Data Science Meetup #17: Marketingwirksamkeit & Data Reliability Engineering
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Beim 17. Data Science Meetup haben wir wieder spannende Gäste mit Talks rund um Data Sience aus OWL. Der erste Vortrag kommt von der Dr. Wolff Gruppe, der zweite Vortrag stellt den Forschungsmasters Data Science der Fachhochschule Bielefeld am Campus Gütersloh vor.
Marketingwirksamkeit & Data Reliability Engineering in der Dr. Wolff Gruppe
Im ersten Teil des Vortrags geht es um Ansätze und Grenzen der Bewertung von Marketing Aktivitäten bei der Dr. Wolff Gruppe - einem Unternehmen, dessen Fokus auf der Entwicklung von problemlösenden kosmetischen bzw. medizinischen Produkten und der effektiven Kommunikation der Problemlösung liegt. Irene Palnau geht auf das Adstock-Modell ein, welches häufig in der Quantifizierung von Marketing Aktivitäten genutzt wird, und teilt Erfahrungen mit dem Ansatz, sowie Einblicke in die bei Dr. Wolff genutzte Bewertungslogik.
Im zweiten Teil des Vortrags geht Philip Herrmann darauf ein, wie in der Dr. Wolff Gruppe Data Reliability Engineering als Teil des Datenmanagementansatzes eingesetzt wird, um ein möglichst starkes Fundament für datenbasierte Wertschöpfungsprozesse bereitzustellen. Dieser Teil des Vortrags beleuchtet verschiedene Aspekte des Themas Datenqualität, zieht Parallelen zu Best Practices aus dem Software Engineering und möchte zu einer anschließenden Diskussion über Erfahrungswerte und Learnings der Teilnehmer zu diesen grundlegenden Bereichen des Datenmanagements einladen.
Dr. Irene Palnau ist Senior Data Scientist in der Dr. Wolff Gruppe. Als promovierte Ökonomin ist sie in der empirischen Wirtschaftsforschung beheimatet und hat in einem Zusammenschluss aus interessierten Ökonometrikern der Universität Paderborn begonnen die Gemeinsamkeiten und Unterschiede von Ansätzen aus Ökonometrie und Maschinellem Lernen zu erkunden.
Dr. Philip Herrmann arbeitet als Lead Data Engineer in der Dr. Wolff Gruppe. Der promovierte Mathematiker hat zuvor unter anderem berufliche Erfahrung im Bereich der Softwareentwicklung gesammelt und ist jederzeit für Unterhaltungen über Programmiersprachen, Datenvisualisierung und alle Facetten des Datenmanagements zu begeistern.
Quo vadis Hochschullehre? – der neue Forschungsmaster Data Science
Prof. Christian Schwede stellt in seinem Vortrag den innovativen Studiengang des Forschungsmasters Data Science der Fachhochschule Bielefeld am Campus Gütersloh vor. Der Studiengang treibt die Integration von Praxis und Theorievermittlung auf die Spitze indem die Studierenden sich schon vor dem Studium auf eines von vielen spannenden Data Science Forschungsprojekten bewerben und während des gesamten Masters daran auch gerne in Kooperation mit Unternehmen arbeiten. Im Vortrag wird das Konzept plastisch anhand von zwei Projektbeispielen erläutert. Beim ersten Projekt geht es um die Entwicklung einer KI für das Spiel StarCraft2, die erlerntes Wissen transparent anwendet und übertragbar macht. Bei dem anderen um die Entwicklung eines Multiagentensystems für die dezentrale variantenreiche Produktmontage.