BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:https://github.com/derhansen/sf_event_mgt METHOD:PUBLISH BEGIN:VEVENT UID:695-1464@stage.fg-frauen-informatik.gi.de CLASS: PUBLIC SUMMARY:Fachgruppentagung 2018 - Data Science DESCRIPTION:Liebe Mitglieder der Fachgruppe „Frauen und Informatik“, liebe Interessentinnen,\n\nhiermit laden wir Euch und Sie herzlich zum Fachgruppe ntreffen vom 20. - 22. April 2018 in Berlin ein.\n\nWir freuen uns besonder s über die Teilnahme von Studentinnen aller Informatik-nahen Fächer von Uni versitäten, Fachhochschulen und Berufsakademien sowie von allen anderen int eressierten Frauen, auch aus den Informatik-Ausbildungsberufen.\n\nTeilnehm erinnen sind willkommen aus dem gesamten Bundesgebiet, und auch gern darübe r hinaus, unabhänging, ob sie Mitglieder der Gesellschaft für Informatik od er unserer Fachgruppe sind.  \n\nUnsere Themen\n\nDen Programmflyer finden Sie hier.\n\nAm Samstag Vormittag steht das Fachthema Data Science im Fokus . Der Nachmittag gehört dem Themenkomplex Digitale Transformation, mit Impu lsreferaten aus verschiedenen Perspektiven und viel Raum zum Diskutieren un d zum Einbringen eigener Erfahrungen. Am Sonntag findet die Fachgruppensitz ung statt.\n\nData Science\n\n Dr. Lisa Torlina What can be achieved thro ugh Data Science and Machine Learning? A gentle introduction and practical steps that go into a data science project Abstract: This talk will offe r a gentle introduction to data science and machine learning, from a practi cal point of view. We will start with a general overview of the different k inds of data analytics, and then focus on predictive modelling in particula r. After introducing the main ideas, we will walk through the practical ste ps that go into a data science project: from formulating the problem and ge tting to know the data, to data cleaning and feature engineering, to modell ing and model validation.   Prof. Claudia Müller-Birn Human-Centered Dat a Science Das Forschungsgebiet Human-Centered Data Science schließt die Lü cke an dem Schnittpunkt zwischen Mensch-Maschine-Interaktion, Computergestü tztes kooperatives Arbeiten, Human Computation und den statistischen und nu merischen Techniken der Data Science. Abstract: In den letzten Jahren ha t sich Machine Learning rasant weiterentwickelt und es haben sich damit neu e Chancen in einer Vielzahl von gesellschaftlichen, wissenschaftlichen und technologischen Bereichen eröffnet. Aus den Erfahrungen der letzten Jahre k ristallisiert sich aber zunehmend heraus, dass die Konzentration auf rein s tatistische und numerische Aspekte bei der Datenanalyse es verfehlt, sozial e Nuancen zu erfassen oder ethische Kriterien zu berücksichtigen. Das Forsc hungsgebiet Human-Centered Data Science schließt diese Lücke an dem Schnitt punkt zwischen Mensch-Maschine-Interaktion (HCI), Computergestütztes kooper atives Arbeiten (CSCW), Human Computation und den statistischen und numeris chen Techniken der Data Science. Im Rahmen des Vortrags werde ich anhand ei nes aktuellen Beispiels aus meinem Forschungsgebiet Human-Computer Collabor ation aufzeigen, wie rein quantitative Forschungsergebnisse gerade bei der Betrachtung von sozio-technischen Systemen zu kurz greifen. Ich werde in me iner Diskussion insbesondere auf die Prinzipien der “Trace Ethnography” ein gehen, die darauf beruht, dass ein_e Forscher_in lernt, Log-Daten als Teil der gelebten und gelernten Erfahrung einer Gemeinschaft zu interpretieren. Als Ergebnis werde ich neben den Erkenntnissen aus der Fallstudie darstelle n, welche nächsten Schritte (in Forschung und Ausbildung) unternommen werde n müssen, um eine Human-Centered Data Science zu ermöglichen.   Prof. Aga the Merceron Learning Analytics: Data Science für Bildung Einführung des Gebietes „Learning Analytics“ und beispielhafte Anwendungen wie Dashboards und typisches Lernverhalten Abstract: Nach der Einführung des Gebietes „ Learning Analytics“ werden beispielhafte Anwendungen gezeigt: Dashboards im Projekt SLHw (Smart Learning im Handwerk), typische Lernverhalten in MOOCs und im Studium. Schließlich werden Grenzen dieses Gebietes diskutiert.   