tagung blau20. - 22. April 2018 in Berlin, Fraunhofer Forum

Die Highlights:

  • Vorträge zum Thema "Data Science"
    • Dr. Lisa Torlina - "What can be achieved through Data Sciene and Machine Learning?"
    • Prof. Claudia Müller-Birn - "Human-Centered Data Science"
    • Prof. Agathe Merceron - "Learning Analytics: Data Science für die Bildug"
    • Prof. Petra Sauer - "Data Science für Mobilität in Smart Cities"
    • Saskia Kurz - "Moderne Datenbanktechnologien als Grundlage für Data Science"
  • Workshop zur Digitalen Transformation
    • Prof. Ina Schieferdecker - "Digitalisierung und Nachhaltigkeit"
    • Prof. Barbara Schwarze - "Geschlechtergerechtigkeit und die Berücksichtigung von Vielfalt als Aufgabe der Digitalisierung"
    • Priska Altorfer - Vorstellung der Studie "Digitale Transformation in Industrie und Gesellschaft"

Programmflyer

 

tagung blauWir treffen uns vom 20.04.2018 abends bis 22.04.2018 mittags.
Tagungsort: Fraunhofer Forum
Programmflyer

Einladung

Liebe Mitglieder der Fachgruppe „Frauen und Informatik“, liebe Interessentinnen,

hiermit laden wir Euch und Sie herzlich zum Fachgruppentreffen vom 20. - 22. April 2018 in Berlin ein.

Wir freuen uns besonders über die Teilnahme von Studentinnen aller Informatik-nahen Fächer von Universitäten, Fachhochschulen und Berufsakademien sowie von allen anderen interessierten Frauen, auch aus den Informatik-Ausbildungsberufen.

Teilnehmerinnen sind willkommen aus dem gesamten Bundesgebiet, und auch gern darüber hinaus, unabhänging, ob sie Mitglieder der Gesellschaft für Informatik oder unserer Fachgruppe sind.

Unsere Themen

Am Samstag Vormittag steht das Fachthema Data Science im Fokus. Der Nachmittag gehört dem Themenkomplex Digitale Transformation, mit Impulsreferaten aus verschiedenen Perspektiven und viel Raum zum Diskutieren und zum Einbringen eigener Erfahrungen. Am Sonntag findet die Fachgruppensitzung statt.

Data Science

  • Dr. Lisa Torlina
    akquinet Data Scientist

    What can be achieved through Data Science and Machine Learning?
    A gentle introduction and practical steps that go into a data science project

    Abstract
    This talk will offer a gentle introduction to data science and machine learning, from a practical point of view. We will start with a general overview of the different kinds of data analytics, and then focus on predictive modelling in particular. After introducing the main ideas, we will walk through the practical steps that go into a data science project: from formulating the problem and getting to know the data, to data cleaning and feature engineering, to modelling and model validation.

    Bio
    Lisa Tolinos background is in mathematics and physics. She did her undergraduate degree at the University of Sydney, moved to Cambridge for her masters, and finally came to Berlin to do her PhD, where she developed theoretical tools for atomic and molecular physics. Since then, she has turned her attention to machine learning and its applications. She currently works as a Data Scientist at akquinet, where she helps customers leverage machine learning to get the most from their data.

    www.akquinet.de

  • Prof. Claudia Müller-Birn
    FU Berlin, Institut für Informatik, Arbeitsgruppe Human-Centered Computing

    Human-Centered Data Science
    Das Forschungsgebiet Human-Centered Data Science schließt die Lücke an dem Schnittpunkt zwischen Mensch-Maschine-Interaktion, Computergestütztes kooperatives Arbeiten, Human Computation und den statistischen und numerischen Techniken der Data Science.

    Abstract
    In den letzten Jahren hat sich Machine Learning rasant weiterentwickelt und es haben sich damit neue Chancen in einer Vielzahl von gesellschaftlichen, wissenschaftlichen und technologischen Bereichen eröffnet. Aus den Erfahrungen der letzten Jahre kristallisiert sich aber zunehmend heraus, dass die Konzentration auf rein statistische und numerische Aspekte bei der Datenanalyse es verfehlt, soziale Nuancen zu erfassen oder ethische Kriterien zu berücksichtigen. Das Forschungsgebiet Human-Centered Data Science schließt diese Lücke an dem Schnittpunkt zwischen Mensch-Maschine-Interaktion (HCI), Computergestütztes kooperatives Arbeiten (CSCW), Human Computation und den statistischen und numerischen Techniken der Data Science. Im Rahmen des Vortrags werde ich anhand eines aktuellen Beispiels aus meinem Forschungsgebiet Human-Computer Collaboration aufzeigen, wie rein quantitative Forschungsergebnisse gerade bei der Betrachtung von sozio-technischen Systemen zu kurz greifen. Ich werde in meiner Diskussion insbesondere auf die Prinzipien der “Trace Ethnography” eingehen, 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 darstellen, welche nächsten Schritte (in Forschung und Ausbildung) unternommen werden müssen, um eine Human-Centered Data Science zu ermöglichen.

