Forschende
34 Treffer mit Thema „Datenanalyse" in Juristische Fakultät, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Philosophische Fakultät · Themen-Filter entfernen
Dr. Ghoddousi erforscht die Wirksamkeit von Schutzgebieten im Kaukasus unter Bedingungen von sozio-ökonomischen und politischen Krisen.
Dr. Pflugmacher erforscht die großflächige Überwachung von Waldveränderungen und Waldbrandfolgen mittels Satellitenfernerkundung und Zeitreihenanalyse.
Dagmar Wörister erforscht derzeit die Verbindung von Biodiversitätsschutz mit sozialen Machtverhältnissen und Gerechtigkeitsfragen — konkret, wie Erkenntnisse aus sozialen Wandelbewegungen in den Naturschutz integriert werden können.
Fabian Lehmann forscht aktuell an zwei parallelen Schwerpunkten: (1) Mathematische Grundlagen für computergestützte Existenzbeweise von speziellen geometrischen Strukturen (Calabi-Yau und G2-Mannigfaltigkeiten), und (2) Verwaltung und Optimierung von wissenschaftlichen Datenanalyse-Workflows in verteilten Rechensystemen.
Dr. Ambrasat erforscht die Karrieren und Arbeitsbedingungen von Wissenschaftlern und Hochschulabsolventen in Deutschland, insbesondere wie soziale Beziehungen, Beschäftigungssicherheit und Zufriedenheit ihre berufliche Entwicklung beeinflussen.
Aswin Kannan forscht an datengestützten Optimierungsmethoden im Rahmen einer Junior Research Group des Exzellenzclusters MATH+.
PD Dr. Olaf Müller forscht aktuell an der Schnittstelle von Wahrnehmung, Sicherheit und Simulation in autonomen Systemen und Verkehrsszenarien.
Ulla Wimmer erforscht die Rolle und Entwicklung von Öffentlichen Bibliotheken im deutschen und europäischen Bibliothekssystem, insbesondere deren gesellschaftliche Funktionen, professionelle Herausforderungen und Positionierung in der Forschung und Lehre.
Sarah Wendt erforscht derzeit die Struktur und Qualität des globalen wissenschaftlichen Publikationssystems, insbesondere unter dem Aspekt epistemischer Vielfalt und inklusiver Praktiken.
Mahdi Esmailoghli erforscht die automatisierte Erkennung und Erschließung relevanter Daten aus großen, unstrukturierten Datenbeständen (Data Lakes) — insbesondere die Herausforderung, aus Hunderten Millionen von Tabellen diejenigen zu identifizieren, die für konkrete Aufgaben tatsächlich brauchbar sind.