22. August 2024,
16 - 17 Uhr

Nils Köbis

KI zur Lügendetektion: Gamechanger für unser soziales Miteinander?

Ein KI-Tool basierend auf Googles BERT-Modell erkennt Lügen in fast 70 % der Fälle, während Menschen nur etwa die Hälfte der Zeit richtig liegen. In Verhaltensexperimenten haben wir getestet, ob Menschen mit KI-Unterstützung häufiger falsche Aussagen erkennen und ob KI somit unsere allgemeine Zurückhaltung bei Lügenbeschuldigungen verändern kann…

Zur Anmeldung

Nils Köbis ist Professor für das menschliche Verständnis von Algorithmen und Maschinen am Research Center Trustworthy Data Science and Security (Standort Universität Duisburg-Essen) und assoziierter Forscher am Center for Humans and Machines (Max-Planck-Institut für Bildungsforschung). Nils' Arbeit befasst sich mit Korruption, (un-)ethischem Verhalten, sozialen Normen und künstlicher Intelligenz. Er ist Mitbegründer des Interdisciplinary Corruption Research Network und hat zusammen mit Matthew Stephenson und Christopher Starke den KickBack - Global AntiCorruption Podcast gegründet und moderiert. Zuvor absolvierte er ein Post-Doc am CREED, Department of Economics, University of Amsterdam und promovierte in Sozialpsychologie der Korruption an der Freien Universität (VU) Amsterdam.

18. Juli 2024,
16 - 17 Uhr

Alexandra Kapp,
HTW Berlin

Offene Mobilitätsdaten - aber anonym: Möglichkeiten und Grenzen technischer Anoymisierung

Offene Mobilitätsdaten werden häufig als wichtige Grundlage für die Verkehrswende und eine gelungene Stadtplanung angesehen. Jedoch lassen sich anhand von Bewegungsprofilen einige sensible Informationen ablesen, wie beispielsweise die Wohnadresse oder die Teilnahme an einer Demonstration. Somit stellt sich die zentrale Frage, wie Bewegungsdaten anonymisiert und sicher bereitgestellt werden können. Im Vortrag wird auf die Schwierigkeiten der technischen Anonymisierung von Mobilitätsdaten eingegangen und die Frage diskutiert, ob und wie solche Daten offen zur Verfügung gestellt werden können.

Alexandra Kapp arbeitet an der HTW Berlin im Projekt freemove und promoviert zum Thema "Privacy-Preserving Analytics of Human Mobility data". Sie hat 2018 an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg ihren Master of Science im Studiengang Computing in the Humanities absolviert.
Im Anschluss hat sie als Daten-Analystin mit besonderem Fokus auf Geo- und Mobilitätsdaten gearbeitet.

13. Juni 2024,
16 - 17 Uhr

Agustin Santos,
MAN Energy Solutions

Verbindung von Mensch und Daten: Die Zukunft der Industrie

Der Industriemarkt reagiert heutzutage sehr schnell auf Veränderungen und neue Herausforderungen - Volatilität ist zur Normalität geworden.

Damit Kunden ihre Spitzenleistungen optimal nutzen können, müssen ihre Prozesse stabil und effizient ablaufen. So können sie sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren und ihr Geschäft ausbauen. Durch Servicevereinbarungen können Kunden direkt von der Erfahrung, dem Fachwissen und dem Portfolio eines Turbomaschinenherstellers profitieren.

PrimeServ Assist ist eine auf MAN CEON-Daten basierende Servicelösung, die die Effizienz und Verfügbarkeit von Maschinen überwacht und so die Leistung verbessert. Beratung und sofortige technische Unterstützung werden rund um die Uhr von Remote-Betriebszentren auf der ganzen Welt angeboten. Der ständige Datenfluss und die Analyse der Daten geben einen genauen Überblick über den Zustand der Maschinen und Ratschläge, wie diese länger mit höchster Effizienz arbeiten können.

Agustin Santos ist seit 2006 im After-Sales-Management bei MAN Energy Solutions tätig. Er koordiniert die Vertriebsaktivitäten im Headquarter und in den lokalen Organisationen für digitale Serviceverträge. Vorher arbeitete er im Vertrieb und Projektmanagement in internationalen Unternehmen im Energiesektor.

18. April 2024,
16 - 17 Uhr

Dr. Daniel Werner,
Forschungsdaten- und Servicezentrum (FDSZ) der Deutschen Bundesbank

Das Forschungsdaten- und Servicezentrum (FDSZ) der Deutschen Bundesbank

Das Modell der Forschungsdatenzentren hat zum Ziel, der Wissenschaft einen standardisierten und möglichst umfangreichen Datenzugang zu sensiblen Daten zu ermöglichen. Forschungsdatenzentren entwickeln hochwertige Forschungsdatensätze für die Wissenschaft, dokumentieren die Datensätze und deren methodische Aspekte, ermöglichen Forscherinnen und Forschern den Zugang zu diesen Datensätzen und beraten in Hinblick auf die Datenauswahl, die Datenzugangswege, die Dateninhalte und Analysemöglichkeiten. Darüber hinaus sorgen Forschungsdatenzentren für die Einhaltung von Datenvertraulichkeits- und Datenschutzanforderungen.

Das Forschungsdaten- und Servicezentrum (FDSZ) der Deutschen Bundesbank ermöglicht unabhängigen wissenschaftlichen Forschungsvorhaben einen standardisierten Zugang zu ausgewählten Mikrodaten, die die Bundesbank im Rahmen ihres gesetzlichen Auftrags erhebt. Der Vortrag gibt einen Einblick in die vielfältigen Aufgaben, den Aufbau und die Herausforderungen eines Forschungsdatenzentrums. Er liefert einen Überblick zum Datenangebot des FDSZ und stellt die Zugangswege für Forscherinnen und Forscher zu den Mikrodaten der Bundesbank vor.

