreichung ist der 20 Dezember 2019.

    Weitere Informationen: https://europe.naverlabs.com/etmlp/

     

  • Joint SFB 823 & SFB 876 Seminar

    Title: Causality in Data Science

    Speaker: Jonas Peters (Department of Mathematical Sciences, University of Copenhagen, Denmark)

    Monday, March 16, 2020, 4.15 pm
    Otto-Hahn-Str. 14, E023 (Department of Computer Science), TU Dortmund

     

  • Workshop Deep Learning - What is Deep Learning and where in the (Chemical) Process Industry can it be applied?

    Wann: Montag 02.03.2020, 9:00 - 16:00 Uhr
    Wo: Raum G2 ZE15, Emil-Figge-Str. 70, TU Dortmund
    Was: Zwei externe Vorträge, early-work/in-progress work von Doktoranden, Diskussionen und Feedback.

    Weitere Informationen: Impressionen vom Workshop, Einladung und Programm

     

  • Data Literacy Education.nrw

    Mit rund drei Millionen Euro fördert das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen in Kooperation mit dem Stifterverband das Programm "Data Literacy Education.nrw". Der Begriff Data Literacy umfasst digitale Fähigkeiten, statistische Kompetenzen und den Umgang mit der digitalen Analyse großer Datenmengen sowie die kritische Beurteilung der Ergebnisse. Zehn Hochschulen in Nordrhein-Westfalen erhalten für die Umsetzung ihrer besonderen Ideen für die Vermittlung von Datenkompetenzen an Studierende jeweils ein Fördergeld in Höhe von bis zu 300.000 Euro. Darunter wurde auch die TU Dortmund von der Jury zur Förderung ausgewählt. Das DoDSc ist hierbei als zentrale Schnittstelle beteiligt.

    Pressemitteilung der TU Dortmund: https://www.tu-dortmund.de/studium/meldungen/meldung/tu-dortmund-gewinnt-im-wettbewerb-data-literacy-educationnrw/

    Pressemitteilung des Stifterverbandes: https://www.stifterverband.org/pressemitteilungen/2019_11_18_data_literacy_education_nrw

     

  • DoDSc Kolloquium

    Das erste Kolloquium des Dortmund Data Science Centers findet statt

    am Donnerstag, 11. Juli 2019, 16:15 bis 17:45 Uhr,
    im Hörsaal E23, Otto-Hahn-Str. 14, Campus Nord, TU Dortmund.

    Es sind elf Kurzvorträge von je 5min Länge geplant. Diese werden aktuelle Forschungsarbeiten, Projekte und Problemstellungen verschiedener Bereiche vorstellen.

    Weitere Informationen: DoDSc Kolloquium

     

  • Kongress Data Science Ruhrgebiet

    Das Bochumer Institut für Technologie veranstaltet in diesem Jahr zum zweiten Mal ihren Kongress Data Science Ruhrgebiet. Im Rahmen einer eintägigen Veranstaltung bieten sie spannende Vorträge und Workshops rund um die Themen Data Mining, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus Business-Perspektive an.
    Was: Kongress Data Science Ruhrgebiet
    Wann: 11. Juli 2019
    Wo: Zentrum für IT-Sicherheit, Lise-Meitner-Allee 4, Bochum
    Informationen und Tickets: www.data-science.ruhr

     

  • Besuch der Bundesministerin für Bildung und Forschung

    Foto der Teilnehmer*Innen beim Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr

    Anja Karliczek, Bundesministerin für Bildung und Forschung, besuchte am 9. Juli 2019 gemeinsam mit Journalistinnen und Journalisten das Kompetenzzentrum Maschi­­nelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R). Die Ministerin nutzte die Gelegenheit, praktische Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) live zu erleben und selbst auszu­pro­bieren: Sie begegnete Robo­tern, die KI und ML spielerisch begreifbar machen, entdeckte KI-Systeme, die gesproche­ne Sprache analysieren, Satelliten­bilder verbessern und autonomes Fahren sicherer machen, über ihr summte ein Drohnenschwarm. Damit ver­schaffte sich die Ministerin Eindrücke von herausragenden Projekten, die im Rahmen des ML2R durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert werden. Auch das DoDSc war bei dieser Gelegenheit vertreten. Bildnachweis: TU Dortmund/Oliver Schaper.

    Hier geht es zum vollständigen Pressebericht.

 

  • PhD School of Logistics

    Am 08.-12. Juli 2019 findet die PhD School of Logistics des Leistungszentrums Logistik und IT statt.
    Artificial intelligence (AI) pursues the basic idea of reproducing natural, human learning processes. Fundamentally, it is not a new topic, it has been researched for several decades. However, the economic importance of this topic is enormous today. Intelligent systems, self-learning machines and autonomous vehicles have particular potential. With today‘s concepts, methods and technologies, it is possible for us to raise the potential of AI.
    Logistics is an especially interesting area of tension. In our complex supply chains and networks, unpredictable situations often occur, which is why existing industrial solutions cannot simply be transferred to logistics applications. The use of machine learning becomes necessary. The challenge: Machines learn from data, which is rarely available in good quality and is hardly described in a sufficient semantical way. This makes data analytics procedures important for creating a suitable basis.
    The focus is on scientific methods of Artificial Intelligence and Machine Leaning and the transfer to your dissertation project. Logistics is an interdisciplinary science. That’s why we work together with engineers, computer scientists, economists, sociologists and psychologists. Together we will shape the future of logistics science.
    Weitere Informationen: www.phdschool2019.gsoflog.de

     

  • Eröffnung des Dortmund Data Science Centers: Know-how für große Datenmengen

    Foto der Gründungsmitglieder des Data Science Centers DortmundDie TU Dortmund bündelt Kompetenzen in den Bereichen Datenwissenschaften und Big Data. Für viele Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der TU Dortmund gehört der Umgang mit großen Datenmengen zum Alltag: Sie müssen beispielsweise die Ergebnisse großer Versuchsreihen erfassen und analysieren oder mehrere tausend Szenarien simulieren – je nach Fachdisziplin. Die Fakultäten Statistik, Informatik, Mathematik und Physik der TU Dortmund haben sich nun zusammengeschlossen, um ihre Expertise im Bereich Datenwissenschaften zu bündeln und gemeinsam weiter auszubauen. Als neue Querschnittsstruktur haben die Forscherinnen und Forscher das Dortmund Data Science Center (DoDSc) gegründet, das am Mittwoch, 24. Oktober 2018, feierlich eröffnet wurde. Bildnachweis: TU Dortmund/Martina Hengesbach.


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