Computational Statistics and Data Science

Aufgabe, Ziel, Inhalt:

Der Ausschuss widmet sich allen Aspekten der Computational Statistics und Data Science, die es bspw. erlauben, Muster in großen Datenmengen zu identifizieren und datenbasierte Entscheidungen in verschiedenen Anwendungsbereichen zu unterstützen. Damit umfasst das breite Spektrum des Ausschusses den Einsatz von computergestützten Techniken und Algorithmen zur Durchführung statistischer Analysen. Hierbei werden statistische Methoden mit Techniken der Informatik kombiniert, um komplexe Probleme in der Datenanalyse zu bewältigen, insbesondere wenn es um große Datensätze oder rechenintensive Berechnungen geht. Das Ziel des Ausschusses ist es, innovative Forschung im Bereich der Computational Statistics und Data Science voranzutreiben und die Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden in verschiedenen Bereichen zu fördern.

Themenauswahl:

• Statistische Modellierung und Methodik, insb. für große und komplexe Datensätze
• Maschinelle/statistische Lernverfahren und Künstliche Intelligenz (z.B. Künstliche Neuronale Netze, Large Language Models, Multimodale KI)
• Big Data Analytics
• Data Mining
• Kausale Inferenz
• Datenverarbeitung und -analyse
• Datenmanagement und -integration
• Datenvisualisierung
• Statistische Software (z.B. Python, R, Julia) und Programmierung
• Erklärbarkeit und ethische Aspekte der Datenwissenschaft
• Praktische Anwendungen in verschiedenen Fachgebieten