Dr. Daniel Werner arbeitet seit 2015 für das Forschungsdaten- und Servicezentrum (FDSZ) der Deutschen Bundesbank und leitet seit 2022 die Hauptgruppe „FDSZ – Daten zu Banken und Finanzmarkt“. Davor hat er an der Universität Bamberg promoviert und war viele Jahre für das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) der Bundesagentur für Arbeit tätig.

29. Februar 2024,
16 - 17 Uhr

Alex Rotgang,
Thyssengas, Referent für Digitalisierung

Automatisierung und KI in der Gaswirtschaft: Ein pragmatischer Ansatz zur Optimierung der Energieinfrastruktur

Die Gaswirtschaft steht vor großen Herausforderungen: Die Energiewende erfordert eine effiziente Nutzung von Ressourcen, die Einhaltung von Umweltstandards und die Sicherstellung einer zuverlässigen Energieversorgung.

In diesem Kontext spielen Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle. Sie bieten neue Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen, zur Verbesserung der Energieeffizienz und zur Reduzierung des Ressourceneinsatzes. In diesem Vortrag werden wir die Potenziale und Herausforderungen von Automatisierung und KI in der Gaswirtschaft diskutieren. Diese Technologien können dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit der Gasinfrastruktur zu verbessern, die Betriebskosten zu senken und die Umweltauswirkungen zu minimieren. Darüber hinaus werden wir diskutieren, wie Automatisierung und KI dazu beitragen können, die digitale Transformation in der Gaswirtschaft zu beschleunigen und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Der Vortrag wird praxisnahe Beispiele und Fallstudien enthalten, sodass der Transfer von theoretischem Wissen in die Praxis deutlich wird.

Alex Rotgang ist Wirtschaftsingenieur, der derzeit als Referent für Digitalisierung bei Thyssengas tätig ist. Zuvor arbeitete er als Consultant am Fraunhofer Institut und beschäftigte sich dort hauptsächlich mit dem Einsatz neuer technologischer Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen. Bei der Thyssengas arbeitet er gemeinsam mit seinen Kolleg:innen an der Neuausrichtung des Transformationsprozesses und koordiniert Digitalisierungsprojekte im gesamten Unternehmen. Hierbei berät er bei Fragen rund um Digitalisierung und arbeitet jeden Tag am Kulturwandel im Unternehmen. Von der Identifikation von Use Cases, deren Evaluierung und produktiven Umsetzung bis hin zur technologischen Beratung wird gemeinsam Schritt für Schritt an der Effizienzsteigerung von einzelnen Prozessen innerhalb des Unternehmens gearbeitet.

08. Februar 2024,
16 - 17 Uhr

Lukas Birkenmaier,
GESIS, Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

Computational Social Sciences – Neue Methoden in der Sozialwissenschaftlichen Forschung

In der Welt der Sozialwissenschaften eröffnet der Einsatz von Computational Social Sciences (CSS) - der computergestützten Sozialwissenschaften - neue Horizonte. Durch die Integration moderner Technologien und Methoden in die Forschung werden traditionelle Ansätze ergänzt und revolutioniert.

Das GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften setzt sich intensiv mit der Entwicklung und Anwendung von CSS-Methoden auseinander. In dem Vortrag werden konkrete Beispiele vorgestellt, wie GESIS Künstliche Intelligenz und computergestützte Methoden in der sozialwissenschaftlichen Forschung einsetzt. Es wird aufgezeigt, wie diese Technologien dazu beitragen, politische Kommunikation zu analysieren, gesellschaftliche Trends zu verstehen und die Datenqualität zu verbessern. Zudem wird erörtert, in welche Richtungen sich GESIS zukünftig entwickeln möchte und welche Fähigkeiten neue Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mitbringen sollten, um uns bei dieser innovativen Transformation zu unterstützen.

Lukas Birkenmaier ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. In seiner Forschung befasst er sich mit verschiedenen Aspekten der politischen Kommunikation, insbesondere mit räumlichen Aspekten des politischen Diskurses. Darüber hinaus interessiert er sich für Fragen der Datenqualität, insbesondere für die Validierung computergestützter Textanalysen und großer Sprachmodelle

22. November 2023,
16 - 17 Uhr

Dr. Sarah Kritzler,
Data Scientist, UB Duisburg-Essen

Publizieren Männer mehr als Frauen? Die Gender Publication Gap an der UDE

Themen wie die Gender Pay Gap oder eine Frauenquote für Führungspositionen sind in aller Munde. Auch in der Forschung gibt es ähnliche Phänomene, denen mit Gleichstellungsstrategien entgegengewirkt werden soll. Eines davon ist die Gender Publication Gap, die Tatsache, dass Männer häufig mehr und prominenter publizieren als Frauen. In dieser Veranstaltung wird die Entwicklung eines interaktiven Dashboards  zur Analyse der Gender Publication Gap an der Universität Duisburg-Essen vorgestellt. Darüber hinaus werden zentrale Befunde aus den Analysen  und die Rolle von Data Science für (hochschul-)politische Themen diskutiert.

