Data Science an der Hochschule Niederrhein

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Ansprechpartner

Wirtschaftsinformatik, insb. Data Science
Prodekan für Finanzen Wirtschaftsinformatik und Data Science

Aktivitäten

Niederrhein Data Science Summit

Im März 2022 haben wir den zweiten Niederrhein Data Science Summit durchgeführt – eine Veranstaltung, die Unternehmen, Wissenschaftler:innen und allen Data-Science-Interessierten eine Plattform zur Verfügung stellt, um sich zu informieren und auszutauschen. Der Summit stand unter dem Titel „Aktuelle Analysetechniken in Unternehmen“. Bereits bei unserem ersten Summit („Strategischer Aufbau von Data Science in Unternehmen“) haben mehr als 100 Personen Vorträge gehalten oder gehört und konnten zu den aktuellen Themen der Data Science diskutieren. Die Agenden beider Summits finden Sie nachstehend zum Download.

Agenda 2022 

Agenda 2021

 

DASC-PM

Data-Science-Projekte haben ihre eigenen Anforderungen. In einer Arbeitsgruppe mit ca. 30 erfahrenen Teilnehmern aus Wirtschaft und Wissenschaft haben wir über ein Jahr lang intensiv hinterfragt, welche Anforderungen es gibt, welche Kompetenzen für die erfolgreiche Durchführung von Data-Science-Projekten erforderlich sind, welche Rollen die Beteiligten dabei einnehmen und wie ein schlanker, aber umfassender Aufbau der Projekte aussehen kann. Das Ergebnis haben wir um Februar 2020 als DASC-PM v1.0 vorgestellt. Seit März 2022 existiert DASC-PM v1.1 in einer stark überarbeiteten und ergänzten Version mit konkreten Hilfsmitteln insbesondere zur Gestaltung des Projektauftrags.

DASC-PM v1.1 ist unter einer CC-BY 4.0-Lizenz veröffentlicht und kann unter www.dasc-pm.org heruntergeladen werden.

Die Version 1.0 finden Sie unter folgendem Link:

http://dx.doi.org/10.25673/32872.2

BDIC

Die Industrie 4.0 wird die gesamte Industrieproduktion revolutionieren, dabei wird die Digitalisierung ein Schlüsselfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.
Die digitale Transformation in Betrieben stellt dabei einen Zukunftsmarkt mit erheblichen Wachstumsraten dar. 
Notwendige Technologien zur Analyse der weitgehend unstrukturierten Massendaten (Big Data) fehlt jedoch in vielen Unternehmen.

Aus dieser Situation heraus wurde am 26.10.2011 in Mönchengladbach  eine Kooperationsvereinbarung zwischen
der Hochschule Niederrhein, der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der Fachhochschule Dortmund geschlossen.
Diese Kooperation hatte zum Ziel auf die bisherigen Entwicklungen aufzusatteln und einen regelmäßigen Austausch innerhalb der SAP Arbeitskreise und der Lehrenden der Hochschulen zu gewährleisten, sowie ein einheitliches Auftreten bei Kongressen zu haben.

Daraus gründete sich 2016 dann, das Big Data Innovation Center (BDIC).

Big Data Innovation Center

IoHubHN

Hochschulen wie Studierende stehen vor der Herausforderung, zukunftsorientierte Fähigkeiten mit teils erkennbar technischem Fokus zu vermitteln bzw. aufzubauen. Dazu gehört neben fachlichen Aspekten auch die Fähigkeit zu (digitaler) Kollaboration. Verstärkt durch die Umwälzungen im Studienbetrieb während der Corona-Pandemie sind dazu geeignete Lehr-Lern-Konzepte gefragt.

