Laufende Projekte

Hier finden Sie Projekte, die momentan mit Kooperationspartnern bzw. im Datenbanklabor selbst durchgeführt werden.

Learning Analytics

Learning Analytics an der Hochschule Offenburg, so lautet der Titel meines Forschungssemesters im Sommersemester 2019.

Welche Erkenntnisse kann man aus Lerndaten mit Methoden des Maschinellen Lernens gewinnen? Wie kann man mit diesen Erkenntnissen die Lehre und den Lernprozess insgesamt verbessern? Dies sind die zentralen Ausgangsfragen. Methodisch werden für die Suche nach Antworten auf diese Fragen verschiedenste Methoden des Maschinellen Lernens genutzt, z.B. Decision Tree, Naive Bayes, Random Forest, K-Means, K-Nearest-Neighbor, DBSCAN, Assoziation.

ML2 - Menschen Lernen Maschinelles Lernen

 

Maschinelles Lernen ist ein aktuelles Thema, das viele Unternehmen bewegt. Nur wie nähert man sich diesem Thema. Die Antwort soll ein neues Lehr- und Lernkonzept liefern, das im Rahmen des vom  Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsprojekts "Menschen Lernen Maschinelles Lernen" (ML2) mit Unternehmen der Region erarbeitet und erprobt wird.

Die Forschungsgruppe "Analytics and Data Science" der Hochschule Offenburg treibt das Projekt voran. 

Weitere Infos finden Sie auf der Projektwebseite oder auf dem Flyer.

NoSQL Datenbanken

Seit einiger Zeit etablieren sich mehr und mehr Datenbankmanagementsysteme (DBMS) abseits herkömmlicher relationaler Systeme, allesamt mit spezifischen Anforderungen aus den Anwendungsbereichen. Social Media Anwendungen fokussieren Beziehungen und verwenden unstrukturierte Daten. Hierauf zielen Graphen- und Dokumentenorientierte DBMS. Key-Value Systeme werden meist als Hauptspeicherdatenbankenrealisiert. Sie verarbeiten alle Daten im Hauptspeicher des Rechners und beschleunigen Anfragen dadurch nochmals eklatant. Spaltenorientierte Modelle können riesige Datenbestände verteilt bearbeiten und stoßen damit in Größenordnungen vor, die bisher nicht effizient verarbeitet werden konnten.

Unterschiedlichste Arbeiten werden in diesem Bereich angeboten, oft verbunden mit dem unten aufgeführten Arbeitsgebiet Analytics and Data Science.

Data Analytics, Data Mining, Big Data - Begriffe rund um den Hype "Wissens- und Informationsgewinnung aus großen, heterogenen Datenbeständen". In diesem Umfeld laufen ständig Arbeiten, Untersuchungen und Auswertungen, etwa im Bereich Social Media.

E-Learning Lektionen zu den Fächern Software Engineering, Telekommunikation und Datenbanken. Rahmenwerk und alle Inhalte wurden mit Flash realisiert - mittlerweile wird Flash durch HTML5 und JavaScript abgelöst. Und nun werden auch Videos zur weiteren Lernunterstützung umgesetzt.

Weitere Informationen über MI-Learning