In den vergangenen Monaten konnten drei Masterarbeiten aus dem Studiengang „Applied Data Science“ besondere Beachtung in der Fachwelt finden.

Niklas Ullmann präsentierte die Ergebnisse seiner Thesis auf der TDWI München, einer der führenden Konferenzen für Data, Analytics und KI in Deutschland mit jährlich rund 1.000 Besucherinnen und Besuchern. Neben einer Posterpräsentation erhielt er die Möglichkeit, seine Forschung in einem Vortrag vorzustellen. Im Mittelpunkt seiner Arbeit stand ein Graph-Machine-Learning-Modell, das entwickelt wurde, um komplexe Unternehmensbeteiligungsstrukturen zu analysieren und wirtschaftliche Eigentümer zu identifizieren.

Tim Hilbig stellte seine Arbeit sogar auf einer internationalen Bühne vor: Gemeinsam mit Michael Schulz, dem Studiengangsleiter „Master Applied Data Science“, verfasste er einen Beitrag, der auf seiner Masterarbeit basiert und für die diesjährige European Conference on Information Systems in Jordanien angenommen wurde. Die Konferenz zählt zu den international bedeutendsten Veranstaltungen der Wirtschaftsinformatik. Die Publikation befasst sich mit den besonderen Herausforderungen von KI-Projekten und zeigt, wie sich diese mithilfe von Kennzahlen und Methoden des Projektmanagements strukturieren und erfolgreich umsetzen lassen.

Maurice Saluschke entwickelte, ebenfalls gemeinsam mit Michael Schulz, einen Beitrag auf Grundlage seiner Masterarbeit, der im kommenden Jahr in einem wissenschaftlichen Sammelband erscheinen wird. Darin werden Brute-Force-Methoden mit Greedy-Algorithmen kombiniert, um einen Entscheidungsbaumalgorithmus zu konzipieren, der Effizienz, Komplexität und Genauigkeit in ein ausgewogenes Verhältnis bringt.

So unterschiedlich die Themen und Herangehensweisen auch sind, allen drei Arbeiten ist gemeinsam, dass sie aktuelle Fragestellungen mit fundierten Methoden aufgreifen und dadurch Impulse setzen, die weitere Forschung und praktische Anwendungen anregen können.