    Bio
    Jun.-Prof. Claudia Müller-Birn leitet am Institut für Informatik der Freien Universität Berlin die interdisziplinäre Arbeitsgruppe Human-Centered Computing. Sie erforscht Fragestellungen im Bereich der Computer-Supported Cooperative Work und Social Computing. Ihr Ziel ist es, basierend auf einem besseren Verständnis der bestehenden Wissensprozesse neuartige Interaktionskonzepte zu entwickeln. Daher verbindet sie die Bereiche der Datenanalyse von Online Communities (z.B. Wikidata) mit dem Design von Kollaborationssoftware (z.B. Annotationssoftware neonion) eng miteinander. Ein zentraler Anwendungsbereich ihrer Forschung ist der Bereich der Scientific Collaboration, in welchen sie unter anderem durch Einsatz von Linked Data für eine nachhaltigere Nutzung von Forschungsdaten eintritt.

    www.clmb.de

  • Prof. Agathe Merceron
    Beuth Hochschule für Technik Berlin, Fachbereich Informatik

    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.

    Bio
    Agathe Merceron ist Professorin für Informatik an der Beuth Hochschule für Technik Berlin. In der Lehre vertritt sie Gebiete wie Programmierung, theoretische Grundlagen der Informatik und maschinelles Lernen. Sie ist Studiengangsleiterin der Studiengänge Medieninformatik Online Bachelor und Master. Früher hat sie im Gebiet Formale Methoden und Petri Netze geforscht. Aktuell liegt ihr Forschungsinteresse in Educational Data Mining und Learning Analytics. Sie ist national und international engagiert und dient als Associate Editor des Journals of Educational Data Mining.

    prof.beuth-hochschule.de/merceron

  • Prof. Petra Sauer
    Beuth Hochschule für Technik Berlin, Fachbereich Informatik

    Data Science für die Mobilität in Smart Cities
    Es wird gezeigt, wie Daten von Sensoren der städtischen Straßenverkehrsinfrastruktur und von Positionssensoren aus Fahrzeugen für die Einschätzung der Verkehrssituation, die Planung und Vorhersage genutzt werden können.

    Abstract
    Die Daten einer Stadt liegen teilweise auf ihren Straßen. Diesen großen Schatz zu heben, um die Mobilität in modernen Städten zu verbessern, setzt sich das Smart Data – Projekt ExCELL zum Ziel. Im Beitrag wird gezeigt, wie Daten von Sensoren der städtischen Straßenverkehrsinfrastruktur und von Positionssensoren aus Fahrzeugen für die Einschätzung der Verkehrssituation, die Planung und Vorhersage genutzt werden können.
    Forschungsprojekt ExCELL aus dem Smart Data Programm des bmwi (www.excell-mobility.de ).

    Bio
    Prof. Dr. Petra Sauer ist Professorin an der Beuth Hochschule für Technik Berlin, im Fachbereich Informatik. Sie lehrt und forscht im Bereich Datenbanken, speziell auf dem Gebiet der Analyse und Verarbeitung von Geodaten.

    prof.beuth-hochschule.de/sauer

  • Saskia Kurz, M.Sc
    Development Manager bei SAP in Berlin

    Moderne Datenbanktechnologien als Grundlage für Data Science
    Der Vortrag gibt einen Überblick über die technische Realisierung und den Mehrwert moderner Datenbanktechnologien gerade für den Bereich Data Science.

