Current Topics in Data Engineering

Schedule Lecture Hall Research I

Tu   4. 9.  2018   8:15    Stefan Kettemann,  Introduction

Fr    7. 9.            9:45    Agostino Merico, 

                                     Analysis of Complex Ecological and Social Systems

Fr  21. 9.           9:45     Blackout Technologies, Marc Fiedler with  JU Graduates,   

                                      Data engineering for social robots and digital assistants

Fr  28. 9.           9:45     Marc-Thorsten Hütt, 

                                      Bio-Information and Systems Biology

Fr  19.10.          9:45     Stefan Kettemann, 

                                      Data Engineering for the Energy Transition

                                      Marius Buchmann,

                                      Smart Metering – The first step towards digitalization in the energy sector

                                      and its potential for data engineering.

Tu  23. 10.         8:15     Angelo Rossi, Vikram Unnithan, Joachim Voigt 

                                      Earth and Planetary Data Science

Fr  26.10.          9:45     Herbert Jaeger, 

                                      What is (the future of) computing?  Introduction to 

                                      unconventional computing

Tu 30.10.          8:15      Adalbert Wilhelm, 

                                      Classification of imbalanced data

Fr   2.11.           9:45      Ruihao Qiu Data Scientist at HRForecast - a peopleForecast company, 

                                      with JU graduates: Applied Data Engineering in Business Intelligence

Fr   9.11.           9:45     Giuseppe Abreu, 

                                      Communication Theory

                      10:25       Dimitar Mišev/Peter Baumann, 

                                      Array Databases                         

Fr  16. 11.         9:45      Tutorial  on  Writing the term paper and Preparing  the Poster

Fr  7.12.            9:45-11:00      Poster presentation by Data Engineering students