Dr. Sarah Kritzler studierte und promovierte in der psychologischen  Methodenlehre an der Ruhr-Universität Bochum, bevor sie 2022 als Data Scientist an die Universitätsbibliothek Duisburg-Essen wechselte. Hier  betreut sie als Fachreferentin die Psychologie und Angewandte  Kognitionswissenschaft und analysiert als Data Scientist die  Publikationsdaten der Universität Duisburg-Essen in Hinblick auf  verschiedene Fragestellungen.

02. November 2023,
16 - 17 Uhr

Hauke Thaden,
Data Scientist, Digital Factory der EWE AG

Datenanalysen generieren immer wieder neue Erkenntnisse und der Einsatz von Data Science Methoden und künstlicher Intelligenz liefert ganz neue Lösungsmöglichkeiten für diverse Herausforderungen. Dennoch passiert es immer wieder, dass diese Erkenntnisse nicht in Entscheidungen und Handlungen überführt werden: Über 80% der Data Science Projekte im unternehmerischen Kontext schaffen es nicht in die operative Umsetzung. Doch woran liegt das? In diesem Vortrag gehen wir den Ursachen dafür auf den Grund. Mit der Methode des Data Storytelling diskutieren wir einen Ansatz, datenbasierte Erkenntnisse effektiv und zielgruppengerecht zu kommunizieren, dadurch verständlich zu machen und die Umsetzungswahrscheinlichkeit erheblich zu erhöhen.

Hauke Thaden ist seit 2017 Data Scientist in der Digital Factory der EWE AG. Zuvor studierte er Mathematik an der Universität in Oldenburg und forschte anschließend am Lehrstuhl für Statistik an der Universität in Göttingen. In der Digital Factory von EWE sind seine Schwerpunkte die Ideation, Ausgestaltung und Durchführung von Data Science Projekten. Darüber hinaus kümmert Hauke sich um interne und externe Schulungsangebote zu diversen Themen rund um Daten und Digitalisierung. Seit dem Wintersemester 2022/23 hält er einen Lehrauftrag im Bereich Data Science an der Hochschule Emden/Leer.

16. August 2023,
16 - 17 Uhr

Dr. Christian Rehwald,
Leiter Data Analytics,
AXA-Krankenversicherung

Datenschatz der Krankenversicherung - Data Science bei der AXA

Die AXA-Krankenversicherung versichert ca. 1,6 Millionen Menschen und verarbeitet jedes Jahr eine achtstellige Zahl von eingereichten Rechnungen und weiteren Dokumenten. Die Dokumente, ob analog oder digital, durchlaufen zahlreiche Prozesse bei denen viele Daten entstehen und erfasst werden, doch was geschieht eigentlich damit und was hat das mit Data Science zu tun? In immer mehr Prozessen werden die Daten für Automatisierung und Verbesserungen genutzt, mitunter erschließen sich auch ganz neue Anwendungsmöglichkeiten. Im Vortrag werden konkrete Beispiele vorgestellt, wie wir KI-Modelle bei der Rechnungsbearbeitung einsetzen, die Gesundheitsversorgung unserer Versicherten unterstützen oder die Beitragskalkulation modernisieren. Außerdem erfahrt ihr, wo wir uns weiterentwickeln möchten und welche Skills neue Kolleg:innen brauchen, um uns bei dieser Transformation zu unterstützen.

Dr. Christian Rehwald ist promovierter Physiker und seit 10 Jahren in verschiedenen Positionen bei der AXA tätig. Aktuell leitet er die Data Analytics Einheit der AXA Krankenversicherung. Sein Team deckt von der Datenbereitstellung über Analysen bis hin zur Entwicklung von KI-Modellen das gesamte Analytik-Spektrum ab und unterstützt so zahlreiche Prozesse in der Krankenversicherung. Neben der Umsetzung von KI-Use Cases sind der Aufbau einer cloudbasierten Analytik-Infrastruktur und datengetriebene Prozessoptimierung aktuelle Schwerpunkte.

28. Juni 2023,
16 - 17 Uhr

PD Dr. Derya Gür-Seker,
Geisteswissenschaften/
Germanistische Linguistik

Künstliche Intelligenz in den sozialen Medien

Aktuell ist Künstliche Intelligenz (KI) in aller Munde und jeden Tag entstehen neue Tools, über die öffentlich diskutiert wird. Anlass genug für den Vortrag, den Diskurs über KI am Beispiel von Arbeit und wie sich diese in Zukunft verändert, in den Blick zu nehmen. Aufgezeigt werden (medien-)linguistische Analysemethoden im Umgang mit Social Media, aber auch Ergebnisse über einen Diskurs, der Einblick gibt in Einstellungen und Wahrnehmungen von User:innen, die auf Social Media über Künstliche Intelligenz und ihren Einfluss auf die Zukunft der Arbeit sowie Gesellschaft diskutieren und „sprechen“. Dabei wird der Diskurs nicht nur durch Meinungen bestimmt, sondern auch von Bildern geprägt, die auf Social Media KI-Anwendungen abbilden und damit auch Vorstellungen über KI prägen.

Derya Gür-Seker (PD Dr. phil.), geb. 1981, ist Diskurs- und Medienlinguistin. Sie lehrt und forscht in der Germanistischen Linguistik an der Universität Duisburg-Essen. Ihre Schwerpunkte sind Sprache in den (Online-)Medien, Praktiken des Ein- und Ausschließens und Sprache des Rechtspopulismus. Ihre Habilitationsschrift befasst sich mit linguistischen Zugängen vom Medientext zu Social Media im Kontext von Rechtsextremismus, Rechtspopulismus, Gender und Arbeit.

Website:
https://www.uni-due.de/germanistik/guer/

Social-Media-Präsenz:
Twitter/Instagram: @deryaguerseker

01. Juni 2023,
16 - 18 Uhr

Mach mit!

