Beuth Hochschule für Technik Berlin

Data Science
 
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Regionale und überregionale Partner

Industriepartner

Der Arbeitskreis fördert die gemeinsame Ausbildung von hochqualifizierten Masterabsolventen am Standort Berlin im Bereich Data Science, insbesondere in gemeinsamen Abschlussprojekten. Aktuelle Partner  sind:

  • BDigital, Barcelona Digital Technology Center (Urban Technologies)
  • Bundesdruckerei
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH (Büro Berlin)
  • DOSING GmbH
  • ENTIRETEC AG
  • Feld M GmbH (München)
  • HERE GmbH 
  • SAP SE, Innovation Center Potsdam
  • Siemens AG (München)
  • SmartPatient GmbH
  • SpringerNature Verlag (Berlin)
  • ubermetrics GmbH (Berlin)
  • Vico Research & Consulting GmbH (Stuttgart)
  • Villa Hirschberg Online GmbH (Berlin)
  • Zalando SE (Berlin)

Hochschulpartner

Mitglieder des Arbeitskreises forschen und arbeiten zusammen in den Projekten mit führenden Universitäten und Hochschulen der angewandten Wissenschaften:

  • Charité Universitätsklinikum Berlin, Nephrologie (in MACSS mit Prof. Dr. Klemens Budde)
  • TU-Berlin (im BBDC mit Prof. Dr. Volker Markl)
  • TU-Dresden (im BMWi Projekt ExCELL, mit Prof. Dr. Jürgen Krimmling)
  • Uni-Leipzig (im BMWi Projekt  Smart Data Web mit  Prof. Dr. Klaus Peter Fähnrich)
  • TU-München (im BMWi Projekt ExCELL mit Prof. Dr. Helmut Krcmar)
  • Uni Saarbrücken (im BMWi Projekt Smart Data Web mit Prof. Dr. Hans Uszkoreit und PD. Dr. Feiyu Xu)
  • Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (Prof. Dr. Christian Herta im Projekt Brain Bots)

Ausgesuchte studentische Projekte

Medieninformatik-Studierende arbeiteten für ihre Semesterprojekte „Enterprise Data Management“ mit Berlin Brandenburger Unternehmen zusammen. Schwerpunkte sind die Themen „Suche“ und Mining in verteilten Systemen.

  • SpringerNature Verlag: Eine Demo für die Intentions-basierte Suche. Mit welcher Intention startet ein Kunde von Springer Science eigentlich seine Suche? Können wir einen Spezialindex für diese Intentionen und mögliche Resultate eventuell sogar a-priori berechnen? Können wir den Kunden durch "Tricks" wie Instant Search und Autocomplete bereits während des Tippens der Anfrage zu einem besseren Ergebnis leiten? [PDF] [DEMO]

  • ubermetrics GmbH: Ein Benchmarkgenerator für Aggregationsanfragen auf Elastic Search. uberMetrics Technologies entwickelt Softwaretechnologie an der Schnittstelle zwischen Social Media und Big Data und ermöglicht die Analyse von öffentlichen Kommunikationsinhalten aus über 300 Millionen Online-Quellen, Print-Medien und TV & Radiosendern. Dazu werden Aggregationsanfragen auf Text-basierten und relationalen Daten ausgeführt. Kann das Elastic Search Framework diese Anfragen effizient auf einem Datenbestand von ubermetrics ausführen? [PDF] [DEMO]

  • Zalando SE: Optimierung der Suche für mehrdeutige Suchanfragen. Die Suchanfrage ist [rosa pullover] aber was möchte der Kunde? Ein Kleidungstück der Marke "Rosa" oder ein Kleidungsstück in der Farbe "rosa"? In diesem Semester untersuchten wir Methoden zur Auflösung solcher Mehrdeutigkeiten, insbesondere Language Modells. Studeriende  berechneten am Beispiel der Lucene Implementierung mögliche Interpretationen aus Daten von Zalando vor und implementierten ein Ranking [PDF].

Stand: 11.01.17Seite ausdrucken Zum Seitenanfang