Applied Data Science Lab

Data Science ist eine wissenschaftliche Disziplin an der Schnittstelle zwischen Mathematik und Informatik mit dem Ziel, Wissen aus Daten zu erzeugen. Das Applied Data Science Lab (ADSLab) ist ein Team aus "Daten-Enthusiasten" – Expert*innen für das Lernen aus Daten zur Unterstützung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen in Unternehmen und zur Lösung von Anwenderproblemen in diesem Bereich.

Die Art der zugrunde liegenden Daten ist dabei vielfältig:

• Bilddaten
• natürlichsprachliche Texte
• digitale Signale und Zeitreihen
• etc.

• CIRCUIT | CBCT Imaging Pipeline for Real-time Acquisition, Analysis, Interaction and Visualization
• SPARCMAT | Sparkling-Science-Matrix
• DaSuMa | Data-driven Supply Chain Management
• IDA-Lab Salzburg | Semi-Supervised Learning für Natural Language Processing und Reinforcement Learning in der Maschinensteuerung
• Retailization 4.0 | Digitalisierung im stationären Handel
• Schnatterbüchse | Einsatzmöglichkeiten von Chatbots in der Lehre

Abgeschlossene Projekte:

• KiaMed | Künstliche Intelligenz zur Analyse medizinischer Bilddaten
• Fact Data Cleaner | KI-basiertes Stammdaten-Management
• Blueprint AHA | ICM-Konzept für die multimediale Kursgestaltung
• DataKMU | Vernetzung und Wissenstransfer im Bereich Data Science
• DASPEOS | Datenanalyse unter Schutz von Privatsphäre in digitalisierten Energie-Ökosystemen
• DiDa | Deep Imaging and Data Analytics
• FME | Fakten- und Meinungsextraktion
• SigBrain | Signal Processing for Brain Analysis

• Master Applied Image and Signal Processing
• Spezialisierung Data Science & Analytics Minor und Major (Master Informationstechnik & System-Management)
• Spezialisierung New Technologies for Applied Artifical Intelligence (Master Business Informatics)
• Wahlfach Industrial Image Processing (Master Informationstechnik & System-Management)
• Wahlfach Big Data & Cloud Computing (Master Informationstechnik & System-Management)
• Data Analytics with Python (Bachelor Informationstechnik & System-Management)