Ihr löst den Escape-Room in Teams und das Siegerteam gewinnt einen Preis!

(Data) Escape Room: Wer wird das Geheimnis von Professor Rlyehonach lösen?

Unser nächstes Event wird anders und ein wenig gruselig sein. Stell dir vor, du hast einen dringenden Termin bei deinem Professor in seinem Büro. Er möchte, dass du mit ihm an einem wichtigen, datenbasierten Forschungsprojekt arbeitest - wie aufregend! Es ist spät und du würdest den Abend lieber mit deinen Freunden in der Bar verbringen, aber es ist dein erstes wirklich großes Projekt an der Universität. Du kannst diese Chance nicht verpassen. Doch als du das leere Büro des Professors betrittst, verwandelt sich deine Begeisterung in Unbehagen - Was war das für ein seltsames Geräusch? Warum ist niemand hier? Und hat sich gerade die Tür zugeschlagen?

Ein (Online) Escape Room ist ein Spiel, bei dem du in einem Team mehrere Rätsel lösen musst, um "aus dem Raum zu entkommen"! Dieser Escape Room konzentriert sich auf das Thema Forschungsdatenmanagement. Obwohl das Thema für Neueinsteiger etwas herausfordernd sein kann, musst du kein Experte sein, um das Spiel zu beenden. Wir werden dir helfen und dir vorher die wichtigsten Begriffe vorstellen. Zu Beginn der Veranstaltung werden wir zufällige Teams aus drei Teilnehmern bilden. Das Team, das als erstes alle Rätsel löst, wird der Gewinner sein.

26. April 2023,
16 - 17 Uhr

Dr. Michael Striewe, paluno - The Ruhr Institute for Software Technology

KI-Sprachmodelle und die Daten dahinter

Wie funktionieren ChatGPT und andere KI-Anwendungen eigentlich? Welche Daten verarbeitet eine Künstliche Intelligenz und welche Qualität haben KI-generierte Texte? Mit einem Vortrag zur Funktionsweise von KI-Sprachmodellen werfen wir einen Blick auf die Technik und Daten hinter ChatGPT, Bard und Co. Der Vortrag bereitet das Thema auch für Nicht-Informatiker:innen verständlich auf und zieht Rückschlüsse auf die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Modellen. In der anschließenden Diskussion möchten wir darauf eingehen, welche Rolle KI-Sprachmodelle in Wirtschaft, Gesellschaft und Hochschulen künftig spielen könnten.

Dr. Michael Striewe ist promovierter Informatiker und arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am paluno - The Ruhr Institute for Software Technology. Zu seinen Arbeits- und Forschungsschwerpunkten zählen die automatische Erzeugung von kompetenzorientiertem Feedback in elektronischen Prüfungssystemen sowie Verfahren zur automatischen, domänenspezifischen Erzeugung von komplexen Übungs- und Prüfungsaufgaben.

22. März 2023,
16 - 17 Uhr

Data Gaps - und wenn es keine Daten gibt?
Mit dem Voranschreiten digitaler Technologien werden immer mehr Daten generiert, gesammelt und als Grundlage für Entscheidungsprozesse verwendet. Aber wie beeinflussen fehlende Daten oder Data Gaps diese Entscheidungsprozesse? Der Vortrag „Data Gaps – Und wenn es keine Daten gibt?“ zeigt anhand verschiedener Beispiele, welche Konsequenzen fehlende Daten und damit verbundene Entscheidungen auf unseren Alltag haben können.

Dr. Katharina Weiß, studierte Psychologin mit einem Forschungsschwerpunkt im Bereich der experimentellen Wahrnehmungspsychologie, ist Geschäftsführerin des Bielefeld Center for Data Science (BiCDaS) an der Universität Bielefeld. Zuvor war sie am BiCDaS als Koordinatorin für Data Literacy Education tätig und hat in diesem Kontext interdisziplinäre Seminare zu den Themen Data Literacy und Data Storytelling entwickelt und durchgeführt.

Marcel Gemander ist studierter Wirtschaftswissenschafter mit einem Zweitstudium im Bereich der visuellen Kommunikation. Sein Tätigkeits- und Interessenschwerpunkt liegt auf der Visualisierung und Präsentation von Daten. Marcel Gemander ist als Koordinator für Data Literacy Education tätig und hält Lehrveranstaltungen zu den Themen Data Literacy und Data Storytelling.

22. Februar 2023,
16 - 17 Uhr

Data Driven Airport: Wie KI in die "Großstadt Flughafen" einzieht
Deutschlands größter Airport: Unzählige, eng verzahnte Prozesse tragen dazu bei, jeden Tag aufs Neue ca. 130.000 Passagiere und 5.000 Tonnen Fracht* abzufertigen. Doch lässt sich diese Komplexität beherrschen? Wie kann das vorhandene Personal in Zeiten zunehmenden Arbeitnehmer:innenmangels optimal eingesetzt werden? In kleinen, vorsichtigen Schritten übernehmen Datenauswertungen und KI-Modelle eine zunehmende Rolle darin, Transparenz über die aktuelle Betriebssituation zu schaffen und ausgewählte Teilprozesse vollständig zu automatisieren. Im Rahmen des Vortrags soll in konkreten Beispielen beleuchtet werden, welche Bausteine schon heute für einen effizienteren Flugbetrieb sorgen, welche Entwicklungen auf der Roadmap stehen und was es bedeutet, einen Großkonzern zum „Data Driven Business“ zu transformieren.
*durchschnittliche Werte Dezember 2022

Thilo Schneider ist promovierter Mathematiker Chief Data Scientist bei der Fraport AG, der Betreiberin des Frankfurter Flughafens. Gemeinsam mit seinen Kolleg:innen baut er große und kleine KI-Modelle, berät bei allen Fragen rund um Daten und arbeitet jeden Tag ein wenig am Kulturwandel im Unternehmen. Von der Identifikation von Use Cases, deren Evaluierung und produktiven Umsetzung bis hin zum 24/7-Betrieb der entwickelten Modelle deckt er gemeinsam mit seinen Kolleg:innen die komplette analytische Wertschöpfungskette ab.