Prof. Petra Sauer Data Science für die Mobilität in Smart Cities Es wird gezeigt, wie Daten von Sensoren der städtischen Straßenverkehrsinfrastrukt ur und von Positionssensoren aus Fahrzeugen für die Einschätzung der Verkeh rssituation, die Planung und Vorhersage genutzt werden können. Abstract:  Die Daten einer Stadt liegen teilweise auf ihren Straßen. Diesen großen Sc hatz zu heben, um die Mobilität in modernen Städten zu verbessern, setzt si ch das Smart Data – Projekt ExCELL zum Ziel. Im Beitrag wird gezeigt, wie D aten von Sensoren der städtischen Straßenverkehrsinfrastruktur und von Posi tionssensoren aus Fahrzeugen für die Einschätzung der Verkehrssituation, di e Planung und Vorhersage genutzt werden können. Forschungsprojekt ExCELL au s dem Smart Data Programm des bmwi (www.excell-mobility.de).   Saskia Kur z, M.Sc Moderne Datenbanktechnologien als Grundlage für Data Science Der Vortrag gibt einen Überblick über die technische Realisierung und den Mehrw ert moderner Datenbanktechnologien gerade für den Bereich Data Science. Abstract: Moderne Datenbankplattformen wie beispielsweise SAP HANA bieten g egenüber herkömmlichen Datenbanksystemen wesentliche Geschwindigkeitsvortei le, wodurch große Datenmengen innerhalb kurzer Zeit effizient verarbeitet w erden können. Dies gilt nicht nur für die Auswertung klassischer Geschäftsd aten, sondern beispielweise auch für die Analyse räumlicher Daten, die Text suche sowie Predictive Analytics. Der Vortrag gibt einen Überblick darüber , wie die beschriebenen Geschwindigkeitsvorteile technisch realisiert werde n können und welchen Mehrwert moderne Datenbanktechnologien gerade für den Bereich Data Science mit sich bringen.   \n\nWorkshop zur Digitalen Transf ormation\n\nIn diesem Workshop wollen wir die anstehenden technischen und g esellschaftlichen Veränderungen diskutieren. Impulse geben:\n\n Prof. Ina Schieferdecker Digitalisierung und Nachhaltigkeit Es wird um die weitere digitale Vernetzung im Kontext einer Nachhaltigkeitsbetrachtung gehen.   Prof. Barbara Schwarze Abstract: Für die anstehenden technischen und gesel lschaftlichen Veränderungen greifen wir auf Erfahrungen und Forschungsergeb nisse aus der ‚analogen‘ Welt zurück, die die politischen und wirtschaftlic hen Digitalisierungsstrategien beeinflussen. Mögliche Diskriminierungen nac h Geschlecht, Alter oder Ethnie wandern mit der Anfütterung von Inhalten un d der Formulierung der Algorithmen in KI-Anwendungen. Stereotype Annahmen ü ber Interessen, Fähigkeiten und Kompetenzen sorgen für die fehlende Vermitt lung notwendiger digitaler Skills. Können verbindliche Leitlinien für mehr Chancengerechtigkeit eingeführt und durchgesetzt werden? Der Impulsvortrag stellt hierzu Praxisbeispiele und Ergebnisse aus der Forschung vor.   Pri ska Altorfer Vorstellung der Studie "Digitale Transformation in Industrie und Gesellschaft", Schweizer Informatik Gesellschaft SI in Zusammenarbeit m it dem Fraunhofer Institut IAO in Stuttgart www.s-i.ch/ueber-uns/vorstand/ altorfer-priska \n\nAnreise und Unterkunft\n\nHotelzimmer sind reserviert i m MotelOne, Berlin – Hackescher Markt Dircksenstraße 36 10179 Berlin\n\nwww .motel-one.com/de/\n\nDer Tagungsort ist vom Hotel zu Fuß 10 Minuten entfer nt. Tipp: Beachten Sie auch die Sonderkonditionen der Deutschen Bahn zur A nreise zu GI-Veranstaltungen. Näheres unter: gi.de/bahn\n\n Kosten\n\nDie K osten für Übernachtung mit Tagungsbeitrag, inkl. Verpflegung Samstag tagsüb er, betragen:\n\n Für Fachgruppenmitglieder: eine Nacht in kl. Workshop Einzelzimmer 130,-€ 2. Nacht 80,-€ bei Unterbringung im DZ: 103,-€ 2. Nacht 53,-€     Für Nicht-Fachgruppenmitglieder:   pro Überna chtung zusätzlich 25 €     Teilnahme als Tagesgast  ohne Übernachtung: 50 € \n\nEs besteht die Möglichkeit, Teilnehmeri nnen finanziell zu unterstützen. Interessentinnen können sich an Ulla.Koehl er(at)frauen-informatik.de oder Karin.Vosseberg(at)frauen-informatik.de wen den.\n\nAnmeldung\n\nInformation und verbindliche Online-Anmeldung bei\n\nt agung2018(at)frauen-informatik.de\n\nAnmeldeschluss: 15. März 2018 LOCATION:Fraunhofer Forum DTSTAMP:20180815T150841Z DTSTART:20180420T173000Z DTEND:20180422T100000Z END:VEVENT END:VCALENDAR