Ausbildung, Anwendung und Austausch

© Hochschulkommunikation | Hochschule RheinMain

Prof. Dr. Bodo Igler begrüßt die Teilnehmerinnen und Teilnehmer. © Hochschulkommunikation | Hochschule RheinMain

Mit dem Verein correlaid unterstützte André Lange Non-Profit-Organisationen bei der Datenanalyse. © Hochschulkommunikation | Hochschule RheinMain

Mehr als 250 Teilnehmerinnen und Teilnehmer besuchten heute die Vorträge und Workshops der 24. Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung an der Hochschule RheinMain. Die Konferenz will sowohl Anfängerinnen und Anfängern als auch Expertinnen und Experten den branchenübergreifenden Austausch im Bereich Data Science ermöglichen. "In diesem Jahr steht für uns neben Anwendung und Austausch besonders der Bereich Ausbildung im Vordergrund", so Prof. Dr. Till Dannewald vom Fachbereich Wiesbaden Business School. So hätten Studierende freien Eintritt und auch im Konferenzprogramm fänden sich zahlreiche praxisbezogene Hands-on-Sessions.
Hinter diesem Konzept steht auch Lisa Grau, Studentin im Studiengang Digital Business Management, die die Konferenz gemeinsam mit Prof. Dr. Dannewald organisiert hat: "Besonders empfehlen kann ich den Data Science Escape Room. Wie in einem normalen Escape Room sind hier im Raum Hinweise versteckt, nur müssen die Lösungen eben über eine Datenanalyse gefunden werden."

Data Science und soziales Engagement

Zu Beginn der Konferenz sprach der Vizepräsident der Hochschule RheinMain Prof. Dr. Bodo Igler. Er verwies auf den Einsatz von Data Science in Forschung und Lehre, beispielsweise im Bereich Machine Learning oder zur Verbesserung bildgebender Verfahren. Besonders freue ihn, dass hierbei an der Hochschule RheinMain auch eine fachbereichsübergreifende Zusammenarbeit stattfinde.
Weitere Einblicke in konkrete Anwendungsfelder von Data Science gewährte Keynote-Speaker André Lange. Er stellte die Arbeit des Netzwerk correlaid vor, in dem Datenanalystinnen und -analysten, Non-Profit-Organisationen ehrenamtlich bei einzelnen Projekten unterstützen. "In den Projekten arbeiten erfahrene Data Scientists mit Einsteigern zusammen, deshalb kann man in den Projektteams viel voneinander lernen", erklärte Lange und warb für eine Mitarbeit der Konferenzteilnehmerinnen und –teilnehmer im Local Chapter correlaid Rhein-Main.