16. November 2022,
16 - 17 Uhr

Die Wirtschaftsprüfung - ein kritischer Blick auf Daten
Externe wie auch interne Einflüsse verändern die Geschäftsprozesse von Wirtschaftsunternehmen. Dabei wirken sich die Digitalisierungsbestrebungen der Unternehmen auch auf die Finanzbuchhaltung aus, deren Ergebnis die Entscheidungsgrundlage nicht nur für die Unternehmensführung und die Überwachungsorgane, sondern auch für sämtliche Stakeholder darstellt.

Im Rahmen der klassischen Jahresabschlussprüfung testieren Wirtschaftsprüfer die Ordnungsmäßigkeit der Rechnungslegung und erhöhen damit die Glaubwürdigkeit des Zahlenwerks. Die steigende Menge an Daten und der Einsatz künstlicher Intelligenz auf Mandantenseite geht dabei mit einem Anstieg der Komplexität des Prüfungsgegenstandes einher. Als Reaktion auf die geänderten Rahmenbedingungen sind Wirtschaftsprüfer ebenfalls angehalten, ihre Prozesse zu digitalisieren und versuchen zugleich auch die Qualität der Abschlussprüfung zu erhöhen. Doch wie schaffen sie diesen Spagat zwischen den hohen Anforderungen an die Datensicherheit und Datenschutz auf der einen Seite und der Wirtschaftlichkeit einer Abschlussprüfung auf der anderen Seite?

Murat Ekici studierte Betriebswirtschaftslehre an der Mercator School of Management - Fakultät für Betriebswirtschaftslehre an der Universität Duisburg-Essen. Er hat bereits neben dem Studium erste Erfahrungen in der Wirtschaftsprüfung gewinnen können und startete seine berufliche Karriere Ende 2015 ebenfalls in diesem Bereich. Im Rahmen seiner fast zehnjährigen Tätigkeit sowohl in einer mittelständischen Wirtschaftsprüfungsgesellschaft als auch im Big4 konnte er Einblicke in verschiedene Branchen und Unternehmen unterschiedlicher Größenordnungen gewinnen. In dieser Zeit hat er die Entwicklung der Automatisierung und Digitalisierung der rechnungslegungsrelevanten Prozesse der Mandanten einerseits und auch die zunehmende Digitalisierung innerhalb der Wirtschaftsprüfung - von Papier zum Smartphone - mit großem Interesse begleitet und gerne auch aktiv mitgestaltet.

27. Oktober 2022,
16.30 - 18 Uhr

Zahlen, Daten, Fritten meets Hacky Hour
Daten als Bausteine – Dr. Frank N. Stines Data Lab

Endlich ist die letzte Vorlesung für heute geschafft, jetzt trennt dich nur noch eine kurze U-Bahnfahrt von deinen Freunden und einer großartigen Halloween-Party. Während du gedankenversunken durch den dunklen Unikorridor schlenderst, bemerkst du zu viel zu spät, wie sich plötzlich eine Tür zu deiner Linken öffnet und ein Schatten hervor geschossen kommt. Noch bevor du realisierst, was hier gerade vor sich geht, schaust du in das panische Gesicht von Dr. Frank N. Stine. Du hattest bereits eine Genetik-Vorlesung bei ihm im letzten Semester, ein etwas komischer Kauz, aber wirklich guter Dozent. „Sie MÜSSEN mir helfen…“, fleht er dich nahezu panisch an „…sonst scheide ich endgültig aus diesem Forschungsvorhaben aus. Sie waren immer eine*r meiner engagiertesten Studierenden“. Bei der Eitelkeit gepackt, reagiert dein Mund schneller als dein Kopf „Natürlich helfe ich Ihnen. Worum geht es denn?“. Noch bevor du eine Antwort erhältst, hat Dr. Stine bereits die Tür zu seinem Labor geöffnet und bittet dich mit einer einladenden Armbewegung einzutreten. Als du im Türrahmen stehst, hörst du noch undeutlich, wie er Worte wie „Genetikexperiment“, „Bauteile“ und „ethische Schwierigkeiten“ vor sich hinmurmelt. Als du den Raum betrittst, verschlägt es dir dann endgültig den Atem.

Du möchtest wissen, wie es weitergeht? Und was das Ganze mit dem Thema Datenkompetenz zu tun hat? Dann komm zu unserem nächsten „Zahlen, Daten, Fritten meets Hacky Hour“-Special zum Thema Reproduzierbarkeit von Forschungsdaten in die Universitätsbibliothek.