    Abstract
    Moderne Datenbankplattformen wie beispielsweise SAP HANA bieten gegenüber herkömmlichen Datenbanksystemen wesentliche Geschwindigkeitsvorteile, wodurch große Datenmengen innerhalb kurzer Zeit effizient verarbeitet werden können. Dies gilt nicht nur für die Auswertung klassischer Geschäftsdaten, sondern beispielweise auch für die Analyse räumlicher Daten, die Textsuche sowie Predictive Analytics.
    Der Vortrag gibt einen Überblick darüber, wie die beschriebenen Geschwindigkeitsvorteile technisch realisiert werden können und welchen Mehrwert moderne Datenbanktechnologien gerade für den Bereich Data Science mit sich bringen.

    entwickler.de/online/development/women-in-tech-saskia-kurz-579801142.html

Workshop zur Digitalen Transformation

In diesem Workshop wollen wir die anstehenden technischen und gesellschaftlichen Veränderungen diskutieren. Impulse geben:

  • Prof. Ina Schieferdecker
    Institutsleiterin Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS

    Digitalisierung und Nachhaltigkeit
    Es wird um die weitere digitale Vernetzung im Kontext einer Nachhaltigkeitsbetrachtung gehen.

    www.schieferdecker-online.info

  • Prof. Barbara Schwarze
    Hochschule Osnabrück, Fakultät Ingenieurwissenschaften und Informatik und
    Kompetenzzentrum Technik, Diversity, Chancengleichheit

    Geschlechtergerechtigkeit und die Berücksichtigung von Vielfalt als Aufgabe der Digitalisierung

    Abstract
    Für die anstehenden technischen und gesellschaftlichen Veränderungen greifen wir auf Erfahrungen und Forschungsergebnisse aus der ‚analogen‘ Welt zurück, die die politischen und wirtschaftlichen Digitalisierungsstrategien beeinflussen. Mögliche Diskriminierungen nach Geschlecht, Alter oder Ethnie wandern mit der Anfütterung von Inhalten und der Formulierung der Algorithmen in KI-Anwendungen. Stereotype Annahmen über Interessen, Fähigkeiten und Kompetenzen sorgen für die fehlende Vermittlung notwendiger digitaler Skills. Können verbindliche Leitlinien für mehr Chancengerechtigkeit eingeführt und durchgesetzt werden? Der Impulsvortrag stellt hierzu Praxisbeispiele und Ergebnisse aus der Forschung vor.

    www.hs-osnabrueck.de/prof-barbara-schwarze/#c203179

  • Priska Altorfer
    Fachgruppe donna informatica, Schweizer Informatik Gesellschaft SI

    Vorstellung der Studie "Digitale Transformation in Industrie und Gesellschaft", Schweizer Informatik Gesellschaft SI in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut IAO in Stuttgart

    www.s-i.ch/ueber-uns/vorstand/altorfer-priska

Anreise und Unterkunft

Die Tagung findet am Samstag im
Fraunhofer Forum Berlin,
Spreepalais am Dom
Anna-Louisa-Karsch-Straße 2
10178 Berlin statt.

Hotelzimmer sind reserviert im
MotelOne,
Berlin – Hackescher Markt
Dircksenstraße 36
10179 Berlin

www.motel-one.com/de/

Der Tagungsort ist vom Hotel zu Fuß 10 Minuten entfernt.

Tipp: Beachten Sie auch die Sonderkonditionen der Deutschen Bahn zur Anreise zu GI-Veranstaltungen. Näheres unter: gi.de/bahn

Agenda / Zeitplan

 

Freitag, 20.04.2018
    Anreise
19:30   Abendessen (informell)
     
Samstag, 21.04.2018
09:00 - 12:30  

Begrüßung

Themenschwerpunkt "Data Science"
mit Vorträgen und Diskussion

12:30 - 14:00   Mittagspause (Catering)
     
14:00 - 18:00   Workshop "Digitale Transformation"
     
20:00   gemeinsames Abendessen
     
Sonntag, 22.04.2018
09:00 - 12:00   Fachgruppensitzung Frauen und Informatik;
Redaktionssitzung unseres Magazins "Frauen machen Informatik"
Gäste sind herzlich willkommen
     
 


Kosten

Die Kosten für Übernachtung mit Tagungsbeitrag, inkl. Verpflegung Samstag tagsüber, betragen:

Für Fachgruppenmitglieder:
eine Nacht inkl. Workshop
Einzelzimmer   130,-€
2. Nacht   80,-€
bei Unterbringung im DZ:   103,-€
2. Nacht   53,-€
     
Für Nicht-Fachgruppenmitglieder:    
pro Übernachtung zusätzlich   25 €
     
Teilnahme als Tagesgast ohne Übernachtung:   50 €

 Es besteht die Möglichkeit, Teilnehmerinnen finanziell zu unterstützen. Interessentinnen können sich an Ulla.Koehler(at)frauen-informatik.de oder Karin.Vosseberg(at)frauen-informatik.de wenden.

Anmeldung

Information und verbindliche Online-Anmeldung bei

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Anmeldeschluss: 15. März 2018