Raum 14 (TBA)
09:00 - 12:30
Donnerstag, 26.09.2024
Angesichts der wachsenden Bedeutung von Daten in allen Branchen ist es unerlässlich, die Lücke zwischen akademischer Forschung und praktischer Anwendung zu schließen, um Erkenntnisse im Rahmen von Data Science Projekten zielgerichtet zu verwenden und die Erfolgsquote von Data Science Projekten zu steigern. Dieser Workshop setzt sich mit der Betrachtung des gesamten Lebenszyklus von Data Science Projekten auseinander, beginnend bei der wissenschaftlichen Konzeption bis hin zur praktischen Anwendung. Dabei sollen nicht nur Datenanalyse und Machine Learning Techniken diskutiert werden, sondern insbesondere auch praxisnahe Problemstellungen und Fallstudien vorgestellt werden, um die Integration von Data Science Lösungen in bestehende Unternehmensprozesse zu beleuchten. Ziel dieses Workshops ist es, einen Einblick in die Konzeption, Planung und Umsetzung von Data Science Projekten zu erhalten und weitere Handlungsempfehlungen zur strukturierten Durchführung abzuleiten.
Dieser Workshop richtet sich an Forscher*innen, Datenwissenschaftler*innen und Entscheidungsträger*innen im Bereich der Datenanalyse sowie an Fachleute, die einen Einblick in die Umsetzung von Data Science Projekten von der wissenschaftlichen Idee bis zur praktischen Anwendung suchen.
Die Themen dieses Workshops umfassen alle relevanten Aspekte von Data Science Projekten. Zu den möglichen Themen gehören unter anderem:
Wichtige Termine
Einreichung von Beträgen
Gesucht werden Beträge aus Wissenschaft und Praxis, die einen Bezug zu dem Thema des Workshops aufweisen. Die folgenden Beitragsformate sind vorgesehen:
*Die Seitenzahl beschränkt sich auf den eigentlichen Beitrag. Weitere Bestandteile wie Referenzen und Anhänge sind nicht inkludiert und können ohne Beschränkung hinzugefügt werden.
Alle eingereichten Beiträge durchlaufen einen Peer-Review Begutachtungsprozess. Akzeptierte Beiträge werden im Tagungsband in der Reihe Lecture Notes in Informatics (LNI) veröffentlicht. Beiträge müssen den Richtlinien für Autor*innen der LNI-Vorlage (deutsch, englisch) entsprechen und können sowohl in deutscher als auch englischer Sprache verfasst werden. Für die Veröffentlichung eines Beitrags muss sich mindestens ein*e Autor*in registrieren und den Beitrag im Rahmen des Workshops vorstellen.
Bitte reichen Sie Ihren Beitrag über den folgenden Link ein: https://easychair.org/my/conference?conf=dsprojekte24
Wir freuen uns auf Ihre Beträge!
Technical Program Committee:
Katharina Ebner (FernUniversität in Hagen)
Jens Kaufmann (Hochschule Niederrhein)
Markus Lange-Hegermann (Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe)
Tobias Meisen (Bergische Universität Wuppertal)
Christoph Quix (Hochschule Niederrhein)