Hinweise zur Teilnahme:

05. Oktober 2022,
16 - 17 Uhr

Vom Hühnertrockenkot über Torfersatzstoffe bis hin zur Digitalisierung einer Biogasanlage
Das hört sich unvereinbar an? - Stimmt aber nicht! Erfolgreiche Digitalisierungsprojekte sind vielseitig und erfordern, neben dem Einsatz aktueller IT-Technologien und modernster Methoden der KI, stets die Zusammenarbeit unterschiedlicher Fachdomänen. Die Abteilung »Prozessdigitalisierung« bei Fraunhofer UMSICHT ist Partner in zahlreichen Forschungsprojekten. An zwei konkreten Beispielen wird gezeigt, wie angewandte Forschung mit Schwerpunkt Digitalisierung vonstattengeht. Thematisiert werden neben den notwendigen datengetriebenen Technologien auch die Projektanbahnungsphase, die notwendige fachliche Qualifikation und Kompetenzen der Mitwirkenden sowie die mit der Projektdurchführung verbundenen Herausforderungen.

Dipl.-Ing. Andreas Schröder schloss 1990 sein Studium des Chemieingenieurwesens an der Technischen Universität Dortmund ab. Seit dieser Zeit ist er bei Fraunhofer UMSICHT tätig. Fast 30 Jahre lang war er für die Konzeption, Implementierung und den Betrieb der zentralen IT-Dienste des Instituts verantwortlich. Darüber hinaus hat er in vielen Projekten für die gesamte Fraunhofer-Gesellschaft mitgewirkt, zum Beispiel bei der Unterstützung des Aufbaus einer Private Cloud. Er war verantwortlich für den Aufbau des Think Tanks "Digitalisierung in der Prozessindustrie" und leitet heute die Gruppe für Digitalisierungstechnologien.

Dipl.- Wirt.-Inf. (FH) Christine Mühleib begann im Jahre 2002 eine Ausbildung zur Fachinformatikerin der Anwendungswendungsentwicklung am Fraunhofer Institut UMSICHT, welche sie im Jahre 2005 erfolgreich beendete. Im Anschluss folgte dann das Studium zur Diplom Wirtschaftsinformatikerin an der FOM Duisburg. In ihrer nun 20-jährigen Tätigkeit war sie für unterschiedliche Aufgaben zuständig. Angefangen als Programmiererin in wissenschaftlichen Projekten, über die Projektleitung für unterschiedliche Fraunhofer-weite Projekte, bis hin zur Leitung des Fraunhofer Competence Centers Application Service Providing. Daneben leitet die 40-jährige in Stellvertretung die Gruppe IT Plattformen am Fraunhofer Institut UMSICHT.

Weitere Informationen unter: https://www.umsicht.fraunhofer.de/de/kompetenzen/prozessdigitalisierung.html

24. August 2022,
16 - 17 Uhr

Impact und Content – Wissenschaft vermessen
„Publish or perish“: Wissenschaftliche Erkenntnisse müssen heute in Form von Veröffentlichungen mit der Öffentlichkeit geteilt werden. Die Fragen, wie viel ein*e Autor*in veröffentlicht, ob die Ergebnisse von jemandem verwendet werden und welchen Einfluss („Impact“) die Arbeiten haben, lassen sich mittels statistischer Analysen aus den Publikationsdaten beantworten. Auch dem Inhalt kann man mit maschinellen Verfahren auf den Leib rücken. In dieser Veranstaltung wir vorgestellt, welche dieser Methoden  in der Forschungslandschaft verwendet werden und wie man davon auch bei der Literaturrecherche für Hausarbeiten oder Abschlussarbeiten profitieren kann.

09. Juni 2022,
16.30 - 18 Uhr

Mal eben mit der Freundin in Südamerika chatten, während der Bahnfahrt ein YouTube-Tutorial schauen oder abends auf der Couch Bastelinspirationen auf Pinterest sammeln - das alles ist dank Sozialer Netzwerke so einfach wie nie zuvor. Seit einigen Jahren sind sie daher nahezu unverzichtbarer Teil des Alltags. Aber Soziale Netzwerke wissen auch so einiges über dich: Wo du wohnst, wo du studierst, wo du gestern warst, wie alt du bist, was du magst, was du kaufst und was du gerne isst. Wünsche und Vorlieben sind auf einmal sehr transparent, nicht selten spricht man auch vom gläsernen Menschen. User:innen werden dazu eingeladen, viel von sich preis zu geben und all diese persönlichen Daten werden gespeichert und für passgenaue Werbezwecke genutzt.

Im Rahmen der interaktiven Veranstaltung wird beleuchtet, welche Daten im Internet und insbesondere in sozialen Netzwerken erhoben werden und wie ein verantwortungsbewusster Umgang mit dem eigenen digitalen Fußabdruck gestaltet werden kann. Die Veranstaltung ist ein Kooperationsformat der in der Universitätsbibliothek verorteten Hacky Hour und der Veranstaltungsreihe "Zahlen, Daten, Fritten".

Hinweise zur Teilnahme:

Die Veranstaltung findet in Präsenz statt und für Verpflegung ist gesorgt. Die Anmeldung ist auf 30 Personen begrenzt. Bitte bring zur Veranstaltung dein Smartphone, dein Tablet oder deinen Laptop mit. Idealerweise verfügst du zudem über einen Social-Media-Account (Facebook, Instagram, möglich sind aber auch Xing/LinkedIn etc.), aber dies ist keine Voraussetzung zur Teilnahme.