Durch Unterstützung der „Förderlinie Digi-Fellowship HN: 2020“ resultierte daraus das Projekt IoHubHN. Zielsetzung ist die Auswahl, Einführung und Implementierung einer Online-Plattform zur Echtzeit-Kollaboration (z. B. mittels Jupyter-/ Zeppelin-Notebooks) sowie die darauf ausgerichtete Erprobung eines neuen Lehr-Lern-Konzeptes, das Studierende der (Wirtschafts-)Informatik in ihrem Lernen unterstützen soll. In stark technisch ausgeprägten Veranstaltungen wie Datenbanken und Data Science sollen die Studierenden über den Einsatz von Echtzeit-Kollaboration dazu motiviert werden, sich intensiv mit technischen Fragestellungen auseinanderzusetzen und enger miteinander zusammenzuarbeiten.

Das gesamte Projekt wird dabei in den Kontext Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) eingebettet und soll eine stärkere und evidenzbasierte Beforschung der eigenen Lehre ermöglichen.

Poster

CAS Zertifikatsstudium

Ob Digitalisierung, Big Data, Künstliche Intelligenz oder einfach „nur“ eine Auswertung komplexer Unternehmensdaten – Daten sind die Grundlage jeder qualifizierten Entscheidung und in unserer modernen Geschäftswelt im Übermaß vorhanden. Um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln oder vorhandene Geschäftsmodelle zu verbessern, müssen Daten mit Sachkenntnis und geeigneten Methoden ausgewertet werden.

Zertifikatsstudien sind ein neues Weiterbildungsformat auf Hochschulniveau, das für Berufstätige mit und ohne Hochschulabschluss angeboten wird. Sie umfassen mehrere zeitlich und inhaltlich aufeinander abgestimmte Zertifikatskurse und führen nach erfolgreichem Abschluss aller zugehörigen Kurse zu einem höheren Abschluss, dem „Certificate of Advanced Studies“ (CAS).

Weitere Informationen entnehmen Sie bitte folgender Website:

https://www.hs-niederrhein.de/weiterbildung/wissen-aus-daten/

Interessierte melden sich bitte gerne unter weiterbildung(at)hsnr.de 

 

Lehre

Die Themen der Data Science finden sich auch in vielen unserer Lehrveranstaltungen wieder. Einen Auszug finden Sie nachstehend.

In der Campuswoche (fachbereichsübergreifend)

Künstliche Intelligenz und Entrepreneurship - Von der Idee zum Erfolg (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Fachbereich Elektrotechnik & Informatik, Fachbereich Gesundheitswesen)

Einführung in Künstliche Intelligenz und Data Science mit Python, R und Orange (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften)

KI in der Sozialen Arbeit 4.0 (Fachbereich Elektrotechnik & Informatik, Fachbereich Sozialwesen)

 

Am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften:

Datenanalyse und –visualisierung (Wahlpflicht, Bachelor)

Business Intelligence (Pflicht, Bachelor)

Data Science (Pflicht, Master)

Studentische Forschungsprojekte (Pflicht, Master) - auch in Kooperation mit Unternehmen

 

Am Fachbereich Elektrotechnik & Informatik:

Data Science (Wahlpflicht, Bachelor Informatik und Bachelor Cyber Security Management)

Datenverarbeitung Industrie 4.0 (Wahlpflicht, Bachelor Informatik)

Big-Data-Technologien (Pflicht, Master Informatik)

Studentische Forschungsprojekte & Abschlussarbeiten (Pflicht, Bachelor & Master) - auch in Kooperation mit Unternehmen

 

Themenvorschläge für Abschlussarbeiten im Data Science Team

Themenvorschläge Prof. Dr. Kaufmann (11/21)

Themenvorschläge Prof. Dr. Quix (04/23)

Wissenschaftliche/stud. Hilfskraft für das Projekt I2DACH

Prodekan für Finanzen Wirtschaftsinformatik und Data Science
Wirtschaftsinformatik, insb. Data Science
Sayed Hoseini, M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Data Science
Pascal Quindeau
Wissenschaftlicher Mitarbeiter