Rückblick 2014
Salzburger Data Science Symposium 2014
Donnerstag, 20. November 2014
09:00 - 18:00 Uhr
FH Salzburg, Campus Urstein
Die Fachhochschule Salzburg - unter Federführung des Studienganges Informationstechnik & System Management (ITS) - veranstaltet heuer das 1. Salzburger Data Science Symposium, um ein weiteres Mal den Entwicklungen des komplexen und spannenden Forschungsgebietes sowie im operativen Umfeld eines Unternehmens wichtigen Bereich - Big Data - eine öffentliche Plattform zu bieten.
Die Analyse daten-intensiver Probleme bedingt die Nutzung von Methoden unterschiedlicher wissenschaftlicher Domänen. Hierdurch lassen sich aber Erkenntnisse und Handlungsräume aus den Ergebnissen ableiten welche die bisherigen Abläufe und Modelle veränderbar oder völlig neu gestaltbar machen. Data Scientists werden diejenigen sein die das Handwerk beherrschen und somit die Entwicklung maßgeblich beeinflussen und durch Integration der verschiedenen Wissensgebiete die Komplexität der Thematik mittels eines - collaborativ agierenden - „Data Science Teams“ einem Ergebnis zuführen.
Das Symposium stellt Antworten und Lösungsansätze vor, die das Zukunftspotential des Wissensgebietes für Forschung und Lehre bzw. auch die Möglichkeiten des Einsatzes im Wirtschaftsumfeld abbilden. Dafür wurden in das Tagungsprogramm des Symposium spannende Themen aufgenommen, die im Wesentlichen die folgenden Fragestellungen umfassen:
- Welche Methoden und Tools werden zur Lösung praktischer daten-intensiver Probleme eingesetzt?
- Wie zeigt sich die Arbeitswelt eines Data Scientists und welche Einsatzmöglichkeit bzw. Nutzenstiftung des Themengebietes ist umsetzbar?
- Welche Skills muss ein Data Scientist mitbringen?
- Wo akquiriert man adäquate und fundiert ausgebildete Data Scientists?
- Wie (un)entbehrlich ist ein Data Scientist im Unternehmen?
Foliensammlung
- Überblick
- Data Science and Big Data: Research Landscape and Impact on the Mobility Domain [Stefan Lasser | Öst. Forschungsförderungsgesellschaft mbH | Wien]
- Data Science and Big Data: Research Landscape and Impact on the Mobility Domain [Martin Köhler | Austrian Institute of Technology | Wien]
- A Day in the Life of a Data Scientist [Brian Eoff | Spring Inc | New York]
- The Data Science Process Model [Florian Dohmann | The unbelievable Machine Company GmbH | Berlin] [Sildes aktualisiert 21. Mai 2015]
- Training the Next Generation of Data Scientists [Eric Rozier | University of Cincinnati]
- Developing and Implementing Data Proxies for Detecting Corruption [István János Tóth | Budapest Corruption Research Center]
- Big Data – A Dowsing Rod to Locate Innovations? [Markus Breunig | Hochschule Rosenheim & Godehard Gerling | go3consulting PartG | Unterhaching]
- MongoDB bei einem Maschinenbauer: Auswahl, Konfiguration und Use Cases [Bernhard Kühbeck | Brückner Maschinenbau GmbH]
- My Favorite Data Mashup [Andreas Angermayr | Signicon GmbH]
- Big Data: A Lot of Opportunities for Producing Wrong Results [Günther Eibl | Fachhochschule Salzburg]
- Satelliten-Erdbeobachtung und objekt-basierte Bildanalyse – wie aus Terabytes an Daten gesellschaftsrelevante Geoinformation extrahiert wird [Stefan Lang | Sebastian d'Oleire-Oltmanns | Dirk Tiede | Z_GIS]
- Eine Lösung zur Skalierung heterogener Datenbanksysteme [Felix Egloff & Michael Woidak | bidasco GmbH]
- Data Science Perspectives [John A. Thompson | Information Professionals GmbH]