24. Mai 2022,
16 - 17 Uhr

Auswirkungen schlechter Datenqualität - vom Handel bis zu den Konsument:innen
Artikelstammdaten sind alle Informationen, die einen Artikel beschreiben (z.B. Artikelnummer, Allergene, Beschaffenheit, Farbe, Maßangaben, etc.). Noch vor wenigen Jahren spielten diese Daten nur im operativen Geschäftsbetrieb zwischen Lieferant:innen und Händler:innen (z.B. für die Abwicklung der Bestell-, Logistik oder Bezahlprozesse) eine entscheidende Rolle. Mit der zunehmenden Bedeutung der Perspektive der Käufer:innen aus den sozialen Netzwerken heraus, werden die Anforderungen an Artikelstammdaten jedoch immer wichtiger und komplexer. Heute kann faktisch kein Produkt mehr ohne seine Artikelstammdaten im Handel verkauft werden. Aus dem gestiegenen Datenbedürfnis heraus, kommt es zu einer regelrechten Datenexplosion, die es gilt, effektiv und mit einer ausreichenden Qualität zu managen. Schließlich müssen sich alle Beteiligten in der Wertschöpfungskette, Lieferant:innen und Handel – egal ob stationär oder online – sowie Käufer:innen auf die Produktdaten und weiteren digitalen Inhalte (wie Bilder, Videos oder Zertifikate) verlassen können. Der Vortrag verdeutlicht beispielhaft, was eine schlechte Datenqualität bedeutet und welche Auswirkungen diese auf die Wertschöpfungskette haben kann. Zudem zeigt er auf, wie die Datenqualität z.B. mit Hilfe einer standardisierten Datenpoollösung verbessert werden kann.

Sascha Kasper studierte an der Ruhr-Universität Bochum Wirtschaftswissenschaften. Seine Schwerpunkte waren unter anderem Planung und Organisation. Anfang 2000 trat er als Projekt- und Fachgruppenmanager bei der Centrale für Coorganisation GmbH (CCG) in Köln [heute GS1 Germany] ein. Der Schwerpunkt seiner Tätigkeit zielte auf die nationale und internationale Standardisierung von Artikelstammdaten im Bereich der Artikelstammdatenpoollösung SINFOS (heute atrify) ab. Sascha Kasper hat 2017 zum Thema „Qualitätsorientiertes Artikelstammdatenmanagement und dessen wirtschaftliche Effekte auf die Prozesskette aus Sicht eines globalen Artikelstammdatenpools“ im Fachbereich 3 (Mathematik und Informatik) der Universität Bremen promoviert. Heute nimmt er die Funktion des Directors MO Relations & Sales bei der atrify GmbH wahr und heute als einer der größten Artikelstammdatenpools im Global Data Synchronisation Network (GDSN) gilt. Dort zeichnet er sich verantwortlich für die Betreuung und Weiterentwicklung des MO-Business.

26. April 2022,
16 - 17 Uhr

Was ist, kann und darf Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist als Schlüsseltechnologie der Zukunft nicht nur in aller Munde, sondern häufig auch bereits Teil unseres Alltags – sei es bei Shopping- oder Musik-Empfehlungen, Übersetzungen oder im Navigationssystem. Chancen wie auch Herausforderungen der Technologie sind groß, das Wissen in der Bevölkerung indessen noch eher diffus. Im Sinne einer Einführung soll beleuchtet werden: Wie funktionieren KI-Systeme? Warum erfordert ihr Einsatz mehr kritische Aufmerksamkeit als klassische IT-Systeme? Wie wird KI künftig unsere Arbeit und den Alltag verändern – und welche Kompetenzen sind dafür nötig?

30. März 2022,
16 - 17.30 Uhr

Datenvisualisierung zur Sichtbarmachung, Verzerrung und Selbstermächtigung
Der Graben zwischen denen, die Daten erheben, analysieren und speichern, und denen, die Objekte der Datenerhebung sind, wird immer größer. Visualisierungen dieser Daten spielen dabei eine immer zentralere Rolle: von der Darstellung verborgener Prozesse, über die gezielte Falschdarstellung zum Tool der Wissensgenerierung. Eine kritische Betrachtung ist für somit nicht nur im Alltag, sondern auch im Beruf essentiell.

Jonas Parnow arbeitet als freier Designer in Berlin und gestaltet Interfaces und Datenvisualisierungen. Ein Schwerpunkt ist dabei die Visualisierung von Klimawandelszenarien. Andere Projekte für Organisationen aus Europa und den USA sind im Bereich der Wissensschaftskommunikation und Artistic Research verortet. Er studierte Design in Köln und Potsdam und unterrichtet Datenjournalismus/Visualisierung in Dortmund und Potsdam.
Weitere Informationen unter: https://jonasparnow.com/

25. Januar 2022,
16 - 17 Uhr

(zoom)
 

Zahlen, Daten, Fritten meets Hacky Hour
Datenvisualisierung leicht gemacht - eine Einführung mit Excel, R und Python

Mithilfe von Datenvisualisierungen können komplexe Datensätze in verständliche und optisch ansprechende Informationen überführt werden. Dies trägt nicht nur dazu bei, die Komplexität von Inhalten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung zu unterstützen, sondern erlaubt es sogar, ganze Geschichten mit Visualisierungen zu erzählen.

Doch wie können komplexe Daten anschaulich visualisiert werden und welche Tools sind für Datenvisualisierungen überhaupt geeignet?

Diesen Fragen widmet sich die Veranstaltung „Zahlen, Daten, Fritten meets Hacky Hour: Datenvisualisierung leicht gemacht - eine Einführung mit Excel, R und Python“. Als Teilnehmende erhalten Sie über Kurzvorträge eine erste Einführung in die Visualisierung von Daten mithilfe der für das Studium gängigen Tools bzw. Programmiersprachen Excel, R und Python. Gemäß dem Motto der Hacky Hour haben Sie im Anschluss die Möglichkeit, eigene praktische Fragestellungen mit Bezug zum Thema Datenvisualisierung einzubringen und mit der Gruppe zu diskutieren oder Ihre Kenntnisse an unseren Übungsaufgaben zu testen. Unsere Expert:innen aus der Universitätsbibliothek und dem ZHQE stehen Ihnen dabei mit Tipps und Hilfestellungen zur Seite.

Wichtige Hinweise zur Teilnahme:

Aufgrund der pandemischen Situation wird die Veranstaltung ausschließlich digital stattfinden.

Voraussetzung zur Teilnahme ist, dass die Software, mit der Sie arbeiten möchten, bereits vorab installiert wurde. Die Datensätze werden von uns gestellt.

Download der Software:

Excel: https://www.uni-due.de/zim/services/software/microsoft_office-365.php 

Python (Jupyter Notebook via Anaconda): https://docs.anaconda.com/anaconda/install/ 

R (RStudio): https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

07. Dezember 2021,
16 - 17 Uhr

Berufsbilder der Zukunft im Fokus einer Smart City
Im Rahmen des Vortrags wird erläutert, was eine Smart City auszeichnet und welche Berufsbilder in diesem Kontext zunehmend an Relevanz gewinnen. Auf einen kurzen Einblick in den "Masterplan Digitales Duisburg" folgt der Blick in die konkrete Praxis: Warum spielen Datenkompetenzen eine zunehmend große Rolle? Und weshalb sind fachübergreifende Kompetenzen notwendig, um Data Driven Smart City Projekte erfolgreich umzusetzen?

Als IT-Architekt & Programm-Manager Smart City Duisburg koordiniert Christian Wiese Smart City relevante Projekte innerhalb des Stadt-Konzerns (Stadt-Duisburg, DVV, WBD & GEBAG). Er ist verantwortlich für das Programm-Management Smart City Duisburg und setzt sich für eine einheitliche Schnittstellen- & Softwarelandschaft innerhalb des Stadt-Konzerns ein.

24. November 2021,
16 - 17 Uhr

Datenjournalismus: Geschichten erzählen mit Statistik
Ob Pandemie oder Klimakrise: Die großen Themen unserer Zeit sind Datenthemen. Um Aussagen von Politiker:innen und Entscheidungen von Wirtschaftsmacher:innen hinterfragen oder wissenschaftliche Erkenntnisse leichter verständlich machen zu können, brauchen Journalist:innen etwas, für das sie eigentlich nie bekannt waren: statistisches Know-How und IT-Skills. Was ist Datenjournalismus, wer macht ihn und welche Rolle spielt er für unsere Gesellschaft?

27 October 2021,
6 - 7:30 p.m.

(Data) Escape Room: Who will solve Professor Rlyehonach’s mystery?
On Halloween, scary things can happen and horror stories are told. All nonsense you thought - until today...
Imagine you have an urgent appointment with your professor in his office. He wants you to work on an important, data-based research project with him - how exciting! It's late and you'd rather spend the evening at the bar with your friends celebrating Halloween, but it's your first really big project in university. You just can't miss this chance. But when you enter the professor's empty office, your enthusiasm turns into discomfort - What was that strange noise? Why is no one here? And did the door just slam shut?

An (Online) Escape Room is a game where you have to solve several puzzles in a team in order to "get out of the room"! This Escape Room focuses on the topic of research data management. Although the topic can be a bit more challenging for newcomers, you don't need to be an expert to finish the game. We will help you and introduce you to the most important terms beforehand. At the beginning of the event, we will form random teams of three participants. The team that finishes all the puzzles first will be the winner. There are great prizes to win!

15. September 2021,
16 - 17 Uhr

Interdisziplinäre Data Science Projekte - Wie wir lernen miteinander zu sprechen
Interdisziplinäre Projekte stellen die beteiligten Projektpartner:innen immer wieder vor Herausforderungen. Data Science Projekte bilden dabei keine Ausnahme. Oftmals treffen Data Science Expert:innen auf Fachexpert:innen und müssen zunächst ein gemeinsames Verständnis entwickeln, bevor das Problem tatsächlich behandelt werden kann. Anhand der Projekte Bauhaus Mobility Lab (https://bauhausmobilitylab.de/) und "Kriminelle Netze" wird in diesem Vortrag betrachtet, welche Kommunikationsmaßnahmen notwendig sind und wie der Ablauf eines interdisziplinären Data Science Projekts gestaltet werden kann.

06. Juli 2021,
16 - 17 Uhr

(zoom)

Data Literacy - Datenkompetenzen in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft
Data Literacy ist die Fähigkeit des planvollen Umgangs mit Daten. In Ergänzung zu spezialisierten Fachkräften – den Data Scientists – liegt der Fokus auf der bedarfsgerechten, Disziplinen übergreifenden Vermittlung von Wissen, um datengestützt arbeiten und entscheiden können. Data Literacy wird als eine zentrale Kompetenz für Digitalisierung und globale Wissensgesellschaft gesehen. In diesem Vortrag soll erläutert werden, was genau unter einer Data Literacy zu verstehen ist. An konkreten Beispielen soll gezeigt werden,  warum Datenkompetenzen eine immer größere Rolle spielen in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft.

Als Geschäftsführer vertritt Daniel Krupka die Gesellschaft für Informatik gegenüber Öffentlichkeit, Politik und Wirtschaft. Er ist verantwortlich für Projekte u.a. zu künstlicher Intelligenz, zu digitaler Bildung und zu Data Literacy und Data Science. Herr Krupka studierte Public Policy und Management an der Universität Konstanz, der Jiao Tong University in Shanghai und der York University in Toronto.